关于亚马逊A9算法，你了解多少？

通过搜索结果数量的多少，来评估亚马逊上的产品竞争热度的强弱，是亚马逊卖家常用的一个技巧，但最近这一方法却不再奏效——在亚马逊上搜索关键词时产品数量被屏蔽。亚马逊卖家仿佛失去了一把利器，为此诚惶诚恐。

小编认为，对于A9算法的这一变化，亚马逊卖家不必要过于紧张，只要能了解了A9算法的本质和原理，仍旧可以运用自如。

亚马逊A9算法是什么？

“画竹，必先得成竹于胸中”，做跨境电商也是如此。亚马逊卖家要想通过运用A9算法，提高店铺销量，必先了解A9算法究竟是什么。

其实对于亚马逊A9算法的定义，可以从三个方面去解释：

1、A9是亚马逊搜索算法的名字；

2、A9是亚马逊产品排名的指南；

3、A9算法更深层次的定义：远在买家确定搜索类型之前，A9就开始运作！首先他会分析大量买家在亚马逊上的数据记录，观察买家过往浏览习惯等一系列数据，并且在商品类目中用文本去引导描述来展现每一个商品。

总而言之，亚马逊产品的站内搜索排序就是A9算法决定的，A9帮助用户从亚马逊产品池中选出用户搜索最相关的结果，所以A9算法对于亚马逊卖家是至关重要的。

亚马逊和谷歌的检索排名的区别

提起亚马逊的检索排名，就不得不提到谷歌检索排名，总有人把这两个检索排名放在一起比较，但还是有很多亚马逊卖家不懂得这两者间的区别。小编从以下四个方面来帮助亚马逊卖家鉴别这两者间的差异。

1、从影响排名的因素上来看。亚马逊排名只依据内部因素，而谷歌需要参考外链引用频率；

2、从标题的形式来看。亚马逊标题以空格分词，谷歌则会使用标点分词；

3、从排名的变动情况来看。亚马逊上排名高的产品，卖家会获得一定回馈，比如排名第一位之后会持续排前，而谷歌则参考外部引用率去不断调整排名；

4、从长尾词的排序来看。亚马逊检索排名和谷歌检索排名的长尾词在排序上也是有区别的。例如检索“帐篷camping tent”一词，在亚马逊出现的关联词可能为“camping tent 2-persons (帐篷2人)”,而在谷歌上出现的关联词可能为“camping tent Wal-Mart (帐篷沃尔玛)”；

总结起来，亚马逊检索排名和谷歌检索排名的本质区别就在于：

亚马逊更关注，哪些产品是消费者最倾向购买的；而谷歌关注的是，哪些结果最准确地回答了搜索者的问题。

亚马逊A9算法的原理

小编表示，亚马逊A9算法的原理，是先从亚马逊产品列表大量的“目录”中拉出关联结果，然后再按照与用户“最相关”的指令将这些结果进行分类。

作为亚马逊的卖家要了解，亚马逊做的所有事情的首要原则就是要最大化买家的收益，亚马逊会跟踪顾客在亚马逊上的每一个举动，包括鼠标在页面上停留的位置这种微小的举动都会被记录下来，最后亚马逊会将记录下的顾客追踪数据，指向其首要目标(实现买家收益最大化)，从而进行一系列的优化。

如何运用A9算法，提高店铺曝光

“电商是流量经济。熟悉A9算法可以让亚马逊卖家更好的增加自己的曝光。有了曝光，才会有更多的订单。”小编说道。

单个顾客利润最大化是亚马逊的最高目标，而亚马逊A9算法使用的是转换率、关联性和顾客满意度来为产品排名，所以产品清单填得越完整越好，越多关键词越好，同时利用FBA可以让顾客满意度更高。总之要想办法鼓励顾客反馈，并想尽办法让顾客满意。

要做好亚马逊，一定要做好三个方面——好产品；熟悉一定的SEO(结合A9算法)，做好页面优化；做好客服工作，切记舍本逐末。

最后，关于A9算法，小编总结一句：“更多的订单=更高的排名=更多的订单”。

本文"关于亚马逊A9算法，你了解多少？"为卖家资讯编辑编创,转载请注明出处(本文转载于:卖家资讯http://www.maijia.com/news/article/353100)

（本文内容根据网络资料整理和来自用户投稿，出于传递更多信息之目的，不代表本站其观点和立场。本站不具备任何原创保护和所有权，也不对其真实性、可靠性承担任何法律责任，特此声明！）

常见问答(FQAS)

亚马逊A9就是亚马逊公司研发的一款语音识别和自然语言处理的AI技术。它能解答用户提出的各种问题,并进行语义理解。亚马逊A9采用深度学习算法训练其模型参数,利用大量用户查询数据和相关回答进行迭代学习,不断优化其语义理解和对话能力。

亚马逊A9作为一个开放式查询系统,它可以给出直接而准确的答案。而类似小度小i这样的机器人采取主动交谈的方式,强调与用户进行互动对话,回答问题的同时还会主动提出新的问题,以维持一种交流氛围。总体来说,亚马逊A9适用于单纯找答案的查询场景,小度小i则更适合主持一场更丰富的对话交流。

是的,亚马逊A9能进行一定程度的自然语言对话。它不仅可以响应简单的问答式查询,在获得足够的对话上下文后,也可以进行一些继续提问和闲聊,比如纠正语句、给出建议、提供附加信息等,实现一个完整的对话流程。不过,由于模型训练数据和算法的限制,它的对话能力远远不及专业的chatbot。