亚马逊A9算法的核心要素

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。本文我们可以从三个方面去理解。

决定A9算法排名的三大核心要素：

第一、转化率。影响转化率的因素很多，其中包括以下八个方面：销量排名、买家评论、Q&A、图片尺寸和质量、价格、页面停留时间和跳转率、Listing完整性

第二、相关性因素

（1）标题：标题要在80个字符以内尽可能多的填入关键词。

（2）BulletPoints：突出产品核心功能，特点则相应地按点排列。

(3)产品描述:产品描述要尽可能新颖，以吸引用户的目光，在第一时间引起人们的注意。

（4）品牌和制造商：详细列出品牌以及制造商。

（5）技术参数：清楚列出产品技术以及物理细节等各方面信息。

（6）类目和子类目：明确表明某件产品的类目以及子类目信息，例如以汽车用品为例，相应的子类目就包含有，汽车配件、汽车零件、汽车工具和设备等相关产品。

（7）SearchTerm：据悉，亚马逊会分别列出5个不同的1000字符的搜索词字段，但需要注意的是，卖家们在搜索一行中仅可填写250个关键词即可。

第三、买家留存率

（1）订单处理速度：要做到既快速又精准。

（2）可售库存：及时跟踪库存信息，避免缺货现象的发生。“亚马逊若发现较低的可售库存，那么可能会有更高的退款率以及取消率，这对于卖家来说损失较大。”

（3）完美订单率：指的是用来衡量多少订单完美地从“加入购物车”到送达顾客手中的指标。

（4）订单缺陷率：一旦出现有买家负面反馈、索赔保障、任何一种运输问题以及信用卡退款等，都会造成订单缺陷率的提升。

（5）退出率：指的是顾客访问亚马逊卖家的页面停留多长时间后离开亚马逊，针对此现象，方瑾建议亚马逊卖家朋友，可通过设置完整的清单及保持库存率，从而最终增加顾客在其产品页面的停留时间。

（6）包装选择：在产品的包装上可选择亚马逊FBA配送提供免费抗损包装。

（7）Listing完整性：Listing页面展示上要尽可能尽善尽美。

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常见问答(FQAS)

A9算法的目标是实现语音识别和语义理解能力,能够更好地理解用户的需求并进行有效回复。

A9算法的核心技术包括深度学习、自然语言处理以及对话系统等。它能够利用大量数据进行训练,实现更好的语音和语义理解能力。

亚马逊会采用人工评测以及自行开发的一些指标来评估A9算法的品质,包括回答的准确率、相关程度以及用户体验等多个层面的指标。

A9算法仅限于特定任务领域,例如语音助手,无法进行更广泛的思考推理。通用AI理论上应该能够解决更复杂的问题,并具有更强大的学习能力。

考虑到A9算法涉及亚马逊的核心商业利益,短期内不大可能会开源。但亚马逊表示愿意与学术界分享一些技术思路和研究成果。