了解亚马逊A9算法及其影响转化率的因素

什么是亚马逊A9算法？

A9算法是亚马逊内部的一项产品搜索工具，由Botega开发而来，2003年诞生于亚马逊第一个研发中心。它主要功能是：当顾客点击搜索某个指定的关键词时，A9算法能够识别出顶级的产品，并在随后的搜索中将这些产品排序为"最相关"的结果，推荐给客户。

A9算法是怎么判断哪些商品是最相关的呢？

A9算法通过分析记录客户在亚马逊上的搜索行为和点击行为，以及相关产品的转化率、相关性因素、以前的客户满意度和留存率（被我们称之为核心要素），来判断出和客户最相关的产品。

影响转化率的因素有哪些？

1. 销量排名: 销量越高，销量排名越靠前，可以带来更多的销量。

2. 顾客评论: 关注顾客对产品的整体评价以及好评度。

3. 价格: 决定转化率最重要的因素，也是决定BuyBox归属的原因。

4. 问答: 用来衡量客户对特定产品是否感兴趣。

5. 图片尺寸及质量: 提供高清图片可使用图片放大功能帮助转化。

6. 父子分层: 将同一个分类下多个不同版本/样式/尺寸/特性的产品集中在一起，方便用户浏览并比较。

7. 页面停留时间及跳出率: 衡量用户对此产品是否感兴趣。

8. Listing完整度: 尽量将listing页面中所有部分都完整地补充好，使你的产品出现在搜索前端得到优先考虑机会加大。

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常见问答(FQAS)

亚马逊A9算法是一个AI助手,它能够自动回答用户搜索和语音查询,并在需要人工介入时转由人工客服接手。A9算法可以提高查询效率和转换率。

A9算法通过个性化会话可以更好地解答用户疑问,缩短购买决定周期,从而提高转化率。同时它也可以根据用户兴趣推荐相关商品,扩大用户购物范围以实现更高的购物额。但是如果算法设计或应用不当,也可能降低用户满意度和转化率。

优化A9算法主要包括:1. 提高对话能力,给出更直接对话回答。2. 个性化推荐,根据用户特征及兴趣定位产品。3. 全面学习,不断学习用户行为和反馈以提升体验。4. 多渠道学习,学习来自搜索、社交等多个渠道用户需求。5. 推荐产品组合,不仅推荐单个产品,还推荐产品组合。