什么是亚马逊A9算法？影响转化率的因素有哪些？

亚马逊A9算法作为亚马逊内部的产品搜索工具，诞生于2003年亚马逊的第一个研发中心，它的前身是一款叫做Botega的产品搜索工具，这款工具的功能是当顾客点击搜索某个指定的搜索词时，Botega就能够识别顶级的产品，接着在随后的搜索中给予这些产品较高的定位，但在亚马逊的商品目录变得越来越复杂后，Botega就不再那么有效果了。

A9算法的核心过程包括两个步骤：

1、从大量商品“目录”中选出相关的结果;

2、将这些排序为“最相关”的结果推荐给客户;

A9算法是怎么判断哪些产品是和客户“最相关”的呢?

答案是：通过分析记录客户在亚马逊上的搜索行为和点击行为，然后分析相关产品的转化率、相关性因素、以前的客户满意率和留存率，我们暂且把这些称作产品的核心要素。

事实上，亚马逊A9算法的核心非常稳定和简单。最核心的无外乎就listing本身和产品的出单。

影响转化率的因素有哪些？

1.销售排名:毫无疑惑，销量越高，销售排名越靠前，又会带来更高的销量，形成一个良性循环。

2.顾客评论:主要指综合评论和好评率两个方面。

3.价格:决定转化率最重要的是价格，价格也是亚马逊决定BuyBox归属的主要因素。

4.问答:虽然官方没有直接说这是关于排名的，但这个数据放在Listing的顶端，显然是影响转化的因素。

5.图片尺寸和质量:以高清图为主，1600X1600像素的图片及可以让客户使用图片放大功能，对转化率也有帮助。

6.父子类产品：亚马逊偏好于排名有多个选项的Lisitng，若将同类产品结合在同一个主要的产品页面，可最大程度量化顾客评价。

7.页面停留时间和跳出率:A9算法会根据此来衡量客户是否对某款产品具有兴趣，跳转率是指访客浏览一个页面就离开占总访问量的比例。

8.listing完整度:Listing越完整越好，尽量要填好建立listing页面的每一个部分，使你的产品出现在搜索结果前面的机会更大化。

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常见问答(FQAS)

亚马逊A9算法是一个用于在线购物的商品推荐机器学习系统,它能够根据用户浏览和购买历史记录推荐相关商品。A9算法利用大量用户数据进行训练,能够准确预测用户对商品的喜好和兴趣。

A9算法主要使用深度学习、增强学习和模糊神经网络等机器学习技术。它通过分析海量用户数据,识别出商品类别和属性之间的复杂关系,从而准确推荐出用户可能感兴趣的产品。

影响产品页面转化率的主要因素包括:产品标题和描述的吸引力、产品图片的质量、价格的合理性、用户评论数量和积极度、产品详情完整性等。这些因素都会影响用户购买兴趣的形成。