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揭开A9算法的神秘面纱!利用数据提升产品权重!

  说起A9算法每个亚马逊Seller都很熟悉,但是要说A9到底是什么,很多Seller可能只有一些模糊的概念。听了很多虚头巴脑的理论,可能也不是很懂。作为一个IT出身的电商玩家,今天我给大家捋一捋
  
  1.A9算法到底是个什么鬼
  
  2.A9算法的逻辑是什么
  
  3.我们如何利用A9算法提升我们的产品权重
  


  
  首先第一个问题 A9算法到底是什么?
  
  其实我们可以把亚马逊理解为一个搜索引擎,像百度,谷歌一样。
  
  比如我们在百度搜索词语 Bag,百度会把和Bag这个词相关的网页展示给我们。
  
  我们在亚马逊搜索词语Bag,亚马逊就会把和Bag这个词相关的产品展示给我们。
  
  那么问题来了
  
  和Bag这个词相关的网页/产品很多   谁应该排在前面,谁应该排在后面呢?
  
  百度/谷歌主要通过点击率、访问量等指标来确定每个网页在关键词Bag中的权重,从而对网页的顺序进行排名。
  
  亚马逊则通过转化率,销量,review,心愿单等这些指标来确定每款产品在关键词Bag中的权重,从而对产品的展示顺序进行排名。这么一套机制就叫做“A9算法”
  
  亚马逊A9算法的逻辑是什么?如何利用A9算法提升产品权重?
  
  A9算法的逻辑是什么?
  
  我举一个简单的例子
  
  我们同时上传了100款产品,标题中都包含了关键词Bag(这里不说店铺权重,爬虫权重这些)
  
  当有不同用户搜索关键词Bag的时候,这100款产品的排名是随机的(因为权重相同)。亚马逊会让每款产品都有一个基础的展示量(这里指的是首图展示,不是详情展示),比如说100次。(亚马逊通过搜索排名变化控制流量的大小)
  
  展示过后, 亚马逊首先会根据点击率来确定这些产品在关键词Bag中的权重。
  
  首图,标题,价格,运输方式这些都是影响点击率的重要参数。点击率低说明产品的基础设置就是有问题的,基本就已经凉了!(亚马逊很珍惜自己的流量的)
  
  经过第一轮的筛选,7成产品已经被淘汰了(这里不是具体数据,只是举例子)。留下三成,亚马逊继续给流量测试。
  
  这个时候亚马逊会给更多的流量  测试产品的收藏率和转化率。
  
  经过第二轮筛选,大概2成(收藏、转化过低)产品又被打入冷宫。
  
  然后亚马逊给剩下的产品新的权重排名
  
  然后等前面转化的订单妥投后就是第三轮筛选
  
  根据 妥投时效 review 退款率 好评率等等这些指标给剩下的1成产品重新定义权重排名
  
  然后亚马逊再根据权重分配给这些产品更多的流量去测试。。。。。不断突出重围的产品,在这个关键词的排名越靠前,流量越稳定。
  
  周而复始。
  
  这基本就是亚马逊A9算法的一个缩影,这个算法的目的就是根据产品一系列的表现来确定这款产品在某个搜索词中的排名。(亚马逊的类目也属于搜索词,把类目理解为最大的搜索词就可以了)
  
  那我们可以总结一下,影响某款产品搜索词排名的主要因素有:点击率,QA,销量,review,心愿单,加购物车,订单缺陷率,feedback,库存,正常发货率等等。
  
  这些因素的权重也不一样   比如说5个心愿单的权重也远比不上一个真实销量。
  
  这里我们可以列出一个公式
  
  产品权重*订单转化率 +b*review  + c*销量  + d*点击率 + e*QA +........     很多传言亚马逊A9算法变化,基本就是abcd参数值得变化  比如加购参数从3变成0 那么加购这个操作就没有任何效果了。
  
  以上就是A9的基本原理
  
  亚马逊A9算法的逻辑是什么?如何利用A9算法提升产品权重?
  
  我们如何利用A9算法提升我们的产品权重?
  
  具体的abcde我们并不知道具体数据,但是我们用脚指头也能猜出来—— 大概就是
  
  a>b>>其他     当然这里面存在一些红线 ,并不是越高越好,比如转化率过高,留评率过高,是要被高级审查的。
  
  通过这个原理我们可以定向的去操纵我们的产品在某个关键词的排名
  
  试想当你的产品和别人的产品在同一流量池竞争的时候,如果你的转化率,好评率总是会高一点,亚马逊的A9算法会不会就认为你的产品更加优秀? 答案是肯定的 因为算法是死的,你只要做数据给它看,就算你刷一坨翔也能排上去、、、、
  
  归纳一下,所谓利用A9算法提升产品权重——就是配合流量数据,把点击率、转化率、好评率等参数提升,也就是我们说的测评。
  
  来源:知无不言

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