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亚马逊A9算法到底受哪些因素影响?

2024-11-28 12:02199


关于 A9 算法的深度剖析

在当今的大数据时代,只要存在搜索行为,就必定有算法的身影。亚马逊作为以电商为主体的跨境平台,其平台佣金是至关重要的收入来源。只有当卖家的产品成功售出,亚马逊才能获取收益。基于此,亚马逊必须促使平台上有更多的交易发生,才能获得更多的佣金。而 A9 算法的目的正是优化展示排名,实现买家利益的最大化,持续推动交易的达成。

A9 是亚马逊搜索引擎的特定称谓。有趣的是,“Algorithm”(算法)这个单词恰好包含 9 个字母,所以被称为 A9 算法。此外,还有一家名为 A9 的公司,它是被亚马逊收购的专门从事商业搜索引擎研究的机构。

在 A9 官网上,亚马逊对 A9 算法的运作有着详细的解释:在买家决定进行搜索之前,我们就已经对大量数据展开了分析,观察买家过往的浏览记录,并在我们的类目中通过文本指引来描述每一个搜索所展现的产品。当我们看到输入的查询时,我们就准备好了即时的建议和一套全面的搜索结果。其目的在于确保消费者能够以最快、最精准的方式搜索到“真正想要购买的产品”,最终在让用户满意的前提下实现买家利益的最大化(RPC)。

A9 算法的核心三指标

基于实现买家利益最大化和推动交易的目标,衍生出了 A9 算法中最为核心的三个指标:相关性、转化率和客户留存率。

匹配的基础:相关性。即搜索结果与客户真实购买意愿的一致性。这主要体现在商品的 listing 上,包括明确的类目节点,如果选择了与产品不相关的类目,会被亚马逊屏蔽,在该类目下搜索关键词,始终不会出现你的产品;产品的标题(Title)要兼具可读性和可收录性,在字数限制范围内加入主关键词,但不可胡乱堆砌,否则会影响消费者的浏览感受和亚马逊的收录;五点描述(Bulet Point);长描述(Description);搜索关键词(Search Term,简称 ST),不与标题的关键词重复,按照最符合逻辑的顺序排列;某些产品还会与产品属性、品牌名称、技术参数等要素相关。因此,要尽可能完善 listing 的各类信息,以帮助亚马逊更全面地了解你的产品,并合理进行产品 listing 关键词的布局。亚马逊会从你填写的信息中抓取产品关键词,进行收录并建立索引。当客户搜索这些词时,亚马逊就会将相应相关的产品基于排名因素展示给客户。

对匹配结果的检验:转化率。商品转化率在 A9 算法中占据着很大的比重,会影响一条 listing 经由 A9 算法评估后的展示结果。影响转化率的主要因素包括:销量,对于同类产品,销量越高,转化率越高;排名,对于同类产品,排名越高,转化率越高;买家评论,评论的数量越多、评级越高,转化率越高;星级,星级越高,买家对商品的质量越认可,转化率越高;图片,图片的尺寸和质量也是影响客户购买的因素,目前亚马逊手机端的用户相对较多,因此在设计图片时也要更多地考虑手机端用户的使用感受,A9 算法下,至少进入小分类 Top100 才开始评判图片质量权重;价格,消费者追求性价比高的产品,合理的定价也是影响转化率的因素;买家页面停留时间,一般来说,消费者在产品页面的停留时间越长,订单成交的几率越大;listing 的优化程度,listing 越完整越好,A+、视频、有视频的评论等可以使产品出现在搜索结果前端的机会最大化;多变体产品,亚马逊偏好于多属性产品,将同类产品结合在同一个产品页面,有利于消费者停留在一个页面,便于选择和购买;Customer questions & answers,Q&A 是解答客户疑惑的重要板块,要尽量引导客户进行提问和答复,卖家要及时回复。买家通过以上要素来判断一个产品是否符合其需求、品质和价格能否达到预期,如果是,就容易形成购买,购买率高,算法就会逐渐给其商品增加权重。

卖家账号的综合表现:客户留存率。包括与账户绩效表现相关的要素,如订单缺陷率(Order Defection Rate,ODR),要避免订单缺陷率高于 1%,有问题的订单要及时处理;完美订单率(Perfect Order Percentage,POP);可售库存(Available Inventory),库存过少会影响 listing 的表现,降低客户留存度;反馈(Feedback),出现负面的 feedback 是影响客户满意度的重要因素,在 A9 算法下,不仅影响店铺绩效,也会间接影响 listing 权重。亚马逊会追踪负面卖家反馈率,负面的反馈会影响店铺整体的流量。如果卖家能维持稳定的库存,处理订单高效完美,产品品质始终如一,那么店铺排名肯定比那些配送慢、不准确、经常断货的流量和排名都要更高。

如何利用 A9 算法优化 listing

我们了解到 A9 算法的最终目的是利用 A9 算法推动我们的商品交易,那么在了解了 A9 算法之后,如何利用好 A9 算法是我们应该着重探讨的。利用 A9 算法优化 listing 的前提是亚马逊是一个电商主体,其功能是推动交易,亚马逊最多的收益是销售佣金。

从买家角度出发,优化逻辑是“买家搜索什么,关键词就设置什么”。具体步骤包括:找到涉及类目中的大流量单词;将上述单词排列组合成相关词组;分析对比各个词组之间的流量大小;分析各个词组的有效流量(不一定是流量最大的词才是最好的,首先要减少流量损耗,即减少流量流失率/搜索结果页数,搜索结果越多,你的产品被点的可能性越小,在保持流量损失率/搜索页面基本不变的情况下增加选择大流量的关键词才有意义)。

从卖家角度出发,优化逻辑是“大卖用什么关键词,关键词就设置什么”。前提是我们默认平台上每个卖家都在主动发现客户需求,并将 listing 优化到最佳水平。有些大卖是靠成熟的营销体系而非运营体系卖起来的。具体包括:有效大词,当某个关键词出现 1-2 个大卖不意味着该关键词就有高流量,但当搜索结果出现多个甚至数十个大卖 listing 时,该关键词就一定是有效关键词;罕见类英文单词,不要以自己的经验或者常识判断一个关键词有没有用,即使不太常见的英文单词,搜索后也有可能发现有很多人在打这种关键词,也能发现很多大卖的 listing;特殊组合类,对于一些常见的单词(类目中各个大/中流量词)进行排列组合,也可能搜到很多大卖的 listing,很多看起来奇怪的组合往往很有可能是有效关键词,大卖们爱用一定有用的道理;长尾词组合,可以理解为特殊组合类关键词的“再排列”,长度会比较长,通常会带上一些产品属性词、颜色词、功能词等等,也属于有效关键词的范畴。而且当链接成熟以后,打长尾词的转化一般都会很好,是很高效的关键词。我们可以不断尝试将各类流量大/中/小词进行排列组合,入对序位和同义词进行不断转换,注意单复数,有无空格,同样单词不同的顺序都可能造成搜索结果的千差万别。在不断的测试过程中,最终找到适合产品的有效关键词。

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