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那一日,亚马逊卖家们想起了被A9算法支配的恐惧……(上)

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2019-10-16 18:30
2019-10-16 18:30
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这个月我们来讲讲亚马逊的A9算法。
做亚马逊的卖家或者运营,肯定都听过A9算法。但是这就像一个神秘的存在,你知道它,了解它的重要性——对于流量的招揽。根据华尔街日报最新的报道显示:


当人们在亚马逊上搜索产品时,将近三分之二的产品点击来自结果的第一页。

而其余的点击以每页80%的衰减速度分配在第二页之后。

但卖家了解操控这个排名的A9算法本身吗?知道它是如何运作的吗?知道它最相关的是哪些?知道影响的因素又有哪些吗?

本期开始大卖看同行将连续三期和大家分享一下卖家们总结分析出来的运作思维和联系最紧密的因素和影响排名的其他因素,希望大家多多支持。
为什么是经验总结出来的呢?因为亚马逊没有公开过,甚至试图更改过,所以只能展示跟进经验和内部人员曝光的内容。

A9算法其实源于一家公司且不单是产品排名

亚马逊的算法最初称为A9,其实是一家旨在生产用于搜索和广告技术的独立公司,是亚马逊的子公司,它负责在亚马逊市场中对产品进行排名,并且通过开发出来搜索引擎和搜索广告技术反馈给客户。
卖家们可以访问A9算法的公司,里面有相关的介绍。
A9 的排名主要关注三个领域:
1.   产品搜索排名
2.   视觉搜索排名
3.   广告搜索排名
这里讲讲卖家们可能不大清楚的视觉搜索。其实就是以图搜产品,过去一年里A9每天处理超过4,500万个视觉搜索查询,数据也是惊人的。
而卖家们非常关注的还是产品搜索这一块,其实A9在这方面的内容包括两大部分:
一是对产品进行分类排名,包括卖家们所熟知的BSR、类目和不同关键词下的排名等;
二是对搜索结果进行反馈,就是决定当有买家搜索某个关键词或者点击某个类目搜索,展示些什么内容。
比如说搜索“Yoga Mat”,最先让客户看到什么:
排名是先于搜索存在的,搜索出来结果只是反馈排名的内容。
就如同亚马逊核心搜索总监Marc Delingat所说:

我们的工作早在客户输入内容之前就已经开始了。我们分析数据观察过去流量的模式和目录中每个产品的文本描述,这些都在客户搜索之前决定下来。

既然是预先就定下来的,那么问题来了,怎么去判定一个产品listing比另一个产品的listing好,从而使它的排名更加靠前呢?

A9算法里以相关性和最可能促成交易作为简化判定标准

先来看看亚马逊核心搜索总监Delingat提出的:
一旦我们确定了哪些项目与客户的查询相关,我们的排名算法将根据这些综合反馈给客户最相关的结果。

也就是说,算法可以分为简单的两个部分:

1.   从亚马逊的产品目录中提取所有相关的产品排名元素(根据客户反映)
2.   排序并向用户提供最相关的结果
亚马逊之前的排序有一个非常关键的点,就是相关性,尽量推荐那些最相关并且客户最有可能购买的产品。
因此网上流传过亚马逊排名指南的几个原则:
1.   亚马逊所有事物的首要原则就是最大化买家收益(RPC)
2.   亚马逊追踪买家在亚马逊的每一个行为
3.   A9算法是将#2(亚马逊追踪买家在亚马逊的每一个行为)的数据追踪指向#1(最大化买家收益)的首要指标
也就是说,如果卖家想要知道A9算法会有哪些元素,那么卖家除了可以从自己产品反映出来的搜索排名数据来分析,还需要从买家的角度考虑哪些元素跟他们的利益相关。
所以之前传得沸沸扬扬的改算法才会被称为亚马逊今年最大的丑闻,剥离了相关性这个非常重要的因素,被认为背离了“顾客是上帝”的理念。

三个最有可能影响A9算法排名的因素

其实说实在的所有在亚马逊上呈现的内容,从价格到标题图片到卖点描述到产品描述到Q&A到评论到关键词的选择都是影响的点,卖家的各类绩效表现都是影响的点,甚至买家的账号情况都有可能会影响排名。
只是是直接还是间接,在产品竞争非常激烈并且品类众多的情况下,所有的因素都会被反映出来。但总有权重上的不同,今天我们先笼统介绍影响最深的三个关键因素,后续我们再继续详细讲讲体现在listing上的细分点。
0
1
转换率

这肯定是最关键的因素,这是检验给了你的流量是否有成果的关键指标,客户是否喜爱你的产品。

转化率的影响因素根据客户的行为可以划分为两个阶段,一个搜索出来的结果展示阶段,这个时候影响转化率就是标题,首图和价格,其中后面两者的影响权重更大。

而进入listing之后,图片,描述和评论会成为影响因素。

0
2
 相关性

亚马逊的用户是如何看到自己想要购买的产品的,当然不排除直接进入产品listing和品类搜索,但绝大多数(超过87%)的用户都是通过关键词搜索。

而亚马逊如何确定这些关键词对应的产品,根据卖家listing上的文字内容,标题,五点描述,产品描述,后台搜索关键词(Search Term),还有产品所在的类目。

通过你的文字信息和选择的类别来分析你这是个什么样的产品,与买家搜索的内容是否匹配来决定是否展示。

所以如果一个买家搜索“瑜伽垫”不会出现水壶的相关内容,当然不排除黑科技的操作,但转化会降低这也是必然的。

0
3
 客户的满意度

亚马逊的目标是让客户从订单中获得最大利益并且相信平台能够带给他们愉悦,从而多次购买,给客户提供良好的购物体验从而让他们多次购买的关键。

所以亚马逊对于买家几乎可以说无条件的偏袒,影响的因素包括买家的反馈,体现在产品上就是评论,订单缺陷率,也就是卖家的绩效。

当然,亚马逊的很多排名行为都是预见的,举一个非常典型的例子就是产品的价格如果普遍高于其他产品,那么排名会下降,因为亚马逊预测你这个产品由于价格因素转化率会低,所以使用的是预见的转化率,直到不断通过买家的检验来矫正排名数据。

因此,了解什么因素会产生预见性的影响,直接影响到产品的排名非常重要,而这个内容由于篇幅的原因我们留到下一次再跟卖家们分享啦~

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这个月我们来讲讲亚马逊的A9算法。
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A9算法其实源于一家公司且不单是产品排名

亚马逊的算法最初称为A9,其实是一家旨在生产用于搜索和广告技术的独立公司,是亚马逊的子公司,它负责在亚马逊市场中对产品进行排名,并且通过开发出来搜索引擎和搜索广告技术反馈给客户。
卖家们可以访问A9算法的公司,里面有相关的介绍。
A9 的排名主要关注三个领域:
1.   产品搜索排名
2.   视觉搜索排名
3.   广告搜索排名
这里讲讲卖家们可能不大清楚的视觉搜索。其实就是以图搜产品,过去一年里A9每天处理超过4,500万个视觉搜索查询,数据也是惊人的。
而卖家们非常关注的还是产品搜索这一块,其实A9在这方面的内容包括两大部分:
一是对产品进行分类排名,包括卖家们所熟知的BSR、类目和不同关键词下的排名等;
二是对搜索结果进行反馈,就是决定当有买家搜索某个关键词或者点击某个类目搜索,展示些什么内容。
比如说搜索“Yoga Mat”,最先让客户看到什么:
排名是先于搜索存在的,搜索出来结果只是反馈排名的内容。
就如同亚马逊核心搜索总监Marc Delingat所说:

我们的工作早在客户输入内容之前就已经开始了。我们分析数据观察过去流量的模式和目录中每个产品的文本描述,这些都在客户搜索之前决定下来。

既然是预先就定下来的,那么问题来了,怎么去判定一个产品listing比另一个产品的listing好,从而使它的排名更加靠前呢?

A9算法里以相关性和最可能促成交易作为简化判定标准

先来看看亚马逊核心搜索总监Delingat提出的:
一旦我们确定了哪些项目与客户的查询相关,我们的排名算法将根据这些综合反馈给客户最相关的结果。

也就是说,算法可以分为简单的两个部分:

1.   从亚马逊的产品目录中提取所有相关的产品排名元素(根据客户反映)
2.   排序并向用户提供最相关的结果
亚马逊之前的排序有一个非常关键的点,就是相关性,尽量推荐那些最相关并且客户最有可能购买的产品。
因此网上流传过亚马逊排名指南的几个原则:
1.   亚马逊所有事物的首要原则就是最大化买家收益(RPC)
2.   亚马逊追踪买家在亚马逊的每一个行为
3.   A9算法是将#2(亚马逊追踪买家在亚马逊的每一个行为)的数据追踪指向#1(最大化买家收益)的首要指标
也就是说,如果卖家想要知道A9算法会有哪些元素,那么卖家除了可以从自己产品反映出来的搜索排名数据来分析,还需要从买家的角度考虑哪些元素跟他们的利益相关。
所以之前传得沸沸扬扬的改算法才会被称为亚马逊今年最大的丑闻,剥离了相关性这个非常重要的因素,被认为背离了“顾客是上帝”的理念。

三个最有可能影响A9算法排名的因素

其实说实在的所有在亚马逊上呈现的内容,从价格到标题图片到卖点描述到产品描述到Q&A到评论到关键词的选择都是影响的点,卖家的各类绩效表现都是影响的点,甚至买家的账号情况都有可能会影响排名。
只是是直接还是间接,在产品竞争非常激烈并且品类众多的情况下,所有的因素都会被反映出来。但总有权重上的不同,今天我们先笼统介绍影响最深的三个关键因素,后续我们再继续详细讲讲体现在listing上的细分点。
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转换率

这肯定是最关键的因素,这是检验给了你的流量是否有成果的关键指标,客户是否喜爱你的产品。

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而进入listing之后,图片,描述和评论会成为影响因素。

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 相关性

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所以如果一个买家搜索“瑜伽垫”不会出现水壶的相关内容,当然不排除黑科技的操作,但转化会降低这也是必然的。

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 客户的满意度

亚马逊的目标是让客户从订单中获得最大利益并且相信平台能够带给他们愉悦,从而多次购买,给客户提供良好的购物体验从而让他们多次购买的关键。

所以亚马逊对于买家几乎可以说无条件的偏袒,影响的因素包括买家的反馈,体现在产品上就是评论,订单缺陷率,也就是卖家的绩效。

当然,亚马逊的很多排名行为都是预见的,举一个非常典型的例子就是产品的价格如果普遍高于其他产品,那么排名会下降,因为亚马逊预测你这个产品由于价格因素转化率会低,所以使用的是预见的转化率,直到不断通过买家的检验来矫正排名数据。

因此,了解什么因素会产生预见性的影响,直接影响到产品的排名非常重要,而这个内容由于篇幅的原因我们留到下一次再跟卖家们分享啦~

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