一篇文章读懂亚马逊A9算法的奥妙

        A9算法的原则：

　　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算法将#2的数据追踪指向#1的首要指标

　　由此同样可以看出,亚马逊平台的核心在哪---就是UE.

　　A9算法的核心

　　1.转化率

　　影响因素销量排名、Review、QA、picture、price、变体产品、页面停留时间和跳失率、Listing完整性

　　2.相关性

　　影响因素：Title、Bullet Point、Description、Search Terms、品牌和制造商、参数规格、类目及路径、订单处理速度、可售库存、PDP、OPR、包装

　　3.买家满意率和留存率

　　影响因素：Feedback、订单缺失率、重复购买

　　A9算法中一个模拟计算解释为什么Review少、好评率不高但是排名靠前的模拟计算法则：

　　销量转化率Review数量好评率=数值(决定实际排名)

　　这个正不正确我没有考证，但可以起到参考作用，是不是？(逗比老说的口头禅，是不是)

　　以下是某位朋友猜测的排名因素

　　1.销量(最重要)

　　2关键词匹配度

　　3.FBA

　　4.转化率(次重要)

　　5.Review数量

　　6.好评率

　　以下是另外一位朋友猜测的排名因素

　　老产品,销量权重大,即销量越大,排名越高

　　新产品,转化权重大,即转化率大,排名越高

　　以下是个人经验得出的排名因素

　　销量及持续出单

　　用排名监测看到的,当你一个listing天天出单的时候,你的排名会一直增长,如果哪天一单没出,排名立马下降,如果之后又出,排名又上去了.