‘壹’ 亚马逊amazon推荐算法详解 -A9算法之外
亚马逊amazon的推荐算法除了A9算法外，还包括以下核心算法：
协同过滤算法：
聚类模型：
内容搜索法：
ItemtoItem协同过滤算法：
推荐算法评价： 推荐算法的效果通常依赖点击率与转化率指标来评价，这些指标能够体现算法效果与用户满意度。
‘贰’ 有没有人知道亚马逊A9是什么，算法是什么
A9就是亚马逊搜索算法的名称，简单一点来说，A9就是从亚马逊庞大的产品类目中里挑选出来最相关的产品，并且根据相关性排序(A9会把挑选出来的产品进行评分)展示给客户。
这是A9官网（Proct Search）关于如何计算搜索结果的介绍:
“远在买家确定搜索类型前，我们就开始运作了。在买家决定搜索前，我们已经分析了大量数据，观察买家过往浏览习惯，并且在我们的类目中用文本指引描述每一个搜索展现的产品。”
为确保客户能最快最精确的搜索到"想要购买的产品"，亚马逊会分析每一个客户的行为并记录。A9算法根据这些分析并最终执行买家最大化收益(Revenue Per Customer，简称RPC)
在亚马逊上你必须记住几个简单的原则。这三个原则对运用这份指南来说非常重要：
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
A9算法的核心
从A9的网站Amazon Seller Central（需登录），和亚马逊已经告诉我们的我们可以把亚马逊排名因素归纳到三大重点：
转化率——这是亚马逊衡量的跟转化率相关的影响因素。包括销量排名，买家评论，已回答问题，图片尺寸、质量和价格等。
相关性——记得A9算法的第一步吗？他们搜集结果，再决定如何排列。相关性会告诉A9何时将你的产品页面引向给定的搜索关键词。相关性包括标题、Bullet Points和产品描述等。
买家满意率和留存率—-你如何从单个买家身上赚最多的钱呢？让他们满意，让他们成为回头客。亚马逊知道最大化RPC来自于买家留存率。让买家购买10次，每次花$10，比让人一次性花$100难多了。买家留存率包括Feedback和订单缺陷率等方面。
亚马逊不像谷歌一样不遗余力得隐藏它们的搜素算法衡量的排名因素。在亚马逊卖家中心，它已经很明显得把几个主要排名因素告诉大家了。
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‘叁’ 什么是A9及其对Amazon营销的影响
A9是亚马逊的综合排序算法，对Amazon营销有着深远的影响。具体来说：
掌控产品搜索：A9负责亚马逊平台的产品搜索功能，它的算法决定了搜索结果的排序。这意味着，商家需要通过优化产品信息和关键词，来提高在A9算法中的排名，从而增加曝光率和销售量。
影响站内流量：A9算法通过优化搜索结果，直接影响站内流量的分配。高质量的搜索结果能够吸引更多用户点击和购买，从而提高营销效益。因此，商家需要密切关注A9算法的更新和调整，以便及时调整营销策略。
视觉搜索潜力：A9算法支持视觉搜索功能，如Fire Fly等，这为产品展示提供了全新的维度。商家可以通过优化产品图片和描述，来提高在视觉搜索中的曝光率，吸引更多潜在用户。
广告排序与展示：A9算法还负责广告位的排序和展示，包括首页和搜索结果页的广告。商家需要通过优化广告内容和投放策略，来提高广告的点击率和转化率，从而提升营销效果。
影响销量与标签：A9算法通过Best Seller Rank等榜单，影响商品的销量和标签展示。商家需要关注这些榜单的排名变化，以便及时调整产品策略和营销手段，提高销量和市场份额。
Buy Box的重要性：A9算法还决定了Buy Box的归属，这个小小的按钮对销量具有决定性影响。商家需要通过提高产品评价、价格竞争力等方式，来争取Buy Box的展示机会，从而提高销售量。
综上所述，A9算法在亚马逊营销中扮演着至关重要的角色。商家需要深入理解A9的运行机制，并根据其变化调整营销策略，才能在竞争激烈的市场中占得先机。