什么是A9优化算法？就是说亚马逊的这种搜索算法，为亚马逊上全部排列性的平台网站商品出示综合性排序算法服务项目，关键功效依据客户的检索，从亚马逊全部商品品类中里依据关联性排列把最好的商品展示顾客。

当顾客具体点一下“进到”开展检索，A9优化算法出示的結果根据下列二步的全过程， 其关键取决于：

1、从很多的商品“文件目录”中挑选出有关的結果。

2、将这种排列为“最有关”的結果强烈推荐给客户。

以便让顾客能更快最精准的检索到"愿意选购的商品"，亚马逊会剖析每1个顾客的个人行为并纪录。简单点来说，要是客户在亚马逊上检索过商品，那麼客户就早已在刚开始应用A9优化算法了，因此你商品的排行結果就是说A9优化算法的結果，愿意提高排行就得掌握下列这种关键危害要素：

1.Conversion Rate

转换率——它是亚马逊考量的跟转换率有关的危害要素。包含销售量排行，店铺买家评价，已解答问题，图片大小、品质和价钱等。

2、Relevancy

关联性——关联性包含题目、Bullet Points和商品描述等。

3、Customer Satisfaction & Retention

店铺买家满意率和用户粘性—-怎么让她们在见到商品后马上提交订单，并在选购以后留有五星好评？店铺买家用户粘性包含Feedback和订单信息缺陷率等层面。

今日主要剖析怎样提高转化率：

1、销售量排行

在亚马逊简单搜索一下下，很显著能够看得出销售量排行，销售量最好是的商品全自动获得Best-Seller标识，这就表明销售量越大，排行越高，得到的总流量越度，进而深化推动销售量。

2、店铺买家评价

毫无疑问，评价数和五星好评总数是A9优化算法中最关键的排行要素之首。如检索商品关键字“vacuum”，主要表现了亚马逊是如何考量评价总数和评价品质的：

人们仔细观察下搜索结果面：

①BISSEL吸尘机(绿)有很高的评价总数和最大的得分，都是品类Best-Seller, 因而它排行最大。

②排行其次的Dirt Devil(红)有大量的评价数，可是得分较低，它都是Best-Seller， 因而排行其次。

③排行最后的Shark Navigator(蓝)评价数越来越少，可是得分比其次的高，它都是Best-Seller，因而排最后。

④排行最后的Hoover WIndTunnel比左右3个的评价总数都高许多，可是得分比不上首位和其次，但它并不是Best-Seller，因而排最后。

3、已解答问题

它是亚马逊沒有确立说明的排行要素之首。可是，这一统计数据坐落于listing顶部，很显著对转换率危害挺大。除此之外，给出图商品，在“electric toothbrush”里位居第一，由于它比改品类别的相仿的Best-Seller多基本上二倍的Q&A。

4、图片大小和品质

亚马逊对图片大小和品质的现行政策规定愈来愈严。如今，一些类目地商品乃至不可以呈现，由于最少必须有一張图片大小高于1000x1000。这种被称作“suppressed listing”

1000x1000的图片大小能够让店铺买家应用图片放大作用，这对转换率有巨大提高。

换句话说，更几寸，品质更高的照片比多个通常规格的照片会好很多。并不是说多个照片不容易比一张的转换率高，仅仅从首张照片后危害快速降低。

5、价钱

亚马逊决策转换率最关键的要素之首就是说价钱，店铺买家趋向于找寻价廉物美的商品，因此同行业，当评价和销售量等别的要素同样时，商品的价钱决策排行的依次。

6、变体商品

相同商品有不一样特性的那时候，一些商家会建立好几个listing。这并非最好是的作法。用亚马逊多特性变体作用建立1个listing，将全部店铺买家正确引导到单一化网页页面会更强。那样能够利润最大化店铺买家评价，亚马逊会将类似的商品合拼到单一化的关键商品网页页面，而且从客户体验的角度观察都是最有效的，让店铺买家滞留在1个网页页面，她们更将会会挑选选购，亚马逊也是为多特性商品排行更优质的需求。

7、网页页面等待时间和跳出率

记牢，亚马逊能够追踪到店铺买家以哪种方法浏览她们的网页页面，因而追踪网页页面等待时间和跳出率再简易但是。

网页页面等待时间：亚马逊觉得，店铺买家产成品网页页面滞留的時间长度能够非常好得考量她们对你的商品有多少兴趣爱好。1个预览了全部商品描述，评价和QA的店铺买家比只花几秒预览商品特点的店铺买家，更将会达到选购。

跳出率：“跳失”喻指当店铺买家检索进到你的网页页面后，或是是返回原先网页页面，或是是点一下了网页页面其他有关商品。请记牢亚马逊能够比Google更精准得考量跳出率，由于全部的客户个人行为都产生在它服务平台上。

7、Listing一致性

商家在建立listing的那时候，尽量铺满每1个特性，便于给你的商品显示信息在百度搜索的前边。

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