敏哥揭秘：亚马逊A9算法不为人知的细节深度解析二——2025版

最近一段时间没有更新文章，很多朋友通过微信催我更新。其实这段时间我去了山西的太原，深入了解了北方内陆省份的跨境电商行业现状，感慨良多。（需要说明的是，这里没有任何地域偏见，纯粹是描述现状）

山西的跨境电商从业者数量之多，出乎我的想象。整个山西的跨境电商从业者数量目前排名全国第二，仅次于深圳。在太原的许多写字楼里，一家接一家的跨境电商公司林立。

毫无疑问，跨境电商行业在山西的发展极大地推动了当地的就业。以前以传统煤矿产业为主导的山西，在煤矿产业倒塌后，整个城市急需经济转型升级，而跨境电商成为了一个新的转型产业。

山西的大多数公司做亚马逊的方式主要是所谓的“无货源模式”，即通过ERP搬运其他平台的商品信息，简单翻译和修改图片后上传到亚马逊平台，有订单后再从国内电商平台采购，打包通过物流发送到国外。

简单来说，ERP在其中扮演了一个提升搬运效率的角色。这种模式的选品更多依赖于员工的个人喜好，更像是碰运气式的选品铺货。

这种模式下，员工不需要过多的思考，只需要机械地翻译和做链接就可以了。这种模式对员工的成长帮助非常有限，员工流动性很高，来了又去，公司很难得到持续的发展。

整体运营模式的滞后、配套设施的不完善、运营人才的极度匮乏，又极大地制约了跨境电商在山西的发展。所以你会发现，最后老板们一年到头忙碌，却没挣到多少钱。内陆城市的跨境电商行业还有很长的路要走。

回到本文的主题，接下来继续为大家剖析亚马逊A9算法中不为人知的细节。

上一篇文章从宏观的角度讲解了电商搜索算法的一些观点，本文主要是拆解电商算法中的细节。关于亚马逊的A9算法，几乎没有人能够完全掌握所有的细节，因为对于互联网公司来说，内部的算法都是高度机密的。

但对于我们电商人来说，只需要理解算法的本质就足够了。因为从本质上来说，无论是国内还是国外的电商平台，其内在逻辑都是一样的。电商的最终目标是建立一个高效的商品与用户之间的链接，形成一个生态。

以亚马逊平台为例，其存在的意义就是帮助用户找到所需商品，帮助卖家更快销售商品，简单直接，没有复杂之处。

对于用户来说，他们希望更快地找到符合自己需求的商品。比如用户搜索“苹果”，他们希望搜索出来的都是好苹果，而不是烂苹果，同时价格也要合适。

任何电商平台都需要解决一个闭环问题，即交易-转化-留存-复购。只有形成这样的闭环，平台才能不断扩大体量，吸引更多用户，推动亚马逊的“飞轮” 迅速转动。

那么，对于A9算法来说，要做到哪一点才能实现这一点呢？下面开始深度剖析：

第一点：辅助输入，提升易用性

对于这一点，如何提升用户的搜索体验？关键是要做到“辅助输入”，这对应的是亚马逊的搜索下拉框功能。当你开始搜索第一个字母时，平台已经开启了智能化的匹配与猜测模式，自动辅助卖家进行检索，提升用户的搜索体验和购物效率。

匹配关键词的来源是近期高搜索热度的词。比如搜索“t”这个字母时，“toilet paper”是匹配出来的第一个关键词，这表示在以“t”为首字母的搜索中，“toilet paper”的搜索热度很高。

聪明的亚马逊卖家会将此作为选品、追热点的重要参考因素之一，这难道又是一个全新的选品技巧吗？

第二点：辅助决策，提供信息

辅助决策中一个重要环节是用户引导，即帮助用户找到所需商品，尽快完成交易。在这个过程中，平台会提供相对应的辅助信息供用户参考和决策。比如在搜索一个关键词进入到一个商品的页面之后，页面下方会有智能化的匹配。

平台的最终目的就是辅助决策，提供用户最需要的辅助信息，帮助客户尽快做出决策。这其中包含了一种“平台思维”，即平台只想方设法留住客户、成交客户，至于客户在哪一家产生最终购买，平台并不关心。（当然低质量的产品早就被算法所排除掉，也不会出现在平台的推荐范围内。）

第三点：提升搜索体验和搜索质量

搜索体验的提升来源于平台对用户需求的深度理解。比如我们在平台检索时打错字，平台依然能检索出我们真正想要的产品。包括历史搜索词的展示页面等细节设计都只有一个目的：提升整体的用户搜索体验。

包括当我们在检索一款产品时，如果搜不到想要的产品，平台也会根据数据分析模型进行相关的引导推荐。这也是提升搜索体验的另一种方式。

为了快速提升用户的搜索体验和检索速度，亚马逊平台也有“千人千面”的算法展示。很多亚马逊卖家误以为只有淘宝才有类似的算法推荐机制。其实亚马逊也有类似的机制。比如我们在搜索很多产品之后，亚马逊会针对每位不同的卖家展示搜索历史记录，最大化方便卖家找到自己曾经浏览过但没有购买的产品。

衡量电商搜索体验的好坏无非快和好两个标准。“快”的标准可以通过人工完全自主输入占比整体输入的比率来衡量，“好”的标准则涉及到转化、留存与复购等数据表现