选品需迎合算法吗？人们对算法的理解存在误区解析一——聚焦2025视角

#### 亚马逊A9算法：误解与理解

第一：到底什么是算法，以及我们对亚马逊A9算法的误解。

算法：解决一个问题而采用的方法，一系列解决问题的清晰指令。

数据结构：是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成，常用的数据结构有：数组，栈，链表，队列，树，图，堆，散列表等。

区别：算法跟数据结构是二个不同的概念，数据结构用于存储数据，而算法用于处理和分析数据。

例子：图书管理系统，一个图片馆有10万本书，如何快速的找到你想要的书是算法，而针对这些书设计与布局书架就是数据结构。

亚马逊A9算法：亚马逊追踪买家在亚马逊的每一个行为，并把符合“买家收益最大化”原则的商品优先展示给买家。

重点：亚马逊并没有告诉我们，他到底用了哪种算法，哪些函数来处理数据。只是告诉了大家，符合哪些数据标准的listing可以排名靠前。所以对所有卖家来说，我们需要关注的其实并不是亚马逊具体用哪种函数或者数学公式来编程自己的算法，而是产品的“数据结构”。

#### 第二：电商平台的基本逻辑是实现人与货的精准匹配，具体做法是把用户与商品数据化。

所有的电商平台不管是国内的淘宝、拼多多还是国外的亚马逊，它们作为平台型企业核心逻辑就是实现人与货的精准匹配。做法都是把商品与用户数字化。

#### 第三：电商平台需要收集与处理哪些数据。

电商平台都需要建模与处理二大类的数据：商品数据与用户数据，然后做它们之间的匹配。

商品数据化：一个产品，电商平台一般会依据二个维度来做“商品的数据化”。A;商品基础数据。B:商品表现数据。商品表现数据里有一个细分维度大家应该都听说过叫“产品标签”，大家肯定也听说过“用户画像”实际就是用户数据。有了这些数据，平台就可以做人与货的匹配了。