敏哥解析亚马逊A9算法Product Search下篇：核心要点揭秘

大家好，我是敏哥。自从开始写这100篇跨境电商运营干货文章以来，我深感自己也在不断学习成长。输出可以倒逼输入，当没有东西可写时，就会促使自己深入研究更深入的运营技巧。

关于提升个人能力，大家必须意识到，一个人的思维是非常有限的，只有大家共同交流探讨，才能碰撞出思维的火花。正如我常说的，一个人可以走得快，但一群人才能走得更远。今天，我们来继续深入探讨亚马逊A9算法中的核心要点——Product Search。

在上一篇文章中，我已经为大家讲解了产品搜索排名的两大核心概念：“关键词”和“权重”。如果没有阅读过的朋友，建议先阅读那篇文章：敏哥解析亚马逊A9算法中的核心要点——Product Search（上），然后再阅读本文。本文将继续为大家深入解析四个核心概念：“隐性排序指标”、“行为数据模型”、“数据库”、“A/B测试”。

我们可以把亚马逊的一条listing想象成一个网站，亚马逊则是一个搜索引擎。一个网站的排名靠前还是靠后，主要取决于其综合权重。而综合权重包括许多细节，其中一些别人没有注意到的指标，就是所谓的“隐形排序指标”。这些指标会对排名产生影响，而且往往被大多数竞争对手所忽略。

隐形排序指标中最容易被忽视的就是那些亚马逊没有直接给出的数据，比如“页面停留时间”和“链接跳出率”。虽然亚马逊没有直接给出这些数据，但它们却实实在在地影响着链接的排名。如果我们的listing的页面停留时间比竞争对手短很多，并且跳出率也高出许多，那么亚马逊可能会认为我们的网站表现不佳。

我们必须重视跳出率这个概念，这是一个影响链接排名的重要隐形排序指标。那么如何监测用户的行为模型呢？这里给大家推荐一个实用的工具——Heatmap。通过这个工具，我们可以判断客户何时跳出、鼠标的移动动态、浏览主图的人数等等。

在每一个环节，都会有一部分用户被过滤掉。系统会详细记录所有L/p（着陆页）的访客表现，形成数据库。我们可以通过对用户行为数据的分析，找出链接中需要优化的地方。然而遗憾的是，大部分运营人员并没有如此细致的思考。

我们还需要有A/B测试的思维。可以使用第三方建站工具快速建立一个简洁的Landing page，然后将其设计与Amazon链接相似。在网站内插入facebook pixel或google analytic的追踪码，就可以知道用户对于两条listing的不同反馈、跳出率、转化率等数据。从而可以针对站内listing的制作和设计进行优化，打造出高点击高转化的优质链接。试错思维是运营中非常重要的思维方式。

我们一定要有数据库的概念。算法会记录我们对链接的每一步操作，形成卖家的数据库。算法是非常智能的，所以不要有侥幸心理去钻平台的漏洞或搞黑科技玩法。因为一旦系统更新或秋后算账，之前的所有努力都会付诸东流。

本文关于亚马逊A9算法中的核心要点——Product Search就为大家解析到这里。在剩下的89篇跨境电商干货文章中，我还会继续为大家深挖A9算法以及cpc广告的高阶运营技巧及思路。感谢大家的阅读和支持！

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