敏哥：拔一拔亚马逊A9算法中的核心要点-Product Search（下）

关于提升自己的能力，大家一定要有一个意识，一个的思维是非常局限的，只有大家一起探讨和交流，才能碰撞出思维的火花。这也是我常说的那句，一个人可以走得很快，但只有一群人可以走得更远。废话不多说，我们今天继续来拔一拔亚马逊A9算法中的核心要点-Product Search。

上篇文章主要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”，没有读过的伙伴们可以先读下这篇，敏哥：拔一拔亚马逊A9算法中的核心要点-Product Search（上），随后再来读本篇文章。这篇文章会继续来为大家深挖4个核心概念：“隐性排序指标”、“行为数据模型”、“数据库”、“A/B测试”。

上篇文章中也跟大家讲过，可以把一条listing想象成一个网站，把亚马逊想象成一个搜索引擎。那么最终决定自己的网站是排名靠前还是靠后，主要取决于网站的综合权重，综合权重拆解下来当然有非常多的细节，上篇文章也跟大家讲过权重是加权计算的。

我们需要深度思考的是一些别人没有看到的指标，也就是“隐形排序指标”，既会对排名造成一定的影响，而又是大多数竞争对手没有注意到的（这个时候的你肯定不希望你的竞争对手读到这篇文章）

隐形排序指标中最被忽略的点其实就是亚马逊没有给我们数据的点，比如说：“页面停留时间”以及“链接的跳出率”，但是这些数据恰恰又真实的影响着链接的排名。大家试想下，假如你的listing的页面停留时间比竞争对手短很多，并且页面的跳出率比竞争对手也高出许多，那么亚马逊会给你一个数据指标，判定你不是一个优秀的网站。

所以大家一定要有跳出率的概念，千万不要忽视这个影响链接排名的“隐形排序指标”。那么如何才能监测到用户的行为模型呢？这边给大家分享一个实用的工具“Heatmap”，利用这个工具我们可以判断客户在何时跳出，鼠标的移动动态，浏览主图的有多少，浏览产品页面的有多少，查看购物车的有多少，最后用户在链接的哪些部分产生了大量的跳出。（感兴趣的伙伴可以去研究下这个工具）

大多数情况下，每一个环节都会过滤掉一部分用户，而系统会详细记录所有L/p（着陆页）的访客表现，最终形成数据库，而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点。（90%的运营都不会有如此细致的思考）

另外我们需要有A/B测试的思维，简单来说我们可以用很方便的第三方建站工具，比如：wordpress，shopify等，快速的建立一个简洁的Landing page（着陆页），这个L/P我们可以把它设计成跟Amazon链接几乎一摸一样，并且在网站内插入facebook pixel或者google analytic的追踪码，插入代码后你就可以在facebook后台或者google analytic后台，知道用户对于两条listing不同的反馈，跳出率多少，转化率多少，点击率多少，数据一清二楚。从而可以针对性的用于站内listing的制作和设计，打造出高点击高转化的优质链接。

此外大家一定要有数据库的概念，算法会记录我们对于链接的每一步操作，形成卖家的数据库。算法是非常智能的，因此不要抱着侥幸心理，觉得自己做一些打擦边球的操作能侥幸逃脱，我直接告诉你不可能的。因此我不建议大家去钻平台的漏洞，搞什么所谓的黑科技玩儿法，一次系统更新就可以将你打回原形，一次亚马逊秋后算账，就足以让你之前的所有努力付诸东流。

OK，本篇有关亚马逊A9算法中的核心要点-Product Search，就为大家拆解到这里。