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,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?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。
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。后面敏哥会继续为大家深挖A9算法以及CPC广告的高阶运营技巧以及运营思路。
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1.拔一拔亚马逊A9算法中的核心要点-Product Search(上)
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