了解A9算法的核心要素

亚马逊A9算法排名的三个核心要素

一、转化率

1. 销售排名

2. 买家评论

3. Q&A

4. 图片尺寸和质量

5. 价格

6. 页面停留时间和跳转率

7. Listing完整性

二、相关性因素

1. 标题：应在80个字符内尽可能多地填写关键词。

2. Bullet Points：突出产品核心功能，特征按点排列。

3. 产品描述：应尽可能新颖，以吸引用户的注意，引起人们的注意。

4. Search Term：亚马逊将列出5个不同的1000字符搜索字段，但只能在搜索行填写250个关键字。

三、买家留存率

1. Listing完整性：Listing页面显示应尽可能完美。

2. 订单缺陷率：一旦买家有负面反馈、保证金要求、任何运输问题和信用卡退款，订单缺陷率就会增加。

3. 完美订单率：以衡量多少订单"加入购物车"最后到达买家手中来衡量多少订单完成的比例。

总之，理解了这些因素之后，只要卖家合理地运用以上三个核心要素来优化产品、服务内容及店铺形象，并保持合规运营，店铺就会进入一个正常的循环，从而大大提升店铺的销量。

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常见问答(FQAS)

A9算法是针对亚马逊开发的一款深度学习计算机视觉模型,主要解决图像识别和分类问题。它可以帮助用户快速识别图片中的物体并给出正确的分类标签。

A9算法采用了深度残差网络(ResNet)这一经典深度学习模型结构,使用大量标记好的数据进行训练,实现图像特征学习。其核心技术包括卷积神经网络、残差结构设计等深度学习技术。

A9算法在imagenet数据集上的 Top-5错误率能达到26%,这意味着当图片中包含5类物体时,A9算法能够准确识别出正确类别的概率为74%。但在一些复杂背景或光照变化大的图片上,其识别率会下降。总体来说,A9算法在公开datasets上展示出很高的识别能力。

A9算法模型和训练数据都是亚马逊公司内部开发和收集的,不开源提供第三方下载。但亚马逊提供基于A9技术开发的产品服务,如Amazon Rekognition,开发者可以申请使用接口调用这些云服务。但若要自行训练和应用A9模型,还需获得亚马逊授权。