A9算法作为亚马逊内部的产品搜索工具诞生于2003年亚马逊的第一个研发中心，它的前身是一款叫做Botega的产品搜索工具，这款工具的功能是当顾客点击搜索某个指定的搜索词时，Botega就能够识别顶级的产品，接着在随后的搜索中给予这些产品较高的定位，但在亚马逊的商品目录变得越来越复杂后，Botega就不再那么有效果了。

　　A9算法的核心过程包括两个步骤：

　　1、从大量商品“目录”中选出相关的结果;

　　2、将这些排序为“最相关”的结果推荐给客户;

　　A9算法是怎么判断哪些产品是和客户“最相关”的呢?

　　答案是：通过分析记录客户在亚马逊上的搜索行为和点击行为，然后分析相关产品的转化率、相关性因素、以前的客户满意率和留存率，我们暂且把这些称作产品的核心要素。那么这些核心要素是怎么确定的呢?又有哪些因素可以影响这些核心要素呢?我们来一一罗列一下：

　　一、影响转化率的因素：

　　1、销量排名，毫无疑问，如果你的产品被打上Best Seller的标签，那么该产品获得的流量无疑非常可观。

　　2、买家评论，主要指综合评论和好评率两个方面。

　　3、卖家的回复，指解答卖家的疑惑。

　　4、图片尺寸和质量，从经验上看，1000*1000像素的图片及可以让客户使用图片放大功能，对转化率也有帮助。

　　5、产品价格

　　6、页面停留时间和跳转率，A9算法会根据此来衡量客户是否对某款产品具有兴趣，跳转率是指访客浏览一个页面就离开占总访问量的比例。

　　7、Listing的完整度，卖家要尽量填好商品详情页的每个部分，这也是提升出现在搜索结果前面的机会。

　　二、影响产品相关性因素：

　　1、产品描述，要做到易于浏览，内容参数要详，如果还能做到新颖、第一时间吸引客户眼球那就更好不过了。

　　2、类目和子类目，如汽车用品、家居用品相应的子类目，汽车配件、家居配件之类的相关产品。

　　3、Search terms ，亚马逊列出5个不同的1000字符的搜索词字段，卖家要尽可能为商品输入每一个可能会被搜索到的关键词：如在每一行填写一个十分精准的关键词，加起来一共五个;也可以把每一行都填满，关键词之间用逗号或者空格隔开，填写的词之间要具有相关性，尽量做到不要重复。

　　三、影响客户满意度和留存率的因素：

　　1、卖家的负面反馈，这点就是在卖家的回复中要尽量积极、正面，不要让客户投诉。

　　2、订单处理速度和可售库存。

　　3、完美订单率，即有多少订单完美地从“加入购物车”到送达客户手中。

　　4、订单缺陷，例如买家负面反馈、索赔保养、物流问题、退款等。

　　5、包装选择，在商品的包装上可选择使用亚马逊FBA

　　总的来看，A9算法所关注的就是顾客的重复购买率，从数据上看，卖家的利润80%来自20%的用户，高的重复购买率代表的就是良好的用户体验。