亚马逊A9会考核ASIN的那些因素？-从搜索引擎角度深入剖析 1 –转载

A9是亚马逊搜索引擎的核心，关系到每个卖家的切身利益，这也是为什么有那么多卖家朋友在研究A9，关注其每一次调整。但有句话叫万变不离其宗，A9其本质是一个商品搜索引擎，不管其怎么改变调整，都是基于商品本身的数据（千人千面还会基于用户数据，这个不在本文讨论范围之内），所以树苗哥打算从商品搜索引擎实现原理的层面来看A9，看看这些基本原理在A9中是怎么样得到体现的。

前面说到，商品搜索引擎是基于商品本身的数据，那我们就先来分析一下亚马逊的商品数据，树苗哥这里做了一个表格：

这个表里列出来的都是大家平时非常熟悉的字段，其中静态、动态的主要区别在于是否会不断变化，QA、评分和评论这三个被树苗哥标注为混合，主要是这三个已经产生的部分基本上是处于静态的，而整体上又是不断变化的（有新增）。本期树苗哥着重说一下商品数据的静态部分。

大家从表里可以看到，静态数据（包括混合的）基本上都是文字类的，而我们平时搜索也是输入文字搜索，搜索引擎底层就是将输入的文字跟这些静态数据的文字进行匹配，得到一个数值，越匹配数值就越大，这个数值就是匹配度；再将所有参与匹配的字段的匹配度按各自的权重组合，就得到了一个商品的匹配度。不同搜索引擎间的区别就在于参与匹配的字段和各字段的权重不同。匹配度直接关系到商品在搜索结果中的排序，对于静态部分的优化，就是合理埋词，提高匹配度。

那么怎样埋词才算合理呢？首先树苗哥不推荐堆词，因为堆词势必造成一个字段很长，而长度是一个扣分项（如果两段文字都表达同一个意思，而其中一段更短，说明描述的更准确，自然匹配度更高）。树苗哥推荐的做法是权重高的字段埋重要的词，对于亚马逊A9来说，树苗哥列出的标记为搜索的字段，都是参与到匹配过程的，其中权重最高的是标题（基本上所有商品搜索引擎都一样），其次是bullet-point，search-term，最后是特性、说明、评论这些，大家可以充分利用这些位置来埋词。至于一个商品要埋那些关键词以及关键词的权重如何，这个有很多工具可以用，例如merchant words或者google adwords，也可以使用Linkdata(www.lkdtec.com)的关键词分析系统，包含关键词搜索、点击和购买等核心数据，通过模糊搜索一步就能找出所有相关关键词，方便，快捷，准确。

对于一个商品来说，静态部分好比基础，动态部分好比盖楼，基础扎稳后面才好盖楼，本期关于静态部分就说到这里，下一期树苗哥重点说一下动态部分。