亚马逊是全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业。
做亚马逊的人或多或少都会听过“飞轮理论”。
飞轮理论
飞轮理论核心是客户体验，所有的一切都是为了获得更好的客户体验。
亚马逊起初只有自运营一种模式，亚马逊为了追求更好的客户体验，实行了Prime会员制，会员可以获得更多的优惠，更好的物流服务，增加了客户购买频率。
但是根据飞轮理论，如果亚马逊不能在选品上进一步发展，那么客户体验就无法再进一步。
所以亚马逊开放了第三方卖家平台，增加了产品的选择性，通过各个供应商相互竞争，不断促进产品价格下降，提供性价比更高的产品给到客户。
同时亚马逊还开放了FBA渠道来提高第三方卖家的物流水平。进一步在便利上提升了用户体验。
我们是亚马逊第三方卖家
作为第三方卖家的我们，不得不基于亚马逊的逻辑之下，归根到底我们就是亚马逊的选品渠道。那么为了最终达成提升用户体验的目的，亚马逊自然会有他的一套算法来计算我们这些卖家。
这就是A9算法！
A9算法
A9算法是亚马逊产品排名的底层逻辑。
远在买家搜索产品之前，亚马逊就开始追踪客户的数据，综合买家的年龄、地域、职业、收入、购买产品、退货习惯、留评情况等等一系列的维度不断分析买家的消费行为习惯，进而通过人工智能把买家需要的最大化客户利益的产品展现在买家面前。
所以亚马逊也许比你还了解你自己，这个是不同于Google算法的。
亚马逊的搜索逻辑
亚马逊的搜索顺序通常是：类目-搜索-相关产品-排序-展示。
每一个产品上架亚马逊，亚马逊都会根据对关键词的识别放入对应的产品类目，客户在搜索时，通过A9算法调取相关产品，根据客户利益最大化原则进行排序展示在客户的面前。
我们无法去控制亚马逊的人工智能，但是我们可以去遵循A9逻辑，不断让告诉人工智能我们的产品是对客户利益最大化的。
通常来说，产品在某一个类目下面排名越高，展示在前面的概率就越大。所以产品排名是亚马逊卖家需要去突破的方向。
产品排名因素
那A9算法里影响产品排名的因素有哪些呢？主要有三大点：
1、相关性
相关性的判断主要源于关键词搜索，关键词的布局主要有以下几个方面：
标题、Bullet Point、商品详情、品牌和制造商、技术参数、类目和子类目、Search Terms
2、转化率
转化率这里涉及到两次：
（1）第一次是从曝光到点击的转化：涉及到的方面主要有主图、产品销量、评论数量、价格；
（2）第二次是从点击到成交的转化：涉及到产品的附图、五点描述、QA、评论内容、A+页面、物流运输（FBA or FBM）。
3、买家的复购率
涉及的要素主要有：
产品本身：产品互补性与延伸性、产品质量、包装、说明书
物流配送：订单处理速度、物流时效
客户服务：如何处理退货、退款、客户问题
所以一个产品如何做到最好，主要就是从相关性、转化率、买家的复购率以上三个方面不断去打磨产品。
而产品本身而言，对产品的定位非常重要，你要明确的知道你的客户群体是什么样层级的人，你的价格和你的产品是否能够让他们感受到物超所值。这就是A9算法里客户利益最大化的原则。