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A9算法是亚马逊的搜索算法，最初在2018年前是公开的。其核心在于在客户输入查询之前，分析数据、观察过去的流量模式并索引产品描述。A9算法的四大原理包括搜索收录、产品相关性、过去的搜索模式和流量模式。刷单容易被查出是因为新品缺乏历史流量，多个新账号的订单容易被追溯。Listing中的内容会被亚马逊用于搜索流量收录和分类。
该文本主要讨论了卖家在管理商品信息时遇到的关键词属性及其使用情况。大部分关键词属性需要有效值，这些值可在相关指南中找到。特定关键词如specific_uses_keywords、thesaurus_attribute_keywords和target_audience_keywords主要在美国使用，并正在逐步停用。商品的描述应包括使用的上下文，如活动或位置。ITK系统会自动将商品分配到分类节点。某些属性如防水、深色闪光等也在逐步停用。主题关键词应仅用于特定商品的描述，且目标消费群体的属性正在逐步停用。文本中提到的有效值和使用规范可参考分类树指南。
该文本主要讨论了在亚马逊上销售商品时的规范和指南。总结要点如下：
- 遵循字数限制和规范撰写商品列表，以避免降权。
- BTG（业务指南）是重要参考，需根据类目进行查阅。
- Item Package Quantity（商品包装数量）在后期不可更改。
- 合并变体后评论消失的原因是属性不匹配，需要逐一检查属性如尺寸、颜色等。
- 强调商品匹配度、转化率、客户满意度和留存度的重要性。
该文本讨论了亚马逊A9算法的三个核心支柱，包括产品相关性、转化率和客户满意度。产品相关性通过匹配度来判断，例如搜索词的匹配情况。转化率受到多个因素影响，价格虽然重要，但并非唯一因素。客户满意度通过好评等数据体现。预计转化率（ECR）对新品尤为重要，因为缺乏历史数据。文本还提到过往搜索和流量模式对关键词排名的影响，以及关键词的稳定性和曝光排名的解析。最后，分析了Listing销量下降的原因及关键词的广泛匹配模式。
该文本讨论了亚马逊B2B的流量来源和推广策略。主要内容包括：
- 流量来源：分为五种类型，包括自然流量、广告流量（Post和Store）、站外流量（如Attribution和Affiliate）等。强调广告Post和Store的重要性，并提到站外推广的效果跟踪。
- 站内流量入口：列出了十大流量入口，如搜索流量、类目流量、Top100榜单流量、促销流量等，指出搜索流量和类目关键词的重要性。
- 推广策略：建议通过编辑推荐和关键词优化来提高流量，并提到国外消费者的搜索习惯与国内消费者的变化。
- 价格策略：提到在后台设置Business Price时，价格需低于竞争对手以提高曝光率。
总结：该文本讨论了亚马逊平台上的多种流量来源，包括站内Deals流量、Coupon流量、促销流量、关联流量和买家标签历史记录流量。重点强调了Deals和Coupon的重要性，以及关联流量在整体流量中的占比（约30%）。此外，提到通过视频和Influencer推广可以提升流量，并指出不同关键词下的排序差异。
该文本主要讨论了如何通过不同的流量入口和广告策略提升产品曝光和销售。重点包括：
- 推荐系统：通过用户的浏览历史，展示个性化推荐（如“Top Picks for you”）。
- 注册与礼物功能：在首页提供注册入口，适合有礼物需求的卖家，尤其在婚礼等场合。 Amazon Choice：智能音响类产品
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