Amazon の A10 アルゴリズムは、顧客が購入したい優れた商品を消費者にどうやって迅速かつ正確に提示するのでしょうか?

ユーザーがキーワード検索によってプラットフォームにニーズを伝えると、プラットフォームはユーザーのニーズと製品を結び付け、製品を分類します。

その結果、A10 アルゴリズムの最も重要な 3 つの指標である関連性、コンバージョン率、顧客維持率が生まれました。

1. 関連性

関連性とは、検索結果とユーザーの実際の購入意図との一貫性を指します。 A10 アルゴリズムは、タイトル、箇条書き、製品の説明、ブランドとメーカー、カテゴリとサブカテゴリ、検索用語を通じてこれを測定します。たとえば、タイトルには商品に最も関連性の高いキーワードを使用し、商品の説明にはできる限りロングテール キーワードを使用し、商品をアップロードするときは、商品が最も関連性の高い最小のカテゴリにあることを確認する必要があります。

2. コンバージョン率

Amazon の A10 アルゴリズムでは、コンバージョン率が大きな割合を占めます。コンバージョン率に影響を与える要因には、主に売上ランキング、レビュー、製品の写真と品質、価格などがあります。売上高は Amazon で最も重要なランキング要因です。販売量は検索結果における商品のランキングに直接影響します。 2つ目はレビュー数と肯定的なレビューです。これは顧客の購買行動に直接影響を与えるだけでなく、Amazonが店舗の重みを評価する主な基準でもあります。製品の画像と品質に関しては、平均サイズの画像を複数使用するよりも、サイズが大きく、品質の高い画像を使用した方が最終的にコンバージョン率が高くなることがわかりました。価格設定に関しては、Amazon では、製品が安いほど売れやすくなります。適切な価格戦略もコンバージョンに影響を与える重要な要素です。一般的に、商品のコンバージョン率が高い場合、A10 アルゴリズム システムは商品の品質が高いとみなし、商品の表示を優先します。

3. 顧客維持率

顧客維持率は、注文処理速度、在庫数、完全注文率、注文不良率、離脱率の 5 つの側面を含む販売者の全体的なパフォーマンスのスコアです。

Amazon は、購入者の満足を維持する最善の方法の 1 つは迅速かつ正確に発送することであることを認識しているため、効率的な注文処理を一貫して実践している販売者は、そうでない販売者よりも上位にランクされます。

② Amazon は、在庫が少ないと返金やキャンセル率が高くなり、購入者の維持につながらない可能性があることを発見しました。

③ パーフェクトオーダー率とは、購入者が商品リストをクリックしてから商品がカードに追加され、商品が購入者の手元に届くまでの期間に、どれだけの注文が完璧に処理されたかを測る指標です。

④ 注文不良率は注文完了率の逆になります。これは、販売者が注文完了プロセス中に購入者に良好なショッピング体験を提供しなかったことを意味します。注文不良率は低いほど良いです。高すぎると、顧客を失うだけでなく、プラットフォームから罰せられる可能性もあります。

⑤離脱率が高い場合、商品の在庫率が低い、出品内容が不完全などの原因が考えられます。

上記は A10 アルゴリズムに影響を与える重要な要素です。これらを明確に理解すると、プラットフォームがサイト内でトラフィックをどのように割り当てるか、販売者がトラフィックをどのように取得できるかがわかります。しかし、Amazon は商業プラットフォームであり、その収益モデルは手数料ベースです。したがって、その主な目的は、プラットフォーム内で引き付けられたトラフィックを変換することです。このリストが変換を完了できない場合はどうなりますか?

プラットフォームは、変換が完了するまでトラフィックの流れを継続するように誘導します。各リストは、アップストリーム トラフィックを受信するだけでなく、トラフィックを最大限に活用するために、ダウンストリーム トラフィックを誘導する役割も担っているようです。このロジックを理解することで、次に説明する重要なポイントである関連トラフィックにつながります。

実際、関連するトラフィックは簡単に理解できます。つまり、顧客が他の人の製品を検索して閲覧するときに、当社の製品に関する関連情報も見ることができるということです。関連トラフィックは、無料の関連トラフィックと有料の関連トラフィックに分けられます。プラットフォームの入口はどこですか?以下を読み続けてください。

無料の関連トラフィックの表示位置は、よく一緒に購入される商品、最近のショッピング トレンドに触発された商品、リストの下の類似商品との比較の 3 つの部分に分かれています。

自由連想は自然な連想です。たとえば、購入者が製品 A を購入した後、製品 B も購入するとします。購入に参加する購入者が増えるほど、データのモデル ベースが大きくなり、システムは 2 つの製品間の自然に生成される関連性が高くなると判断します。 A と B が頻繁に一緒に購入される場合、データには最初に頻繁に一緒に購入されるものが一致します。

A と B が同時に購入されない場合、たとえば、顧客が最初に A を購入し、しばらくしてから B を購入する場合、この時点で形成される関連トラフィックは、最近のショッピング トレンド、つまり繰り返し購入することに触発されたものです。類似商品と比較すると、商品 B が商品 A と非常に類似している場合、プラットフォームはそれらを自然に関連付けて表示します。

有料関連トラフィックは主に 2 つの部分に分かれており、1 つはリスティング詳細ページの上にある関連広告スペース、もう 1 つはリスティングの下の有料関連広告スペースです。

各リストの下にある関連付けられた表示スロットの数が異なることに注意してください。リストのトラフィックが多ければ多いほど、自然にリストも増えます。

有料アフィリエイトトラフィックに関しては、Amazon の自動広告について話す必要があります。自動広告は、実は関連トラフィックのマッチングを促進し、関連トラフィックの入り口を開くための最良の方法ですが、多くの販売者はこれに気づいていません。

多くの販売者は、自動広告からの ASIN コードがどのように生成されるかを知りません。実際、ユーザーがキーワードを検索して商品Aのリストページに入り、ページの下部にある商品Bの広告をクリックして商品Bの詳細ページに到達したときです。このようにして、商品AのASINコードが商品Bの顧客検索レポートに表示されます。

この行動モデルが複数の購入者に現れて購買が発生すると、商品Aと商品Bの相関性が徐々に高まり、商品Aのよく一緒に購入されるモジュールに商品Bが現れることもあります。このとき、有料の関連付けは自由の関連付けになり、商品間の相関性がどんどん高くなります。

自動広告は関連トラフィックにおいて非常に重要な役割を果たします。販売者にとって、トラフィックはプラットフォームに属します。多くの競合の中でより多くのトラフィックを獲得したい場合は、関連するトラフィックの入り口を次々と開く必要があります。

リストのトラフィックが多ければ多いほど、売上高は増加します。

Amazon の関連トラフィックの入り口も見つかりました。最後に、関連トラフィックを取得する方法について簡単に説明します。 2 つの側面: 自分自身を自分自身と関連付けることと、同様の競合他社の製品と関連付けることです。

① 自分自身と自分を関連付けることができます。低価格でトラフィックが多い製品を使用して、別の高価格の利益製品や、定番製品、または売れ行きの悪い製品を宣伝することができます。

より多くのリストリンクを持つ販売者は、自分の商品を商品詳細の下の広告スペースとして使用して、閉じたトラフィック ループを形成できます。すると、購入者がこの商品を購入しなくても、他の商品をクリックすると、その商品はまだその購入者の商品になります。
② 同種の競合製品と関連付けられるため、平たく言えばトラフィックに便乗することになります。トラフィックに便乗する製品は、一般的に一流であり、星評価も高くなります。

したがって、当社の製品は比較的洗練されており、掲載品質も優れているはずです。多くの点でベンチマーク ASIN より優れている場合、コンバージョンを達成できる可能性が大幅に高まります。