亚马逊A9算法的信息怎么来？怎么测试亚马逊A9算法？

最近很多老铁有和我聊天，都有问到我是从什么地方获取到A9算法的信息？ 又是如何能够保持算法信息的敏感性和实时性？ 这些信息都来源于什么地方？

其实我们是有一个专门测试团队的。测试团队是由我们亚马逊运营加上几名IT技术组成的，专门测试亚马逊A9各个数据变化情况，从而得到最新的变化反馈。

有些老铁看到这里或许觉得门槛比较高，其实不然，我之前有说过我写文章就是为了帮助广大中小卖家和草根创业者的，门槛太高、落地很难的事情会尽量少讲。其实这些各位老铁完全是可以复制的。下面我还是以case的形式来和大家聊一聊如何做算法测试，这样更加直观具体。

这里主要给大家介绍一个最基本的测试方法：A/B Testing。有学过经济学的朋友应该对这个概念不会陌生，具体的定义在百度上面都搜的到，就不说了 。直接给大家举一个例子，看完以后相信都能够理解了。 之前我们做SEO的时候，也经常会用到。

当你有一个日IP过千的网站，而你的网站首页几百年没有更改了，这个时候你想启用新的网页，而你有害怕新的页面用户不一定就非常喜欢，那么这个时候你就需要进行A/B测试了。

测试的方法是将老页面定义为A页面，新页面定义为B页面。到Google网站优化工具申请进行A/B测试（免费的），这是时候Google会给你一串代码，我们只需要将代码添加到谷歌要求的页面即可。

代码添加完毕

如果有一千个用户访问你的网站，那么会有500个用户看到A页面，500个用户看到B页面，这个时候再统计下通过A页面到达网站内页的用户占的百分比是多少，通过B页面到达内页的用户占的百分比是多少。

假设A的是6%，B的是20%那么恭喜你，这说明你新设计的页面是博得了用户的欢心。如果你对20%的结果还不满意，那么继续修改你的页面，直到这个转化率不能够再提高为止。

看过上面这个case以后，老铁们是不是豁然开朗了。

A B Testing 最大的作用就是测试一个点的变化调整对整体的影响程度。比如你们经常关心的一些问题： 新品上架我到底该如何定价？PPC广告哪一个时间段ACOS会更好？ 哪些词才是这个listing的大词和主要流量来源？ 哪一种标题的写法更加SEO-Friendly? 你甚至可以测试出来你listing不出单到底是哪方面优化出了问题等等方面。

其实，A B TESTING 是非常定制化、个性化的，往深里玩可以得到很多启发。比如，很多老铁总会想调整listing来改变流量或者转化减少的问题，但是并不知道怎么调整比较好，稍微调整不多，销量就断崖式下跌， A B TESTING 可能就是你在调整前需要做的事情了。

光说不练可不行，下面给大家介绍一款我们测试团队一直在用，专门为亚马逊定制的A B Testing工具：splitly.com 。这个也是鬼佬开发的，先声明一点，纯良心推荐，这个网站是有affiliate 链接的。不过，我连affiliate 链接都懒得放，这点小钱没意思，重要的还是能够帮助到各位老铁卖家。

下面，我来讲一下这个工具的运作原理，当然需要对接AWS接口的。如下图所示，首先你得上传变量，也就是根据亚马逊的方方面面，你要看你想做哪方面的测试。

第二步就是因为对接AWS以后， 他可以智能的帮你切换变量，从而观察每一个变量带来的影响和效果。这个影响和效果主要是从转化率和有效点击率这两个角度来进行考量的。

最后一步， 根据转化率，利润等指标的考量，选出多个中的winner。 比如你的PPC广告在美国时间9am – 12am 这个时间段是所有时间段里面转化率和CTR都最高的时候，那么你基于这个结果就可以在这个时间点提高bid竞价，过了以后再降回去。

所以，这个工具包括A B TESTING 这个方法，是我们团队做测试的时候用的最多的方法，而且能够保证我们运营亚马逊的时候，每一个步骤的精准性，把决策误差降到最小值。

当然，如果觉得一些软件需要付费，不想花钱，你也可以手动用Excel表格去做A B TESTING, 明白 A B TESTING 的理念才最重要的。 这样就是麻烦一点，数据可能反馈不够精准及时，但是也是可以做的。（来源：敏哥侃电商）

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