我们在测试Amazon 的推荐算法是如何实现的，但是结果并不是想像中的情形，有研究过的懂的来聊聊

我们最近在研究亚马逊的推荐系统，主要是amazon.com，大概的测试方法是：

使用了比较多的买家小号用来做CPC搜索浏览，搜索浏览、分类浏览包括各种deal、Wishlist，giftidea入口等等进入；
通过正常点击，按照一定的比例搜索结果，产生一定比率的订单，当然这个订单比率是参照amazon大数据来设定的。

按照我们预先的设想，amazon无非是你浏览过或买过什么东西，amazon就会推荐类似的东西到买家帐号上来，但是根据我们对从各种入口统计的推荐结果，amazon似乎没有根据我们实际浏览和买的东西来推荐产品，例如我们有一批帐号是专门用于购买学生用品的，其中一部分约50%的买家号从未购买过只是浏览，另一部50%的买家号有购买过，但是所统计的amazon的推荐信息，并不是与这类产品强相关的，或者说有购买或没有购买的推荐基本没有非常直接的规律。一些数据因为涉及到公司运营秘密不方便公开，大概的情形就是这样的。

之前一些跨境课堂机构和对amazon算法有所研究的跨境网红对这些似乎也只是停留在理论和自己的视角理解阶段。我的判断觉得amazon的推荐算法只是一个简单的推荐同类物品的系统，不过有可能是有不同的权重，但是我感觉并没有那么牛逼，或者是我们仍然没有找到amazon推荐算法的规律。

希望有研究过的、懂的知友来讨论来。特别说明下，这个比较耗费资源，如果在美国没有线下资源、买家资源的就别玩这个了。不是刷单推广帖。

商的徵 2018/4/14

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2个回复

shirleying猫

1.数量级
账号你大概用了多少？100+ 1000+？
2.浏览或者购买方式是怎样操作的？
3.你用了什么样的IP?
4.单变量测试？

2018/4/15
瞅瞅我year

一直不明白，为什么跨境课堂机构的东西呗那么多人追随，他们生意做得很大很成功所以出来献爱心给有困难的同行分享成功案例？为什么去听没有大的项目经验的人的交钱听课呢，是不是傲基、环球易购的高管更加有说服力呢，一个行业这么混乱，乌烟瘴气的，哪来那么多黑科技，重要的就是找好产品，卖出去，做好售后。

2018/4/15

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