一、根據現象，發現Editorial recommendations的規律

搜索關鍵詞 sonicare toothbrush

1、出現Editorial recommendations欄目

2、用軟件爬出前臺的數據

我發現了一個問題，

1、下面這個三個產品沒有出現在自然位數據里面

2、爬蟲數據60個產品不包含Editorial recommendations和amazon choice(爬蟲60個數據，我數了下，除掉這兩個位置還是60個產品)

我大膽猜想，這兩個位置和前臺搜索頁面是兩個單獨的系統

為了驗證我的猜想

我搜索了kids tent

下面標記這個產品沒出現在首頁爬蟲數據位置

猜想結論一：

Editorial recommendation和前臺搜索頁面是兩個單獨的系統

繼續往下面走

我發現了第二個問題，就是這三個推薦位置，至少有一個是亞馬遜自營的

猜想結論二：

Editorial recommendation至少有一個位置必定是亞馬遜自營的或者vc的

繼續挖掘現象

我試圖從前臺頁面數據中發現規律，發現規律并不明顯

價格、評價、銷量，評分，評價

除了三個產品類目排名呈現梯級以外，沒有發現其他規律

猜想結論三：

Editorial recommendation跟銷量排名沒有絕對的關系，但是銷量好的排到里面去的概率大

繼續挖掘現象

這三塊內容很重要

1、Onsite Associates Program

2、Read full article

3、BestReviews

這句話簡單點來理解就是，亞馬遜一個叫合作伙伴計劃，招募一些紅人，專門亞馬遜合作的內容產生者推薦的產品，推薦的內容跟亞馬遜無關

真的和亞馬遜有沒有關系，一眼就看出來了

2、Read full article

就是整篇文章，做了一個簡單的功能分析

3、BestReviews

就是產生這篇文章來源的博客

進入這個網站可以看到

說他們幫助消費者做決定，不接受免費和折扣，通過連接購買可以拿亞馬遜的傭金

怎么去聯系這個網站編輯，有些網站本身沒有聯系方式

昨天一個小伙伴通過領英聯系到某個網站的一個編輯

猜想結論四：

Editorial recommendation的編輯也可以像deal網站一樣聯系發帖，有機會排到亞馬遜的推薦位置

二、通過上面的結論，Editorial recommendations的推薦邏輯是什么

猜想結論一：

Editorial recommendation和前臺搜索頁面是兩個單獨的系統

猜想結論二：

Editorial recommendation至少有一個位置必定是亞馬遜自營的或者vc的

猜想結論三：

Editorial recommendation跟銷量排名沒有絕對的關系，但是銷量好的排到里面去的概率大

猜想結論四：

Editorial recommendation的編輯也可以像deal網站一樣聯系發帖，有機會排到亞馬遜的推薦位置

之前我的一個百萬美金群里面的一個小伙伴發的

1、小伙伴沒有聯系就排上去

2、小伙伴專門做谷歌seo，還是沒排上去

3、專門看了谷歌產品排名和編輯推薦的產品排名沒有必然聯系

那么這個版塊的推薦邏輯：

1、最大程度還是按照亞馬遜上面的銷量排行過來，也就是你的產品表現越好，越有可能被推薦到這個位置

2、可以自己聯系編輯發帖，但是不一定能夠排在這里，也要參考站內的銷量大小和品牌影響力

三、總結我們的做法

1、站內還是最重要的戰場，亞馬遜的所有的推薦邏輯里面，銷量和品牌影響力都是占重要部分的

2、可以嘗試去聯系紅人編輯發帖，增加產品的推薦的概率

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