最近很多老鐵有和我聊天，都有問到我是從什麼地方獲取到A9算法的信息？ 又是如何能夠保持算法信息的敏感性和實時性？ 這些信息都來源於什麼地方？
其實我們是有一個專門測試團隊的。測試團隊是由我們亞馬遜運營加上幾名IT技術組成的，專門測試亞馬遜A9各個數據變化情況，從而得到最新的變化反饋。
有些老鐵看到這裡或許覺得門檻比較高，其實不然，我之前有說過我寫文章就是為了幫助廣大中小賣家和草根創業者的，門檻太高、落地很難的事情會盡量少講。其實這些各位老鐵完全是可以複製的。下面我還是以case的形式來和大家聊一聊如何做算法測試，這樣更加直觀具體。
這裡主要給大家介紹一個最基本的測試方法： A/B Testing。有學過經濟學的朋友應該對這個概念不會陌生，具體的定義在百度上面都搜的到，就不說了 。直接給大家舉一個例子，看完以後相信都能夠理解了。 之前我們做SEO的時候，也經常會用到。
當你有一個日IP過千的網站，而你的網站首頁幾百年沒有更改了，這個時候你想啟用新的網頁，而你有害怕新的頁面用戶不一定就非常喜歡，那麼這個時候你就需要進行A/B測試了。
測試的方法是將老頁面定義為A頁面，新頁面定義為B頁面。到Google網站優化工具申請進行A/B測試（免費的），這是時候Google會給你一串代碼，我們只需要將代碼添加到谷歌要求的頁面即可。
代碼添加完畢
如果有一千個用戶訪問你的網站，那麼會有500個用戶看到A頁面，500個用戶看到B頁面，這個時候再統計下通過A頁面到達網站內頁的用戶佔的百分比是多少，通過B頁面到達內頁的用戶佔的百分比是多少。
假設A的是6%，B的是20%那麼恭喜你，這說明你新設計的頁面是博得了用戶的歡心。如果你對20%的結果還不滿意，那麼繼續修改你的頁面，直到這個轉化率不能夠再提高為止。
看過上面這個case以後，老鐵們是不是豁然開朗了。
A B Testing 最大的作用就是測試一個點的變化調整對整體的影響程度。比如你們經常關心的一些問題： 新品上架我到底該如何定價？PPC廣告哪一個時間段ACOS會更好？ 哪些詞才是這個listing的大詞和主要流量來源？ 哪一種標題的寫法更加SEO-Friendly? 你甚至可以測試出來你listing不出單到底是哪方面優化出了問題等等方面。
其實，A B TESTING 是非常定製化、個性化的，往深裡玩可以得到很多啟發。比如，很多老鐵總會想調整listing來改變流量或者轉化減少的問題，但是並不知道怎麼調整比較好，稍微調整不多，銷量就斷崖式下跌， A B TESTING 可能就是你在調整前需要做的事情了。
"最近很多老鐵有和我聊天，都有問到我是從什麼地方獲取到A9算法的信息？ 又是如何能夠保持算法信息的敏感性和實時性？ 這些信息都來源於什麼地方？
其實我們是有一個專門測試團隊的。測試團隊是由我們亞馬遜運營加上幾名IT技術組成的，專門測試亞馬遜A9各個數據變化情況，從而得到最新的變化反饋。
有些老鐵看到這裡或許覺得門檻比較高，其實不然，我之前有說過我寫文章就是為了幫助廣大中小賣家和草根創業者的，門檻太高、落地很難的事情會盡量少講。其實這些各位老鐵完全是可以複製的。下面我還是以case的形式來和大家聊一聊如何做算法測試，這樣更加直觀具體。
這裡主要給大家介紹一個最基本的測試方法： A/B Testing。有學過經濟學的朋友應該對這個概念不會陌生，具體的定義在百度上面都搜的到，就不說了 。直接給大家舉一個例子，看完以後相信都能夠理解了。 之前我們做SEO的時候，也經常會用到。
當你有一個日IP過千的網站，而你的網站首頁幾百年沒有更改了，這個時候你想啟用新的網頁，而你有害怕新的頁面用戶不一定就非常喜歡，那麼這個時候你就需要進行A/B測試了。
測試的方法是將老頁面定義為A頁面，新頁面定義為B頁面。到Google網站優化工具申請進行A/B測試（免費的），這是時候Google會給你一串代碼，我們只需要將代碼添加到谷歌要求的頁面即可。
代碼添加完畢
如果有一千個用戶訪問你的網站，那麼會有500個用戶看到A頁面，500個用戶看到B頁面，這個時候再統計下通過A頁面到達網站內頁的用戶佔的百分比是多少，通過B頁面到達內頁的用戶佔的百分比是多少。
假設A的是6%，B的是20%那麼恭喜你，這說明你新設計的頁面是博得了用戶的歡心。如果你對20%的結果還不滿意，那麼繼續修改你的頁面，直到這個轉化率不能夠再提高為止。
看過上面這個case以後，老鐵們是不是豁然開朗了。
A B Testing 最大的作用就是測試一個點的變化調整對整體的影響程度。比如你們經常關心的一些問題： 新品上架我到底該如何定價？PPC廣告哪一個時間段ACOS會更好？ 哪些詞才是這個listing的大詞和主要流量來源？ 哪一種標題的寫法更加SEO-Friendly? 你甚至可以測試出來你listing不出單到底是哪方面優化出了問題等等方面。
其實，A B TESTING 是非常定製化、個性化的，往深裡玩可以得到很多啟發。比如，很多老鐵總會想調整listing來改變流量或者轉化減少的問題，但是並不知道怎麼調整比較好，稍微調整不多，銷量就斷崖式下跌， A B TESTING 可能就是你在調整前需要做的事情了。
光說不練可不行，下面給大家介紹一款我們測試團隊一直在用，專門為亞馬遜定製的A B Testing工具：splitly.com 。這個也是鬼佬開發的，先聲明一點，純良心推薦，這個網站是有affiliate 鏈接的。不過，我連affiliate 鏈接都懶得放，這點小錢沒意思，重要的還是能夠幫助到各位老鐵賣家。
下面，我來講一下這個工具的運作原理，當然需要對接AWS接口的。如下圖所示，首先你得上傳變量，也就是根據亞馬遜的方方面面，你要看你想做哪方面的測試。
"最近很多老鐵有和我聊天，都有問到我是從什麼地方獲取到A9算法的信息？ 又是如何能夠保持算法信息的敏感性和實時性？ 這些信息都來源於什麼地方？
其實我們是有一個專門測試團隊的。測試團隊是由我們亞馬遜運營加上幾名IT技術組成的，專門測試亞馬遜A9各個數據變化情況，從而得到最新的變化反饋。
有些老鐵看到這裡或許覺得門檻比較高，其實不然，我之前有說過我寫文章就是為了幫助廣大中小賣家和草根創業者的，門檻太高、落地很難的事情會盡量少講。其實這些各位老鐵完全是可以複製的。下面我還是以case的形式來和大家聊一聊如何做算法測試，這樣更加直觀具體。
這裡主要給大家介紹一個最基本的測試方法： A/B Testing。有學過經濟學的朋友應該對這個概念不會陌生，具體的定義在百度上面都搜的到，就不說了 。直接給大家舉一個例子，看完以後相信都能夠理解了。 之前我們做SEO的時候，也經常會用到。
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代碼添加完畢
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下面，我來講一下這個工具的運作原理，當然需要對接AWS接口的。如下圖所示，首先你得上傳變量，也就是根據亞馬遜的方方面面，你要看你想做哪方面的測試。
第二步就是因為對接AWS以後， 他可以智能的幫你切換變量，從而觀察每一個變量帶來的影響和效果。這個影響和效果主要是從轉化率和有效點擊率這兩個角度來進行考量的。
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第二步就是因為對接AWS以後， 他可以智能的幫你切換變量，從而觀察每一個變量帶來的影響和效果。這個影響和效果主要是從轉化率和有效點擊率這兩個角度來進行考量的。
最後一步， 根據轉化率，利潤等指標的考量，選出多箇中的winner。 比如你的PPC廣告在美國時間9am – 12am 這個時間段是所有時間段裡面轉化率和CTR都最高的時候，那麼你基於這個結果就可以在這個時間點提高bid競價，過了以後再降回去。
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最後一步， 根據轉化率，利潤等指標的考量，選出多箇中的winner。 比如你的PPC廣告在美國時間9am – 12am 這個時間段是所有時間段裡面轉化率和CTR都最高的時候，那麼你基於這個結果就可以在這個時間點提高bid競價，過了以後再降回去。
所以，這個工具包括A B TESTING 這個方法，是我們團隊做測試的時候用的最多的方法，而且能夠保證我們運營亞馬遜的時候，每一個步驟的精準性，把決策誤差降到最小值。
當然，如果覺得一些軟件需要付費，不想花錢，你也可以手動用Excel表格去做A B TESTING, 明白 A B TESTING 的理念才最重要的。 這樣就是麻煩一點，數據可能反饋不夠精準及時，但是也是可以做的。（來源：敏哥侃電商）
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