FBA Show 2022 - Jordi Ordóñez - Patentes del algoritmo A9 Amazon

Jordi Ordóñez / Consultor Ecommerce - Amazon
Patentes de A9

A9, la madre del cordero
Nació en 2.004 como una alternativa a Google.
Y fracasó.
Está basado en el motor de Google.
“The company licensed the Google search
index but built on top of it” (Brad Stone en The
Everything Store)

A9, la madre del cordero
A9 pivotó a ser un Google Maps.
Y fracasó.
Pivotaron de nuevo y pusieron el foco
100% en aplicaciones de búsqueda.

Cómo funciona A9
Rastreo / Extracción Indexacción Clasificación
Reclasificación
cada hora
3 fases + 1, igual que Google

Fase 1. Rastreo / Extracción
1) Rastreo de ASIN
2) Extracción de campos jerarquizada
1) Título
2) Bullet points
3) Descripción
4) Backend keywords
5) Campos más información
6) Categoría
7) ¡Reseñas!
8)A+ / EBC

Fase 2. Indexación
1) Indexación dentro de la BDD
2) Traditional Index: aparecemos por ASIN + keyword
3) Field ASIN index: aparecemos por keyword
4) Storefront index: aparece la keyword dentro de la
búsqueda por Seller

Fase 3. Clasificación
Asignación de rankings en función de cuán relevante
eres para las keywords indexadas (más allá del
resultado 300).
A más ventas en menor tiempo (Sales Velocity), mejor
clasificación.
Pogo sticking / Amazon Search Shuffle.
Cada keyword / categoría tiene su Sales Velocity Score,
que cambia cada hora.

Top position: 8 (05/01/2022 13:46)
Lowest position: 300 (04/18/2021 17:13)

Reclasificación
El Best Seller Rank (ranking orgánico sobre la
categoría principal) de cada producto se actualiza cada
hora.
Tener un BSR más alto NO SIGNIFICA rankear mejor
en todas las keywords. Se usa la velocidad de ventas.

Rastreo / Extracción
Indexación
Clasificación
Search query processing to provide
category-ranked presentation of
search results
16 octubre 2003
https://patents.google.com/patent/US20030195877A1/

Indexación
Clasificación

Indexación

Clasificación

¿El proceso de método de extracción, indexación y
clasificación de A9 funciona igual que Google?
Sí. Desde 2003.

Indexing and presenting content using
latent interests
29 julio 2021
Indexación
Clasificación

Contenidos y reseñas externas (websites)
Contenidos y reseñas externas (redes sociales)
Contenidos y reseñas internas (del ASIN)
Los nuevos contenidos, queries de búsqueda relevantes
y reseñas del ASIN alimentan esta BDD.
Estos contenidos sirven para entrenar la red
neuronal artificial de esta BDD para crear nuevas relaciones.

Ejemplo de funcionamiento:
• Producto: televisor
• Tipo: LCD, Led, Oled
• Variaciones de la keyword principal extraídos
de BDD externas o internas: TV
• Usos del producto (extraído de las reseñas):
monitor

¿Las reseñas del ASIN se usan para SEO?
Sí. Pero no para los rankings,
si no para indexar nuevas keywords.

¿Le importan a Amazon los contenidos fuera de su site?
Sí.

Clasificación
Reclasificación
Increases in sales rank
as a measure of interest
6 junio 2016
https://patents.google.com/patent/US7058599

¿Los rankings orgánicos
de keywords salen del Best Seller Rank?
No. Solo los de categoría.

¿Cada cuánto se actualiza el Best Seller Rank?
Cada hora.

¿Cambia la media del Best Seller Rank
por categoría vs subcategoría?
Sí, son diferentes.

Clasificación
Predictive selection of item attributes
likely to be useful in refining a search
10 junio 2014
https://patents.google.com/patent/US8751489B2/

¿Puede una búsqueda como mp3 enseñar productos
que no sean de la categoría electrónica?
Sí.

¿Importa rellenar los campos de “Más información”
para que A9 nos indexe en los filtros de refinar búsqueda?
Sí.

Búsqueda general vs
Búsqueda con filtro “Velocidad de
rotación máxima Hasta 799 RPM”

Clasificación
Reclasificación
Machine learning based database
query retrieval
8 marzo 2022

¿Usa Amazon el histórico de productos similares al
nuestro para clasificar un nuevo producto?
Sí. Lo llaman “Cold Start service”.

¿Por qué existe el “Cold Start Service”?
Para evitar que un producto nuevo tenga
rankings bajos durante mucho tiempo.

¿Tiene esto que ver con el Honey Moon Period?
Sí.

¿Destaca Amazon un prod. nuevo durante X días?
Sí. Para acumular información rápido.

¿Qué datos del histórico de otros productos usará?
User engagement (clics).
Histórico de ventas.
Conversion Rate (clics vs ventas).

¿Dura el honey moon period 30-45 días?
No. Es distinto para cada producto ya que en algunos
productos es más fácil generar datos en menos tiempo.

Clasificación
Providing location-based search
information
13 junio 2017

¿Cambian los rankings según ubicación geográfica del cliente?
Sí

Reformulation Of Tail Queries For
Product Searches
25 noviembre 2021
Clasificación
Reclasificación

• Diferentes modelos de reformulación de búsquedas
• cBLIP (Contextual Bayesian Linear Probit ( cBLIP), el
modelo de Amazon que aplica junto al PIE2 y PTB
• PIE2 - cBLIP - PTB gives importance to other
purchase context in the query beyond product type

¿Amazon enseña resultados de Head Tail cuando buscas Long Tail?
Sí.

¿Tengo que dejar de usar long tails?
No.

¿Los resultados de Head Tail tienen mayor conversión vs Long Tail?
No.

Si uso long tail en mis anuncios y Amazon las mapea a head tails,
¿pago CPC bajo (long tail) vs conversión alta (head tail)?
Sí. ¿Ves qué listos somos?

Clasificación
Query Attribute Recommendation at
Amazon Search
22 septiembre 2022
Disponible en Amazon Science

3 fases:
1. Clasificación de la intención de búsqueda
2. Análisis de atributos de la búsqueda
3. Recomendación de otros atributos
Esta información se usa para: rankings SEO y PPC
1
2 3
Rankings de productos y anuncios

1. Clasificación de la intención de búsqueda
Amazon tiene estructura ontológica de entre 2000 y 3000 tipos de productos.
Para clasificarlos en búsquedas usa:
• Histórico de comportamiento de clics para búsquedas similares
• Y les agrega datos acumulados por país, consulta de búsqueda y cantidad de
clics en cada producto durante 1 año
1
2 3

2. Análisis explícito de atributos de la búsqueda
Varios algoritmos entrenados por el comportamiento de personas buscan
relaciones entre los atributos de los productos y los de la búsqueda introducida.
Los datos contienen 12 idiomas y más de 600.000 consultas.
1
2 3

Se relacionan los datos de atributo de los productos y de palabras clave.
Los datos del catálogo contienen todos los productos y los atributos
correspondientes subidos por los vendedores.
1
2 3

¿Para qué se usa todo esto?
Ranking SEO. Posiciones de anuncios.
Reescritura de búsqueda.

¿Las fichas de producto que contienen
toda la información facilitan el trabajo a A9?
Sí.

¿Amazon puede reescribir información del catálogo que subimos?
Sí.

¿Reescribe información en Seller y Vendor?
Sí. Especialmente en Vendor.

¿Las fichas de producto que contienen toda la información
CORRECTA evitan que Amazon reescriba info?
Sí.

¿Nos pueden cambiar la categoría / subcategoría
de un producto por la patilla?
Sí.

¿Si pago más por una palabra clave, el anuncio
de mi producto saldrá el primero?
No si otro producto es más relevante
= importan pujas altas + CTR vs CVR.

Se relacionan los datos de atributo de los productos y de palabras clave.
Los datos del catálogo contienen todos los productos y los atributos
correspondientes subidos por los vendedores.
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¡FIN!

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