Hoy, en Marketing Audiovisual, tratamos como tema la ponencia de Jordi Ordoñez sobre patentes del algoritmo A9 en el FBA Show de Madrid.
Recomendamos echar un vistazo a su canal de YouTube, lugar donde encontraréis mucha más información.
Cómo funciona A9 de Amazon:
Al comienzo, A9 pivotó en Google Maps y fracasó. Después se centraron en aplicaciones de búsqueda (Alexa y Amazon).
El proceso de funcionamiento del A9 pasa por:
Rastreo extracción – Indexación – Clasificación – Reclasificación cada hora
En otras palabras, cada 60 minutos cambian los rankings de Amazon.
Fase 1 – Rastreo extracción:
La estructura de rastreo en función de la importancia sería:
Rastreo de ASIN, título, bulletpoints, descripción, backend keywords, campos más información, categoría, reseñas, etc.
Fase 2 – Indexación:
Indexa en la base de datos.
Fase 3 – Clasificación en base al SEO:
A más ventas en menor tiempo, mayor forma de escalar. No vas a rankear si no tienes ventas. Amazon hace subir y bajar tu producto.
Cada categoría tiene una velocidad de ventas. Sin ventas estás en el infierno siempre. A más publicidad que hagas, más ventas habrá.
Fase 4 – Reclasificación:
Se usa la velocidad de ventas. Funciona igual que Google el A9, por lo que tiene en cuenta:
- Contenidos y reseñas internas del ASIN.
- Nuevos contenidos que alimentan la base de datos y tus productos en redes sociales
- Reseñas externas (ej. Trust Pilot)
- Etcétera.
Las reseñas se usan solo para indexar nuevas palabras clave. No sirven para «rankear». Así, el tener 5000 reseñas solo es para el índice de compras.
De tal modo, los últimos 60 minutos son lo que importa (si vendes más que otros, aunque no tengas reseñas, Amazon te posiciona). El best seller rank tiene una clasificación que va por horas.
Cabe aclarar que una misma keyword se mueve por varias categorías distintas. De este modo, puedes aparecer en otro listado o categoría.
Todos los campos de “más información” importan a la hora de rellenar la información para aparecer en las búsquedas del A9.
Ejemplo de ello: “lavadora de 799RPM de Google”. Sirve todo para aparecer en la URL del filtro de Amazon.
Machine Learning en Amazon:
Amazon tiene en cuenta productos que ya se están vendiendo en tu categoría.
Amazon usa un histórico para hacer que un producto nuevo despegue con el historial de ventas y otros detalles. Esta estrategia de arranque se conoce como “Cold start service”.
La luna de miel (los 30 primeros días en la venta de un producto en Amazon) es importantísima. Se basa en “acumular información más rápido”, por lo que hay que aprovechar ese momento.
Cuando un producto de tendencia es sacado de una serie, Amazon lo sabe, tiene un histórico de productos de la categoría y la subcategoría. Ejemplo de ello es el bolígrafo de una serie de televisión de la que «todo el mundo habla».
Así, si tengo un producto similar a otro y mi fulfillment centre está más cerca de un sitio donde está el comprador, entonces apareceré por encima del resto por pura proximidad.
Por supuesto, la ubicación geográfica es importante porque va cambiando.
Cómo reformula las query reformulation performance:
Hay diferentes modelos de reformulación de búsqueda.
Amazon coge toda la información y añade contexto de intención de compra.
Cuando alguien busca una cosa con un título muy largo (long tail), Amazon sintetiza, es decir, muestra resultados de productos pero en dos palabras.
En otras palabras, Amazon emplea resultados más relevantes usando las 2 palabras clave que tienen más peso.
Ejemplo de ello sería la palabra «Sacacorchos 97” en vez de “Sacacorchos para vino del 97”. Aún así, los heat tail no tienen mayor conversión que los resultados de long tail.
Usar long tail en anuncios:
Te permiten ahorrar dinero. Así, un anuncio aparece reformulado junto a productos consolidados con una conversión alta, aunque no mayor. De esta forma, no tendrás una conversión baja.
Las long tail son menos competidas y, por tanto, son más baratas. Si defines un producto al dedillo (ejemplo: “Enchufe inteligente de 15W compatible con Alexa”) será más barato que emplear “Enchufe inteligente”.
Cómo Amazon hace ranking de productos y anuncios:
Esta información se usa tanto para SEO como para campañas de anuncios.
El proceso se basa en clasificar las intenciones de búsqueda en base a aspectos como:
- Histórico de comportamiento de clics.
- Datos de países.
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Esperamos que hayas disfrutado leyendo este artículo y que hayas aprendido algo nuevo sobre aspectos que conciernen al marketing digital.
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No olvides echar un vistazo a nuestro anterior artículo, el cual te ayudará a solucionar problemas de una mala contabilidad.
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