亚马逊平台对买家的推荐算法分析,卖家可以思考下,点击率有什么影响。为什么呢?因为点击率预测就是推荐算法中的一个重要方向。

1、点击率预测CTR:

每点击成本(Cost per click,CPC)是广告系统中最常见的一种计费方式,广告主会根据每个点击量收费。点击率预测(CTR)在CPC广告系统中的表现不仅影响着整个平台的最终收益,也影响了用户体验和满意度。

2、应用场景定义:

推荐系统一般分为两个阶段:产生候选推荐和筛选推荐的排序。

在候选产生阶段,一些简单而高效的推荐算法(如协同过滤算法)常常被用于大量的候选项目集中,从而获得相对较小的项目。

对于候选者排序阶段,使用复杂而强大的模型(如神经网络法),将候选人进行排序,然后选择排名前k位的项目向用户推荐。

3、点击率预测的意义:

例如,一位年轻妈妈最近浏览了一件羊毛外套、T恤、耳环、大手提袋、皮包、童装等商品。那些行为数据能让卖家了解她购物的兴趣。因此,推荐系统应该优先提供一些购买链接,以提升CTR的点击率。

亚马逊利用深层神经网络的学习能力,挖掘用户在一组候选项目中最有可能点击的物品(例如用户以前曾看过这些商品),从而利用了买家在搜索阶段所能点击的历史行为数据,这样就可以倒推了,这样强调买家的点击,由于点击意味着对买家需求的更深层次匹配,改善了买家体验,而且,点击是触达交易购买的最后一环。

基于以上,卖家可以了解点击率的重要性,卖家要如何做好点击率,就需要站在买家视角去思考,因为卖家只能决定产品的曝光,买家才是决定点击行为。

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