近日，據(jù)數(shù)據(jù)情報(bào)公司Jumpshot的報(bào)告，亞馬遜上的消費(fèi)者產(chǎn)品搜索次數(shù)超越谷歌。更值得注意的是，亞馬遜內(nèi)部的數(shù)據(jù)顯示，高達(dá)90%的產(chǎn)品瀏覽量來源于其有機(jī)網(wǎng)站搜索，而非廣告或外部渠道。在此背景下，對于賣家而言，優(yōu)化亞馬遜搜索引擎A9算法的重要性不言而喻。了解排名因素，是優(yōu)化算法的關(guān)鍵一步。

眾所周知，亞馬遜搜索引擎的目標(biāo)是根據(jù)銷售潛力進(jìn)行產(chǎn)品排名。許多因素可以影響產(chǎn)品的銷售潛力，如價(jià)格、評論和產(chǎn)品頁面的文案等。在這些領(lǐng)域中表現(xiàn)突出的產(chǎn)品往往能獲得更好的排名。具體哪些因素對排名影響最大，亞馬遜并未公開披露。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不僅可以用于預(yù)測產(chǎn)品趨勢，還可以幫助我們理解哪些因素對產(chǎn)品銷售潛力影響最大。在本篇文章中，我們將通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，探討產(chǎn)品評論數(shù)量是否能代表產(chǎn)品的銷售和排名。我們將以亞馬遜的熱銷產(chǎn)品為例，介紹如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測產(chǎn)品的銷售潛力。

你需要準(zhǔn)備一個(gè)包含亞馬遜熱銷產(chǎn)品信息的源文件，包括評論數(shù)據(jù)。然后，你可以使用谷歌的自然語言處理API對評論進(jìn)行情感分析，擴(kuò)充源文件的數(shù)據(jù)內(nèi)容。接下來，將這個(gè)源文件上傳到BigML這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具中，生成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測數(shù)據(jù)集中評論的數(shù)量?；仡檶δＰ皖A(yù)測影響最大的特性，這些特性對于獲得更多評論和銷售至關(guān)重要。

假設(shè)你關(guān)注的是汽車配件這個(gè)類別的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)集包含了諸如產(chǎn)品子類別、亞馬遜標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)識(shí)號(hào)（ASIN）、產(chǎn)品名稱等列。除此之外，你還可以提取產(chǎn)品評論文本，計(jì)算評論的情緒（評論的褒貶），以防它們具有預(yù)測性。

接下來，你可以使用谷歌的自然語言處理API識(shí)別亞馬遜文本評論背后消費(fèi)者的情緒。這個(gè)API可以處理評論文本并捕獲四個(gè)額外的字段：明顯積極、明顯消極、中性和混合的情緒。每個(gè)字段都包含一個(gè)文檔得分、每個(gè)文檔的大小和得分最高的句子。

在數(shù)據(jù)集添加了情緒數(shù)據(jù)之后，我們可以了解哪些因素最具有預(yù)測性。將源文件上傳到BigML機(jī)器學(xué)習(xí)工具中，選擇評論數(shù)量作為預(yù)測目標(biāo)，選擇深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為要構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型類型。BigML通過搜索128個(gè)模型組合來找到最佳性能的模型。

根據(jù)使用BigML進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)分析的結(jié)果，產(chǎn)品子類別是預(yù)測銷售額的首要指標(biāo)。除了子類別之外，產(chǎn)品名稱和提供的價(jià)格選項(xiàng)也是重要的預(yù)測因素。令人驚訝的是，評論的情緒似乎并沒有對銷售額產(chǎn)生顯著影響。雖然客戶評級在預(yù)測中占據(jù)了一定的地位，但價(jià)格因素的影響似乎微乎其微。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，我們可以更深入地理解哪些因素對于產(chǎn)品銷售潛力具有最大的影響。雖然一些顯而易見的因素如價(jià)格和產(chǎn)品名稱在預(yù)測中占據(jù)了重要地位，但也有可能存在一些尚未被發(fā)現(xiàn)的隱藏因素會(huì)對銷售產(chǎn)生重大影響。對于賣家而言，了解這些因素可以幫助他們優(yōu)化產(chǎn)品頁面和營銷策略，提高產(chǎn)品的曝光率和銷售量。亞馬遜A9算法作為一個(gè)神秘的存在，其運(yùn)作方式和影響因素仍然有待進(jìn)一步的研究和探索。