亚马逊的算法机制（技术节能篇）---谁该出现在"舞台"之上的？

上一篇，我们分析了A10算法的机制，得到以下的结论：

亚马逊不会让每个ASIN都参加曝光排序，而是严格通过“关键词召回 → 类目/质量过滤 → 多因子打分排序”的方式，逐步构建搜索曝光的商品列表。只有真正符合“搜索意图 +系统偏好”的产品，才能进入“曝光资格池”。

今天，我们承接上一篇的结论，进一步从技术上拆解曝光实现的过程

首先我来通俗解释一下大家可能不太懂的概念

🔍 什么是倒排索引？（Inverted Index）

你可以想象一下：

“当我们想找一篇文章里有没有某个词，比如‘floor lamp’，最传统的方法是从头到尾一篇篇文章地去翻。”

但如果文章太多，这种方式非常慢。

所以搜索引擎发明了一种“倒过来建索引”的方法：

✅ 正排索引 vs 倒排索引的区别：

正排索引（传统查法）	倒排索引（Amazon用）
每个商品记录里面有哪些词？	每个词对应了哪些商品？

举个例子：倒排索引会建一个表：

• “floor lamp” → [ASIN001, ASIN129, ASIN356...]

• “RGB” → [ASIN129, ASIN201]

• “corner light” → [ASIN356, ASIN789]

所以当用户搜索“floor lamp”时，亚马逊可以一秒钟从这个词的对应索引中提取出所有相关ASIN，而不用去“翻每个商品”。
✅ 这就是搜索快且精准的秘诀之一。

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🧠 什么是向量索引？（Vector Index）

这是近年来亚马逊和Google都在用的“语义理解升级技术”。

你可以这样理解：

“倒排索引”只能找到“词完全一样”的内容，而“向量索引”可以理解“意思相近”的东西。

比如：

• 用户搜的是 "LED bedroom lamp"

• 但你写的是 "RGB mood light for nightstand"

在传统倒排中，你的ASIN可能不会被找到，因为你没写"bedroom lamp"。

但如果用了向量索引，系统会把每个商品“理解成一个多维的含义向量”，就像是一张图谱，能计算“语义相似度”。

🧠 向量技术背后就是大型语言模型的 embedding 技术，让系统“理解你说的和我说的是一回事”。

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💾 什么是分布式缓存？（Distributed Cache）

这个很好解释。

你可以把亚马逊看成一家巨大的商场，每天有成亿用户搜索“floor lamp”、“usb cable”、“protein powder”...

这些搜索都太热门了，系统如果每次都从数据库去查，效率很低。

所以亚马逊会提前把热门搜索结果“算好”，存在一个快速缓存系统里，放在“离用户更近的地方”，谁来搜就直接返回这些结果，几毫秒就能响应一次搜索请求。

这就像：把菜提前炒好，放在热菜保温柜里，顾客来了就马上上菜，而不是临时现炒。

✅ 复述总结一下：

概念	通俗解释	在亚马逊的作用
倒排索引	每个关键词“对应哪些商品”	搜索时快速找到所有包含该词的ASIN
向量索引	理解“意思相近”的内容	提升模糊搜索、语义推荐精度
分布式缓存	把热门搜索结果提前算好放在“热菜窗口”	提高系统响应速度、节省服务器资源

下面，我们来正式演示一下，这些算法在搜索过程中，实际发挥出作用的过程，让大家更好理解。表演开始：

假设现在有个美国用户，在亚马逊搜索框里打下了：“floor lamp for bedroom”

这时候你会发现，几百毫秒后，亚马逊就刷出了几十条看起来还不错的商品结果。

看起来只是“结果刷出来了”，但背后，其实系统经历了一整套筛选流程——

🧩 第一步：关键词召回（用倒排索引）

系统会先查一下：“floor”、“lamp”、“bedroom” 这三个词分别有哪些商品用到了？

这个过程就用到了倒排索引表。
简单说，这像一本词典：

关键词	对应的商品ID（ASIN）
floor	A001, A003, A008...
lamp	A001, A004, A009...
bedroom	A002, A001, A007...

于是系统找到了所有带这些关键词的商品，做个交叉，就得到了一个初步候选池，比如 2 万个 ASIN。

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⚠️ 第二步：过滤不合格的产品（过滤规则）

系统不可能给用户展示2万个商品，所以它会马上排除掉一批“明显不适合”的商品，比如：

• 挂在“汽车配件”类目的灯 → 类目不相关

• 最近一周退货率高的产品 → 质量问题

• 关键词相关性弱的 → 比如“lamp”只是写在Search Term里，但前台完全没出现

• 不支持Prime配送的 → 用户有Prime系统会优先推荐带Prime标的产品

假设这个阶段过滤完，剩下 1,500 个比较合适的商品。

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🧠 第三步：智能排序（评分排序 + 向量匹配）

接下来就是最关键的一步：

在这1500个商品里，系统到底怎么决定谁排前？谁上第一页？谁只能去第七页？

亚马逊会用一套“加权打分公式”来算每个ASIN的表现分：

影响因子	举例	影响
与关键词的匹配度	标题是否完整出现关键词、前置位置	高匹配得高分
转化率	用户点了之后有没有下单	越高分越高
点击率（CTR）	是否常常被点击	表示吸引力
评分和评价数量	4.5分、200条评价会优先展示	信任感高
价格	在该关键词下有没有竞争力	高/低价都可能劣势
图片主图质量	是否符合类目标准、风格清晰	影响点击
FBA发货	自配送商品可能被降优先级	Prime优先级高
广告出价	如果是广告位，出价越高越可能展示	竞价影响广告曝光

系统会对每个ASIN打一个总分，然后排序。

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🧠+💡 加分项：向量理解（语义推荐）

亚马逊最近几年在做的升级就是：

不是只比词对不对，还要“理解你想找什么”

比如你没写“RGB”，但你搜“mood floor lamp”，系统知道“RGB变色灯”是“mood灯”的热门类型，于是它会从向量空间中找出“语义相近”的ASIN一并纳入候选。

这就是“向量索引”的真正价值：
→ 找那些“你没说，但你会想要”的商品

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🎯 第四步：展示组合（决定谁在哪儿）

这时候，前100名的商品都排好了，但页面展示的逻辑也不是那么简单：

• 第1页要展示：4个TOS广告位 + 10个ROS广告位+48个自然位 + 1个轮播模块

• 有些广告出价高，但相关性弱 → 被排在底部广告位

• 有些自然位相关性超高，但没有广告出价 → 给自然Top3位

• 有些商品被系统认为适合出现在“类目页推荐” → 进入COSMO推荐流量而不是搜索结果

✅ 到了这个阶段，你才能真正出现在用户眼前。

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