Amazon Algorithmus: Relevanz von Suchabfragen und Produkten

Amazon ist nicht nur eines der größten Marktplätze der Welt, sondern auch eine Suchmaschine. Täglich suchen Millionen von Kunden nach Informationen zu Produkten und haben eine Kaufintention, die sie auf Amazon führt. Für jede Suchmaschine existiert ein Algorithmus, welcher im Hintergrund arbeitet und bei einer Suchanfrage das passende Produkt ermittelt. Damit ein Algorithmus auch funktionieren kann, bedarf es einer Analyse von diversen Faktoren, um zu einem perfekten Ergebnis zu kommen. Amazon hat wie Google, sogenannte Ranking Faktoren. Diese spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Produkten.

Um effektive Amazon SEO zu betreiben, muss man also den Amazon Algorithmus kennen und im besten Fall auch sehr gut verstehen. Wie genau dieser Algorithmus funktioniert, wird von Amazon nicht exakt verraten. Wer sich jedoch mit der Thematik auseinandersetzt, kann gewisse Schemata erkennen, die auf die Funktionsweise des Amazon Algorithmus schließen lassen. Das Stichwort Relevanz spielt bei Amazon und dem Verkauf eine große Rolle. Dadurch, dass Amazon Umsatz durch Provisionen erwirtschaftet und ein kundenfreundliches Unternehmen ist, liegt Amazon wert darauf, lediglich die der Suchanfrage angepassten und relevantesten Produkte in den Suchergebnissen anzuzeigen. Dadurch ist gewährleistet, das der Kunde anhand seiner Suchabfrage immer das „perfekte“ Produkt angezeigt bekommt.

Zu den einzelnen Ranking Faktoren haben wir bereits einen Artikel geschrieben. Kommen wir nun zum Amazon Algorithmus. Er nennt sich A9, welches auch erreichbar und bekannt unter a9.com ist. Es ist Tochterunternehmen von Amazon, das im Jahre 2003 speziell für die Suchmaschinen- und Produktoptimierung gegründet worden ist. Unter Kooperation mit a9.com ist auch Amazons smarte Hausassistentin Alexa entstanden, die Kunden weltweit Fragen beantwortet und ihr Wissen aus Suchmaschinen bezieht. Die Domain von a9.com führt übrigens direkt zu amazon.com, genau wie relentless.com, der ursprünglichen Firmendomain Amazons.

Seit der Einstellung der ursprünglichen Meta-Suche von A9 In 2008 wurde die Technologie und der eigentliche Algorithmus hinter Amazon stetig weiterentwickelt. Auch heute steht Amazon immer wieder vor neuen Herausforderungen und muss sich auf technischer- wie auf Kundenebene immer wieder neue Wege überlegen, sodass jederzeit das relevanteste Produkt, zur Suchanfrage des Kunden, angezeigt wird.

In einem hochinteressanten Artikel von Amazon aus dem Jahr 2019 zum Thema Semantische Produktsuche, untersuchte Amazon das Problem des semantischen Abgleichs bei der Produktsuche, d.h. bei der Abfrage eines Kunden und den damit verbundenen semantisch verwandten Produkten aus dem Produktkatalog von Amazon. Amazon hat hier einige Herausforderungen benannt:

• Mangelndes Verständnis von Hypernyme, Synonyme und Antonyme
• Hypernyme (deutsch: Hyponyme) sind Worte, die in einer untergeordneten Beziehung zu einem anderen Wort stehen
• Synonyme sind sinnverwandte Begriffe wie z.B. Tasche -> Beutel
• Antonyme sind Worte, dessen Bedeutung das genaue Gegenteil zu der eines anderen Wortes ausdrückt
• Fragilität gegenüber morphologischen Varianten (z. B. „Schuh“ vs. „Schuhe“)
• Empfindlichkeit gegenüber Rechtschreibfehlern

Amazon berichtet in diesem Artikel, dass das semantische Matching für die Produktsuche mehrere neue Herausforderungen darstellt. Wie Sie sehen, ist ein Algorithmus keine einfache Formel und wird über viele Jahre stetig weiter entwickelt und an aktuelle Gegebenheiten angepasst.

Grob funktioniert der Algorithmus also folgendermaßen: Ein Kunde stellt eine Suchanfrage in Form eines Keywords bei Amazon. Dieses wird im Hintergrund an den Algorithmus übergeben. Es werden nun alle Produkte von Amazon abgerufen, die Wörter in der Abfrage enthalten, wodurch ein Matching erzeugt wird. Das Matching durchläuft gewisse Ranglistenstufen, in denen die besten Ergebnisse der vorherigen Phase nochmals neu eingestuft werden, bevor die relevantesten Produkte endgültig angezeigt werden. D.h. der Algorithmus stellt innerhalb von Millisekunden immer wieder neue Berechnungen auf, bis die nahezu perfekte Relevanz bezüglich der Suchabfrage des Kudnen gewährleistet ist. Dadurch wird nach allen Berechnungen das passendste und relevanteste Produkt angezeigt, welches im internen Ranking demnach ganz oben steht.