从亚马逊平台对买家的推荐算法分析，卖家可以思考下，点击率有什幺影响。为什幺呢？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。
