分析亚马逊对利基卖家的算法偏见

###亚马逊的算法强调亚马逊(FBA)和Prime的实现

亚马逊偏见的一个主要方面源于其对通过亚马逊自己的物流网络(亚马逊或FBA履行)的资格和实现的产品的偏爱。数据表明，亚马逊的算法通常优先考虑这些清单，从而减少不使用FBA或不提供主要运输的利基卖家的曝光率。这种优先级的好处可以利用亚马逊的基础架构来更快地交付和客户服务一致性，这是亚马逊客户满意度指标的关键因素。

利基卖家通常在库存和资源有限的情况下运行，可能会发现使用FBA过度的成本。但是，缺乏FBA和Prime身份使这些卖家很难竞争，因为他们的列表不太喜欢搜索和推荐算法。这创建了一个反馈循环，在该循环中，有能力投资履行的卖方更具可见性和销售额，而其他人则保持边缘化。

###偏爱高销售速度和成熟的卖家

亚马逊的搜索和建议算法强调销售速度，客户评论和产品评级是关键排名因素。既定的卖家，通常提供大众市场产品，可以更快地积累这些指标，从而提高其可见度。相比之下，利基卖家可能会在较低的销售量和更少的评论中遇到的苦难仅仅是因为它们适合较小的专业市场。

该算法倾向于促进具有较强性能史的产品的趋势使这种动态更加复杂。新产品和利基产品遇到了一场艰苦的战斗，以闯入最佳搜索结果并获得产生评论和销售所需的可见性。这种情况是由一种算法增强机制永久存在的，该机制扩大了已经受欢迎的卖家的成功。

###算法偏好与亚马逊的零售策略对齐

调查报告表明，亚马逊的算法有时会优先考虑公司自己的零售产品或具有主要地位的产品，这可能会损害独立卖家。这种固有的利益冲突意味着该算法不仅以客户为中心，而且还旨在赞成战略业务目标，例如亚马逊履行中心内的主要增长和库存转换。

与这些优先事项不符的卖家，尤其是提供独特或更少主流产品的利基球员，其排名明显降低并降低了可见性。这种偏见与明确的歧视无关，而更多地涉及嵌入算法设计中的结构激励措施。

###算法透明度和卖方适应方面的挑战

亚马逊的算法是专有的和不透明的，这使得利基卖家很难理解管理产品排名和可见性的特定规则。卖方通常依靠反复试验的策略，例如优化关键字，调整定价和征求评论以改善搜索地位。但是，这些策略中的许多策略对算法框架内置的全身偏见的影响有限。

一些利基卖家试图选择性地利用FBA进行快速移动的物品，同时精心管理系统之外的利基产品清单，但这需要仔细平衡成本和收益，并不是所有卖家都可以实现。定价策略，审查管理和增强的产品描述仍然是必不可少的，但本身不足以完全克服算法偏见。

###算法定价和竞争动态

除了搜索和推荐偏见外，亚马逊的定价算法还被审查以促进竞争动态，使较小的卖家不利。研究和监管审查，包括FTC诉讼，建议亚马逊使用定价算法，这些算法可以以竞争对手(包括较小卖方)的方式影响价格上涨，这可能会被迫遵循维持利润率。这种环境可以使利基卖家在保持生存能力的同时很难竞争价格。

尽管亚马逊的高级定价算法可能并不构成明确的价格固定，但它们的影响会创造一个市场环境，有利于具有更大敏捷性的既定参与者来调整定价和吸收成本。利基卖家的额外财务和运营负担使算法偏见对它们加剧。

AI系统中算法偏差的更广泛背景

亚马逊在算法偏见方面面临的挑战超出了市场动态。该公司以前曾尝试使用AI招聘工具，这些工具由于偏斜的培训数据而产生了对妇女的偏见，这说明了算法如何无意间永久存在现有的不平等现象。这种情况下强调了按大规模部署AI驱动决策系统的复杂性和风险。

在零售领域，算法偏见不是出于恶意意图而导致的，而是来自具有特权某些卖方属性的数据和设计选择中的学习模式。这种系统性偏见反映了在创造公平，透明的算法方面面临的更大行业挑战，该算法为各种利益相关者提供服务。

###利基卖家的实际后果

亚马逊算法与利基卖家的偏见导致可见度有限，销售增长降低以及增加的压力，以采用昂贵的实现和营销计划，以保持竞争力。较小的卖家面临更高的进入和扩展挑战的障碍。这种环境不鼓励产品产品的多样性，并可能导致市场集中度有利于大型主流卖家，从长远来看，减少了消费者的选择。

利基卖家必须在理解和适应算法机制，实现成本，定价和营销的成本与限制的利润率方面进行大量投资。尽管它们是独特和创新产品的潜在来源，但它们仍在结构上损害其增长前景的系统中运作。

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