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亞馬遜全新算法大揭秘，COSMO算法如何改變游戲規(guī)則？

亞馬遜全新算法大揭秘，COSMO算法如何改變游戲規(guī)則？ 廣州奇點出海商務(wù)咨詢有限公司
2024-07-25
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導(dǎo)讀：近期，亞馬遜全新算法COSMO的推出引發(fā)了無數(shù)亞馬遜賣家的關(guān)注和討論，成為熱門話題。 那么，COSMO算法究竟是什么？對我們到底有什么影響？我們又應(yīng)該如何擁抱這一全新算法呢？讓我們一起來看看吧！

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近期，亞馬遜全新算法COSMO的推出引發(fā)了無數(shù)亞馬遜賣家的關(guān)注和討論，成為熱門話題。
那么，COSMO算法究竟是什么？對我們到底有什么影響？我們又應(yīng)該如何擁抱這一全新算法呢？讓我們一起來看看吧！

PART1、COSMO算法究竟是什么？

COSMO算法是亞馬遜基于大型語言模型（LLM）開發(fā)的一種新型人工智能算法 ，它的核心在于通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)，挖掘用戶的潛在購物意圖，并構(gòu)建一個以用戶為中心的知識圖譜。

以前，亞馬遜主要依賴A9算法來決定搜索結(jié)果的排名。A9算法注重關(guān)鍵詞匹配、銷量和評價等因素，但有時會導(dǎo)致搜索結(jié)果不夠精準，用戶體驗欠佳。

相比之下，COSMO算法更加注重用戶的個性化需求和購買體驗，通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)挖掘用戶背后的購物意圖，使搜索結(jié)果更加個性化和精準。
A9算法和cosmo算法簡要對比
（A9算法和cosmo算法簡要對比）

舉個例子

當孕婦搜索“拖鞋”時，COSMO算法不僅能夠識別用戶的顯性需求，還能根據(jù)用戶的行為模式推薦適合孕婦使用的防滑拖鞋，從而提升用戶的購物體驗和滿意度。

（圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告）

PART2、COSMO算法對賣家的影響及應(yīng)對策略

COSMO算法的推出意味著亞馬遜平臺將更加重視用戶意圖，而不僅僅是關(guān)鍵詞匹配。作為賣家，我們需要及時調(diào)整策略，更加深入地理解目標客戶的需求和購物意圖，以適應(yīng)新的搜索排名機制。
以下是幾個關(guān)鍵的調(diào)整方向：
01、深入了解目標受眾

通過市場調(diào)研、用戶反饋等方式做好產(chǎn)品定位，深入了解目標客戶的需求和偏好。消費者的需求是什么？他們通常如何搜索我們的產(chǎn)品？關(guān)注目標受眾的搜索習(xí)慣和購買意圖，把這些信息融入我們的Listing中。

舉個例子：假設(shè)你是戶外裝備賣家，那么以后在產(chǎn)品描述或者標題中可以考慮更多地去強調(diào)產(chǎn)品與戶外活動相關(guān)的特點，比如耐用性、便攜性。這樣在消費者搜索戶外帳篷的時候，很有可能cosmo算法會根據(jù)它儲備的常識在搜索結(jié)果頁優(yōu)先推送你的產(chǎn)品。

02、精細化運營Listing

COSMO算法強調(diào)個性化推薦，所以我們的listing需要更加精準地描述產(chǎn)品特性，同時傳達出產(chǎn)品的獨特價值。例如優(yōu)化標題、關(guān)鍵詞、圖片和描述等，確保Listing對目標客戶有足夠的吸引力。

03、加強品牌營銷

用有趣、貼近生活的故事來包裝我們的品牌和產(chǎn)品，增強與用戶的互動和情感連接。

04、戰(zhàn)略性廣告投放

利用亞馬遜的品牌旗艦店和帖子，同時戰(zhàn)略性地部署SD、SB廣告，構(gòu)建高效的流量轉(zhuǎn)化漏斗，形成閉環(huán)式的客戶互動模式。這樣的策略不僅能夠提高用戶的回購率，還能幫助亞馬遜的算法更精確地識別和鎖定我們的目標用戶群體。

05、重視互補品的橫向拓展

COSMO算法可能會對互補品產(chǎn)生流量傾斜，在未來的產(chǎn)品布局策略中需要加入對互補品的橫向拓展。

PART3、COSMO與A9算法的相輔相成

需要注意的是，目前來看，COSMO算法并不是對A9算法的替代，而是與之相輔相成。
A9算法依然在處理關(guān)鍵詞相關(guān)性和商品質(zhì)量排序方面發(fā)揮著重要作用，而COSMO算法則專注于提升搜索結(jié)果的個性化和精準度。兩者結(jié)合，能夠更全面地滿足用戶的購物需求，提高用戶體驗。
總的來說，COSMO算法的推出，可能會對過度依賴關(guān)鍵詞優(yōu)化而忽視用戶體驗的賣家產(chǎn)生影響。不過從長期來看，COSMO和A9算法的結(jié)合使用， 或許將有助于提升整個平臺的用戶體驗，促進亞馬遜更健康和可持續(xù)的發(fā)展。
如果你對COSMO算法有更多的疑問或見解，歡迎在評論區(qū)留言或者添加橙子進入賣家群交流探討，我們一起成長。對于亞馬遜，我們有很多想說～
參考資料：
1.cosmo算法報告
https://www.amazon.science/publications/cosmo-a-large-scale-e-commerce-common-sense-knowledge-generation-and-serving-system-at-amazon
2.A9算法

https://www.junglescout.com/blog/amazon-a9-algorithm/

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