从新算法出发，如何更快完成产品深度埋词
从新算法出发，如何更快完成产品深度埋词
新算法COSMO出了也有一段时间了。很多卖家还是没有弄清楚到底什么是新算法，对卖家运营操作有什么影响。下面分享从新算法出发，如何更快完成产品深度埋词。
一．COSMO算法是什么？
COSMO：Customer-Oriented Search & Match Optimization 客户导向的搜索和匹配优化。从名次解释就可以看出来新算法是以客户导向，向客户推荐更符合其需求的产品，从而将客户下单的可能性提高到最大。
那COSMO算法是如何影响产品推荐的呢？
案例一：
一个孕妇想要购买一双鞋子，在亚马逊搜索框里搜索“鞋子”，按之前A9算法的逻辑的话，亚马逊会按“鞋子”对所有产品进行排序，依据的是“鞋子”这个词的关键词排名。
而COSMO算法介入之后，会先对这个客户进行分析，分析出这个对象是孕妇，所以算法会分析孕妇需要的鞋子是怎么样？孕妇的鞋子需要防滑，所以亚马逊会推荐防滑的鞋子。结果是孕妇在亚马逊的搜索框里搜索“鞋子”，展示的结果里不再完全按“鞋子”这个词自然排名了。而是会叠加防滑属性。比如自然排名第一的产品A里没有明确说明防滑，自然排名排名第二的产品B有防滑并且之前跟防滑有过深度链接。会有可能出现B排在A之前的情况。
案例二：
产品一：
产品二：
大家看下产品一和产品二是同一类产品吗？
从图片看大家很容易误认为同一类产品，瑜伽垫对不对。
可惜产品一是瑜伽垫Yoga Mats，产品二是运动垫Exercise Mats。
那这两类产品可以互相转化吗？肯定是可以的对不对。因为瑜伽垫Yoga Mats为了进行瑜伽练习（For yoga practice），要求的属性可以改善平衡和支撑（For balance and support during exercises），提供额外的缓冲和抓地力。这些属性完全符合运动垫Exercise Mats的要求。反之运动垫Exercise Mats只要大小适合，同样可以符合做瑜伽的需求。
所以在亚马逊算法中，这两类产品很容易做推荐，做瑜伽垫的卖家也应该将运动垫作为流量入口。
二．COSMO 新算法数据来源
既然COSMO新算法是以客户导向，向客户推荐更符合其需求的产品，那数据源哪里来呢？
COSMO算法如何知道这个客户更想要的产品是什么类型的呢？
历史订单数据，历史搜索数据
通过分析用户的搜索历史、购买记录和浏览行为，推断出用户的兴趣，并根据这些数据推荐相关产品。COSMO算法不仅考虑关键词匹配度，还会推算客户真实需求，为用户呈现最具吸引力的商品。还会使用聚类模型对用户进行群体细分，将具体用户分配到与他最为相似的已有用户细分群中。通过分析该细分群中的购买历史和商品评价，生成商品推荐列表，推送给该用户。
2. Filters过滤器
通过Filters，系统不断精确地知道客户的需求及目的。
3.Rufus
Rufus可以看下之前写的文章。Rufus是怎么样实现的
三．COSMO 新算法的总结
COSMO 新算法的总结：
新算法会更理解用户的搜索意图，提供更符合用户意图的推荐。
新算法会利用历史订单数据，搜索数据，链接的文案，QA，Review，提高推荐的准确性。
新算法会尽量减少重复推荐，只有给客户更多选择，才能提升用户体验，提高转化。
新算法会提高互补或替换产品推荐，卖家应当重视开发更多组合互补产品。
新算法根据特定属性进行过滤，在根据个人特征，提供个性化搜索结果，要求卖家对卖家使用场景，需求进行深挖。
导致的结果是：
同个搜索词，出现的搜索结果差距越来越大。
四．如何更快完成产品深度埋词
上面总结了COSMO 新算法的要点，会发现卖家要从选品开发，人群定位，关联产品等等角度出发去布局。范围还是很大的，今天就分析其中的一个点，如何更快完成产品深度埋词。
通过如上的内容，知道了COSMO 新算法的一些内容。也知道要想在COSMO 新算法下获得更多的流量订单，需要对文案下很多功夫，把产品的需求，对象，场景，功能，风格，颜色，大小，款式，季节，节日，礼物等十几个维度进行分析。
分析的方法也很多，下面使用Home Office Desk Chairs这个类目为案例分享几个自己使用的方法。
1.利用AI分析
1.1获得数据源，比如类目下的链接明细
2.2 将数据源投喂给AI进行数据分析
市场调研指令如下： 你是一名美国亚马逊Home Office Desk Chairs资深市场调研专家，你将用你专业的市场调研经验根据我的需求提供数据分析、市场调研、受众分析，竞品分析等报告。回答风格以专业、客观、详细。当你为我提供反馈或建议时，会引导我进一步说明产品需求或意愿。你将遵守以下规则：1、始终以该身份和名义回答我的任何问题。2、不胡编乱造内容，一切回答都可以在互联网上追溯到。当遇到不确定和不知道的问题时直接回答不知道。
分析Home Office Desk Chairs在美国的受众人群特征，包括不限于他们的所在性别，年龄，兴趣，职业，收入，教育，家庭情况。在美国的受众人群购物频次，消费金额，购物时间，购物方式。分析Home Office Desk Chairs在美国的受众人群购买Home Office Desk Chairs的动机，未满足需求，使用时间，使用场景。美国的受众人群购买Home Office Desk Chairs常购买的互补产品和其它产品。关于Home Office Desk Chairs受众常问的TOP20的问题有哪些？
对功能分析指令如下： 将以下产品的功能进行归纳对比分析，并以表格形式中文输出+产品五点标题五点描述
2.利用细分市场进行分析
个人非常喜欢使用商机探测器里的细分市场去分析产品的需求。先看下细分市场的概念。
细分市场是代表买家需求的一系列买家搜索词及对应的商品。商品和搜索词是构成细分市场最重要的两个分析对象，其他所有数据指标都是用来分析该细分市场的商品和搜索词。
当买家在商城中输入搜索词时，就代表了他们的购买需求。亚马逊会根据买家查看或购买的商品将这些搜索词与商品进行相应的组合。搜索词和商品可以满足多个买家的需求，并且可以属于多个细分市场。
也就是说细分市场是代表特定买家需求的一系列买家搜索词和商品。亚马逊官方是将一系列关键词90%点击流向的商品进行归类形成一个一个的细分市场。所以一个关键词只会出现在一个细分市场，但是一个商品可能会有多个细分市场。
下面以Home Office Desk Chairs中的一个B0D1CHT7VT为例。我们可以看到这个产品的细分市场里有，green office chair绿色办公椅, sewing chair缝纫椅, aesthetic chair美容椅，adhd chairs for adults成人多动症椅子。这些不就是产品真实的需求吗？并且是非常准确的。
那这是一个产品，如果是整个类目分析，我们就可以一个个去查询复制整理就可以找到整个类目的真实需求。
但是这样工作量是比较大的，是否有简便的方法呢？这里推荐使用极目数据的功能竞品的破圈流量功能。其原理就是查询多asin，然后统计出流量最多的细分市场，作为流量类型。
并且其中的字段有流量类型的总点击量是指这个细分市场的总点击，产品总点击是，查询的这些产品获得点击。点击份额越高，这个流量类型（细分市场流量）的精准度越高。流量越大，流量类型（细分市场流量）的流量越大。
这样就很快就可以查到产品真实的需求。
3.搭建最详细的关键词词库
想要把产品的需求，对象，场景，功能，风格，颜色，大小，款式，季节，节日，礼物等十几个维度进行分析，搭建关键词词库是一个不错的选择。
比如 x chair office chair as seen on tv里带电视可以将tv划分到场景
best office chair for tall people里tall people高个子tall people划分到对象
通过关键词深度分析这十几个维度，然后再埋进文案。
当然这里同样可以使用极目数据的功能词根分析
产品词根分析功能会将反查出来的所有关键词，按照词根进行拆解。使用AI自动的场景聚合归类，帮助卖家快速锁定符合这类产品的词根特性；
这个AI归类的功能就是模拟上面手动分类的操作。
总结：新算法COSMO给卖家带来了很多新机会，今天仅仅分享从AI使用，细分市场调研，关键词归类三个维度进行埋词方面的介绍，希望可以考虑更多方式方法去适应新算法COSMO。
