如何利用AI工具做COSMO算法埋词
自从亚马逊COSMO算法发布以来，相信很多卖家的链接销售变得不是那么稳定，波动挺大的，我们也受到不小的影响
具体的COSMO算法已经有很多大佬在做解析了，我们不再做重复的解释，大概的意思就是：
COSMO的核心在于用户，强调用户理解和行为预测：
1、用户行为分析 —— 用户的浏览行为、浏览记录理解用户偏好
2、用户购买记录考量 —— 分析用户的在亚马逊的购买历史
3、用户画像构建 ——利用用户画像和特征来更准确地匹配产品
4、用户搜索意图识别 —— 识别用户搜索词背后的真正意图和需求
不再由简单的相关度或转化率决定排名，而是对用户当下的搜索内容结合过去的搜索习惯、购买习惯、用户特征对用户的需求进行预判，根据预判推送符合用户需求的产品。这些产品会被优先展示在搜索排名的前面。
与之前的A9算法形成很大区别，A9是考虑关键词的相关度或者点击转化的维度。而COSMO会去识别用户背后的意图与需求，来匹配产品。
COSMO算法的核心在于用户行为的分析，卖家要从传统的以产品和关键词为中心的运营模式，转变为以用户为中心的思维，运营在日常工作中需要深度了解用户需求。运营要和产品开发共同理解用户群体，进行以用户需求为导向的产品开发和运营推广，还要求运营人员对用户搜索词和行为进行更细致的分析，更加细化关键词的标签使用，以更好地迎合COSMO算法。
结论：以往卖家稍微不那么重视的使用场景词，属性词，关联词，人群受众等在以后的listing里面将会起到更加重要的作用，带属性的长尾词的转化表现和广告表现也会比以往更佳。
根据上述的结论，最近也在一直研究对手的listing属性布局，想要扒光对手的底裤，看看究竟隐藏了什么秘密：
研究了一圈，发现现在不少做的好的卖家，不仅重视传统的标题、五点、详情、A+的填写埋词里面融入了不少的场景，功能用途，人群受众的关键词，也非常重视其他细节的填写，那么如果我们对产品不是非常了解，如何做这些功能信息的调研呢，我们可以利用AI工具：Chatgpt或者国内的Kimi
简单演示一下，先给AI灌一点迷魂汤：
Act as an Amazon expert and write a compelling Amazon listing for productXXXX. The listing should clearly communicate the unique features of the product, highlight its benefits, and address any potential customer concerns. Utilize keyword optimization to improve search rankings and ensure the listing is engaging and persuasive to drive conversions. Include high-quality images and detailed product descriptions to provide customers with all the information they need to make a purchase decision.
接下来喂点正菜：
Please analysis of the product XXX based on the relation types:
USED_FOR FUNC
USED_FOR_EVE
USED FOR AUD
CAPABLE_OF
USED_TO
USED_AS
IS_A
USED_ON
USED_IN_LOC
USED_IN_BODY
USED_WITH
USED_BY
XINTERSTED_IN
xIs_A
xWANT
Audience Tag
接下来chatgpt就会根据你的提示词生成相关产品的功能，受众，活动，使用场景等调研结果
下面是KIMI的结果（没有梯子的朋友也可以试试，效果不错）：
这样我们就能快速的得到我们想要的调研结果，我们可以根据实际情况选择适合自己的标签去埋词。
