亚马逊A9已死？深入解析COSMO-LM模型

最近很多亚马逊卖家说A9算法已经死，让我去看看亚马逊最新的AI算法。
我看了下那篇亚马逊团队的COSMO-LM模型研究报告。

给大家带来了中文COSMO-LM模型研究报告，以便更好地理解。如果有对此感兴趣的朋友，可以私下联系我获取翻译版本。

图片来源：COSMO: A Large-Scale E-commerce Common Sense Knowledge Generation and Serving System at Amazon-亚马逊科学

先说结论：

1. A9并没有死，或者说内核还在；
   

2. 文案描写可能需要做出调整，迎合新算法。

简单来说，无论是传统的A9还是COSMO-LM模型，都专注于相关性。

进一步来看，它们致力于解决两个问题：首先是搜索的相关性，其次是购买的相关性。

搜索的相关性由标题、列表项、描述等文本内容决定。

而购买的相关性则受点击率、转化率、销量等数据指标影响。

传统的A9更注重搜索词本身，根据综合得分推荐相关产品。简而言之，你搜什么，我推荐什么。而买得更多的产品将会被更频繁地推荐在前面。

相较之下，COSMO-LM模型则根据用户画像或大数据搜索成交习惯，推导出可能并不准确的搜索词背后的精准搜索词。举个例子，如果你想购买一件保暖外套，南北方的用户对于保暖的厚度和面料需求肯定有所不同。COSMO-LM模型可能会根据你的历史购买记录或者位置，推导出更符合你需求的外套款式。

当然，长期使用大型语言模型的人都有过类似的经历：推导性模型如果没有足够的知识输入，有时候会给出离谱的结果。这也就解释了为何之前会有一些不明流量进入广告。

那么，在调整文案方面，我们应该做些什么呢？

尽管报告中只是大致介绍了COSMO-LM模型的指令微调流程，没有详细的参数，但我们可以根据已知的逻辑参数，给出一些优化理解。核心思想是：AI想看什么，我们就给它看什么。

至于数据指标方面，大家可以继续按照以往的促销计划进行推广，没有太多需要改动的地方。

而在文案方面，主要需要根据AI推导出的关系类型进行补充，使其更具体化，更符合用户需求。