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亚马逊COSMO算法的最全解读!卖家必知的流量分配新引擎

跨境电商优匠学堂是一家专门针对亚马逊跨境电商平台的权威培训机构,深耕跨境电商行业18年,研究亚马逊A9算法和SEO优化10余年,以合规白帽打法、精细化数据化运营为核心,解决自然流量、自然订单占比,不依赖广告,实现精品爆款可复制,运营打法流程化。
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2024-04-29 17:04
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最近一段时间,亚马逊的新AI算法COSMO成为了卖家们热议的焦点。每一次算法的变化都可能引起流量分发机制的改变。从A9到COSMO,算法更新迭代,给卖家们带来了新的挑战和机遇,卖家该如何改变自己的运营策略来跟上变化呢?


本文将围绕着新算法COSMO当前在亚马逊平台的运用,由浅入深为各位卖家解析COSMO与A9的区别,以及对用户和卖家的运营影响。


主要内容:

一、COSMO的基础概念、与A9的区别

二、COSMO的底层核心与影响权重

三、卖家如何对新算法COSMO进行实操运营


一、COSMO的基础概念与A9的区别


长期以来,亚马逊卖家的运营集中度一直在A9算法身上。但从去年底开始,COSMO上线之后,不少卖家已经发现两个变化:


1、非标品和半标品的流量开始下滑

2、标品的A9权重占比越来越低,COSMO作用越来越大


其中标品在一个月前,可能A9的权重占比还很大。但从目前卖家反馈的情况可,COSMO的作用越来越明显。这也是目前亚马逊AI算法迭代更新的现状。


什么是COSMO,跟A9的区别在哪里?


据亚马逊官方介绍,COSMO算法是一种旨在提高搜索结果准确性的技术,不是传统的个性化推荐算法。它利用大型语言模型(LLM)分析用户的购买行为(一种可以通过大量内容进行学习并延伸出新内容的人工智能模型,注意:LLM是文本模型而非图片模型或图文混合模型),构建了覆盖亚马逊18个主要类别的电商知识图谱。


通过学习这些类目词条常识性知识,以及对可识别用户的购买习惯、行为、爱好等因素,对可识别的买家进行标签化处理,在买家搜索时,及时性的展示推荐和可识别用户买家搜索相关度高、符合购物习惯的平台产品。


COSMO作为一个高级大型的数据语言模型算法,与A9相比,它更注重用户的实际需求和行为,以及它有着更精准的用户画像理解、更智能的推荐算法以及覆盖到全品类的高质量知识图谱。而我们熟知的A9,作为亚马逊核心搜索引擎,更多关注于与关键词相关性强的搜索结果和商品推荐。


A9与COSMO的区别总结


你也可以理解为COSMO算法是作为A9算法的优化和升级,而并非完全推翻了A9。因为搜索页展示商品不仅是搜索关键词本身(A9搜素引擎),还有关联到用户特征与需求的行为(COSMO引擎)。通过两种算法的结合,让AI对用户人群进行更精准的推荐匹配,而且这个匹配还会精细到个人维度层面。


目前,它已应用于以下场景:


1、多轮导航,帮助用户精确地表达和满足其购买意图。例如,在搜索“露营”产品时,算法会根据用户的连续选择不断细化推荐,会出现“充气床垫”“帐篷”“毯子”“提灯”等露营产品选项,买家选择“气垫”,再细化为“露营气垫”,增强了搜索的准确性和用户体验。


2、搜索结果页,就是卖家常说的“千人千面,一个搜索页不同用户展示的内容不一样。


3、问答购物,比如用户在搜索产品时,不知产品的具体名字,亚马逊通过问答方式,来精准推荐他所需要的产品。


多轮导航栏


二、COSMO的底层核心与影响权重


我们知道,A9对标的是搜索引擎,核心就在于关键词的收录,系统从链接上线抓取刊登的链接(静态收录),到FBA入仓可售状态后的动态收录。也就是从对产品信息的索引,然后收录。再到运营的状态,比如说点击率,转化率等影响维度最后给到更好的搜索引擎排名位置。这些都是基于识别产品的关键词(相关度)进行。


而COSMO呢?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大范围运用后,会形成以下格局:


第一个格局,流量会被打散。以前大词下面头部卖家或者BSR前三名前五名的卖家,位置排名卡得很稳。但COSMO出来后流量分发机制会被改变,头部卖家的流量优势被削弱。因为它有一个用户需求的优先级,进行对用户的需求的预判。根据预判推送相符合用户需求的产品,优先展示在搜索排名的前面。因此导致流量被分散,也会造成广告架构会比之前稍微更复杂一些,因此卖家后续需要兼顾多层级流量的布局。


第二个格局,COSMO占比重很大的品类,会优先运用COSMO。COSMO是一个基于文本的自然语言大模型,监督学习与无监督学习两者并用的一个AI系统。随着AI不断的训练,并进行自身深度学习以后,会快速熟悉产品和用户。因此对于卖家来说,写文案的时候需要进一步强调目标用户的一些使用场景或用户特征,需要运营对产品有更深的了解。


第三个格局,互补产品的曝光流量会更多。就是说你的捆绑产品越多,未来获得在搜索曝光的机会相应的也就会增加。


未来可预测,如果当COSMO经过亚马逊验证和测试,得到更好的验证的结果,比如说购买的速度、买家购物的时间减短、买家的购物体验增强、亚马逊本身的收益加大等维度(更高效率),不排除A9会退出亚马逊舞台的可能。


三、卖家如何对新算法COSMO进行实操运营


COSMO官方论文中提到一个孕妇鞋的例子。当一个买家搜索孕妇鞋时,COSMO会识别到是孕妇的鞋应该具备有什么的特征功能,最明显的特征一定是要稳的或者防滑的。因为COSMO算法会基于AI大语言模型中存储的大量“人类常识”以及询问“用户购买或共同购买的原因”,分析得出“防滑等功能对于孕妇的重要性”。

这时呢,具备穿起来很稳,防滑的这种功能特征的鞋子,就会优先得到推荐。


搜索孕妇鞋时还会推荐其他孕妇产品


再举一个例子,当用户搜索携带蓝牙音箱,你觉得COSMO会先识别什么?


首先COSMO一定会先满足用户的需求,先展示音箱。但是COSMO还会作出一个判断,就是关于携带属性的判断。根据携带,COSMO就会识别到“户外”属性。那COSMO再结合这个用户购买的历史记录,假设发现用户最近有很多购买户外产品的记录,COSMO系统就会识别这个用户是一个户外的爱好者。


因此,当这个用户进行下次搜索时,具备户外属性特征的产品就会优先展示在他的搜索页面上。


卖家可以从这几个维度去调整运营策略:


1、用户行为的洞察

COSMO算法的核心在于用户行为的分析。它要求卖家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。COSMO强调以用户为中心,意味着卖家需要从用户的角度出发,理解他们的需求和偏好。意味着产品开发和运营不再是独立的环节,而是需要紧密结合,共同围绕用户需求进行优化。

2、用户需求的运营体现

COSMO的出现,要求卖家在运营中深度融入用户需求的理解。不仅要求运营人员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分支,以更好地迎合COSMO算法。

3、把握用户意图并构建知识图谱

卖家需要利用AI技术对用户知识图谱进行深入分析搜索词背后的意图和需求,从词性标注到数据集合,形成一个全面的产品属性关联网络。这个网络,称为“蜘蛛网”,能够将用户的每一个搜索词与产品的海量属性相关联。

当COSMO算法面对一个搜索词时,能够迅速映射到相关产品属性上,实现精准匹配。这样的知识图谱构建,使得产品更容易被COSMO算法识别和收录,从而在搜索排名、导航栏推荐、问答推荐以及其他推荐流量领域获得优先展示的机会。


COSMO的上线,为亚马逊卖家带来了新的挑战,也提供了新的机遇。只有深入理解COSMO的逻辑,才能在新的算法环境下,找到流量增长的突破口。

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