亚马逊掀起算法革命:A9已死,COSMO当立?

亚马逊生存之道之一:listing排名定夺流量江山。产品排名越高者则曝光率越高,抓住的流量也相应地越多。
而其运转的底层逻辑,则系于亚马逊的A9算法——从亚马逊庞大的产品类目中挑选出最相关的产品,并且根据相关性排序展示给客户。
具体而言,影响A9算法判断排名的因素可以归结为三个指标:转化率、相关性以及客户满意度和复购率。也就是说,当产品愈是符合客户搜索需要,且能激发购买欲并提供良好的消费体验,则愈是容易被A9算法推荐至头部位置。
因此,亚马逊卖家运营思路及销售策略的制定均奠定在A9算法的基础之上。可以说,A9算法如同一个中央控制系统,操纵着千万商品的命运。
但系统需要不断维护升级方能长久地跑下去,一直以来亚马逊就曾对A9算法进行多次改革。不过就在近期,亚马逊掀起了新一轮算法革命——在A9算法的基础上推出了新武器cosmo算法。对于卖家而言,一旦新算法大规模投入应用,又将对销售运营带来怎样的影响?
AMZ123了解到,目前COSMO算法尚未全面投入应用,但近几个月来亚马逊已暗中进行了小范围试水。
据悉,亚马逊从美国站关键词搜索结果里抽取了10%来测试新的AI排名机制,结果显示转化率提升了0.7%,照此推算COSMO算法产生的优化一年大约能提升49亿美金销售额。那么和A9相比,全新的COSMO算法具体给亚马逊卖家带来了什么改变呢?
关注【AMZ123跨境电商】公众号并在后台回复关键词【COSMO算法】即可获取官方完整资料
官方文献中是这样介绍的:现有的电商知识图谱虽然集成了大量的概念或产品属性,但无法准确发现用户的意图。基于洞察消费者个性化需求的需要,COSMO应运而生,通过海量挖掘用户行为数据,构建以用户为中心的知识图谱,从而赋能多样化的在线电商服务。
用户在电商平台上每天都会产生海量的行为日志,为此亚马逊利用大型语言模型(LLM)来挖掘这些行为背后的意图,即搜索结果不仅与搜索词相匹配,同时还满足了用户的潜在消费需求。目前亚马逊已经将COSMO扩展至18个主要类别,生成了数百万高质量知识以捕捉用户意图。
消费者的购买流程通常是:需求产生——搜索产品关键词——平台算法挑选产品并根据相关性排序展示给客户。
但这一过程中消费者的深层需求往往无法直观呈现,比如同样是购买一双鞋子,有人倾向于实用性,也有人侧重于美观感,而COSMO的作用则是通过对用户行为不断地学习,洞察可能产生的潜在需求并针对性地进行产品推荐。
相比之下,COSMO的工作流程则是这样的:
用户行为发出指令 LLM接收并生成知识图谱 过滤相似产品最终筛选出契合用户需求的结果



深入了解目标受众,针对性地打造契合需求的优质产品 listing图片、关键词、描述等贴合用户购买意向,准确传达产品特点及优势 AI导向的listing优化策略,以便被AI有效识别,避免重复过滤 规避同质化竞争,构筑产品的差异化壁垒,提供多元化、个性化的商品选择























亚马逊生存之道之一:listing排名定夺流量江山。产品排名越高者则曝光率越高,抓住的流量也相应地越多。
而其运转的底层逻辑,则系于亚马逊的A9算法——从亚马逊庞大的产品类目中挑选出最相关的产品,并且根据相关性排序展示给客户。
具体而言,影响A9算法判断排名的因素可以归结为三个指标:转化率、相关性以及客户满意度和复购率。也就是说,当产品愈是符合客户搜索需要,且能激发购买欲并提供良好的消费体验,则愈是容易被A9算法推荐至头部位置。
因此,亚马逊卖家运营思路及销售策略的制定均奠定在A9算法的基础之上。可以说,A9算法如同一个中央控制系统,操纵着千万商品的命运。
但系统需要不断维护升级方能长久地跑下去,一直以来亚马逊就曾对A9算法进行多次改革。不过就在近期,亚马逊掀起了新一轮算法革命——在A9算法的基础上推出了新武器cosmo算法。对于卖家而言,一旦新算法大规模投入应用,又将对销售运营带来怎样的影响?
AMZ123了解到,目前COSMO算法尚未全面投入应用,但近几个月来亚马逊已暗中进行了小范围试水。
据悉,亚马逊从美国站关键词搜索结果里抽取了10%来测试新的AI排名机制,结果显示转化率提升了0.7%,照此推算COSMO算法产生的优化一年大约能提升49亿美金销售额。那么和A9相比,全新的COSMO算法具体给亚马逊卖家带来了什么改变呢?
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官方文献中是这样介绍的:现有的电商知识图谱虽然集成了大量的概念或产品属性,但无法准确发现用户的意图。基于洞察消费者个性化需求的需要,COSMO应运而生,通过海量挖掘用户行为数据,构建以用户为中心的知识图谱,从而赋能多样化的在线电商服务。
用户在电商平台上每天都会产生海量的行为日志,为此亚马逊利用大型语言模型(LLM)来挖掘这些行为背后的意图,即搜索结果不仅与搜索词相匹配,同时还满足了用户的潜在消费需求。目前亚马逊已经将COSMO扩展至18个主要类别,生成了数百万高质量知识以捕捉用户意图。
消费者的购买流程通常是:需求产生——搜索产品关键词——平台算法挑选产品并根据相关性排序展示给客户。
但这一过程中消费者的深层需求往往无法直观呈现,比如同样是购买一双鞋子,有人倾向于实用性,也有人侧重于美观感,而COSMO的作用则是通过对用户行为不断地学习,洞察可能产生的潜在需求并针对性地进行产品推荐。
相比之下,COSMO的工作流程则是这样的:
用户行为发出指令 LLM接收并生成知识图谱 过滤相似产品最终筛选出契合用户需求的结果



深入了解目标受众,针对性地打造契合需求的优质产品 listing图片、关键词、描述等贴合用户购买意向,准确传达产品特点及优势 AI导向的listing优化策略,以便被AI有效识别,避免重复过滤 规避同质化竞争,构筑产品的差异化壁垒,提供多元化、个性化的商品选择

