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A9算法已死?亚马逊官方公布最新模型COSMO-LM如何解读?对我们卖家有何影响?又该如何迎合新算法?

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2024-03-28 12:00
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A9算法已死?亚马逊重磅推出全新 AI 模型 COSMO-LM。根据公开信息,COSMO-LM 模型的应用已经取得了惊人的成果,显著提升了平台销售额,具体增幅高达49 亿。



那么今天果燃就为大家深度解读一下,COSMO-LM模型到底是这么运作的?对我们亚马逊卖家究竟有什么影响?
一、概念解读
01
01
系统设计
COSMO系统是针对电商知识图谱对用户购买意图展现不足的问题而创建的,它能从大量用户行为数据中挖掘实用知识,建立行业级别的知识库,以增强和个性化电商平台的各项服务。
简而言之,COSMO如同聪明的助手,通过分析用户的购物行为记录,了解并构建全面的购物需求知识图谱,从而优化搜索、推荐等功能用户体验。
02
知识产生与质检
COSMO利用大型语言模型(LLMs)生成初步的高质量知识断言,并通过人工标注数据训练的批评分类器,进一步筛选和优化这些知识内容,确保它们更符合人类的思维习惯和实用性。
03
模型升级与应用实践
COSMO-LM模型经特别调优,在电商环境中高效生成关于用户购物意图的精准常识。已在亚马逊上应用于18类主要商品,通过人工标注指令,生成了数百万条高质量电商常识内容。能针对性地生成贴合电商场景、极具实用性的购物逻辑说明,如理解用户搜索“冬季外套”,最后购买长袖羽绒服,这背后的保暖需求。
04
实际应用成效

COSMO系统已在亚马逊多种搜索服务中投入使用,包括搜索结果优化、对话式推荐系统等,通过线上线下测试均证明其性能优越。比如,系统能从“孕妇鞋”的购买行为中推理出用户选择防滑鞋是出于孕期安全考虑。

该系统大大提升了搜索结果的相关性、推荐准确性,切实改善用户体验,提高购买转化率。

上述资料来源亚马逊官网公告,需要可后台领取
二、对亚马逊买家的影响

1. 提升搜索体验:
COSMO-LM模型优化了搜索相关性,使得买家在搜索产品时,系统能够提供更符合用户意图的结果。
例如,当买家搜索“露营”后,COSMO会根据用户的潜在需求,推荐细化到“露营用充气床垫”,并且还能进一步细分到适合不同场景(如湖边露营、山地露营)和人数(如4人露营)的产品,实现多轮次、深入细致的搜索导航。
2. 增强个性化推荐:
通过对用户行为模式的解析,COSMO系统生成的电商常识知识,能够有效提升个性化推荐的精确度,帮助系统在用户浏览过程中精准推送商品,提高购买转化率。
3. 提高购物满意度与忠诚度:
根据在线A/B测试数据,COSMO-LM模型的部署带来了产品销售额的显著增长(0.7%的相对增长,对应年化数亿美元的增长额),同时提升了导航参与率(增长8%),显示出买家对搜索和推荐服务的满意程度提高,更愿意在平台上进行深入互动和购物。
三、对亚马逊卖家的影响

1.  更好的曝光机会:
卖家的商品若能匹配搜索意图和个性化需求,将更容易出现在搜索结果前列和推荐列表中,得益于COSMO-LM优化的排序和推荐逻辑,商品曝光度将得到提高。
2. 销售业绩提升:
COSMO-LM对搜索和推荐功能的改进促使卖家商品销售额整体增长,特别是一些精准匹配客户需求的商品有望获得销售量的大幅跃升。
3. 应对市场竞争的优势:
卖家可通过理解和利用COSMO-LM生成的电商常识知识,适应市场趋势和用户喜好,优化商品详情页和营销策略,从而在电商竞争中占据更有利的位置。
总的来说,COSMO-LM模型对亚马逊买家意味着更快找到想要的商品、更个性化的推荐和更好的购物体验;对卖家来说,则意味着商品推广更有力、卖得更好且更能抓住市场潮流。
四、卖家如何应对

在运营亚马逊店铺时,紧跟两大核心理念——为人群打造产品,为Al优化Listing,AI想看什么,我们就给它看什么,用户需求是什么,我们就写什么!
具体策略如下:
01
关键词瞄准目标
标题、五点、A+等,要“瞄准”COSMO-LM的智能搜索习惯,精准展现商品特点和使用场景,提高搜索排名和曝光。
02
精细展示产品
充分填充商品详情属性,突出独特卖点,利用系统分类筛选,让商品更容易在搜索结果中脱颖而出。
03
正确分类,详尽标签
确保商品放入恰当类别,打上丰富标签,借助COSMO的知识图谱结构,帮助用户快速找到心仪商品。
04
跟踪反馈,持续迭代
关键词排名<用户意向,密切关注用户搜索行为,依据COSMO提供的反馈数据优化商品展示和个性化推荐,根据购买行为调整排序等。
05
紧跟市场潮流
在COSMO系统自动捕捉趋势外,利用站内外促销广告和即时通知,抓住瞬息万变的市场需求。
最后,果燃提醒——随着亚马逊A9算法退场,新模型COSMO-LM登场,我们卖家们要与时俱进,依据新算法调整推广策略,积极拥抱变化,在时代的浪潮中越挫越勇,砥砺前行!

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2024-03-28 12:00
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那么今天果燃就为大家深度解读一下,COSMO-LM模型到底是这么运作的?对我们亚马逊卖家究竟有什么影响?
一、概念解读
01
01
系统设计
COSMO系统是针对电商知识图谱对用户购买意图展现不足的问题而创建的,它能从大量用户行为数据中挖掘实用知识,建立行业级别的知识库,以增强和个性化电商平台的各项服务。
简而言之,COSMO如同聪明的助手,通过分析用户的购物行为记录,了解并构建全面的购物需求知识图谱,从而优化搜索、推荐等功能用户体验。
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知识产生与质检
COSMO利用大型语言模型(LLMs)生成初步的高质量知识断言,并通过人工标注数据训练的批评分类器,进一步筛选和优化这些知识内容,确保它们更符合人类的思维习惯和实用性。
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模型升级与应用实践
COSMO-LM模型经特别调优,在电商环境中高效生成关于用户购物意图的精准常识。已在亚马逊上应用于18类主要商品,通过人工标注指令,生成了数百万条高质量电商常识内容。能针对性地生成贴合电商场景、极具实用性的购物逻辑说明,如理解用户搜索“冬季外套”,最后购买长袖羽绒服,这背后的保暖需求。
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实际应用成效

COSMO系统已在亚马逊多种搜索服务中投入使用,包括搜索结果优化、对话式推荐系统等,通过线上线下测试均证明其性能优越。比如,系统能从“孕妇鞋”的购买行为中推理出用户选择防滑鞋是出于孕期安全考虑。

该系统大大提升了搜索结果的相关性、推荐准确性,切实改善用户体验,提高购买转化率。

上述资料来源亚马逊官网公告,需要可后台领取
二、对亚马逊买家的影响

1. 提升搜索体验:
COSMO-LM模型优化了搜索相关性,使得买家在搜索产品时,系统能够提供更符合用户意图的结果。
例如,当买家搜索“露营”后,COSMO会根据用户的潜在需求,推荐细化到“露营用充气床垫”,并且还能进一步细分到适合不同场景(如湖边露营、山地露营)和人数(如4人露营)的产品,实现多轮次、深入细致的搜索导航。
2. 增强个性化推荐:
通过对用户行为模式的解析,COSMO系统生成的电商常识知识,能够有效提升个性化推荐的精确度,帮助系统在用户浏览过程中精准推送商品,提高购买转化率。
3. 提高购物满意度与忠诚度:
根据在线A/B测试数据,COSMO-LM模型的部署带来了产品销售额的显著增长(0.7%的相对增长,对应年化数亿美元的增长额),同时提升了导航参与率(增长8%),显示出买家对搜索和推荐服务的满意程度提高,更愿意在平台上进行深入互动和购物。
三、对亚马逊卖家的影响

1.  更好的曝光机会:
卖家的商品若能匹配搜索意图和个性化需求,将更容易出现在搜索结果前列和推荐列表中,得益于COSMO-LM优化的排序和推荐逻辑,商品曝光度将得到提高。
2. 销售业绩提升:
COSMO-LM对搜索和推荐功能的改进促使卖家商品销售额整体增长,特别是一些精准匹配客户需求的商品有望获得销售量的大幅跃升。
3. 应对市场竞争的优势:
卖家可通过理解和利用COSMO-LM生成的电商常识知识,适应市场趋势和用户喜好,优化商品详情页和营销策略,从而在电商竞争中占据更有利的位置。
总的来说,COSMO-LM模型对亚马逊买家意味着更快找到想要的商品、更个性化的推荐和更好的购物体验;对卖家来说,则意味着商品推广更有力、卖得更好且更能抓住市场潮流。
四、卖家如何应对

在运营亚马逊店铺时,紧跟两大核心理念——为人群打造产品,为Al优化Listing,AI想看什么,我们就给它看什么,用户需求是什么,我们就写什么!
具体策略如下:
01
关键词瞄准目标
标题、五点、A+等,要“瞄准”COSMO-LM的智能搜索习惯,精准展现商品特点和使用场景,提高搜索排名和曝光。
02
精细展示产品
充分填充商品详情属性,突出独特卖点,利用系统分类筛选,让商品更容易在搜索结果中脱颖而出。
03
正确分类,详尽标签
确保商品放入恰当类别,打上丰富标签,借助COSMO的知识图谱结构,帮助用户快速找到心仪商品。
04
跟踪反馈,持续迭代
关键词排名<用户意向,密切关注用户搜索行为,依据COSMO提供的反馈数据优化商品展示和个性化推荐,根据购买行为调整排序等。
05
紧跟市场潮流
在COSMO系统自动捕捉趋势外,利用站内外促销广告和即时通知,抓住瞬息万变的市场需求。
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