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思考:如何理解亚马逊的COSMO模型?

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2024-04-08 16:05
2024-04-08 16:05
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今天想简单用自己的话,来理解下这篇论文的理论,目前各个群内都有英文版原文,或者翻译版,这里就不赘述了。发现任何理论,都需要想办法能够使用自己的理解去尽可能的将理论理解清楚,再拆解到自己能够做的部分。这个学习的理论,才是真的有价值。

目前看到AI在持续的发展,从单一的提示词优化,到RPA自动化流程,再到现在可以投喂各种数据源,来做属于自己自定义的机器人,发现整个AI领域,一年的发展,比过去其他领域10年都快。所以越发的觉得,不管怎么样,先进的生产工具,才能带来更先进的生产力,一定要尽可能的自己多去运用AI,并且让自己身边和自己一起共事、靠近自己的朋友,都能尽可能的了解AI究竟能够为我们的工作带来什么,这样因为大家都去研究,肯定能够比自己一个人去研究,能够获得更多的信息源,

所以目前无论怎么样,都要每天至少使用30分钟的AI工具。

为什么研究亚马逊COSMO模型,要转到AI呢,因为其实我们看一下昨天的AI协助做的对比表,就可以发现,COSMO语言模型,其实更多在于智能化的系统推荐

拥有大规模数据集,涵盖广泛领域和关系。

用户行为建模:重点关注用户在电子商务环境中的常识推理和行为。

这些都是理论,其实目前抖音,以及国内淘系的推荐系统,已经开始越来越多的用到这套体系了。

举个栗子,最近我在某印上购买的usmile的冲牙器,如果不是某音识别到我的潜在需求,一直让我刷到相关内容视频,我想我根本就不会买这个产品吧。

为什么我会关注这个问题?

看了下写公众号的日期是3月10日,当时那个周末就在网上各种搜索牙齿相关的信息,于是后面基本上每天都能刷到牙齿护理的视频,看多了,然后就买了,并且是不同博主,推送的都是这一款产品。越刷就越觉得自己有必要,并且视频台词还越来越精准的抓到了我的痛点,毕竟对比几万块看牙的费用,几百块的冲牙器,真的不算什么,每天认真刷牙,养成好习惯,就能省下不少看牙的费用。

这样的推送信息,真的就感觉自己在时不时的看连续剧一样的,现在很多的一些短视频,电视剧,基本上都是靠系统推送给刷出来。

如果是按照过去A9搜索的规则,估计我现在还不会主动去搜索到自己需要冲牙器这个事情。

并且,我还发现,在给小孩买衣服这个事情上,抖音的推送推送也是,基本上在我不购买之前,就一直强化一直强化,直到我内心觉得好像可以给买这件,才会给我弹出新的款式的视频推送。

通过这样的梳理,估计随着数据量的积累,未来海外的电商平台,要更多的提高自己整个公司平台层面的用户时长留存,以及订单的转化,也会根据用户标签,用户习惯,来做推送,这样的调整明显能够增长很多GMV。

比如说,向老家50-60以上的人,之前基本不会用淘宝的,但是现在视频号、某音这样的视频推荐,也让他们学会了如何购物。所以新的推送系统,对于所有能够适应游戏规则的卖家来说,肯定是一个好事,因为这样的算法,能够将更优质的产品,更容易到更有需要的人看到。

我们来让AI协助看下,AI可以如何助力?

我们来重点看下COSMO模型相关的一些内容:

利用AI数据分析优化COSMO广告投放和推广效果可以通过以下步骤实现:

  1. 数据收集与整合:

    • 收集COSMO平台上的广告投放数据,包括广告点击率、转化率、成本等指标。

    • 整合其他相关数据,如用户行为数据、竞争对手数据等,建立完整的数据集。

  2. 数据预处理与特征提取:

    • 对数据进行清洗和预处理,处理缺失值、异常值等问题,确保数据质量。

    • 提取关键特征,如广告类型、目标受众、投放时间、地域等信息,用于后续分析和建模。

  3. AI模型建立:

    • 使用机器学习和深度学习技术建立预测模型,例如使用监督学习算法如回归、分类等。

    • 基于历史数据训练模型,预测广告投放对于不同受众群体的效果和ROI。

  4. 目标受众识别与定位:

    • 利用AI模型识别潜在的高价值受众群体,分析其特征和行为习惯。

    • 根据受众特征和行为模式,进行定向广告投放,提高广告触达和转化率。

  5. 实时优化与调整:

    • 建立实时监控系统,跟踪广告投放效果和用户反馈数据,及时发现问题和调整策略。

    • 利用AI算法分析实时数据,自动化优化广告投放策略,例如调整投放时段、地域定向、广告内容等。

  6. 多因素分析与决策支持:

    • 进行多因素分析,包括广告内容、投放平台、受众特征等,探索影响广告效果的因素。

    • 基于数据分析结果提供决策支持,优化广告投放策略和资源分配,提升推广效果和ROI。

  7. 持续优化与测试:

    • 建立持续优化机制,定期评估广告投放效果和ROI,及时调整策略。

    • 进行A/B测试和多变量测试,比较不同广告版本和策略的效果,找到最佳组合。

通过以上步骤,利用AI数据分析可以帮助优化COSMO广告投放和推广效果,提高广告的精准性、效果和ROI,实现更有效的营销推广策略


制定基于AI的COSMO营销计划需要考虑广告创意、ROI分析以及竞争对手监测等方面。以下是具体步骤:

  1. 市场分析与目标定位:

    • 利用AI技术对市场进行深度分析,了解目标受众的特征、需求和行为习惯。

    • 制定清晰的营销目标,例如增加品牌曝光、提高转化率、增加销售额等。

  2. 广告创意与内容优化:

    • 基于AI数据分析,了解受众喜好和趋势,优化广告创意和内容,提高吸引力和点击率。

    • 使用AI生成工具辅助广告创意的设计和测试,快速产生多样化的广告版本,进行A/B测试。

  3. 广告投放策略:

    • 利用AI算法进行广告投放策略优化,包括定向投放、时段选择、频次控制等。

    • 根据AI数据分析结果,调整广告投放渠道和形式,实现最佳的广告效果和ROI。

  4. ROI分析与效果评估:

    • 建立ROI评估体系,利用AI工具自动化收集和分析广告投放数据,计算广告的实际收益和成本效益。

    • 基于ROI分析结果,优化资源配置和广告预算,确保广告投放的效果和经济性。

  5. 竞争对手监测与调整策略:

    • 使用AI监测工具对竞争对手的广告活动和营销策略进行实时监测和分析。

    • 根据竞争对手的变化和市场趋势,及时调整自身的营销策略和投资方向,保持竞争优势。

  6. 持续优化与反馈机制:

    • 建立持续优化机制,定期评估广告投放效果和ROI,及时调整策略并做出优化决策。

    • 建立用户反馈机制,利用AI技术分析用户反馈数据,改进广告内容和用户体验,提高广告效果和客户满意度。

通过以上步骤,可以制定基于AI的COSMO营销计划,并结合广告创意、ROI分析和竞争对手监测等方面,实现营销策略的精准性和效果的最大化。


总结下,今天的思考,以及结合AI搜索后的一个最大的感悟,之前可能更多我们需要截留住的流量是:有明确的购买意向,然后直接采购的这部分人。

还记得10年前,在EL接受销售相关的培训的时候,当时通过数据调研获得的数据:

大概的意思是:

47%是有直接购买意向的

27%是随便逛逛,也可能会购买

26%是完全就只是随便逛逛

我记得我学习这段的时候印象非常深刻,当时我们的理念就是怎么样将47%的人一定要抓住,尽可能的提升27%这部分人的转化率,让他们从可能到一定会购买。

未来的时代,就是需要通过一系列的动作,让一切变得更有确定性。

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