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。
希望本文能为各位亚马逊卖家提供一些有价值的参考和指导。
