COSMO算法全称为“Customer Obsession Search, Merchandising, and Optimization”，即客户关注搜索、商品管理和优化。它是亚马逊推出的一种搜索与推荐算法，旨在提供个性化、精准的搜索结果和推荐商品，以满足用户的需求。
COSMO算法通过分析用户的搜索行为、购买历史、浏览偏好等数据，为用户提供与其兴趣相关的搜索结果。它不仅考虑了搜索关键词的匹配度，还综合考虑了商品的销售热度、用户评价等因素，从而为用户呈现最具吸引力的商品。
在用户浏览商品或购买商品时，COSMO算法会根据用户的行为数据，向其推荐可能感兴趣的其他商品。这些推荐商品不仅考虑了用户的个人喜好，还综合了商品的热度、相关性等因素，以提高用户的购买满意度和购买转化率。
除了为用户提供个性化的搜索结果和推荐商品外，COSMO算法还可以帮助卖家优化其商品列表，提高商品的曝光度和销售效率。通过分析商品的销售数据、用户反馈等信息，COSMO算法可以为卖家提供有针对性的推广建议，帮助其更好地管理和优化商品。
COSMO算法如何工作
COSMO算法的工作原理基于机器学习和数据挖掘技术。它通过以下步骤来实现个性化推荐：
1、数据收集：COSMO算法会收集大量的用户行为数据，包括搜索记录、点击行为、购买历史等。
2、数据清洗：收集到的数据会经过清洗和处理，去除噪声和无效信息，确保数据的准确性和可靠性。
3、特征提取：算法会从数据中提取用户的特征，例如用户的偏好、兴趣爱好、购买习惯等。
4、模型训练：基于提取的特征，COSMO算法会训练机器学习模型，以预测用户对不同商品的喜好程度。
5、推荐生成：根据训练好的模型，算法会为每个用户生成个性化的商品推荐列表，以最大程度地满足用户的需求。
在COSMO算法诞生后，对卖家至少有几大影响：
1、在以往，搜索框是亚马逊最大的流量入口。COSMO算法诞生后，搜索框的入口被分流了，一个是A9算法主导下的“传统搜索入口”，另一个是COSMO算法主导下的“多轮导航”（弹出推荐词，供顾客逐层筛选）。
同时，在AI对话购物工具Rufus推出之后，它也成为一个新的流量入口。大量的用户除了用搜索框去搜索产品，也会通过Rufus去“询问”和“发现”产品，比如，“户外运动，适合佩戴什么耳机？”“给50岁的父亲赠送什么生日礼物比较好？”
从此，Rufus成为一个可提供购物指南的“私聊好友”，构建了一个新的购物场景——Rufus问答购物场景。
无论是“多轮导航”还是Rufus，都是基于COSMO算法产生的新的流量入口。
2、细分、小众的个性化产品将得到新的机会。
在过往的场景里，买家在搜索框输入的信息往往很短，比如“粉色连衣裙”，这是因为亚马逊A9算法还不够智能，只能对很短的词语或者句子作出反应，这导致了搜索结果页充斥着大量“评分高”“复购高”“转化率高”的千篇一律的爆品和爆品。
如今，亚马逊引入COSMO算法之后，系统变得更加智能，也更加聪明了，它可以回答很复杂、很细分的问题，也可以推荐很细分的商品。
比如，买家可以通过多轮搜索或者问Rufus，而找到一条“粉色连衣裙，七分袖的，有蝴蝶结的，裙身有皱褶的，包臀的，是用来参加好友生日派对的，并可以让我成为舞台焦点的连衣裙”。
这是一个兼顾非常细分需求的产品。
这样一来，一些传统意义的“精品爆款型产品”的流量可能会下降一些，而具有细分特征和属性的产品，会被COSMO算法挖掘出来，推荐给消费者，获得更多订单。
这主要是因为，COSMO算法有三大功能：一、 分析用户行为背后的意图，重视潜在消费意图捕捉，提高搜索结果的相关性以及精确度，生成个性化商品推荐；二、自动过滤相似产品，提供差异化的产品选择；三、允许用户根据特定属性进行筛选，基于个人偏好调整搜索结果。
这意味着，A9算法主导下原有的商品排名和流量将被重新分配。亚马逊的生态会更加长尾，也更加健康，改变少数头部卖家坐收大部分流量和订单的局面。
COSMO对买家的意义？
在COSMO算法的帮助下，消费者更容易找到自己想要的符合个性化需求的商品，比如，“有铜纽扣的、双兜的、带着龙纹刺绣的、粉色的棉布外套”等一类商品，因其能满足顾客个性化需求，而将会被COSMO算法挖掘出来，得到更多的流量和转化率，而一些标准爆品不再像以往能够可以躺在原有的搜索排名上，坐拥着最大化的流量和订单。
对买家而言，COSMO能够减少搜索时间，快速找到符合其需求的产品。通过分析过往的购物行为和搜索习惯，COSMO可以向买家推荐他们可能感兴趣的商品，提升购物效率和满意度。
COSMO对卖家的意义？
如果我们的产品能匹配搜索意图和用户的个性化需求，会更容易出现在搜索结果的前面和推荐中，即使关键词排名不靠前，也就是说我们的产品曝光度会得到提升。
对照COSMO系统生成的电商常识知识，我们能更好的打造相关性更强的产品，更了解用户的喜好；特别是一些精准匹配用户需求的产品，销售额将得到很大的提升。
对卖家来说，COSMO不仅可以提高产品的可见性，还能提升转化率。通过优化搜索结果和推荐算法，卖家的产品更容易被目标客户发现和购买。此外，COSMO还可以帮助卖家更好地理解目标客户的需求，从而优化产品定位和营销策略。
COSMO与A9对比：
相比传统A9通过搜索关键词或产品类目来推荐产品，亚马逊现在以用户行为为导向，通过COSMO算法去推荐符合用户需求的产品，也就是精准推荐。
因而，部分卖家推断A9算法或将被新算法取代，其实不然，COSMO算法的引入并非完全抛弃A9算法，可以说是A9算法的Plus版，通过大数据与最新技术AI结合，为用户提供更为精准的推荐服务。
多年来，亚马逊A9算法决定着平台上各类产品的排名，对于产品销售起着极为重要的作用，这个算法结果综合了多种因素，包括相关性、销售历史、客户评价、产品价格等。COSMO算法要求卖家在运营上，要从用户意图和购买行为出发，让自己的Listing更加贴合新的算法推荐，从而获多流量。
COSMO算法相比传统的搜索排序算法有以下几个优势：
1、个性化推荐：COSMO算法能够根据用户的个性化需求，为其提供最相关的商品推荐，提高用户的购买满意度和购买率。
2、实时更新：COSMO算法能够实时地分析用户行为数据，并根据最新的数据进行推荐，保持推荐的时效性和准确性。
3、多维度考量：COSMO算法不仅考虑用户的搜索关键词，还会综合考虑用户的历史购买记录、浏览行为、点击偏好等多个维度的信息，从而更全面地理解用户的需求。
要优化在亚马逊上的商品排名，可以考虑以下几点：
1、关键词优化：优化商品标题、描述和关键词，以确保商品能够被用户检索到。根据用户的搜索习惯和关键词偏好，优化产品的关键词标签，使其包含与用户需求相关的关键词和短语。新内容：可以适当增加一些产品的属性、特点、场景，方便最新的算法给你加词条，以提高产品在搜索结果中的排名和曝光率。
2、标题优化：根据用户的搜索偏好和关键词使用习惯，优化产品标题，这个不用我说的吧，出现越频繁，搜索量越高的就越应该放在标题，并且是最前面，提高产品在搜索结果中的曝光率。前提：确保标题简洁明了，能够清晰地传达产品的核心卖点和特点，不要过分地堆砌。
3、描述及五点的完善：编辑产品描述，突出产品的特色和优势，吸引用户的注意力。描述内容应当清晰明了，包含关键信息，如产品功能、材质、尺寸、用途等，同时避免夸大宣传和虚假信息，以提升用户的信任度和购买欲望。
4、商品图片优化：使用高质量、清晰的商品图片，并按照亚马逊的要求进行排版和编辑。图片A+设计风格选择：选择与用户偏好和需求相匹配的产品图片，确保图片清晰、高质量，并能够真实展示产品的外观、功能和用途。图片应当吸引人眼球，符合真实的使用场景，能够给客户带来情绪价值，激发用户的购买欲望，提高产品的点击率和转化率。
5、商品评论管理：鼓励用户对商品进行评价和反馈，及时处理用户的投诉和意见。
6、价格竞争：与竞争对手进行价格比较，保持竞争力。
7、利用不同的广告形式获取流量，利用SBV，视频广告，展示广告登，多展示场景。以前在大搜索词下排名靠前的头部卖家或者BSR前几名的卖家将不再占据绝对优势。COSMO算法通过对用户需求的精准预测，让更符合用户喜好的产品得以优先展示在搜索结果的前列，这意味着流量将更加平均地分配给各个卖家。因此，卖家需要重新审视广告策略，采取更多样化和灵活的方式来吸引流量。
8、描述中更加侧重描述使用场景和用途： 在那些COSMO算法占比较大的品类中，将会更积极地采用COSMO算法。COSMO作为一个基于文本的自然语言大模型，通过监督学习和无监督学习相结合的方式进行AI系统的训练，能够更快速地理解产品和用户。，以便COSMO更好地为用户提供个性化推荐。
9、增加互补产品的曝光：相关或互补关系的产品将会获得更多的曝光机会。这意味着，卖家可以通过捆绑销售多个相关产品来提高它们在搜索结果中的曝光率，从而吸引更多的用户点击和购买。
10、重视用户画像分析，深入了解用户需求：这里请把ABA数据以及一些现有的工具积极用起来，当然多和亚马逊的经理们沟通，他们也会帮助你的品牌去分析用户画像等，用户分析的话我们能做购物篮子分析，购买记录，评论，邮件沟通，ABA中的人群划分。
如何优化适应新算法？
1、我们在优化listing的时候要注重产品标签的完善，例如类目标签、卖点标签和属性标签等，充分填充商品详情属性，突出独特卖点，增加精准推送的概率。
2、密切关注用户的搜索行为，及时优化商品展示和个性化推荐。
3、最后无论算法怎么变化，广告推送机制还是会保持平稳，未来可能广告权重会进一步增加。
总言之，COSMO算法也好，其他AI功能也罢，都是未来亚马逊的新趋势，卖家越早适应就越有优势。也越能抓住新的机会。COSMO算法的引进甚至能改变当前的运营逻辑和流量模式，另辟蹊径。是挑战，更是机遇！
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