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？

PART 1

亚马逊掀起算法革命?

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？

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

从具体的案例则可以感受得更为直观。譬如一名孕妇想要购买一双鞋子，在平台输入并搜索“孕妇鞋”，COSMO-LM则基于常识分析得出防滑对于孕妇的重要性，因此最终推荐了防滑鞋等抓住孕妇需求痛点的产品。

更进一步而言，COSMO的核心功能便是多轮导航。即通过持续推荐来提供多轮搜索改进。例如，搜索“露营”可能会引导选择“充气床垫”，继而推荐“露营充气床垫”。COSMO将根据不同的需求提供各种类型的野营气垫，诸如湖边露营、山地露营或4人露营等。

这样的多轮导航可以实现更深入、更精确的需求定位，在这样一个自然的需求发现过程，显著增强用户的搜索体验。

综上可以看到，COSMO算法的面世并不意味着A9算法彻底退出了历史舞台，实际上其是在A9的基础上引入了一个更为智能化的推荐系统，从以产品为中心到以用户为中心，通过用户真实需求的洞察以实现更为精准的内容推送。

对此也有不少卖家认为，这相当于淘宝的千人千面算法。不过二者实际上还是存在一定的差异性。

千人千面算法依靠大数据和云计算能力，通过店铺标签和人群标签实现智能推荐，过滤用户不感兴趣的产品，使得每个人的页面推荐都是自己喜欢的产品，从而提前帮助用户进行更加精准的预决策。

相比之下，受国外隐私政策等因素的掣肘，淘宝式千人千面在亚马逊很难实现。前者追求的是每位用户均能拥有专属的个性化页面，帮助卖家锁定目标客户，实现精准营销，后者则更注重搜索结果匹配性以及精确度的提高。

PART 2

新算法如何影响卖家？

虽然COSMO算法尚处于小范围测试阶段，但一旦大规模投入应用，可以预见的是将为亚马逊卖家的运营策略带来深刻影响。

有卖家已然感知到了新算法带来的细微变化：“这个月有个新品小类排名撑撑往上涨，去年排在前面的都是标品，而且各种差异化的产品，以前都不在前100名，标品卷价格貌似也没用，这样用户搜索不是千篇一律的产品，用户体验明显会更好，我推测可能亚马逊改了算法。”

根据上文，COSMO算法的核心要点可以简单提炼为以下几个方面：

1.分析用户的消费行为进而生成个性化商品推荐

2.自动过滤相似产品，提供差异化的产品选择

3.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

4.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

A9算法的逻辑下，主要通过分析产品的转化率、相关性因素、以及客户满意率和留存率，从而进行智能排序并呈现给客户。为此在运营策略的制定过程中，关键词优化是重点内容。

但从COSMO算法的核心要点来看，卖家则一方面需要更倾向于用户潜在购物意向的分析捕捉，洞察真实消费痛点；另一方面则需要注重打造产品的差异化优势，以期满足用户的个性化需求。

因此在这一逻辑下，亚马逊卖家的运营方向则可以作出以下几方面调整：

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

一言以蔽之，运营策略的制定便是要奠定在以锚定目标用户为中心，以用户需求意图为第一原则的基础上，不仅要让用户了解自己的需求是什么，更要让AI懂得你卖的产品是什么。

对此有卖家认为，如果COSMO广泛投入应用，则将从传统的关键词优化为王的运营逻辑想研究人群需求、满足人群需求演变，充分体现产品和需求的强相关性。如此一来，产品的差异化优势地位拔高，低价内卷现象或许也能在一定程度上缓解。

当然也有卖家对此态度并不那么乐观。“恰恰相反，这个算法会提高PPC。不管在哪个国家，低价的商品销量都是最大的，而且这套方法类似于国内电商的千人千面吧，就像淘宝的广告费用依旧是大头，商家的竞价也依旧凶狠。”

PART 3

颠覆搜索电商?

COSMO算法的推出在对平台搜索逻辑、流量分配以及卖家运营思路带来深刻变化的同时，我们也可以从中洞悉亚马逊的一大发展趋势：拥抱AI电商。

在此之前，亚马逊关于AI赋能电商的尝试便层出不穷，先后推出了多项AI工具：包括AI总结review、AI生成listing描述、AI制作图片等。

当然，以上均属于AI的生成式应用，也是目前跨境行业各大电商平台最为普遍的AI化趋势，这些生产工具对卖家的运营而言更多是间接性影响。

而COSMO算法则是引入了一个AI机制，即通过大型语言模型（LLM）不断学习并分析用户行为，生成一个庞大的知识图谱，从而快速识别消费者潜在意图并以更细化的筛选模式以及互动模式呈现出来，一步步引导买家购买真实需要的产品。

而值得关注的是，亚马逊前不久还推出了一个AI搜索工具——Rufus。以聊天问答的形式提供商品咨询、推荐类似产品和比较型号等服务。

Rufus是一个独立于搜索框的流量窗口，买家通过这种AI内容互动的方式，去达到寻找产品需求目的的应用情景，一定程度上颠覆了传统搜索电商的运营逻辑和流量模型。

作为一个搜索电商平台，亚马逊过去主要依靠关键词搜索去匹配受众、匹配产品、引流转化。但无论是Rufus的推出，还是COSMO算法的测试，均释放出了同样的讯号：用AI影响流量布局。

有卖家直言，亚马逊试图改变买家与listing的联系方式，即亚马逊不仅仅只想靠“关键词”这一个桥梁去建立买家与链接的曝光点击，还想通过“语义互动”、“细化筛选搜索推荐”等方式，进一步挖掘买家的搜索需求，匹配更精准的链接。

搜索电商思维下，listing的标题、五点、描述均重点围绕热门词、长尾词来展开，服务于搜索词推广目的，也就是在优化过程中需思考“买家会搜索什么词”。

而Rufus和COSMO算法均这一思维进行了颠覆，前者需思考买家会基于什么目的及需求向Rufes发起提问，后者则是预测卖家可能的购买意图，本质上都属于挖掘消费者的潜在需求，帮助消费者明确自身的真实需求，实现精确的产品推荐。

一定程度上而言，二者均同时针对“有购买需求，但需求不明确”的人群，有利于卖家挖掘潜在及边缘流量。买家利用AI精准定位产品，卖家则利用AI锚定目标人群。

一位卖家对此评价：“Rufus入口也好、COSMO细化搜索流量也罢，即亚马逊买家最终会不会习惯和逐渐高频地去用这些搜索功能？如果有，意味着流量格局逐步演变，卖家的引流手段、链接编写规则，也将明显因此而改变。”

总而言之，无论是平台层面还是卖家层面，整个跨境电商行业拥抱AI浪潮已然成为大势所趋。如今平台算法变革乾坤未定，流量格局演变扑朔迷离，而对卖家而言，眼下最重要的便是积极思考，审时度势，主动求变，顺应时代。

注：文/麦林，文章来源：AMZ123跨境电商(公众号ID：amz123net)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。