圖片來源：圖蟲創(chuàng)意

最近大家都在討論A9算法失效的問題，亞馬遜在A9算法的基礎上推出了新武器cosmo算法，魔詞也找到了該算法的原論文，一起來了解一下。

什么是cosmo算法？

現有的電子商務知識圖譜整合了大量的概念或產品屬性，但它們無法發(fā)現用戶的意圖，與人們如何思考、行為和與周圍世界互動的方式存在差距。于是在此背景下推出了 COSMO，這是一個可擴展的系統(tǒng)，可從大量行為中挖掘以用戶為中心的常識性知識，并構建行業(yè)規(guī)模的知識圖譜，以增強各種在線服務的能力。COSMO-LM 有效地將我們的知識圖譜擴展到了亞馬遜的 18 個主要類目，僅用 30k 條注釋指令就生成了數百萬條高質量知識。最后，COSMO已被部署到亞馬遜的各種搜索應用中，包括搜索相關性、基于會話的推薦和搜索導航。

COSMO的工作流程：

用戶行為發(fā)出指令→LLM接收并生成知識圖譜→過濾相似產品最終篩選出契合用戶需求的結果

從電商用戶行為中挖掘隱性常識知識的示例，能夠準確捕捉用戶的意圖，就可以更加智能和人性化地提供推薦和個性化的搜索體驗，比如孕婦要買一雙鞋，在平臺搜索鞋子，，COSMO-LM則基于常識分析得出防滑對于孕婦的重要性，把符合這個特性的產品推給用戶，而不是簡單的推薦一堆運動鞋和普通拖鞋給用戶，能夠更好地理解用戶需求與用戶真實購買意愿匹配。

更進一步而言，COSMO的核心功能便是多輪導航。系統(tǒng)挖掘這些行為背后的意圖，以提供更好的在線購物體驗。其中，COSMO-LM主要抓取的幾個要點，如下圖所示：

在傳統(tǒng)的商品搜索算法知識圖譜中，通過搜索行為分析，無法很確切地了解用戶購買商品時的真正意圖。而 LLM可以分析用戶的搜索行為時的潛在意圖。

除了在搜索算法上的應用之外，另一個核心是對搜索導航欄的改進。具體的改進是在搜索結果頁下面，新增動態(tài)的導航欄，根據搜索詞，細化用戶的意圖，生成動態(tài)導航欄。

綜合全論文的總結出COSMO算法的的幾個要點：

1.更傾向于人們的搜索意圖推薦而不是行為；

2.通過對已知訂單信息的分析進行推薦；

3.對相似度過高的產品進行過濾；

4.通過智能算法提高互補，替換產品的常識性推薦精準度；

5.原有的頁面轉化率數據在推薦中依然很重要；

6.根據特定屬性進行過濾，并根據個人偏好調整搜索結果；

7.ASIN 標題和五點描述中能詳細描述產品特點和使用場景，能有效提高算法匹配準確性。

總而言之，不管是A9算法還是新的COSMO算法，都是要求賣家在運營上，要從用戶意圖和購買行為出發(fā)，讓自己的Listing更加貼合新的算法推薦，從而獲多流量。雖然COSMO-LM模型帶來了新的挑戰(zhàn)，但也為我們提供了優(yōu)化產品展示和提升轉化率的新機會。感興趣的賣家亞馬遜可以私信留言：COSMO算法，領取官方亞馬遜COSMO算法源文件。

（編輯：江同）

（來源：魔詞）

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