今年以來，亞馬遜的新AI算法COSMO和Rufus成為了賣家們熱議的焦點。它們正在快速快速引領亞馬遜的算法變化，正在重塑整個平臺流量分發機制。

在此前，我們也介紹過，亞馬遜標品和非標品的流量隨著新算法的加入正在發生微妙的變化，經過我們觀察

1、部分標品類賣家產品流量下滑嚴重，有的幅度高達30%

2、部分半標品與非標品賣家流量增多，出單更容易，同時爆單概率增大

隨著新AI算法在平臺的全面普及，更是有大批量賣家受到影響，因為許多產品的搜索排名變得很不穩定。從小匠在賣家群和相關跨境論壇的多數賣家反饋來看，目前老產品的銷量和流量出現急劇下滑的情況頗為嚴重。賣家表示，除了會員日銷量有所好轉之外，其他時間的流量遠遠不及往年，賣家紛紛感嘆“銷量陷入冰點，慘不忍睹”。

針對這一情況，賣家們猜測有兩部分原因：一方面是其他電商平臺紛紛推出活動來爭流量，另外一方面是亞馬遜新引入的算法調整了流量分配機制，導致原有的流量被其他迎合新算法的產品分走。這些原有流量是如何分走的呢？小匠將從兩個新算法的工作原理為大家解讀。

一、改變亞馬遜搜索算法的COSMO

通過學習這些類目詞條常識性知識，以及對可識別用戶的購買習慣、行為、愛好等因素，對可識別的買家進行標簽化處理，在買家搜索時，及時性的展示推薦和可識別用戶買家搜索相關度高、符合購物習慣的平臺產品。

COSMO與之前僅依賴于關鍵字匹配和產品屬性的傳統搜索算法A9有所不同，與A9相比，它更注重用戶的實際需求和行為，以及它有著更精準的用戶畫像理解、更智能的推薦算法以及覆蓋到全品類的高質量知識圖譜。而我們熟知的A9，作為亞馬遜核心搜索引擎，更多關注于與關鍵詞相關性強的搜索結果和商品推薦。

不過COSMO算法是作為A9算法的優化和升級，而并非完全推翻了A9。因為搜索頁展示商品不僅是搜索關鍵詞本身（A9搜素引擎），還有關聯到用戶特征與需求的行為（COSMO引擎）。通過兩種算法的結合，讓AI對用戶人群進行更精準的推薦匹配，而且這個匹配還會精細到個人維度層面。

1、情境感知：COSMO 可以解釋搜索查詢的上下文（考慮買家歷史記錄、位置和熱點趨勢等因素）為買家提供更準確的結果。例如，如果買家搜索“冬季徒步旅行的保暖夾克”，COSMO會深入了解對保暖性和徒步旅行適用性的特定需求，為買家推薦相關的產品，而不僅僅局限于夾克。

2、語義理解：當買家輸入關鍵詞查詢時，COSMO 首先會解釋單詞背后的意圖。使用自然語言處理來理解買家查詢時的細微差別和上下文。并且根據上下文區分同一關鍵詞的不同含義，從而為買家提供更相關的搜索結果。這意味著搜索同一關鍵詞的兩個買家可能會根據他們獨特的偏好和瀏覽記錄收到不同的搜索結果。同時，還會考慮關鍵詞搜的背景，COSMO確保結果是及時且相關的。例如，在 11 月搜索“圣誕禮物”將產生與 7 月相同搜索不同的結果。

3、知識圖譜集成：COSMO利用電商行業的知識圖譜來映射不同屬性（產品、類別和用戶偏好）之間的關系，增強對買家搜索結果的理解。知識圖譜是COSMO功能的重要組成部分，通過大量分析用戶的行為數據，由這些數據點組成的廣泛網絡，構建成知識圖譜，主要運用于以下幾個方面：

-語義關系：知識圖譜使COSMO能夠理解不同術語之間的語義關系。比如“跑鞋”和“運動鞋”指的是類似的產品。

-屬性識別：通過識別搜索關鍵詞的屬性，提供更精確的結果。例如，如果買家搜索“50 美元以下的藍牙耳機”，COSMO 會將“藍牙耳機”識別為產品屬性，“50 美元以下”作為價格屬性。這一點需要引起賣家注意，比如在標題或者文案中搭配不同詞性的關鍵詞，以此來獲得COSMO算法的青睞。

-增強推薦：知識圖譜幫助COSMO根據買家的搜索歷史和偏好，推薦用戶可能感興趣的相關產品。

4、持續學習：COSMO不斷從買家互動中學習。通過分析買家如何表達查詢以及他們點擊的搜索結果來完善對常識知識的理解，隨著時間的推移確保讓推薦結果越來越準確。

COSMO標志著亞馬遜搜索功能模式轉變，從以產品為中心轉變為以用戶為中心的方法，從而要求賣家做到對需求的全面理解，COSMO不是只關注產品屬性，而是考慮買家需求的更廣泛背景。確保買家搜索結果不僅具有相關性，而且還是根據買家個人偏好和情況進行“定制”的。

當一個買家搜索孕婦鞋時，COSMO會識別到是孕婦的鞋應該具備有什么的特征功能，最明顯的特征一定是要穩的或者防滑的。因為COSMO算法會基于AI大語言模型中存儲的大量“人類常識”以及詢問“用戶購買或共同購買的原因”，分析得出“防滑等功能對于孕婦的重要性”。

圖片來源：亞馬遜

再舉一個例子，當用戶搜索攜帶藍牙音箱，你覺得COSMO會先識別什么？

首先COSMO一定會先滿足用戶的需求，先展示音箱。但是COSMO還會作出一個判斷，就是關于攜帶屬性的判斷。根據攜帶，COSMO就會識別到“戶外”屬性。那COSMO再結合這個用戶購買的歷史記錄，假設發現用戶最近有很多購買戶外產品的記錄，COSMO系統就會識別這個用戶是一個戶外的愛好者。

因此，當這個用戶進行下次搜索時，具備戶外屬性特征的產品就會優先展示在他的搜索頁面上。

COSMO大范圍運用后，會形成以下格局：

第一個格局，流量會被打散。以前大詞下面頭部賣家或者BSR前三名前五名的賣家，位置排名卡得很穩。但COSMO出來后流量分發機制會被改變，頭部賣家的流量優勢被削弱。因為它有一個用戶需求的優先級，進行對用戶的需求的預判。根據預判推送相符合用戶需求的產品，優先展示在搜索排名的前面。因此導致流量被分散，也會造成廣告架構會比之前稍微更復雜一些，因此賣家后續需要兼顧多層級流量的布局。

第二個格局，COSMO占比重很大的品類，會優先運用COSMO。COSMO是一個基于文本的自然語言大模型，監督學習與無監督學習兩者并用的一個AI系統。隨著AI不斷的訓練，并進行自身深度學習以后，會快速熟悉產品和用戶。因此對于賣家來說，寫文案的時候需要進一步強調目標用戶的一些使用場景或用戶特征，需要運營對產品有更深的了解。

第三個格局，互補產品的曝光流量會更多。就是說你的捆綁產品越多，未來獲得在搜索曝光的機會相應的也就會增加。

未來可預測，如果當COSMO經過亞馬遜驗證和測試，得到更好的驗證的結果，比如說購買的速度、買家購物的時間減短、買家的購物體驗增強、亞馬遜本身的收益加大等維度（更高效率），不排除A9會退出亞馬遜舞臺的可能。

二、Rufus：全新的生成式人工智能搜索導航

2、產品相關推薦。比如詢問相關地區的雨傘推薦，Rufus會搜索相關地區的天氣、濕度以及建議該雨傘攜帶的功能來推薦產品?；蛘邌枴啊白钸m合兒童生日派對的草坪游戲是什么？”“給 9 歲的孩子什么禮物好？”Rufus會根據人群屬性、場景屬性來識別，推薦關聯度最高的鏈接。

3、產品比較。比如無法在兩個產品間做出決定，那么買家可以通過提出“無反光鏡相機和單反相機有什么區別？”等問題來快速比較功能?；蛘吒鶕陨硇枨髞韱朢ufus“應該買登山鞋還是跑步鞋”，讓Rufus來幫助買家快速做出選擇。

4、獲取最新的產品更新信息。買家通常希望會根據最新的產品趨勢和暢銷品進行購物，Rufus可以幫助買家獲取到最新的產品趨勢，如詢問“女性牛仔趨勢是什么？”Rufus就會根據趨勢做出推薦。早期的測試結果反映，Rufus還可以回答購物以外的問題。一些買家反饋說獲得了有關時事的答案，例如美國大選。側面也保證了Rufus在信息傳達的及時性，這一點也是后續賣家在運營上需要關注的，結合熱點來做運營。

5、訪問歷史訂單和當前訂單，方便買家根據之前的訂單快速做出購買決定。買家可以通過 Rufus 快速、輕松地訪問物流跟蹤，并提出如“我的訂單在哪里？”之類的問題?！币粤私夂螘r可以收到產品。還可以快速訪問歷史訂單，提出問題以幫助他們根據之前訂購的產品做出決定。

從以上作用場景可以看出，Rufus與依賴關鍵詞搜索的傳統搜索算法有所不同。生成式人工智能Rufu可以了解買家請求的上下文和買家意圖，并提供個性化建議，使得買家購物變得更加高效。

近期，Rufus又新增了一項功能——買家可以直接在產品頁面看到價格趨勢信息。這一功能無疑讓買家在購買時有了更多的參考依據，特別是對于一些希望在想入手低價商品的用戶來說，這種信息透明度非常有價值。不過目前公開30天價格趨勢變化只是測試，僅少數美國買家可查看。

操作路徑：用戶只需導航到產品頁面，點擊Rufus，并輸入“price history”（價格歷史）關鍵詞，Rufus就會根據該商品最近的價格變化生成一份詳細的趨勢圖。例如，針對某款產品，Rufus在促銷期間展示了一個折線圖，顯示過去30天內的價格變動情況。通過這張圖，用戶可以清晰地看到該產品的價格一直保持在20美元以下，甚至在某些日子低至14美元左右。盡管當下的報價已經是過去30天內的最低價格，但這也提醒買家，折扣的實際力度可能并沒有宣傳中的那么大。這也意味著賣家需要更加關注價格變動，特別是在促銷活動前后，清晰的價格波動圖表可能會影響買家的購買決策。如果某一商品在促銷前突然漲價再打折，Rufus生成的價格趨勢圖會讓這一信息一目了然，影響消費者對優惠的感知。

三、賣家如何對新算法COSMO進行實操運營

賣家可以從這幾個維度去調整運營策略：

1、用戶行為的洞察

COSMO算法的核心在于用戶行為的分析。它要求賣家從傳統的以產品和關鍵詞為中心的運營模式，轉變為以用戶為中心的思維。COSMO強調以用戶為中心，意味著賣家需要從用戶的角度出發，理解他們的需求和偏好。意味著產品開發和運營不再是獨立的環節，而是需要緊密結合，共同圍繞用戶需求進行優化。

2、用戶需求的運營體現

COSMO的出現，要求賣家在運營中深度融入用戶需求的理解。不僅要求運營人員和產品開發共同理解用戶群體，進行以用戶需求為導向的產品開發和運營推廣，還要求運營人員對用戶搜索詞和行為進行更細致的分析，更加細化關鍵詞的標簽分支，以更好地迎合COSMO算法

3、把握用戶意圖并構建知識圖譜

賣家需要利用AI技術對用戶知識圖譜進行深入分析搜索詞背后的意圖和需求，從詞性標注到數據集合，形成一個全面的產品屬性關聯網絡。這個網絡，稱為“蜘蛛網”，能夠將用戶的每一個搜索詞與產品的海量屬性相關聯。

當COSMO算法面對一個搜索詞時，能夠迅速映射到相關產品屬性上，實現精準匹配。這樣的知識圖譜構建，使得產品更容易被COSMO算法識別和收錄，從而在搜索排名、導航欄推薦、問答推薦以及其他推薦流量領域獲得優先展示的機會。在這個新的SEO時代，賣家了解用戶的需求和行為變得尤為重要。如果你清楚自己的目標客戶是誰，比如他們的年齡、人群特征、喜好和購物習慣，并在產品和文案上體現這些內容，就更容易獲得亞馬遜的推薦流量，更容易轉化。賣家不能僅僅依靠關鍵詞優化和SEO來穩定產品的排名。隨著產品展示變得更加個性化和“濃縮”，重點將從廣泛的搜索可見性轉向有針對性的、有意圖性的、針對特定受眾的展示。意味著賣家在運營中需要深度融入對用戶需求的理解，要求運營人員對買家搜索詞和行為進行更細致的分析。

圖片來源：詞匠

（來源：董海溫）

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