亚马逊新算法诞生，跨境圈要“洗牌”？
什么是COSMO？它和A9算法有什么区别？该算法应用会给今后的运营带来什么变化？卖家要怎样去适应这套新算法？A9算法要退出历史舞台了吗？……这系列问题卖家都迫切需要知道答案。
亚马逊在美国站测试新算法
事实上，在将COSMO公之于众之前，亚马逊已对其进行严密测试，且结果还不错。
早前，亚马逊针对美国站10%的用户进行了历时数个月的A/B测试发现，将COSMO整合到其在线搜索导航系统后，该细分市场的产品销售额增长了0.7%，相当于每年收入激增数亿美元。此外，还观察到，在同一流量细分市场中，导航参与率提高了8%，这一结果说明客户互动和满意度有了极大提高。
基于初步测试的成功，亚马逊预计，通过扩展COSMO的适应性，使其涵盖所有导航路径，将有可能带来数十亿美元的收入增长。更重要的是，对亚马逊来说，COSMO在其他各种功能和应用中的巨大潜力，为提升用户体验和业务增长开辟了新的途径。
说了这么多，那COSMO究竟是什么？
根据报告，COSMO全称为“亚马逊大型电子商务常识生成与服务系统”。
“常识”即冷了要穿衣服，游泳不能穿棉衣。亚马逊正是搭建了这样一套电子商务模式下的常识系统。报告中列举了一个例子：如果一个用户搜索了“孕妇鞋”，根据常识，孕妇不能摔跤，鞋子需要具备“防滑”功能，于是呈现在该用户面前的就是具有相关功能的鞋子。
这与国内电商“千人千面”的针对性推荐类似，即系统觉得消费者可能更需要、更合适的。
亚马逊认为，了解在线电子商务平台中大量嘈杂行为背后的用户意图，对许多下游应用，如推荐和产品搜索等都大有裨益。从认知科学的角度来看，意图是人类承诺采取行动的心理状态，而行为则是意图的结果。
例如，“为了参加婚宴，我们需要购买普通的衣服”，“参加婚宴 ”这一意图被用来合理化和解释 “购买普通衣服 ”这一用户行为。在网上购物场景中，电子商务平台如果能精确捕捉用户的行为，就能更智能、更友好地为用户提供可解释的推荐和个性化的搜索体验。
然而，这种意图并不是人们明确表达出来的。这需要常识才能理解，因此以可扩展的方式提取这些意图对机器来说具有挑战性。
于是COSMO利用了大型语言模型 (LLM) 的强大功能，从大量行为中挖掘以用户为中心的常识性知识，并构建广阔的知识图谱。
它通过在搜索过程中注入常识性知识来提高搜索相关性，从而使搜索结果与用户意图更加一致。
简单来说，COSMO算法，就是通过AI，对用户的搜索进行了“人为的思考”，同时对用户想要购买的产品进行猜测。
虽然亚马逊现在只引入了10%的份额，但基于目前的测试结果，大范围引入已是早晚的事。不过就目前来说，卖家们还有许多疑问等待解决。
一批亚马逊卖家命运将重塑
众所周知，A9是亚马逊长期以来用于搜索和广告排名的算法，主要基于关键词匹配和相关性来排序搜索结果。
根据报告，COSMO算法更加注重用户的意图和购买行为的理解，通过分析用户购买历史、浏览行为、个人偏好等大数据去预测用户的购买意图，从而去提供更加个性化的搜索结果与推荐。
显然，新算法颠覆了关键词排名机制。要知道，A9算法比拼的是同一个关键词下的销量，才会有了现在的螺旋打法，也导致了目前一个关键词下排在前面的几乎都是相同的产品。
新算法下，亚马逊卖家的产品销量变得多样化，关键词排名不靠前也有可能获得更多订单，因此不少人认为，新算法能有效缓解低价内卷的现状，这对中小卖家来说是一件好事，能极大提升他们的生存概率。
不仅如此，COSMO算法诞生后，差异化的产品将获得更多机会，同质化严重的产品竞争会越来越激烈，因为新算法会自动过滤相似的产品。
由此，可以预见，COSMO算法下，大批卖家的命运将重塑，因此不少业内人士称，跨境圈将迎来大洗牌。对此很多卖家十分焦虑。
其实卖家不必过于担忧，首先，万变不离其宗，对卖家来说产品才是核心，没有好的产品做基础，再多的外部操作都是徒劳的，所以即便COSMO大范围应用，产品研发和迭代更新仍是卖家的主线任务。在这个基础上，再考虑如何通过优化标题等操作，来获取这个新流量入口。
其次，有资深卖家称，未来平台将仍旧是以关键词/搜索电商为主，即A9算法并不会被抛弃，所以该算法下的运营手段仍可继续使用，只不过如果卖家想要打开新COSMO算法下的新流量入口，就需要对买家的个性化需求做一番研究了。
那为了利用COSMO的功能，亚马逊卖家应该怎么做？
可以考虑的策略如下：
增强产品列表：卖家必须优化产品标题、描述和元数据，使其尽可能具有描述性和清晰性，重点是与客户意图和常识性联想保持一致。
利用数据洞察：卖家应利用亚马逊提供的数据，了解客户是如何发现自己的产品并与之互动的。这些信息可以指导产品供应和营销策略的调整。
与客户意图保持一致：随着COSMO的发展，它将不断发现新的客户趋势和偏好。卖家需要根据这些洞察力灵活调整战略。
鼓励客户参与：购买后的反馈和评论至关重要。它们不仅有助于知识图谱，影响未来的搜索相关性和推荐，还能为卖家改进产品和客户服务提供有价值的见解。
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