COSMO（Common Sense Knowledge Generation and Service Model）是亞馬遜用于優(yōu)化搜索和推薦系統(tǒng)的一種核心算法，其原理是基于大規(guī)模的機器學習模型，結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)、內(nèi)容特性和環(huán)境變量，提供個性化的搜索結(jié)果和推薦列表，也就是結(jié)合常識知識和人工智能技術(shù)，強化搜索結(jié)果的相關(guān)性和場景化，能夠理解用戶的真實意圖。
例如，我們在搜索孕婦鞋的時候，COSMO算法就會結(jié)合我們搜索的這個關(guān)鍵詞以及孕婦穿的鞋要注意防滑這個常識，給我們推薦一些防滑的孕婦鞋。
這種算法除了能夠提高搜索結(jié)果的精準性，確保用戶獲得更好的購物體驗，還可以做到猜你喜歡，讓你一站式購物。
例如：如果用戶A和用戶B都購買了某一類商品，算法會推薦B購買A購買過但B尚未接觸的商品。一般在亞馬遜的“購買此商品的顧客也購買”或“猜你喜歡”模塊中使用。還有如果你買過魚竿，亞馬遜可能也會給你推薦其他跟釣魚相關(guān)的產(chǎn)品。
A9算法依舊是存在的，只是A9算法的核心目標是優(yōu)化搜索排名，COSMO算法的核心目標是提供個性化推薦，提高客戶體驗感，所以我們現(xiàn)在在優(yōu)化listing的時候不僅要考慮到排名問題，也要迎合COSMO算法。以下是兩種算法的側(cè)重點，大家可以參考一下：
那么COSMO怎么更精準地判斷客戶的購物需求呢？
除了關(guān)鍵詞搜索和客戶購物信息等信息以外，還可以結(jié)合了AI購物助手Rufus，通過問答的方式了解客戶購物意圖，實現(xiàn)精準化推薦，同時解答客戶疑慮，提高轉(zhuǎn)化。在我們輸入關(guān)鍵詞的時候，Rufus就已經(jīng)開始在給我們推薦一些我們可能會關(guān)心的問題了。例如：我們在搜索Yoga的時候，Rufus會推薦一些關(guān)于瑜伽的問題，可能包括瑜伽墊，瑜伽褲或者其他和瑜伽相關(guān)的問題，如果是我們感興趣的就可以直接點擊進入和購物助手Rufus的聊天，但是如果我搜索的是Yoga Mat，Rufus就會推薦和瑜伽墊相關(guān)的問題。
所以我們在用關(guān)鍵詞搜索產(chǎn)品的時候，可以盡可能輸入精準的關(guān)鍵詞，這樣就可以看到客戶對于這個產(chǎn)品的哪些方面比較關(guān)心，Rufus又是怎么樣來回答客戶的這些問題的，我們就可以從Rufus的回答中找到我們寫文案時候的側(cè)重點。
那我們先了解一下Rufus的工作原理，然后我們再利用這個工具為我們優(yōu)化listing。Rufus 是一種由亞馬遜開發(fā)的智能購物助手，目的是在個性化推薦，提升用戶購物體驗。它利用自然語言處理（NLP）、深度學習和知識圖譜技術(shù)，幫助用戶理解、比較和選擇最適合其需求的商品。Rufus抓取數(shù)據(jù)的范圍也非常廣泛，主要包括以下幾個方面：
1.亞馬遜商品數(shù)據(jù)：這部分的權(quán)重占比是最大的，是Rufus推薦和生成問題答案的主要來源，其中包含的產(chǎn)品詳細信息有標題，五點，長描述，A+，圖片，各種參數(shù)和屬性等等。
2.用戶評論數(shù)據(jù)：高評分且評價數(shù)量多的商品被視為更可靠的選擇，優(yōu)先推薦。但是Rufus也會通過和不同需求客戶的聊天，推薦那些在特定需求下表現(xiàn)更好的產(chǎn)品，滿足客戶個性化需求，提升客戶體驗感。
3.QA（文案）：通過消費者之間或者消費者和賣家之間的問答，幫助Rufus了解客戶對特定產(chǎn)品的常見疑問并給出解釋，打消客戶購買時候的疑慮，提高轉(zhuǎn)化。
4.用戶行為和偏好數(shù)據(jù)：通過用戶的搜索關(guān)鍵詞和頻率，幫助理解當前購物意圖和偏好，基于用戶行為，預(yù)測用戶對特定功能，品牌和價格區(qū)間的偏好等。
5.實時上下文數(shù)據(jù)：Rufus 抓取與用戶實時情境相關(guān)的數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整推薦策略，例如節(jié)假日或季節(jié)性需求（如“圣誕節(jié)禮物”或“夏季戶外裝備”）。
針對Rufus的工作原理和數(shù)據(jù)的主要來源，我們就可以參考這些來優(yōu)化listing。主要有以下幾個優(yōu)化方向。
1.詳細介紹自己產(chǎn)品的賣點和優(yōu)勢：
Rufus作為一個AI工具，更多的是從文案中獲取產(chǎn)品信息，所以我們需要詳細的文案讓Rufus能夠高效精準地獲取產(chǎn)品信息，提高產(chǎn)品被推薦的概率。
例如你不知道應(yīng)該更好的向客戶介紹瑜伽毛巾，不知道瑜伽毛巾的哪些特點是客戶最關(guān)心的，你就可以通過Rufus詢問它“What are the key features to look for in a yoga mat towel?”,Rufus就會給出具體的關(guān)鍵特點，包括吸水性，抓地力，尺寸，快干，輕便，耐用，環(huán)保等，如果我們的產(chǎn)品也具備這些特性，就可以主要圍繞這幾個點來寫文案，或者可以將Rufus總結(jié)出來的文案，用CHATGPT等其他AI工具重新描述，但是需要注意的是，一些核心的關(guān)鍵詞最好還是要按照Rufus提供的或者是我們自己做的一些關(guān)鍵詞調(diào)研表調(diào)研到的關(guān)鍵詞為主，因為這些才是客戶習慣性的用詞，和客戶的搜索有更強的相關(guān)性。
當然，Rufus也會根據(jù)我們的問題或者特定產(chǎn)品一些常見的問題來給我們推薦一些問題，我們也可以通過詢問這些問題來獲取其他我們想要獲取的信息。
2.盡可能完善產(chǎn)品信息和參數(shù)：包括顏色，材質(zhì)這些等等，幫助Rufus了解我們的產(chǎn)品并把我們的產(chǎn)品推薦給一些有特定需求的人群，比如這個客戶需要的紫色的瑜伽墊，如果我們的產(chǎn)品信息或者文案中沒有Purple，Rufus就很難識別出我們的產(chǎn)品是符合客戶需求的。
3.布局QA：Rufus和QA在同一個位置展示，Rufus的一部分數(shù)據(jù)來自于QA，所以我們可以適當在QA里面布局客戶比較關(guān)心的問題并給出能夠解決客戶疑慮，提高轉(zhuǎn)化的回答。
或者可以選擇做高級A+中的QA模塊，既可以讓Rufus抓取到產(chǎn)品信息，也可以用一個比較直觀的方式展示在客戶面前。
4.優(yōu)化精準長尾關(guān)鍵詞：根據(jù)COSMO和Rufus的運作原理，亞馬遜的推薦越來越場景化，個性化，所以我們在布局關(guān)鍵詞的時候可以適當布局一些帶有場景或者是特點的一些長尾關(guān)鍵詞，讓Rufus抓取更加精準的信息，獲取更加精準的流量，比如我們是做運動鞋產(chǎn)品的，如果我們的應(yīng)用場景多用于登山，那么在布局關(guān)鍵詞的時候，就可以布局登山運動鞋。
5.參加秒殺：我們可以適當參加一些秒殺活動，會有一部分客戶會問Rufus哪些商品正在做促銷，如果我們正在做活動，也會增加我們被Rufus推薦給客戶的概率。
6.虛擬捆綁：可以將主推產(chǎn)品和互補產(chǎn)品或者配件產(chǎn)品做虛擬捆綁，增加免費的關(guān)聯(lián)流量。
7.針對推薦邏輯進行廣告組投放：設(shè)置主推關(guān)鍵詞：選擇流量大、相關(guān)性高的核心詞。補充長尾關(guān)鍵詞：覆蓋具體場景需求（如“戶外拍攝專用麥克風”），COSMO和Rufus 注重關(guān)聯(lián)推薦，所以可以針對主推商品的補充配件（如無線麥克風的防風罩或充電盒）投放廣告，增加關(guān)聯(lián)銷量。如果我們做的是季節(jié)性或者節(jié)日性商品，可以根據(jù)季節(jié)性需求（如節(jié)假日購物）調(diào)整廣告策略和關(guān)鍵詞投放。
對于我們亞馬遜賣家來說，優(yōu)化這些數(shù)據(jù)（如標題、評論、功能特性、圖片、QA等）有助于提高商品在 Rufus 推薦系統(tǒng)中的表現(xiàn)。通過布局精準、場景化的關(guān)鍵詞讓我們的產(chǎn)品在COSMO算法下獲取更為精準的流量。大家也可以通過賣家精靈工具找出更為全面的核心，精準的關(guān)鍵詞進行推廣。
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