亚马逊即将抛弃A9算法?新的算法将增加300%销售额

亚马逊开始发展兴趣电商。

真言最近在亚马逊的官方介绍里发现了一则信息，说的是亚马逊将采取新的电商大数据COSMO-LM模型，据小道消息称，亚马逊目前引入该系统在10%关键词上，已经为这些关键词下的产品增加了300%的销售额。

◆ 亚马逊官方介绍

COSMO：亚马逊的大规模电子商务常识知识生成和服务系统 - Amazon Science

985.so/9a7bp

上面是介绍，有兴趣的卖家可以点击观看(我已经转换成短连接，复制到浏览器打开既可)

dttdr.nenq.cn/b1

(我已经转换成短连接，复制到浏览器打开既可)

cosmo.pdf (billiondollarexitsummit.com)

花了我一个晚上的时间，当然里面有许多专业的术语，为了节省时间，我将以我的理解来说一说这一篇内容。

◆ 翻译后的中文版

一.新算法诞生的目的

我们都知道现在亚马逊主要靠的是搜索关键词，加上卖家上的关键词进行识别相互匹配，而这也有一些缺点

数据依赖：A9算法高度依赖于用户行为和商品数据。如果这些数据不准确或存在偏差，算法的效果可能会受到影响。

可能的偏见：由于A9算法是基于大量数据进行学习的，它可能会受到某些偏见的影响，例如对某些品牌或商品的过度推荐。

但是这样子仅仅只是为卖家寻找到这个关键词的产品，A9算法始终不知道卖家他想要什么，如我买一个锤子仅仅只是一个锤子，A9算法并不知道我需要用锤子是拿来修车的还是拿来砸墙的。

在电商平台上，如果我们能更好地理解用户的想法和需求，就能提升他们的购物体验。现有的电商知识库虽然包含了很多商品的信息，但并不太了解用户到底想要什么。

因此，亚马逊更想了解买家的需求，于是乎有人提出开发了一个叫COSMO的系统。这个系统能从用户的行为中学习到很多有用的知识，并建立一个大规模的知识库，帮助电商平台提供更优质的服务。

COSMO系统首先从大型语言模型(可以理解为一种很聪明的机器)里获取一些基本的知识，然后再通过人的帮助，对这些知识进行筛选和完善。但是，机器生成的知识有时候可能并不完全符合我们的想法，或者包含一些错误的信息。所以，人们又通过一些方法来调整这个系统，让它能更准确地生成有用的知识。

最后，COSMO系统将慢慢尝试在亚马逊的很多搜索功能上，比如找东西、推荐商品等。这也证明了，从这种聪明的机器里学习到的知识，对亚马逊平台来说是非常有价值的。

二.新算法的原理

◆ 新算法原理

由图我们可以看出，新的算法将学习某些人群更加需要什么，展示的算法也与A9算法不一样了，我将这区别用一张图片展示出来

大家通过上面图片其实就可以知道，A9算法和新系统的算法将会如何改变，就当买家搜索一个关键词时，它会根据你的特点个性化推荐产品，不再是像以前亚马逊的A9算法，根据你搜索的关键词提供这个类目下最好的产品，未来搜索关键词的时候则慢慢转变成千人千面了。

三.对我们的影响

A9算法将不会消失，并且A9算法将会结合在新系统之上，新的算法将给新的产品拥有更多曝光的机会，并且亚马逊正在逐步转型为更侧重于兴趣电商的购物平台。

它将慢慢利用先进的千人千面算法，根据每个买家的购物习惯、浏览记录和行为模式，智能化地推送他们可能感兴趣的产品。这意味着，传统的关键词搜索算法不再是主导，而是被更个性化的推荐系统所取代。这种算法的变化带来了产品销量的新趋势，即使某些产品的关键词排名并不靠前，它们仍有可能因为精准地匹配了买家的兴趣而获得更多订单。

在这样一个趋势下，与众不同的产品更有可能受到市场的青睐，而那些同质化严重的产品则面临着更为激烈的竞争，销量可能不如以往。亚马逊的这种算法变革，在一定程度上也是为了应对其他电商平台上的低价竞争。尽管亚马逊目前只引入了10%的份额这个系统特点，但未来这一比例可能会增加，因此卖家需要密切关注这一变化。

不过，不论算法如何变动，广告推送机制似乎都将保持稳定，而且广告在商品推荐中的权重有可能会进一步提升。对于卖家而言，这意味着在文案创作时，需要更加注重产品标签的完善，比如类目标签、卖点标签和属性标签等，以提高产品的可发现性，从而吸引更多潜在买家。

展望未来，亚马逊卖家应将追求精准流量和转化率作为主要目标，充分利用大数据和个性化推荐的力量，来提升自己的销售业绩。

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