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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