Los cambios y actualizaciones en los algoritmos de Amazon están estrechamente relacionados con cada vendedor de Amazon, ya que estos cambios pueden alterar la forma en que se muestran los productos, afectar los rankings de búsqueda y, en última instancia, influir en los resultados de ventas. El reciente anuncio del nuevo algoritmo COSMO de Amazon ha llamado la atención de los vendedores de Amazon.
La implementación del nuevo algoritmo indica que el mecanismo de distribución de tráfico de Amazon podría experimentar un ajuste significativo. ¿Continuarán existiendo las ventajas de clasificación de productos de los vendedores actuales y cómo cambiará la lógica inherente de clasificación de búsqueda? ¿Es el nuevo algoritmo un cambio disruptivo para el algoritmo original A9 o un avance de este, y cómo deberían pensar los vendedores de Amazon sobre su dirección operativa futura?
¿Qué es el algoritmo COSMO de Amazon?
El algoritmo COSMO de Amazon (Customer-Oriented Search & Match Optimization) es un nuevo algoritmo de inteligencia artificial desarrollado en base a grandes modelos de lenguaje (LLMs). Su núcleo radica en analizar los datos de comportamiento de los usuarios para descubrir las intenciones de compra potenciales de los usuarios y construir un grafo de conocimiento centrado en el cliente.
En comparación con el algoritmo A9 utilizado anteriormente, el algoritmo COSMO pone mayor énfasis en las necesidades individuales de los usuarios y la experiencia de compra. Mientras que el algoritmo A9 determinaba principalmente las clasificaciones de los resultados de búsqueda en función de la coincidencia de palabras clave, las ventas y las reseñas, el algoritmo COSMO utiliza big data y tecnología de inteligencia artificial para profundizar en el conocimiento de sentido común oculto detrás del comportamiento del usuario, construyendo un grafo de conocimiento de la industria completo y preciso.
El algoritmo COSMO, al imitar el cerebro humano, comprende mejor lo que los usuarios están buscando durante las búsquedas. Va más allá de las palabras clave ingresadas por el usuario y adivina lo que el usuario podría querer comprar, proporcionando así recomendaciones de productos más personalizadas.
¿El algoritmo A9 de Amazon va a convertirse en algo del pasado?
Según la información sobre el nuevo algoritmo que se ha publicado, el algoritmo COSMO se refiere a un algoritmo de aprendizaje automático que optimiza las clasificaciones de búsqueda de productos y los sistemas de recomendación con un enfoque centrado en el usuario. Este algoritmo se centra en extraer intenciones de compra más profundas del comportamiento del usuario mediante el análisis de datos como el historial de compras de los usuarios y los hábitos de navegación, empujando inteligentemente productos que el usuario podría estar interesado, logrando así una experiencia de compra más personalizada.
El algoritmo COSMO es algo diferente al conocido algoritmo A9. El algoritmo A9 determina la apariencia y posición de los productos en los resultados de búsqueda de los compradores en función de factores de relevancia y rendimiento como el ranking de ventas, el precio, la tasa de conversión, la tasa de clics, las reseñas y la satisfacción del comprador. El núcleo del algoritmo COSMO, por otro lado, se trata de mapear usuarios y productos en un espacio vectorial común. Al calcular la similitud entre los vectores de usuario y los vectores de producto, predice productos en los que los usuarios podrían estar interesados y determina la prioridad de las recomendaciones en consecuencia.
¿La introducción del nuevo algoritmo significa que A9 se convertirá en algo del pasado?
De hecho, eso no es así. Como el "ama de llaves" de la plataforma de Amazon, el algoritmo A9, del que Amazon se enorgullece, está destinado a seguir existiendo. A9, como el núcleo del motor de búsqueda de SEO de Amazon, seguirá desempeñando un papel importante en el mecanismo de búsqueda futuro.
La introducción de COSMO es más bien un complemento y una actualización del algoritmo A9, especialmente en términos de comprensión de la intención del usuario y mejora de la precisión del sistema de búsqueda y recomendación. COSMO mejora la experiencia del usuario comprador y la eficiencia de búsqueda a través de una identificación más precisa de la intención del usuario y recomendaciones personalizadas. Por lo tanto, el algoritmo A9 no se convertirá en historia, sino que seguirá evolucionando para adaptarse a las nuevas tendencias en el campo del comercio electrónico.
¿Qué cambios ha traído el algoritmo COSMO al sitio interno de Amazon?
El documento del algoritmo COSMO menciona que COSMO no solo extiende el grafo de conocimiento a 18 de las principales categorías de Amazon, sino que también se ha implementado con éxito en varias aplicaciones de búsqueda de Amazon, incluida la relevancia de la búsqueda, recomendaciones basadas en diálogos de usuario y navegación de búsqueda. También indica que se han logrado avances significativos.
Algunos vendedores veteranos de Amazon también han sentido las fluctuaciones del nuevo algoritmo. Algunos vendedores notaron que las clasificaciones de algunos productos de nicho recién introducidos están subiendo constantemente, mientras que algunos productos principales que una vez dominaron la cima de las listas parecen haber perdido su ventaja competitiva. Las ventas y las clasificaciones ya no mantienen sus altas posiciones, e incluso las promociones de precios no son tan efectivas como antes.
Esto indica que debido a la introducción del nuevo algoritmo, es probable que los resultados que obtienen los compradores de las búsquedas por palabras clave ya no sean solo los productos más vendidos de forma uniforme. En lugar de basarse únicamente en la base de A9, hay un cálculo adicional de la intención potencial del comprador, lo que permite satisfacer necesidades de compra más profundas y realizar búsquedas más precisas de productos que satisfagan esas necesidades.
Tomemos como ejemplo los zapatos de maternidad. El algoritmo tradicional A9 podría recomendar solo "zapatos de maternidad" ordinarios a los compradores en función de la relevancia y el rendimiento, sin considerar las necesidades especiales de las mujeres embarazadas en cuanto a características antideslizantes.
Sin embargo, el algoritmo COSMO, basado en el vasto "sentido común humano" almacenado en el gran modelo de lenguaje AI y preguntando sobre "las razones de las compras de los usuarios o compras conjuntas", analiza la "importancia del antideslizante y otras funciones para mujeres embarazadas", recomendando así productos como zapatos antideslizantes que satisfacen mejor las necesidades reales de las mujeres embarazadas.
Este mecanismo de recomendación basado en el gran modelo de lenguaje AI no solo ayuda a aumentar la satisfacción del usuario y mejorar la experiencia de compra, sino que también puede promover el crecimiento de las ventas. El motor de recomendaciones contribuye con más del 35% de los ingresos de la plataforma de comercio electrónico de Amazon.
El algoritmo COSMO también mejora la navegación de búsqueda agregando navegación multi-ronda para ayudar a los usuarios a expresar y satisfacer precisamente sus intenciones de compra. Por ejemplo, al buscar productos de "camping", el algoritmo refinará las recomendaciones basadas en las elecciones continuas del usuario, presentando opciones como "colchones de aire", "tiendas de campaña", "mantas", "linternas" y otros productos de camping. Si un comprador selecciona "cojín de aire", se refina aún más a "cojín de aire para camping", mejorando en gran medida la precisión y la experiencia del usuario en la búsqueda.
¿Cómo deben ajustar los vendedores su dirección operativa con el lanzamiento del algoritmo COSMO?
Estos cambios sugieren que el enfoque de las operaciones de los vendedores ya no debe ser únicamente sobre "indexación de palabras clave", sino más bien sobre hacer más optimizaciones en torno al producto en sí, mejorando aspectos como apariencia, funcionalidad, color, etc., para crear diferenciación de productos. Los vendedores deben diversificar y mejorar de manera integral la precisión de sus listados, perfeccionando todos los detalles dentro del enlace para permitir recomendaciones más precisas impulsadas por AI.
- ¿Qué es exactamente lo que los usuarios quieren?
Si anteriormente la ventaja para los vendedores era crecer en escala y fuerza, ahora se trata de ser más inteligentes y refinados. Obtener una comprensión más profunda del perfil y preferencias del usuario es esencial para lograr una mayor exposición.
- Refinar los atributos, etiquetas y palabras clave del producto
Los vendedores necesitan repensar cómo organizan sus listados de productos para alinearse más estrechamente con las intenciones de compra de los compradores y las características del producto. Al mismo tiempo, deben obtener una comprensión más profunda de su base de clientes, comprender los hábitos de compra y preferencias de los consumidores objetivo, construir perfiles de audiencia más detallados y enriquecer las etiquetas en sus listados con atributos más finamente categorizados.
Cuanto más detallada sea la categorización de productos, más probable es que se recomienden. Por ejemplo, con alimentos ligeros, se podría segmentar en: alimentos ligeros para mujeres, alimentos ligeros posparto, adecuados para el verano, convenientes para llevar al trabajo, adecuados para adelgazar el vientre, específicos para la cena, etc.
- Innovación y diferenciación para evitar la homogeneidad de productos
En cuanto a los productos, enfocarse en ofertas más de nicho para evitar la competencia homogénea y cambiar la mentalidad de las guerras de precios desarrollando más productos que satisfagan las necesidades individuales de los compradores.
- Ajustar estrategias de marketing de manera flexible
Basándose en los cambios del mercado y las actualizaciones del algoritmo, ajustar de manera oportuna las estrategias de marketing, incluidos precios, promociones y publicidad, para mantener la competitividad.
