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अमेज़न ने एआई टूल COSMO लॉन्च किया: एआई युग में अमेज़न विक्रेताओं के लिए क्या दिशा है?

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Ellie Simmons द्वारा 20/07/2024 पर
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अमेज़न COSMO एल्गोरिदम
अमेज़न ए9 एल्गोरिदम
अमेज़न विक्रेता

Amazon के एल्गोरिथम में परिवर्तन और अद्यतन प्रत्येक Amazon विक्रेता से निकटता से संबंधित होते हैं, क्योंकि ये परिवर्तन उत्पाद प्रदर्शित करने, खोज रैंकिंग को प्रभावित करने और अंततः विक्रय परिणामों को प्रभावित करने के तरीके को बदल सकते हैं. अमेज़न के नए सीओएसएमओ एल्गोरिदम की हालिया घोषणा से अमेज़न विक्रेताओं का ध्यान आकर्षित हुआ है।
नए एल्गोरिथम का कार्यान्वयन यह दर्शाता है कि Amazon की ट्रैफ़िक वितरण प्रणाली में एक महत्वपूर्ण समायोजन का अनुभव हो सकता है. क्या विक्रेताओं के मौजूदा उत्पाद रैंकिंग लाभ मौजूद रहेंगे और अंतर्निहित खोज रैंकिंग तर्क कैसे परिवर्तित होंगे? क्या नया एल्गोरिथ्म मूल A9 एल्गोरिथ्म में एक विघटनकारी परिवर्तन है या उसकी एक उन्नति है और कैसे अमेज़न विक्रेताओं को अपने भविष्य की संचालन दिशा के बारे में सोचना चाहिए?

1. कैसा है अमेजन COएसएमओ एल्गॉरिदम?

अमेज़न के COएसएमओ (ग्राहक-उन्मुख खोज और मैच अनुकूलन) एल्गोरिथ्म बड़ी भाषा के मॉडल (एलएलएम) के आधार पर विकसित एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथ्म है। इसका मूल उपयोगकर्ता के संभावित खरीदारी इरादों को उजागर करने और ग्राहक-केंद्रित ज्ञान ग्राफ के निर्माण के लिए उपयोगकर्ता व्यवहार डेटा का विश्लेषण करने में निहित है।
पहले उपयोग किए गए A9 एल्गोरिदम की तुलना में COएसएमओ एल्गोरिदम व्यक्तिगत उपयोगकर्ता आवश्यकताओं और खरीदारी अनुभव पर अधिक जोर देता है। जहां A9 एल्गोरिदम ने मुख्य रूप से कीवर्ड मिलान, बिक्री और समीक्षाओं के आधार पर खोज परिणाम रैंकिंग निर्धारित की, वहीं COएसएमओ एल्गोरिथ्म उपयोगकर्ता व्यवहार के पीछे छिपे आम-बोध ज्ञान को गहराई से अलग करने, एक व्यापक और सटीक उद्योग ज्ञान ग्राफ का निर्माण करने के लिए बड़े डेटा और कृत्रिम खुफिया तकनीक का उपयोग करता है।
COएसएमओ एल्गोरिदम, मानव मस्तिष्क की नकल करके बेहतर समझता है कि खोज के दौरान उपयोगकर्ता क्या खोज रहे हैं. यह उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज कीवर्ड्स से अधिक दिखाई देता है और अनुमान लगाता है कि उपयोगकर्ता क्या खरीदना चाह सकता है, जिससे अधिक वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएँ प्रदान की जा सकती हैं.

2. क्या अमेज़न का ए9 एल्गोरिदम अतीत की बात बनने जा रहा है?

जारी किए गए नए एल्गोरिथ्म के बारे में जानकारी के आधार पर COSएसएमओ एल्गोरिदम एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो एक उपयोगकर्ता केंद्रित दृष्टिकोण के साथ उत्पाद खोज रैंकिंग और सिफारिश प्रणालियों को अनुकूलित करता है। यह एल्गोरिथ्म उपयोगकर्ता के शॉपिंग इतिहास और ब्राउज़िंग आदतों जैसे डेटा का विश्लेषण करके उपयोगकर्ता के व्यवहार से गहन खरीदारी के इरादों को कम करने पर ध्यान केंद्रित करता है, उन उत्पादों को बुद्धिमानी से धक्का देता है जिनमें उपयोगकर्ता की रूचि हो सकती है, जिससे अधिक वैयक्तिकृत खरीदारी अनुभव प्राप्त होता है।

COएसएमओ एल्गोरिदम सुप्रसिद्ध A9 एल्गोरिदम से कुछ अलग है। A9 एल्गोरिथ्म प्रासंगिकता और प्रदर्शन कारकों जैसे बिक्री रैंकिंग, मूल्य, रूपांतरण दर, क्लिक-थ्रू दर, समीक्षा, के आधार पर खरीदारों के खोज परिणामों में उत्पादों के प्रकटन और स्थिति को निर्धारित करता है और खरीदार संतुष्टि. दूसरी ओर COएसएमओ एल्गोरिदम का कोर, उपयोगकर्ताओं और उत्पादों को एक आम वेक्टर स्पेस में मैप करने के बारे में है। उपयोगकर्ता वेक्टर्स और उत्पाद वेक्टर्स के बीच समानता की गणना करके, यह उन उत्पादों का अनुमान लगाता है जिनमें उपयोगकर्ता रुचि रखते हों और तदनुसार अनुशंसाओं की प्राथमिकता निर्धारित करते हैं.

 

क्या नए एल्गोरिथम के आने का अर्थ यह है कि A9 अतीत की बात बन जाएगा?

वास्तव में, ऐसा नहीं है. अमेज़न मंच के "हाउसकीपर" के रूप में, A9 एल्गोरिदम, जिस पर अमेज़न खुद को प्रिदेस करती है, अस्तित्व में बने रहने के लिए बाध्य है। ए9, अमेज़न के SEO खोज इंजन के कोर के रूप में, अभी भी भविष्य के खोज तंत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे.

COएसएमओ का परिचय एक पूरक से अधिक है और A9 एल्गोरिथ्म का उन्नयन, विशेष रूप से उपयोगकर्ता के इरादे को समझने और खोज और सिफारिश प्रणाली की परिशुद्धता को बढ़ाने के लिए किया जाता है। कॉस्मो उपयोगकर्ता आशय और वैयक्तिकृत अनुशंसाओं की अधिक सटीक पहचान के माध्यम से क्रेता उपयोगकर्ता अनुभव और खोज दक्षता को बढ़ाता है। इसलिए A9 एल्गोरिदम इतिहास नहीं बनेगा बल्कि ई-कॉमर्स क्षेत्र में नए रुझानों के अनुरूप ढलने के लिए विकसित होता रहेगा।

3.अमेज़न की आंतरिक साइट पर कौन सा सीएसएमओ एल्गोरिदम लाया है?

COएसएमओ एल्गोरिदम के पेपर में उल्लेख है कि COएसएमओ न केवल ज्ञान ग्राफ को अमेज़न की मुख्य श्रेणियों के 18 तक बढ़ाता है बल्कि यह भी कि COएसएमओ खोज प्रासंगिकता, उपयोगकर्ता संवादों पर आधारित सिफारिशें और सर्च नेवीगेशन सहित विभिन्न अमेजन सर्च अप्लीकेशन में सफलतापूर्वक तैनात किया गया है। यह भी संकेत करता है कि महत्वपूर्ण प्रगति की गई है।

कुछ दिग्गज अमेजन विक्रेताओं ने भी नए एल्गोरिथ्म के उतार-चढ़ाव को महसूस किया है। कुछ विक्रेताओं ने देखा कि कुछ नए शुरू किए गए आला उत्पादों की रैंकिंग लगातार चढ़ रही है, जबकि कुछ मुख्यधारा के उत्पाद जो कभी चार्ट के शीर्ष पर हावी हो गए, ऐसा लगता है कि उन्होंने अपनी प्रतिस्पर्धी बढ़त खो दी है। बिक्री और रैंकिंग अब अपने उच्च पदों पर नहीं हैं और यहाँ तक कि मूल्य संवर्धन भी पहले की तरह प्रभावी नहीं हैं.

यह इंगित करता है कि नया एल्गोरिथ्म प्रारंभ करने के कारण, परिणाम खरीदारों को कीवर्ड खोजों से प्राप्त होते हैं, संभवतः वे समान रूप से सर्वाधिक बिकने वाले उत्पाद नहीं होंगे. इसके बजाय, A9 के आधार के शीर्ष पर, खरीदार के संभावित इरादे की अतिरिक्त गणना है, जिससे अधिक गहरी खरीदार को पूरा करने और उन आवश्यकताओं को पूरा करने वाले उत्पादों के लिए अधिक सटीक खोज सक्षम करने की आवश्यकता होती है.

प्रसूति जूते को उदाहरण के रूप में लें। पारंपरिक A9 एल्गोरिदम, प्रासंगिकता और प्रदर्शन के आधार पर खरीदारों को केवल साधारण "मातृत्व जूते" की सिफारिश कर सकता है, बिना पर्ची-विरोधी सुविधाओं के लिए गर्भवती महिलाओं की विशेष जरूरतों पर विचार किए.

हालांकि, COएसएमओ एल्गोरिदम, AI विशाल भाषा मॉडल में संग्रहीत विशाल "मानव आम बोध" के आधार पर और "उपयोगकर्ता खरीद या संयुक्त खरीद के कारणों" के बारे में पूछताछ करने पर "गर्भवती महिलाओं के लिए एंटी-स्लिप और अन्य कार्यों के महत्व का विश्लेषण करता है," इस प्रकार एंटी-स्लिप जूते जैसे उत्पादों की सिफारिश करता है जो गर्भवती की वास्तविक आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करते हैं महिलाएं.

एआई लार्ज लैंग्वेज मॉडल पर आधारित यह सिफारिश तंत्र न सिर्फ यूजर संतुष्टि बढ़ाने और शॉपिंग एक्सपीरियंस को बेहतर बनाने में मदद करता है बल्कि सेल्स के ग्रोथ को भी बढ़ावा दे सकता है। सिफारिश इंजन, अमेज़न ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के राजस्व में 35% से अधिक का योगदान देता है।

COएसएमओ एल्गोरिदम उपयोगकर्ताओं को उनके क्रय इरादों को सटीक रूप से व्यक्त करने और पूरा करने में मदद करने के लिए मल्टी-राउंड नेविगेशन जोड़कर खोज नेविगेशन को भी बेहतर बनाता है। उदाहरण के लिए, "कैंपिंग" उत्पादों की खोज करते समय, एल्गोरिथ्म उपयोगकर्ता की निरंतर पसंद के आधार पर सिफारिशों को परिष्कृत करेगा, जिसमें "हवाई गद्दे," "टेंट," "कंबल," "लालटेन," और अन्य कैंपिंग उत्पाद जैसे विकल्प प्रस्तुत किए जाएंगे. यदि कोई खरीदार "एयर कुशन" का चयन करता है, तो यह "कैंपिंग एयर कुशन" को और परिष्कृत करता है," खोज की सटीकता और उपयोगकर्ता अनुभव को बहुत अधिक बढ़ाता है.

4. सीओएसएमओ एल्गॉरिद्म के प्रमोशन के साथ विक्रेता अपनी संचालन दिशा को कैसे समायोजित करें?

इन परिवर्तनों का सुझाव है कि विक्रेताओं के संचालन का ध्यान अब केवल "कीवर्ड अनुक्रमण" पर नहीं होना चाहिए, बल्कि उत्पाद के चारों ओर अधिक अनुकूलन बनाने, प्रकटन, कार्यक्षमता, रंग आदि जैसे पहलुओं को बेहतर बनाने के लिए उत्पाद विभेदन बनाने के लिए। विक्रेताओं को अपनी सूचियों की परिशुद्धता में विविधता और व्यापक वृद्धि करनी चाहिए, लिंक के भीतर सभी विवरणों को बेहतर बनाना चाहिए ताकि अधिक सटीक AI-चालित अनुशंसाएँ सक्षम हो सकें.

  • उपयोगकर्ता वास्तव में क्या चाहते हैं?

अगर पहले विक्रेताओं के लिए लाभ पैमाने और ताकत में वृद्धि करना था, तो अब यह अधिक चतुर और परिष्कृत होने के बारे में है। उच्च प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल और प्राथमिकताओं की गहरी समझ प्राप्त करना आवश्यक है.

  • उत्पाद की विशेषताओं, टैग्स और कीवर्ड्स को परिशोधित करें

विक्रेताओं को यह फिर से सोचने की आवश्यकता है कि वे कैसे अपनी उत्पाद सूचियों को खरीदारों के खरीदारी के इरादों और उत्पाद विशेषताओं के करीब संरेखित करने के लिए व्यवस्थित करते हैं. साथ ही, उन्हें अपने ग्राहक आधार की गहरी समझ प्राप्त करनी चाहिए, लक्षित उपभोक्ताओं की खरीदारी की आदतों और पसंद को समझना चाहिए, अधिक विस्तृत दर्शक प्रोफ़ाइल बनाना चाहिए और अधिक बारीक रूप से वर्गीकृत विशेषताओं के साथ अपनी सूचियों में टैग्स को समृद्ध बनाना चाहिए.

उत्पाद श्रेणीकरण जितना अधिक विस्तृत होता है, इसकी अनुशंसा किए जाने की संभावना अधिक होती है. उदाहरण के लिए, हल्के खाद्य पदार्थों के साथ, यह विभाजित किया जा सकता है: महिलाओं के लिए हल्के खाद्य, प्रसवोत्तर रोशनी वाले खाद्य, गर्मियों के लिए उपयुक्त, काम के लिए सुविधाजनक, पेट की स्लिमिंग, डिनर-विशिष्ट इत्यादि के लिए उपयुक्त

  • उत्पाद एकरूपता से बचने के लिए नवाचार और विभेदीकरण

उत्पादों के संदर्भ में, सजातीय प्रतिस्पर्धा से बचने के लिए अधिक आला प्रस्तावों पर ध्यान केंद्रित करें और व्यक्तिगत खरीदार आवश्यकताओं को पूरा करने वाले अधिक उत्पादों का विकास करके मूल्य युद्धों की मानसिकता को बदलें.

  • विपणन कार्यनीतियाँ मोड़ कर समायोजित करें

बाज़ार परिवर्तन और एल्गोरिदम अपडेट के आधार पर, प्रतिस्पर्धा बनाए रखने के लिए, मूल्य निर्धारण, प्रचार और विज्ञापन सहित विपणन रणनीतियों को तुरंत समायोजित करें.

Ellie Simmons
लेखक
एली सिमंस उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग में एक अनुभवी विशेषज्ञ हैं। मूल्य निर्धारण रणनीतियों और लागत-प्रभावशीलता में व्यापक अनुभव के साथ, एली अपने लेखन में ज्ञान की समृद्धि लाती हैं। उनके अंतर्दृष्टि व्यवसायों और उपभोक्ताओं को तेजी से विकसित हो रहे इलेक्ट्रॉनिक्स बाजार की जटिलताओं को नेविगेट करने में मदद करते हैं। अपने पेशेवर काम के बाहर, एली प्रौद्योगिकी में नवाचार के प्रति उत्साही हैं और इस क्षेत्र में नए रुझानों का पता लगाना पसंद करती हैं।
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