Amazonのアルゴリズムの変更と更新は、すべてのAmazonセラーに密接に関連しており、これらの変更は製品の表示方法を変更し、検索ランキングに影響を与え、最終的には売上結果に影響を与える可能性があります。最近のAmazonの新しいCOSMOアルゴリズムの発表は、Amazonセラーの注目を集めています。
新しいアルゴリズムの導入は、Amazonのトラフィック配信メカニズムが大幅に調整される可能性があることを示しています。既存のセラーの製品ランキングの優位性は続くのか、固有の検索ランキングロジックはどのように変わるのか？新しいアルゴリズムは元のA9アルゴリズムを破壊的に変更するものなのか、それともそれを進化させるものなのか、Amazonセラーは将来の運営方針についてどのように考えるべきか？
1. Amazon COSMOアルゴリズムとは何ですか？
AmazonのCOSMO（Customer-Oriented Search & Match Optimization）アルゴリズムは、大規模言語モデル（LLMs）に基づいて開発された新しい人工知能アルゴリズムです。その核心は、ユーザーの行動データを分析してユーザーの潜在的なショッピング意図を明らかにし、顧客中心の知識グラフを構築することにあります。
以前に使用されていたA9アルゴリズムと比較して、COSMOアルゴリズムは個々のユーザーのニーズと購入体験に重点を置いています。A9アルゴリズムは主にキーワードの一致、売上、レビューなどのパフォーマンス要因に基づいて検索結果のランキングを決定していましたが、COSMOアルゴリズムはビッグデータと人工知能技術を使用して、ユーザーの行動の裏に隠された常識的な知識をより深く掘り下げ、包括的かつ正確な業界知識グラフを構築しています。
COSMOアルゴリズムは、人間の脳を模倣することで、ユーザーが検索中に何を探しているかをよりよく理解します。ユーザーが入力したキーワードを超えて、ユーザーが購入したいと思う商品を推測し、よりパーソナライズされた製品推薦を提供します。
2. AmazonのA9アルゴリズムは過去のものになるのでしょうか？
公開されている新しいアルゴリズムに関する情報に基づくと、COSMOアルゴリズムは、ユーザー中心のアプローチで製品の検索ランキングと推薦システムを最適化する機械学習アルゴリズムを指します。このアルゴリズムは、ユーザーのショッピング履歴や閲覧習慣などのデータを分析して、ユーザーの深層のショッピング意図をより深く掘り下げ、ユーザーが興味を持ちそうな製品を知能的に推進し、よりパーソナライズされたショッピング体験を実現します。
COSMOアルゴリズムは、よく知られているA9アルゴリズムとはやや異なります。A9アルゴリズムは、売上ランキング、価格、コンバージョン率、クリック率、レビュー、バイヤー満足度などの関連性とパフォーマンス要因に基づいて、バイヤーの検索結果に表示される製品の外観と位置を決定します。一方、COSMOアルゴリズムの中心は、ユーザーと製品を共通のベクトル空間にマッピングすることです。ユーザーベクトルと製品ベクトルの類似性を計算し、ユーザーが興味を持ちそうな製品を予測し、それに応じて推薦の優先順位を決定します。
いくつかのベテランのAmazonセラーも、新しいアルゴリズムの変動を感じています。一部のセラーは、新しく導入されたニッチな商品のランキングが着実に上昇していることに気付きましたが、かつてチャートのトップを独占していた一部の主流商品は競争力を失ったように見えます。売上やランキングが高い位置を維持しなくなり、価格プロモーションも以前ほど効果的ではありません。
新しいアルゴリズムの導入は、A9が過去のものになることを意味するのでしょうか？
実際には、そうではありません。Amazonが誇るプラットフォームの「家政婦」として、AmazonのA9アルゴリズムは引き続き存在することになります。 A9は、AmazonのSEO検索エンジンの中核として、将来の検索メカニズムで重要な役割を果たすでしょう。
COSMOの導入は、特にユーザーの意図を理解し、検索と推薦システムの精度を向上させる点で、A9アルゴリズムの補完とアップグレードであると言えます。 COSMOは、ユーザーの意図をより正確に特定し、パーソナライズされた推薦を通じてバイヤーのユーザーエクスペリエンスと検索効率を向上させます。したがって、A9アルゴリズムは過去のものになるのではなく、電子商取引分野の新しいトレンドに適応するために引き続き進化します。
3. COSMOアルゴリズムはAmazonの内部サイトにどのような変更をもたらしましたか？
COSMOアルゴリズムの論文によると、COSMOはAmazonの18の主要カテゴリに知識グラフを拡張し、Amazonの様々な検索アプリケーションに成功裏に展開されており、検索の関連性、ユーザー対話に基づく推薦、検索ナビゲーションなどに進展が見られると述べています。
一部のセラーは、新しく導入されたニッチな商品のランキングが着実に上昇していることに気付きましたが、かつてチャートのトップを独占していた一部の主流商品は競争力を失ったように見えます。売上やランキングが高い位置を維持しなくなり、価格プロモーションも以前ほど効果的ではありません。
新しいアルゴリズムの導入により、キーワード検索からの結果は、一様にベストセラー商品ではなくなる可能性があります。A9の基礎の上に、購入者の潜在的な意図の追加計算があり、より深い購入者のニーズを満たし、それらのニーズを満たす製品をより正確に検索することが可能になります。
妊婦用の靴を例に取ると、従来のA9アルゴリズムは、反滑機能を考慮せずに、単なる「妊婦用の靴」を関連性とパフォーマンスに基づいて購入者に推奨する可能性があります。
ただし、AI大規模言語モデルに蓄積された広範な「人間の常識」に基づいて、「ユーザーの購入理由や共同購入の理由」を問い合わせ、「妊婦の反滑機能などの機能の重要性」を分析するCOSMOアルゴリズムは、実際の妊婦のニーズにより適した反滑靴などの製品を推奨することができます。
このAI大規模言語モデルに基づく推奨メカニズムは、ユーザー満足度を向上させ、ショッピング体験を改善するだけでなく、売上の成長にも寄与します。推奨エンジンは、Amazonのeコマースプラットフォームの収益の35%以上を占めています。
COSMOアルゴリズムは、マルチラウンドナビゲーションを追加することで、ユーザーが購入意図を正確に表現し満たすのを助けることで、検索ナビゲーションを改善します。たとえば、「キャンプ」製品を検索すると、アルゴリズムはユーザーの連続的な選択に基づいて推奨を細分化し、「エアマットレス」「テント」「毛布」「ランタン」などのキャンプ製品のオプションを提示します。購入者が「エアクッション」を選択すると、「キャンプ用エアクッション」にさらに細分化され、検索の精度とユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。
4. COSMOアルゴリズムの導入により、売り手はどのように運営方針を調整すべきですか？
これらの変化から、売り手の運営の焦点はもはや「キーワードインデックス」だけではなく、製品自体により多くの最適化を行い、外観、機能、色などの側面を改善して、製品の差別化を生み出すことにあることが示唆されます。売り手はリストの精度を多様化し、全体的に向上させ、より正確なAI推奨を可能にするために、リンク内のすべての詳細を完璧にする必要があります。
- ユーザーは具体的に何を求めていますか？
売り手の利点が以前は規模と強さの成長であったのに対し、今はより賢く洗練されたものになっています。ユーザーのプロフィールや好みをより深く理解することが、より高い露出を実現するために不可欠です。
- 製品の属性、タグ、キーワードを洗練する
売り手は、製品リストを購入者の購入意図や製品の特性により近い形で再構築する必要があります。同時に、顧客層をより深く理解し、ターゲット消費者のショッピング習慣や好みを把握し、より詳細なターゲット層プロファイルを構築し、リスト内のタグをより細かくカテゴリー分けされた属性で充実させる必要があります。
製品の細かいカテゴリ分けが進むほど、推奨される可能性が高くなります。たとえば、軽食に関しては、女性向けの軽食、産後の軽食、夏向け、仕事の持ち帰りに便利、お腹痩せ向け、夕食用などに細分化される可能性があります。
- 製品の均質化を避けるための革新と差別化
製品に関しては、均質な競争を避けるためによりニッチな提供に焦点を当て、価格競争の考え方を変えて、個々の購入者のニーズに合った製品を開発することが重要です。
- マーケティング戦略を柔軟に調整する
市場の変化やアルゴリズムの更新に基づいて、価格設定、プロモーション、広告などのマーケティング戦略を柔軟に調整し、競争力を維持する必要があります。
