Изменения и обновления алгоритмов Amazon тесно связаны с каждым продавцом на Amazon, поскольку эти изменения могут изменить способ отображения продуктов, повлиять на рейтинги поиска и в конечном итоге повлиять на результаты продаж. Недавнее объявление о новом алгоритме Amazon COSMO привлекло внимание продавцов на Amazon.
Внедрение нового алгоритма указывает на то, что механизм распределения трафика Amazon может претерпеть значительные изменения. Будут ли существующие преимущества ранжирования продуктов продавцов продолжать существовать, и как изменится встроенная логика ранжирования поиска? Является ли новый алгоритм разрушающим изменением по сравнению с исходным алгоритмом A9 или его усовершенствованием, и каким образом продавцам на Amazon следует думать о своем будущем операционном направлении?
1. Что такое алгоритм Amazon COSMO?
Алгоритм COSMO (Customer-Oriented Search & Match Optimization) Amazon - это новый алгоритм искусственного интеллекта, разработанный на основе больших языковых моделей (LLM). Его суть заключается в анализе данных о поведении пользователей для выявления потенциальных покупательских намерений пользователей и построении графа знаний, ориентированного на клиента.
По сравнению с ранее использованным алгоритмом A9, алгоритм COSMO уделяет большее внимание индивидуальным потребностям пользователей и опыту покупки. В то время как алгоритм A9 в основном определял ранжирование результатов поиска на основе сопоставления ключевых слов, продаж и отзывов, алгоритм COSMO использует большие данные и технологию искусственного интеллекта для более глубокого погружения в здравый смысл, скрытый за поведением пользователей, создавая комплексный и точный граф знаний отрасли.
Алгоритм COSMO, имитируя человеческий мозг, лучше понимает, что ищут пользователи во время поиска. Он выходит за пределы ключевых слов, введенных пользователем, и предполагает, что пользователь может захотеть купить, тем самым предоставляя более персонализированные рекомендации по продуктам.
2. Станет ли алгоритм A9 Amazon прошлым?
На основе информации о новом алгоритме, который был опубликован, алгоритм COSMO относится к алгоритму машинного обучения, который оптимизирует ранжирование продуктов и системы рекомендаций с ориентацией на пользователя. Этот алгоритм фокусируется на извлечении более глубоких покупательских намерений из поведения пользователей путем анализа данных, таких как история покупок пользователей и привычки просмотра, интеллектуально подбирая продукты, которые могут заинтересовать пользователя, тем самым достигая более персонализированного опыта покупок.
Алгоритм COSMO отличается от хорошо известного алгоритма A9. Алгоритм A9 определяет внешний вид и позицию продуктов в результатах поиска покупателей на основе факторов релевантности и производительности, таких как рейтинг продаж, цена, конверсионная ставка, процент переходов, отзывы и удовлетворенность покупателя. Основа алгоритма COSMO, с другой стороны, заключается в отображении пользователей и продуктов в общее векторное пространство. Путем вычисления сходства между векторами пользователей и векторами продуктов он предсказывает продукты, которые могут заинтересовать пользователей, и определяет приоритет рекомендаций соответственно.
Введение нового алгоритма означает, что A9 станет прошлым?
На самом деле это не так. Как "домовладелец" платформы Amazon, алгоритм A9, на который Amazon гордится, обязательно будет продолжать существовать. A9, как ядро поисковой системы SEO Amazon, по-прежнему будет играть важную роль в будущем механизме поиска.
Введение COSMO является скорее дополнением и улучшением алгоритма A9, особенно в плане понимания намерений пользователей и повышения точности системы поиска и рекомендаций. COSMO улучшает опыт покупателя и эффективность поиска через более точную идентификацию намерений пользователей и персонализированные рекомендации. Поэтому алгоритм A9 не станет историей, а будет продолжать развиваться, чтобы адаптироваться к новым тенденциям в области электронной коммерции.
3. Какие изменения принес алгоритм COSMO на внутренний сайт Amazon?
В документе об алгоритме COSMO говорится, что COSMO не только расширяет граф знаний до 18 основных категорий Amazon, но и успешно внедрен в различные приложения поиска Amazon, включая релевантность поиска, рекомендации на основе диалогов с пользователями и навигацию поиска. Он также указывает на значительные достижения.
Некоторые опытные продавцы на Amazon также почувствовали колебания нового алгоритма. Некоторые продавцы заметили, что рейтинги некоторых только что введенных нишевых продуктов стабильно растут, в то время как некоторые основные продукты, которые когда-то доминировали в верхней части рейтингов, кажется, потеряли свою конкурентоспособность. Продажи и рейтинги больше не удерживают свои высокие позиции, и даже ценовые акции не так эффективны, как раньше.
Это указывает на то, что из-за введения нового алгоритма результаты, которые получают покупатели от поиска по ключевым словам, скорее всего, больше не будут однородными бестселлерами. На вершине базы A9 происходит дополнительный расчет потенциального намерения покупателя, что позволяет удовлетворить более глубокие потребности покупателей и обеспечить более точные поиски продуктов, удовлетворяющих эти потребности.
Возьмем в качестве примера обувь для беременных. Традиционный алгоритм A9 может рекомендовать покупателям только обычную "обувь для беременных" на основе релевантности и производительности, не учитывая специальные потребности беременных женщин в антискользящих свойствах.
Однако алгоритм COSMO, основанный на огромном "общем человеческом здравом смысле", хранящемся в крупной модели языка искусственного интеллекта и спрашивающем "причины покупок пользователей или совместных покупок", анализирует "важность антискользящих и других функций для беременных женщин", тем самым рекомендуя продукты, такие как антискользящая обувь, которая лучше соответствует реальным потребностям беременных женщин.
Этот механизм рекомендаций, основанный на крупной модели языка искусственного интеллекта, помогает не только увеличить удовлетворенность пользователей и улучшить опыт покупок, но и способствует росту продаж. Рекомендательный движок приносит более 35% дохода платформе электронной коммерции Amazon.
Алгоритм COSMO также улучшает навигацию поиска, добавляя многораундовую навигацию, чтобы помочь пользователям точно выразить и удовлетворить свои намерения по покупке. Например, при поиске продуктов для "кемпинга" алгоритм уточняет рекомендации на основе последовательных выборов пользователя, представляя варианты, такие как "воздушные матрасы", "палатки", "одеяла", "фонари" и другие продукты для кемпинга. Если покупатель выбирает "воздушный подушок", то дальше уточняется до "кемпинговый воздушный подушка", что значительно повышает точность и пользовательский опыт поиска.
4. Как продавцам следует корректировать свое операционное направление с запуском алгоритма COSMO?
Эти изменения указывают на то, что фокус деятельности продавцов теперь не должен быть только на "индексации ключевых слов", а скорее на осуществлении большего количества оптимизаций вокруг самого продукта, улучшая такие аспекты, как внешний вид, функциональность, цвет и т. д., чтобы создать дифференциацию продукта. Продавцам следует диверсифицировать и всесторонне улучшить точность своих объявлений, совершенствуя все детали внутри ссылки, чтобы обеспечить более точные рекомендации, основанные на искусственном интеллекте.
- Чего именно хотят пользователи?
Если раньше преимущество для продавцов заключалось в росте масштабов и силы, то сейчас речь идет о том, чтобы быть более умными и изысканными. Получение более глубокого понимания профиля и предпочтений пользователя является ключевым для достижения более высокой экспозиции.
- Уточните атрибуты, теги и ключевые слова продукта
Продавцам необходимо пересмотреть способ организации своих объявлений о продуктах, чтобы ближе соответствовать намерениям покупателей и характеристикам продукта. В то же время им следует глубже понимать свою клиентскую базу, уловить покупательские привычки и предпочтения целевой аудитории, создать более детальные профили аудитории и обогатить теги в своих объявлениях более тщательно категоризированными атрибутами.
Чем более детальная категоризация продукта, тем вероятнее его рекомендация. Например, с легкой пищей ее можно разделить на: легкая пища для женщин, послеродовая легкая пища, подходящая для лета, удобная для выноса на работу, подходящая для похудения живота, специальная для ужина и т. д.
- Инновации и дифференциация для избежания продуктовой однородности
В отношении продуктов сосредотачивайтесь на более узкой специализации, чтобы избежать однородной конкуренции и изменить подход к ценовым войнам, разрабатывая больше продуктов, отвечающих индивидуальным потребностям покупателей.
- Гибко корректируйте маркетинговые стратегии
Основываясь на изменениях на рынке и обновлениях алгоритма, оперативно корректируйте маркетинговые стратегии, включая ценообразование, акции и рекламу, чтобы сохранить конкурентоспособность.
