التغييرات والتحديثات على خوارزميات Amazon مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بكل بائع Amazon، حيث يمكن أن تغير هذه التغييرات كيفية عرض المنتجات، وتؤثر على تصنيفات البحث، وبالنهاية تؤثر على نتائج المبيعات. لقد لفت الإعلان الأخير عن خوارزمية COSMO الجديدة انتباه بائعي Amazon.
تشير تنفيذ الخوارزمية الجديدة إلى أن آلية توزيع حركة المرور في Amazon قد تشهد تعديلا كبيرًا. هل ستستمر مزايا تصنيف المنتجات الحالية للبائعين في الوجود، وكيف سيتغير منطق تصنيف البحث الأصلي؟ هل الخوارزمية الجديدة تمثل تغييرًا مفاجئًا للخوارزمية الأصلية A9 أم تطورًا لها، وكيف يجب على بائعي Amazon التفكير في اتجاه عملهم المستقبلي؟
ما هو خوارزمية Amazon COSMO؟
خوارزمية COSMO (Customer-Oriented Search & Match Optimization) لشركة Amazon هي خوارزمية ذكاء اصطناعي جديدة تم تطويرها استنادًا إلى نماذج لغوية كبيرة (LLMs). يكمن جوهرها في تحليل بيانات سلوك المستخدمين لاكتشاف نوايا التسوق المحتملة للمستخدمين وبناء رسم بياني معرفي موجه نحو العملاء.
بالمقارنة مع خوارزمية A9 المستخدمة سابقًا، تولي خوارزمية COSMO أكبر اهتمام بالاحتياجات الفردية للمستخدمين وتجربة الشراء. بينما كانت خوارزمية A9 تحدد بشكل رئيسي ترتيب نتائج البحث استنادًا إلى تطابق الكلمات الرئيسية، والمبيعات، والتقييمات، تستخدم خوارزمية COSMO التكنولوجيا الكبيرة للبيانات والذكاء الاصطناعي للتعمق في المعرفة السليمة المخفية وراء سلوك المستخدم، بناء رسم معرفة صناعي شامل ودقيق.
تقوم خوارزمية COSMO، من خلال تقليد الدماغ البشري، بفهم أفضل لما يبحث عنه المستخدمون أثناء البحث. إنها تتجاوز الكلمات الرئيسية التي يدخلها المستخدم وتخمن ما قد يرغب المستخدم في شرائه، مما يوفر توصيات منتجات أكثر تخصيصًا.
هل ستصبح خوارزمية A9 لشركة Amazon شيئًا من الماضي؟
استنادًا إلى المعلومات التي تم الإفصاح عنها حول الخوارزمية الجديدة، تشير خوارزمية COSMO إلى خوارزمية تعلم آلي تحسن تصنيفات البحث عن المنتجات وأنظمة التوصيات بنهج موجه نحو المستخدم. تركز هذه الخوارزمية على استخراج نوايا التسوق الأعمق من سلوك المستخدم من خلال تحليل البيانات مثل تاريخ التسوق للمستخدمين وعادات التصفح، ودفع المنتجات بذكاء قد يهتم بها المستخدم، مما يحقق تجربة تسوق أكثر تخصيصًا.
تختلف خوارزمية COSMO إلى حد ما عن الخوارزمية المعروفة A9. تحدد خوارزمية A9 ظهور وموقع المنتجات في نتائج بحث المشترين استنادًا إلى عوامل الصلة والأداء مثل تصنيف المبيعات، السعر، معدل التحويل، معدل النقر، التقييمات، ورضا المشترين. أما جوهر خوارزمية COSMO، فهو حول رسم مستخدمين ومنتجات في مساحة ناقلة مشتركة. من خلال حساب التشابه بين نواقل المستخدم ونواقل المنتجات، يتنبأ بالمنتجات التي قد يهتم بها المستخدمون ويحدد أولوية التوصيات وفقًا لذلك.
هل يعني إدخال الخوارزمية الجديدة أن A9 سيصبح شيئًا من الماضي؟
في الواقع، هذا ليس الحال. كونه "حارس منزل" منصة Amazon، فإن خوارزمية A9، التي تفتخر Amazon بها، مرشحة للاستمرار في الوجود. ستظل A9، كنواة محرك البحث الخاص بـ Amazon، تلعب دورًا هامًا في آلية البحث المستقبلية.
إن إدخال COSMO هو بمثابة تكملة وترقية لخوارزمية A9، خاصة فيما يتعلق بفهم نية المستخدم وتعزيز دقة نظام البحث والتوصيات. تعزز COSMO تجربة المستخدمين وكفاءة البحث من خلال تحديد نية المستخدم بشكل أكثر دقة وتوصيات شخصية. لذلك، لن تصبح خوارزمية A9 من الماضي ولكنها ستستمر في التطور لتتكيف مع الاتجاهات الجديدة في مجال التجارة الإلكترونية.
ما هي التغييرات التي أحدثتها خوارزمية COSMO على موقع Amazon الداخلي؟
يذكر ورق عمل خوارزمية COSMO أن COSMO لا يمتد فقط إلى رسم المعرفة في 18 من الفئات الرئيسية لـ Amazon ولكن أيضًا أن COSMO تم نشره بنجاح في تطبيقات البحث المختلفة في Amazon، بما في ذلك الصلة بالبحث، والتوصيات استنادًا إلى حوارات المستخدم، والتنقل في البحث. كما يشير إلى تحقيق تقدم كبير.
شعر بعض بائعي Amazon القدامى أيضًا بتقلبات الخوارزمية الجديدة. لاحظ بعض البائعين أن تصنيفات بعض المنتجات الجديدة النيش تتصاعد بثبات، بينما يبدو أن بعض المنتجات الرئيسية التي كانت تهيمن على قمة التصنيفات قد فقدت حافتها التنافسية. لم تعد المبيعات والتصنيفات تحتفظ بمواقعها العالية، وحتى الترقيات السعرية لم تعد فعالة كما كانت في السابق.
هذا يشير إلى أنه نتيجة لإدخال الخوارزمية الجديدة، من المحتمل أن تكون النتائج التي يحصل عليها المشترون من عمليات البحث بالكلمات الرئيسية لم تعد تلك المنتجات الأكثر مبيعًا بشكل موحد. بدلاً من ذلك، فوق قاعدة A9، هناك حساب إضافي لنية المشتري، مما يسمح بتلبية احتياجات المشتري العميقة وتمكين عمليات بحث أكثر دقة عن المنتجات التي تلبي تلك الاحتياجات.
خذي الأحذية الحوامل كمثال. قد توصي الخوارزمية التقليدية A9 فقط بـ "أحذية الحوامل" العادية للمشترين بناءً على الصلة والأداء، دون النظر في الاحتياجات الخاصة للنساء الحوامل لميزات منع الانزلاق.
ومع ذلك، تحليل خوارزمية COSMO، استنادًا إلى "الحس الشائع البشري" الواسع المخزن في نموذج اللغة الاصطناعي الكبير والاستفسار عن "أسباب شراء المستخدمين أو المشتريات المشتركة"، يحلل "أهمية ميزات مثل منع الانزلاق وغيرها للنساء الحوامل"، مما يوصي بمنتجات مثل الأحذية المانعة للانزلاق التي تلبي بشكل أفضل الاحتياجات الفعلية للنساء الحوامل.
هذا يشير إلى أنه نتيجة لإدخال خوارزمية جديدة، من المحتمل أن تكون النتائج التي يحصل عليها المشترون من عمليات البحث بالكلمات الرئيسية لم تعد تلك المنتجات الأكثر مبيعًا بشكل موحد. بدلاً من ذلك، فوق قاعدة A9، هناك حساب إضافي لنية المشتري، مما يسمح بتلبية احتياجات المشتري العميقة وتمكين عمليات بحث أكثر دقة عن المنتجات التي تلبي تلك الاحتياجات.
تحسين خوارزمية COSMO أيضًا للتنقل في البحث عن طريق إضافة تنقل متعدد الجولات لمساعدة المستخدمين على التعبير بدقة وتلبية نوايا شرائهم. على سبيل المثال، عند البحث عن منتجات "التخييم"، ستقوم الخوارزمية بتحسين التوصيات استنادًا إلى اختيارات المستخدم المستمرة، مقدمة خيارات مثل "الوسائد الهوائية"، "الخيام"، "البطانيات"، "الفانوس"، وغيرها من منتجات التخييم. إذا اختار المشتري "الوسادة الهوائية"، فإنه يحسن إلى "الوسادة الهوائية للتخييم"، مما يعزز بشكل كبير الدقة وتجربة المستخدم للبحث.
كيف يجب على البائعين ضبط اتجاه عملياتهم مع إطلاق خوارزمية COSMO؟
هذه التغييرات تقترح أن تركز عمليات البائعين لم تعد فقط على "فهرسة الكلمات الرئيسية"، ولكن بدلاً من ذلك على إجراء مزيد من التحسينات حول المنتج نفسه، وتحسين جوانب مثل المظهر، والوظائف، واللون، وما إلى ذلك، لخلق تمييز في المنتج. يجب على البائعين تنويع وتعزيز تحسيناتهم بشكل شامل حول القوائم الخاصة بهم، وتحسين جميع التفاصيل داخل الرابط لتمكين توصيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي أكثر دقة.
- ماذا يريد المستخدمون بالضبط؟
إذا كانت السابقة كانت ميزة للبائعين هي النمو في الحجم والقوة، الآن يتعلق الأمر بكونها أكثر ذكاءً وتنقية. الحصول على فهم أعمق لملف المستخدم وتفضيلاته أمر أساسي لتحقيق تعرض أعلى.
- صقل السمات والعلامات والكلمات الرئيسية للمنتج
يجب على البائعين إعادة التفكير في كيفية تنظيم قوائم منتجاتهم لتتماشى أكثر مع نوايا الشراء للمشترين وخصائص المنتج. في الوقت نفسه، يجب عليهم الحصول على فهم أعمق لقاعدة العملاء الخاصة بهم، والتمسك بعادات التسوق وتفضيلات المستهلكين المستهدفين، وبناء ملفات جمهور أكثر تفصيلًا، وإثراء العلامات في قوائمهم بسمات تصنيفية أكثر تفصيلًا.
كلما كان تصنيف المنتج أكثر تفصيلًا، كان من المرجح أن يتم توصيته. على سبيل المثال، مع الأطعمة الخفيفة، يمكن تقسيمها إلى: الأطعمة الخفيفة للنساء، الأطعمة الخفيفة بعد الولادة، مناسبة للصيف، مناسبة للعمل، مناسبة لتنحيف البطن، خاصة بالعشاء، وما إلى ذلك.
- الابتكار والتمييز لتجنب التجانس في المنتجات
من حيث المنتجات، التركيز على العروض الأكثر تخصصًا لتجنب التنافس التجانسي وتغيير عقلية حروب الأسعار من خلال تطوير المزيد من المنتجات التي تلبي احتياجات المشتري الفردية.
- ضبط استراتيجيات التسويق بمرونة
استنادًا إلى التغييرات السوقية وتحديثات الخوارزميات، ضبط استراتيجيات التسويق بسرعة، بما في ذلك التسعير والعروض الترويجية، والإعلانات، للحفاظ على التنافسية.
