Các thay đổi và cập nhật vào các thuật toán của Amazon liên quan mật thiết đến mỗi người bán trên Amazon, vì những thay đổi này có thể thay đổi cách sản phẩm được hiển thị, ảnh hưởng đến xếp hạng tìm kiếm, và cuối cùng ảnh hưởng đến kết quả bán hàng. Thông báo gần đây về thuật toán mới COSMO của Amazon đã thu hút sự chú ý của các người bán trên Amazon.
Việc triển khai thuật toán mới cho thấy cơ chế phân phối lưu lượng của Amazon có thể trải qua một điều chỉnh đáng kể. Liệu ưu điểm xếp hạng sản phẩm hiện tại của người bán có tiếp tục tồn tại, và cách logic xếp hạng tìm kiếm bẩm sinh sẽ thay đổi như thế nào? Thuật toán mới có phải là một thay đổi đột phá so với thuật toán A9 ban đầu hay là một bước tiến, và người bán trên Amazon nên nghĩ về hướng đi vận hành tương lai của họ như thế nào?
1. Thuật toán Amazon COSMO là gì?
Thuật toán COSMO của Amazon (Customer-Oriented Search & Match Optimization) là một thuật toán trí tuệ nhân tạo mới được phát triển dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Lõi của nó nằm ở việc phân tích dữ liệu hành vi người dùng để khám phá ý định mua sắm tiềm ẩn của người dùng và xây dựng một biểu đồ kiến thức tập trung vào khách hàng.
So với thuật toán A9 được sử dụng trước đó, thuật toán COSMO đặt nhiều sự chú trọng vào nhu cầu cá nhân của người dùng và trải nghiệm mua sắm. Trong khi thuật toán A9 chủ yếu xác định xếp hạng kết quả tìm kiếm dựa trên việc khớp từ khóa, doanh số bán hàng và đánh giá, thuật toán COSMO sử dụng dữ liệu lớn và công nghệ trí tuệ nhân tạo để đào sâu vào kiến thức thông thường ẩn sau hành vi người dùng, xây dựng một biểu đồ kiến thức ngành rộng và chính xác.
Thuật toán COSMO, bằng cách mô phỏng não người, hiểu rõ hơn những gì người dùng đang tìm kiếm trong quá trình tìm kiếm. Nó nhìn xa hơn các từ khóa mà người dùng nhập vào và đoán những gì người dùng có thể muốn mua, từ đó cung cấp các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa hơn.
2. Thuật toán A9 của Amazon có thể trở thành quá khứ không?
Dựa trên thông tin về thuật toán mới mà đã được công bố, thuật toán COSMO đề cập đến một thuật toán học máy tối ưu hóa xếp hạng tìm kiếm sản phẩm và hệ thống gợi ý với một cách tiếp cận tập trung vào người dùng. Thuật toán này tập trung vào khai thác ý định mua sắm sâu hơn từ hành vi người dùng bằng cách phân tích dữ liệu như lịch sử mua sắm và thói quen duyệt web của người dùng, thông minh đẩy các sản phẩm mà người dùng có thể quan tâm, từ đó đạt được một trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa hơn.
Thuật toán COSMO có một số điểm khác biệt so với thuật toán A9 nổi tiếng. Thuật toán A9 xác định vị trí và vị trí của các sản phẩm trong kết quả tìm kiếm của người mua dựa trên các yếu tố liên quan và hiệu suất như xếp hạng doanh số bán hàng, giá cả, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ nhấp chuột, đánh giá và sự hài lòng của người mua. Lõi của thuật toán COSMO, ngược lại, là về ánh xạ người dùng và sản phẩm vào không gian vector chung. Bằng cách tính toán sự tương đồng giữa vector người dùng và vector sản phẩm, nó dự đoán các sản phẩm mà người dùng có thể quan tâm và xác định ưu tiên của các gợi ý tương ứng.
Việc giới thiệu thuật toán mới có nghĩa là A9 sẽ trở thành quá khứ không?
Thực ra, điều đó không phải là sự thật. Là "người giữ nhà" của nền tảng Amazon, thuật toán A9, mà Amazon tự hào, chắc chắn sẽ tiếp tục tồn tại. A9, là lõi của công cụ tìm kiếm SEO của Amazon, vẫn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong cơ chế tìm kiếm trong tương lai.
Việc giới thiệu COSMO hơn là một bổ sung và nâng cấp cho thuật toán A9, đặc biệt là trong việc hiểu ý định của người dùng và tăng cường độ chính xác của hệ thống tìm kiếm và gợi ý. COSMO cải thiện trải nghiệm người dùng mua hàng và hiệu quả tìm kiếm thông qua việc xác định chính xác hơn ý định của người dùng và gợi ý cá nhân hóa. Do đó, thuật toán A9 sẽ không trở thành quá khứ mà sẽ tiếp tục phát triển để thích nghi với các xu hướng mới trong lĩnh vực thương mại điện tử.
3. COSMO algorithm đã mang lại những thay đổi gì cho trang web nội bộ của Amazon?
Bài báo về thuật toán COSMO nhấn mạnh rằng COSMO không chỉ mở rộng biểu đồ kiến thức đến 18 trong số các danh mục chính của Amazon mà còn rằng COSMO đã được triển khai thành công trong các ứng dụng tìm kiếm Amazon khác nhau, bao gồm sự liên quan tìm kiếm, gợi ý dựa trên cuộc trò chuyện của người dùng và điều hướng tìm kiếm. Nó cũng cho thấy đã đạt được tiến triển đáng kể.
Một số người bán Amazon có kinh nghiệm cũng đã cảm nhận được sự biến động của thuật toán mới. Một số người bán nhận thấy rằng xếp hạng của một số sản phẩm chuyên ngành mới giới thiệu đang tăng ổn định, trong khi một số sản phẩm chính thống mà trước đây chiếm ưu thế đứng đầu bảng xếp hạng dường như đã mất lợi thế cạnh tranh của mình. Doanh số và xếp hạng không còn giữ vị trí cao của họ, và thậm chí các chương trình khuyến mãi giá cả cũng không hiệu quả như trước đây.
Điều này cho thấy rằng do việc giới thiệu thuật toán mới, kết quả mà người mua nhận được từ các tìm kiếm theo từ khóa có thể không còn là những sản phẩm bán chạy đều đặn. Thay vào đó, trên cơ sở của A9, có một phép tính bổ sung về ý định tiềm năng của người mua, cho phép đáp ứng sâu hơn các nhu cầu của người mua và tạo điều kiện cho việc tìm kiếm chính xác hơn cho các sản phẩm thỏa mãn những nhu cầu đó.
Lấy giày bầu làm ví dụ. Thuật toán truyền thống A9 có thể chỉ đề xuất các "giày bầu" thông thường cho người mua dựa trên sự liên quan và hiệu suất, mà không xem xét các nhu cầu đặc biệt của phụ nữ mang thai về tính năng chống trượt.
Tuy nhiên, thuật toán COSMO, dựa trên "sự hiểu biết chung của con người" lưu trữ trong mô hình ngôn ngữ lớn AI và việc hỏi về "lý do mua hàng hoặc mua hàng cùng nhau của người dùng," phân tích "tính quan trọng của tính năng chống trượt và các chức năng khác cho phụ nữ mang thai," do đó đề xuất các sản phẩm như giày chống trượt mà đáp ứng tốt hơn nhu cầu thực tế của phụ nữ mang thai.
Cơ chế gợi ý này dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn AI không chỉ giúp tăng sự hài lòng của người dùng và cải thiện trải nghiệm mua sắm mà còn có thể thúc đẩy tăng trưởng doanh số. Hệ thống gợi ý đóng góp hơn 35% vào doanh thu của nền tảng thương mại điện tử Amazon.
Thuật toán COSMO cũng cải thiện điều hướng tìm kiếm bằng cách thêm điều hướng đa vòng để giúp người dùng diễn đạt và đáp ứng chính xác ý định mua hàng của họ. Ví dụ, khi tìm kiếm các sản phẩm "cắm trại", thuật toán sẽ tinh chỉnh các gợi ý dựa trên sự lựa chọn liên tục của người dùng, hiển thị các lựa chọn như "đệm hơi," "lều," "chăn," "đèn lồng," và các sản phẩm cắm trại khác. Nếu một người mua chọn "đệm hơi," nó sẽ tinh chỉnh thêm thành "đệm hơi cắm trại," tăng đáng kể độ chính xác và trải nghiệm của người dùng trong tìm kiếm.
4. Người bán nên điều chỉnh hướng hoạt động của họ với việc ra mắt thuật toán COSMO như thế nào?
Những thay đổi này cho thấy rằng trọng tâm của hoạt động của người bán không còn chỉ là "chỉ mục từ khóa," mà là về việc tối ưu hóa hơn xung quanh sản phẩm chính, cải thiện các khía cạnh như ngoại hình, chức năng, màu sắc, v.v., để tạo ra sự khác biệt về sản phẩm. Người bán nên đa dạng hóa và tăng cường toàn diện độ chính xác của danh sách của họ, hoàn thiện tất cả các chi tiết trong liên kết để cho phép các gợi ý dựa trên AI chính xác hơn.
- Người dùng thực sự muốn gì?
Nếu trước đây ưu điểm của người bán là phát triển về quy mô và sức mạnh, bây giờ đó là về việc thông minh và tinh tế hơn. Hiểu sâu hơn về hồ sơ và sở thích của người dùng là rất quan trọng để đạt được sự tiếp cận cao hơn.
- Tinh chỉnh các thuộc tính, thẻ và từ khóa của sản phẩm
Người bán cần suy nghĩ lại cách họ tổ chức các danh sách sản phẩm của mình để phù hợp hơn với ý định mua hàng và đặc điểm của sản phẩm của người mua. Đồng thời, họ cần hiểu sâu hơn về đối tượng khách hàng của mình, nắm bắt thói quen mua sắm và sở thích của người tiêu dùng mục tiêu, xây dựng các hồ sơ đối tượng chi tiết hơn, và làm phong phú thẻ trong danh sách của họ với các thuộc tính được phân loại một cách tỉ mỉ hơn.
Đối với các sản phẩm được phân loại chi tiết hơn, khả năng được gợi ý cũng cao hơn. Ví dụ, với thực phẩm nhẹ, nó có thể được phân chia thành: thực phẩm nhẹ cho phụ nữ, thực phẩm nhẹ sau sinh, phù hợp cho mùa hè, tiện lợi cho mang đi làm, phù hợp cho giảm bụng, dành riêng cho bữa tối, v.v.
- Đổi mới và phân biệt để tránh sự đồng nhất sản phẩm
Về mặt sản phẩm, tập trung vào các sản phẩm chuyên ngành hơn để tránh cạnh tranh đồng nhất và thay đổi quan điểm về cuộc chiến giá cả bằng cách phát triển thêm các sản phẩm đáp ứng nhu cầu cá nhân của người mua.
- Điều chỉnh linh hoạt chiến lược tiếp thị
Dựa trên sự thay đổi của thị trường và cập nhật thuật toán, điều chỉnh linh hoạt chiến lược tiếp thị, bao gồm giá cả, khuyến mãi và quảng cáo, để duy trì tính cạnh tranh.
