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亞馬遜AI算法進化下的搜索規(guī)則巨變,賣家策略應(yīng)對指南2025版

2025-01-12 1:26:35
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今年以來,亞馬遜的新AI算法COSMO和Rufus成為了賣家們關(guān)注的焦點。這兩種算法正在引領(lǐng)亞馬遜的算法變革,重塑整個平臺的流量分發(fā)機制。

此前,亞馬遜的標(biāo)品和非標(biāo)品的流量隨著新算法的加入正在發(fā)生微妙的變化。通過觀察,我們發(fā)現(xiàn):

亞馬遜AI算法進化下的搜索規(guī)則巨變,賣家策略應(yīng)對指南2025版

1. 部分標(biāo)品類賣家產(chǎn)品流量出現(xiàn)了嚴(yán)重的下滑,幅度甚至高達30%。

2. 部分半標(biāo)品與非標(biāo)品賣家的流量卻有所增加,出單更容易,同時爆單的概率也在增大。

隨著新AI算法在平臺的全面普及,大量賣家受到了影響,因為許多產(chǎn)品的搜索排名變得很不穩(wěn)定。從賣家的反饋來看,老產(chǎn)品的銷量和流量急劇下滑的情況相當(dāng)嚴(yán)重。除了會員日銷量有所好轉(zhuǎn)之外,其他時間的流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及往年。賣家感嘆“銷量陷入冰點”。

針對這一情況,賣家們猜測原因有兩方面:一是其他電商平臺紛紛推出活動爭搶流量;二是亞馬遜新引入的算法調(diào)整了流量分配機制。那么,這些原有流量是如何被分流的呢?這主要與新算法的工作原理有關(guān)。

一、改變亞馬遜搜索算法的COSMO:

據(jù)亞馬遜官方介紹,COSMO算法是一種旨在提高搜索結(jié)果準(zhǔn)確性的技術(shù),它利用大型語言模型(LLM)分析用戶的購買行為,構(gòu)建了覆蓋亞馬遜18個主要類別的電商知識圖譜。

與傳統(tǒng)僅依賴于關(guān)鍵字匹配和產(chǎn)品屬性的傳統(tǒng)搜索算法A9相比,COSMO更注重用戶的實際需求和行為,擁有更精準(zhǔn)的用戶畫像理解、更智能的推薦算法以及覆蓋全品類的高質(zhì)量知識圖譜。COSMO算法的工作流程主要包括以下幾個方面:

1. 情境感知:為買家提供更準(zhǔn)確的結(jié)果,考慮買家歷史記錄、位置和熱點趨勢等因素。

2. 語義理解:當(dāng)買家輸入關(guān)鍵詞查詢時,COSMO會解釋單詞背后的意圖,并根據(jù)上下文區(qū)分同一關(guān)鍵詞的不同含義。

3. 知識圖譜集成:利用電商行業(yè)的知識圖譜來映射不同屬性之間的關(guān)系,增強對買家搜索結(jié)果的理解。

4. 持續(xù)學(xué)習(xí):從買家互動中不斷完善對常識知識的理解,確保推薦結(jié)果越來越準(zhǔn)確。

由于COSMO算法的運用,將會形成以下格局變化:

1. 流量打散:頭部賣家的流量優(yōu)勢被削弱,因為系統(tǒng)會根據(jù)用戶需求進行預(yù)判并推送相符合的產(chǎn)品。

2. COSMO占比重的品類會優(yōu)先運用該算法,這對賣家文案的撰寫以及產(chǎn)品的了解提出了更高的要求。

3. 互補產(chǎn)品的曝光流量會增加。

未來,如果COSMO經(jīng)過驗證得到更好的結(jié)果,不排除A9退出亞馬遜舞臺的可能。

二、Rufus:全新的生成式人工智能搜索導(dǎo)航

Rufus是一種由人工智能驅(qū)動的生成式聊天助手,旨在增強用戶的購買體驗。其具有以下功能:

1. 了解產(chǎn)品細(xì)節(jié)并借鑒其他買家的評價。

2. 根據(jù)用戶需求推薦相關(guān)產(chǎn)品。

3. 進行產(chǎn)品比較。

4. 獲取最新的產(chǎn)品更新信息。

Rufus的出現(xiàn)給買家?guī)砹烁觿討B(tài)、交互式的購物體驗,與傳統(tǒng)的基于A9算法的搜索模型有很大不同。它為買家提供了一個私人的購物助理式的服務(wù),讓買家的購物過程更加便捷、直觀和個性化。早期的測試結(jié)果反映,Rufus還可以回答購物以外的問題,這從側(cè)面也證明了其信息傳達的及時性。這對于賣家來說也是一個運營上的新關(guān)注點,結(jié)合熱點進行運營可能是一個有效的策略?!拘码娚虝r代的購物體驗升級】

亞馬遜購物助手Rufus亮點解讀

近日,亞馬遜推出了一項新的購物助手功能——Rufus,為買家?guī)砹巳碌馁徫矬w驗。

一、便捷的歷史與當(dāng)前訂單查詢

買家通過Rufus可以輕松訪問歷史訂單和當(dāng)前訂單,方便快捷地做出購買決策。無論是回顧之前的訂單還是了解產(chǎn)品的物流跟蹤信息,Rufus都能快速提供幫助。只需簡單操作,買家即可提出如“我的訂單在哪里?”之類的問題,了解產(chǎn)品預(yù)計送達時間。Rufus還允許買家快速查看歷史訂單,為再次下單提供參考。

二、個性化購物建議的升級

與傳統(tǒng)依賴關(guān)鍵詞搜索的算法不同,Rufus作為生成式人工智能,更能理解買家的上下文和意圖,從而提供個性化的建議。這使得購物過程更加高效,買家可以獲得更貼心的服務(wù)。

三、價格趨勢信息透明化

值得一提的是,Rufus最近新增了一項功能,讓買家在產(chǎn)品頁面上就能直接看到價格趨勢信息。這一功能為買家提供了更多的參考依據(jù),特別是在考慮購買低價商品時。雖然目前該功能僅限于少數(shù)美國買家的測試階段,但其帶來的信息透明化無疑將極大提升買家的購物體驗。

四、操作路徑與價格歷史詳覽

要使用Rufus的 price history 功能,用戶只需導(dǎo)航至產(chǎn)品頁面,點擊Rufus并輸入相關(guān)關(guān)鍵詞。Rufus將根據(jù)該商品的價格變化生成一份詳細(xì)的趨勢圖。例如,某款產(chǎn)品在促銷期間的折線圖清晰展示了過去30天內(nèi)的價格變動情況,讓用戶一目了然地看到產(chǎn)品的最低價格以及價格波動情況。這有助于買家在購買時做出更明智的決策。

五、賣家如何應(yīng)對新算法COSMO

隨著COSMO和Rufus的融入,亞馬遜的搜索生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生了根本變化。對于賣家而言,如何適應(yīng)新算法成為關(guān)鍵。

1. 用戶行為的洞察:COSMO算法的核心在于對用戶行為的分析。賣家需要從用戶的角度出發(fā),理解他們的需求和偏好,將產(chǎn)品和運營緊密結(jié)合,共同圍繞用戶需求進行優(yōu)化。

2. 用戶需求的運營體現(xiàn):賣家在運營中需要深度融入對用戶需求的理解,不僅要求運營人員和產(chǎn)品開發(fā)團隊共同理解用戶群體,還要求對用戶搜索詞和行為進行更細(xì)致的分析,以更好地迎合COSMO算法。

3. 把握用戶意圖并構(gòu)建知識圖譜:利用AI技術(shù)對用戶知識圖譜進行深入分析,從詞性標(biāo)注到數(shù)據(jù)集合,形成一個全面的產(chǎn)品屬性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。這樣,當(dāng)COSMO算法面對搜索詞時,能夠迅速映射到相關(guān)產(chǎn)品屬性上,實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。這種知識圖譜的構(gòu)建使得產(chǎn)品更容易被COSMO算法識別和收錄,從而在多個推薦流量領(lǐng)域獲得優(yōu)先展示的機會。

六、新時代的SEO運營策略調(diào)整

隨著AI算法的加入,SEO的重點已從關(guān)鍵詞的優(yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)閷Α坝脩粢鈭D”的更深層次理解。賣家需要從以下幾個維度調(diào)整運營策略:

1. 用戶行為洞察:關(guān)注用戶的行為和需求變化,以用戶為中心進行產(chǎn)品和運營的優(yōu)化。

2. 用戶需求運營體現(xiàn):深度融入用戶需求的理解,進行以用戶需求為導(dǎo)向的產(chǎn)品開發(fā)和運營推廣。

3. 知識圖譜構(gòu)建:利用AI技術(shù)對用戶知識圖譜進行深入分析,形成產(chǎn)品屬性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配和推薦。

七、關(guān)于本文的說明

(來源:董海溫個人觀點)本文經(jīng)原作者授權(quán)轉(zhuǎn)載,不代表其他平臺的立場。歡迎讀者分享交流觀點和經(jīng)驗!

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