想必大家早有耳闻关于 COSMO的算法的各种新闻，亚马逊也在内测，而神通广大的中国卖家早已在各个群里看到类似这样的群文件。如下图：

打开一看，全是各种专业术语，不是技术专业估计很难看懂。

（图片来源：亚马逊cosmo系统PDF）

但是，不要紧，Kris整理了PDF的内容给各位，让你更好地了解这个算法。

COSMO系统是一个复杂的人工智能系统，它主要通过以下几个步骤来提升用户的购物体验（时间有限的话，直接看举例，就更容易理解了）：

1. 收集用户行为数据：COSMO首先收集大量的用户行为数据，这些数据包括用户在亚马逊上的搜索记录、购买历史和商品之间的关联购买行为。这些信息帮助系统理解用户在购物时的行为模式。

举例：

• 假设一位用户在亚马逊上搜索并购买了防晒霜和太阳镜。COSMO系统会捕捉到这一行为，分析出用户可能是为了即将到来的海滩度假做准备，那么他还可能会购买更多度假或者沙滩用品。
  

2. 生成常识知识：利用大型语言模型（如GPT-3或OPT等），COSMO从用户行为中提取潜在的购物意图。例如，如果用户购买了登山鞋和防水外套，系统可能会推断出用户打算进行户外活动，需要防雨和保护脚部的装备。举例：

• 基于上述用户行为，COSMO可能会生成这样的常识知识：“人们购买防晒霜是为了保护皮肤免受紫外线伤害，而购买太阳镜则是为了保护眼睛和避免阳光刺眼。”
  

3. 优化知识质量：通过“指令调优”，COSMO进一步训练语言模型，使其生成的常识知识更加符合人类的购物习惯和偏好。这个过程涉及到使用人类标注者对生成的知识进行评估和筛选，确保最终得到的知识既准确又有用。举例：

• 如果COSMO生成了一条不太准确的知识，比如“人们购买防晒霜是为了在冬天保暖”，那么通过人类标注者的反馈，这条知识会被标记为不准确，并从知识库中移除或修正。

4. 构建知识图谱：COSMO将这些高质量的常识知识整合成一个大规模的知识图谱，这个图谱包含了商品、用户查询和购物意图等多个维度的信息，帮助系统更好地理解用户的需求。
举例：

• 知识图谱中可能会包含这样的关系：防晒霜（商品）- 用于（关系）- 防晒（用途），太阳镜（商品）- 用于（关系）- 保护眼睛（用途）。这样的关系帮助系统理解商品的具体用途和用户的购物意图。

5. 应用到实际服务中：COSMO系统将这些知识应用到亚马逊的多个在线服务中，比如：

    * 搜索相关性：当用户输入搜索词时，系统能够提供更加相关和个性化的搜索结果。   

 * 会话推荐：根据用户在一次会话中的浏览和购买行为，系统能够推荐用户可能感兴趣的其他商品。    * 搜索导航：系统能够根据用户的查询意图提供更加直观和便捷的导航体验，帮助用户快速找到他们想要的商品。

举例：

• 当另一位用户搜索“夏季度假必备”时，COSMO系统会根据知识图谱中的信息，推荐防晒霜、太阳镜以及其他可能相关的度假用品，如泳衣、沙滩毛巾等，从而提供更加个性化和相关的搜索结果。
  

6. 持续优化和更新：COSMO系统不断地通过用户反馈和行为数据来更新和优化知识图谱，确保系统能够适应用户行为的变化和新的购物趋势。

举例：

• 如果COSMO发现某个商品突然与很多不同的查询词关联起来，这可能意味着该商品正在成为一种新的流行趋势。系统会记录这一趋势，并在未来的推荐中考虑这一点，以便更好地服务于用户的当前和未来的需求。
  

通过这些步骤，COSMO系统不仅提高了亚马逊平台的用户体验，还为电商平台提供了一种新的、基于用户意图的个性化服务方式。
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那么我们亚马逊卖家应该如何做来适应这个COSMO算法？

根据COSMO系统的原理和功能，亚马逊的卖家其实跟之前差不多，但是需要更精细化去运营（Kris两三年前就说过了，这已经是一个不可逆的趋势）。卖家可以从以下几个方面优化产品详情页面，以提高产品的可见性和吸引力，从而提升销售业绩：

1. 关键词优化：
   • 利用COSMO系统对用户搜索行为的分析，卖家可以发现与自己产品相关的热门搜索词和趋势。在产品标题、描述和元数据中合理使用这些关键词，可以提高搜索相关性和排名。
2. 清晰的产品描述：
   • 确保产品描述清晰、详细，突出产品的主要用途和功能。例如，如果COSMO显示用户正在寻找户外活动装备，那么卖家应该在产品描述中明确指出其户外适用性和相关特性。
3. 高质量的图片和视频：
   • 使用高质量的图片和视频展示产品，确保它们能够清晰地传达产品的用途和优势。例如，如果产品是一款防晒霜，可以展示使用前后的对比照片或视频。
4. 客户评价和问题解答：
   • 鼓励满意的客户留下正面评价，并及时回应客户的问题和疑虑。COSMO系统可能会利用这些信息来生成更准确的用户意图理解，从而提高产品的推荐概率。
5. 利用用户行为数据：
   • 分析用户在产品页面上的行为，如点击率、浏览时间和购买转化率。这些数据可以帮助卖家了解哪些产品特性最吸引用户，并据此调整详情页的内容和布局。
6. 个性化推荐：
   • 根据COSMO系统的知识图谱，卖家可以提供个性化的推荐组合。例如，如果用户购买了一款特定的运动装备，卖家可以在详情页推荐与之搭配的其他运动配件。
7. 更新和维护：
   • 定期更新产品详情页，确保信息的准确性和时效性。随着季节变化、市场趋势和用户需求的变化，及时调整产品描述和推荐策略。

所以卖家要做的是，就是更好地利用COSMO系统提供的信息，提升产品的在线表现，吸引更多潜在买家，最终提高销售额和客户满意度。一句话，只要完美优化你的listing，就算亚马逊每天更新算法都不怕。
—————–总结看起来这个新算法看起来很厉害的样子，但是Kris多年的经验分析总结就一句话，讲三遍

• 亚马逊依然是A9算法主导，cosmo算法只是补充完善！
• 亚马逊依然是A9算法主导，cosmo算法只是补充完善！
• 亚马逊依然是A9算法主导，cosmo算法只是补充完善！

不要怕，不要慌！

分享给你们同事们，不要被外界的信息搞到你们都焦虑了！