今年亚马逊推出了一项全新的算法——COSMO算法。随着这一算法的引入，市场上许多博主和专家纷纷发表自己的见解。本文我将从个人的视角出发，通俗易懂地解析COSMO算法的核心原理，以及它如何影响亚马逊卖家的运营策略。同时，我将深入对比COSMO与传统A9算法的差异，并提出应对COSMO算法的最佳实践。无论你是亚马逊运营的老手，还是刚刚入驻的新卖家，理解这一算法的变革将对提升销量、优化广告效果和确保持续增长至关重要。

本文分为以下几个模块：

一. COSMO算法：亚马逊的新“智能引擎”

二. COSMO算法的13大影响：带来哪些新变化？

三.  A9算法与COSMO算法：谁主沉浮？

四.  Rufus: 亚马逊AI导购助手

五.  如何应对COSMO算法：卖家的机会和方向
 
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一. COSMO算法：亚马逊的新“智能引擎”

我们常常听到COSMO算法”这个词，但它到底是什么呢？简而言之，COSMO算法类似于亚马逊的 “智能助手”，它通过分析消费者的购物习惯、搜索历史、浏览行为和账户信息等数据，为买家提供个性化的购物推荐。它的工作原理与朋友推荐电影类似：你告诉他你喜欢的电影类型，下一次他推荐的电影就会优先符合你的兴趣。

具体来说，COSMO算法通过用户的搜索历史，浏览痕迹，购物记录，账户信息（如wish list, baby registry）等方式，来深度挖掘买家的潜在需求，为买家推送更加精准的产品，从而提高转化率和用户留存。


                                                                      （根据属性去发现用户需求）

举个例子：

假设一位孕妇在亚马逊上搜索“拖鞋”。在COSMO算法的作用下，亚马逊不仅仅根据关键词 “拖鞋” 来匹配产品，而是会基于该用户的 “孕妇” 属性，优先推荐具备防滑功能的拖鞋。即使用户未明确搜索 “防滑拖鞋”，COSMO算法依然能洞察她的实际需求——这正是COSMO的强大之处。


个人观点，Cosmo本质上是挖掘用户更深层次的需求：你要了解你的用户，你的产品。

几个常见的问题。

问题1: 孕妇搜索鞋子，如果按照先前的A9算法，和引入COSMO算法之后的新算法，出现的结果有什么不一样呢？

回复：如果按照先前的A9算法，亚马逊会根据 “鞋子” 的权重来进行产品位置排序；按照目前的新算法，既会结合A9算法的排序，同时引入了用户的潜在需求（如防滑属性），用户潜在的需求具备一定的权重来影响产品位置排序。

问题2: 孕妇搜索鞋子，会匹配防滑，请问：最终的出单词是鞋子还是防滑鞋子？

回复：搜索词是不变的，变的是呈现的结果，所以出单词还是 “鞋子”。

问题3: 如果是鞋子，那防滑的属性权重在哪里？会提升防滑鞋子的自然排名吗？

回复：“鞋子” 这个词如果出单，那么会提升 “鞋子” 这个词的权重。先抛开COSMO，A9便可以实现。

那么同样的逻辑下，亚马逊知道我们产品的是包含 “防滑” 属性，他们是如何归因排名呢？我们都知道在亚马逊体系中，出单量很重要，关键词出单之后会提升这个词的相关性和“权重”。所以基于这个原理逻辑，用户虽然搜的是鞋子，鞋子这个词也出单了，但是亚马逊知道你的鞋子具备 “防滑” 的属性，亚马逊也会提升你对于 “防滑鞋子” 这个词的权重。

（怎么让鞋子具备 “防滑” 的属性，首先我们自己可以通过文案，标题，图片，后台属性值填写做好静态关联，通过广告等动作做好动态关联）

问题4: 孕妇搜索鞋子，会匹配防滑，是先按鞋子自然排名后再去叠加防滑属性？还是直接按防滑鞋子排序？

回复：根据个人的经验，包括一些博主测试的结论，A9算法仍然是核心。所以当孕妇搜索鞋子的时候，还是侧重按照鞋子去分配产品的关键词排名。

可是目前COSMO算法下，亚马逊会挖掘用户的更深层次的需求。也就是说按照鞋子的自然排名，基于亚马逊对这个用户的基础画像判断用户的潜在需求（通过最近购买的，最近浏览的商品）再去叠加防滑属性（这个属性取决于亚马逊对于你Listing的判断下的一个分数）

二. COSMO算法的13大影响：带来哪些新变化？

随着COSMO算法的推出，我们已经开始看到一些显著的现象变化。虽然亚马逊没有明确表示这些现象完全由COSMO算法导致，但从逻辑推测，算法的变化对这些问题有一定的影响。

1）头部链接排名的波动：一些卖家的头部链接排名出现了较大幅度的下降，但传统的VC品牌和本土品牌排名有所上升。与此同时，关键词排名也经历了波动，部分卖家的自然排名被低销量的竞品所取代。

                                                                    （案例来源：知无不言社区）

2） 卖家运营方式的转变：对于一些传统的铺货型卖家而言，如果只注重盲目铺货，而忽视对用户需求的研究、产品描述的精细化和广告投放的精准性，可能会在新算法下逐渐失去竞争力。

3）精细化运营的重要性提升：在COSMO算法下，卖家需要更加注重产品的个性化和场景化描述。准确传达产品的适用场景和目标用户，能帮助系统更精准地为产品打上标签，从而提高曝光机会。

4）中小卖家的 “弯道超车” 机会：在一片运营的死局中，存在变量因素，才是潜在的机会点。由于COSMO算法更加注重产品与用户需求的契合度，中小卖家在竞争中可能会有更多的机会，特别是在与大卖家产品高度同质化的情况下。

5）标品的垄断率可能会降低：在A9算法主导下的标品市场，头部链接常常占据大部分的力量，市场上的垄断性较强。COSMO算法的引入将更多 “非标” 产品的需求考虑进去，这对于中小卖家来说是一个突破的机会。

6）垂直类目品牌的优势愈加突出：COSMO算法的引入使得亚马逊平台上垂直类目品牌的竞争优势日益显著（PS:这与大卖家垄断率下降的趋势并不冲突）。垂直类目品牌通常在产品开发、服务质量和用户体验上具有更强的专注力，能够为特定用户群体提供深度定制的产品和服务。例如，某些具备技术壁垒的品牌（如专业的电子产品品牌），具有较高用户信任度的品牌（如母婴类目品牌），以及提供个性化或定制化产品（如定制礼品、个性化家居用品）的品牌，都能更好地满足用户的个性化需求。对于高频使用的功能性产品（如耐用的家电、优质运动装备等），COSMO算法通过识别用户的长远需求，能够有效提升这些品牌的曝光率。

7） 关联流量与互补流量的重要性增加: 不同于传统的关键词匹配，COSMO更侧重于挖掘用户的潜在需求并根据相关性推荐产品。例如，最近的FBT（Frequently Bought Together）位置发生了重大变化，现可通过广告投放来获取更多关联流量。与产品相关的附加购买、配套产品和互补商品的展示机会将大大增加，这为卖家提供了更多的广告投放空间和流量增长的可能性。想要了解如何最大化利用关联流量，可以参考这个文章：
流量的王者：深度打造关联流量，全面提升产品关键词权重
https://www.wearesellers.com/question/98898

 
8）基于COSMO算法的精准推荐：从需求出发。更精准地识别用户需求，优化推荐系统。以购买iPhone16的用户为例，传统的A9算法通常会继续推荐各种型号、品牌的手机。而COSMO算法则会依据用户的购买历史推测其未来需求，推荐与其购买手机相关的配件，如手机壳、屏幕保护膜、移动电源等。再比如，当用户购买羽毛球拍时，COSMO算法也会优先推荐与羽毛球相关的配件或其他品牌的羽毛球。这种基于需求的推荐机制不仅提升了用户体验，还为卖家带来了更多的跨品类销售机会。

9）产品标签属性变得更加关键：你是什么，决定亚马逊给你推荐什么。标签的准确性决定了亚马逊为产品推荐的精准度。例如，一个手电筒可以根据多个维度进行细分：流明（亮度）、照明时长、颜色、尺寸、是否可充电、是否可以调焦等属性。如果是其它类型的产品，还可以按年龄（如婴儿、幼儿、青少年等）、性别（如男性、女性）、场景（如室内、户外）、功能（如防水、调节档位等）甚至季节（如春、夏、秋、冬）进行细分。这些详细的标签将帮助亚马逊算法更精确地识别产品，提升产品在搜索结果中的匹配度和曝光机会。

10）广告无效流量的降低？COSMO算法通过挖掘用户需求，能够减少广告中的无效流量。例如，如果某用户正在对比多个产品以决定购买，COSMO能够识别该用户处于购买决策的哪个阶段，并推荐最适合其需求的产品。链接情况和用户需求如果可以实现高度匹配，这样就可以提升广告的投放的ROI。

11）新品曝光压力增大？新品曝光不足，预算烧不出，你是否也是这个情况？这可能与COSMO算法在前期测试阶段的适应性有关，也可能是因为新品没有足够的数据支持来匹配精准的广告流量。因此，卖家在新品上线初期应更加注重产品标签的准确性和广告预算的合理分配，以提高曝光和流量。


12）Rufus中的搜索广告：为了帮助顾客在 Rufus发现更多商品，您的广告可能会出现在与 Rufus相关的广告位中。Rufus可能会根据对话的上下文生成陆附的答案。您的广告活动报告将不包会Rufus指标。


13） 增加黑科技的负面影响：COSMO算法根据买家的评论、商品信息等内容为产品打上标签，并且通过这些标签推荐产品。因此，卖家在进行类目更换或合并“僵尸商品”时需要特别谨慎，因为可能会对产品流量和关键词排名产生不利影响。
 
三.  A9算法与COSMO算法：谁主沉浮？

虽然COSMO算法的引入让人们看到了新的变革，但目前来看，它并未完全取代A9算法。COSMO和A9算法并行，二者互为补充，合作共赢。

在实践中，A9算法仍然占据核心地位，它侧重于销量、点击率、转化率等直接数据，而COSMO则在此基础上进一步挖掘用户的潜在需求。例如，当孕妇搜索 “拖鞋” 时，A9算法会根据“拖鞋”的关键词权重进行排序，而COSMO算法则会优先推荐那些符合孕妇需求的 “防滑拖鞋”。如果仅按照COSMO算法的需求排序，当需求不具备“差异化”的时候，这个时候A9就会发挥它的作用了。

因此，COSMO算法更侧重于 “需求挖掘” 和 “个性化推荐”，而A9算法更专注于 “关键词匹配” 和 “销量驱动”。目前，COSMO和A9算法是结合的，卖家需要同时优化两者的影响力。

四.  Rufus: 亚马逊AI导购助手

Rufus是什么？（What）

Rufus是亚马逊的人工智能导购助手，通过与买家的问答互动，理解其搜索意图，并为用户提供个性化的商品推荐，从而提升购物体验。

严格来说，Rufus不属于传统意义上的算法，而是一种基于人工智能的工具。在与买家沟通的过程中，Rufus能够收集数据，进而为买家和卖家提供更精确的数据支持。而COSMO算法则通过提供更广泛的数据支持，反过来增强Rufus的推荐能力。举例来说，如果买家询问Rufus哪款扫地机器人的续航时间最长，COSMO将结合更多数据为Rufus提供支持，进而向用户推荐最合适的产品。

Rufus出现的背景（WHY）

Rufus的推出旨在提升用户的购物体验，同时增强亚马逊平台的竞争力。借助生成式人工智能和自然语言处理技术，Rufus能够理解用户需求，并提供个性化的商品推荐，帮助用户节省时间，简化决策过程。

在哪里可以找到Rufus？(WHERE)

Rufus的入口可以在亚马逊的手机端和电脑端找到。无论是浏览商品时还是通过搜索框，用户都可以与Rufus进行互动，获取个性化的推荐。

                                                                          （主图下方）


                                                                    （电脑端的网页左上角）

使用Rufus算法是否会受到时间的限制?（When）

Rufus没有时间或地点限制，用户随时都可以使用。它还会根据用户的互动记录提供更智能的推荐，逐步提高其推荐的精准度。

谁可以使用Rufus？(WHO)

任何登录亚马逊买家账号的用户都可以使用Rufus。

Rufus如何工作？(HOW)

Rufus通过对亚马逊商品目录、买家评论、社区问答以及网络信息的广泛学习，能够快速解答有关购物需求和商品问题，提供产品比较等服务。

目前Rufus的作用体现：

1.  可以快速提炼获取产品信息：如让Rufus对于链接总结，或者提炼信息

2.  为用户提供和推荐更适合的产品：再和用户的沟通中，挖掘用户的需求，推送更精准的产品

3.  买家操作指南助手：任何亚马逊平台上的问题都可以咨询Rufus，包括订单查询如何留评价。

4.  可以抓取到Listing信息, 包括价格。（下图展示的曲线我测试过，同样的话术，不一定能出来）


5. Rufus是基于大数据汇总和算法推荐为用户提供个性化建议的工具。那么，未来我们可以探索的研究方向包括：亚马逊会推荐哪些关键词？这些关键词是否最精准？从亚马逊的角度来看，它如何理解并体现产品的功能，同时如何将Listing优化与运营策略结合起来？

例如，亚马逊认为哪些产品的续航时间较长？哪些产品具有较高的防水等级？它如何定义舒适性的产品？这些问题涉及到亚马逊产品推荐背后的逻辑机制，是值得进一步探讨的重要课题。

五.  如何应对COSMO算法：卖家的机会和方向

COSMO算法的核心在于挖掘用户的潜在需求。那么，卖家是否真正了解自己的产品和用户呢？亚马逊是否准确理解你的产品信息？这不仅是卖家需要思考的问题，也是能否脱颖而出的关键。

首先，卖家需要从产品端和市场端两个方面深刻理解自己的产品与目标用户。了解产品本身，展示准确的信息，并通过文案、广告和运营告诉亚马逊你产品的真正价值，让平台更好地学习和积累这些数据。比如，产品描述中提到 “苹果”，怎么让亚马逊需清晰区分是 “苹果电脑” 还是 “水果”？——这一过程通过文案、QA、评论和买家订单等数据的互动不断验证产品属性。

再比如，如果你的产品是 “防水户外手表”，你需要告诉亚马逊不仅是 “防水”，还要明确它的防水等级（如IPX7），并具体说明适用场景（如户外使用或能在水中浸泡）。这样做不仅能清晰地向亚马逊传达产品信息，还能帮助你在竞争中脱颖而出。

那么问题来了，如何与竞争对手区分开来？

光有准确的产品描述是不够的，这是基本要求，而不算是门槛性动作。你还需要通过精准的运营动作去优化，例如：利用QA、评论引导、广告优化等手段，增强系统对于我们的Listing的识别。

对于新算法下，卖家又该如何去做呢？

1.  多研究产品, 多研究用户, 多研究场景：

1）我们需要深入了解产品的特性和差异化优势，突出展示与竞品的差异。

2）分析用户行为：通过数据分析（评论，工具），了解目标用户的购买动机、偏好和痛点。

3）根据用户的购买场景（例如 “节日礼品”、“家庭装饰” 或 “户外运动” ）来优化产品的定位，Cosmo会推荐最符合当前需求的商品，场景精准度越高，展示机会越大。场景可以是已知的，也可以人为去赋予的。

2.  精细化运营。清楚的，全面的把我们的产品功能特点展示出来：

1）在产品文案中准确、详细地描述产品功能，避免笼统的表述

2）Listing后台的编辑页面要填写完整

3）文案撰写要考虑产品特性、用户需求、用户的目的和使用场景。

3.  引入多变体产品，满足多样化的需求。多变体产品意味着能够对应更多的场景和需求，从而实现最大程度的人群和场景覆盖，增加产品的市场渗透率，流量的覆盖率。

4.  利用好QA和评论这两个武器：算法的抓取模块，就是我们干预模块。我们可以通过QA和review埋词来影响算法的抓取，把我们的产品特点最大程度化。

5.  新品前期注意打标签：这里的标签，指的是让亚马逊真正理解我们的产品是什么。尽量避免错放类目，链接不完善等情况。同时在广告投放中，以精准关键词为主，自动可以开启紧密匹配。

6.  关键词和产品需求结合：关键词不仅仅是用户输入的搜索词，它代表了用户的实际需求。Cosmo算法特别强调产品与搜索词之间的匹配度。不要过度依赖大词，长尾词可以和用户需求进行更大程度的匹配。

7.  广告投放场景化，人群定向：

1）针对特定场景（如卧室，大厅），人群（如男孩，女孩，年龄分层），属性（大码，小码，超大码）等，我们可以通过精准匹配核心关键词来抢占排名，并利用词组匹配或广泛匹配来全面覆盖目标场景。

2）注重互补流量的投放。对于具有互补特性的产品，我们可以在自动广告的“关联商品”部分以及商品投放中，针对互补商品进行定位，并适当倾斜预算。例如，若我们的产品为A，而B是我们的互补产品，那么B的流量也可以成为我们的潜在来源（流量机会，就是订单机会）。为了实现互补流量的最大化，我们可以分别针对B1、B2、B3等互补产品进行流量开发，这是一个潜在的流量机遇。

需要注意，一般低客单价绑定高客单价互补的效果会更好，反之，效果会不稳定。

3）SD展示型广告可以针对兴趣和生活方式进行投放，是否有产品和需求结合的机会？

 
4）DSP投放广告或许是一个新机会，特别是在AMC数据逐步公开的情况下。

8.  结合Rufus去挖掘词，挖掘需求。已知条件Rufus是大数据模型下的一个呈现，所有词和场景、需求都是亚马逊验证过的，那么基于这个逻辑前提，它的数据呈现是不是更优先的？

1）通过Rufus分析用户的搜索和对话数据，发现那些潜在但未被充分利用的长尾关键词或冷门关键词。

2）通过Rufus可以帮助我们预测和发现新的市场需求和产品趋势，通过早期抓住这些趋势来抢占市场份额。（了解用户需求，反哺开发）

9.  关联流量的重要性提升，特别是互补性的关联流量。关于如何做关联流量，关联流量的位置可以参考这两个文章，这里就不再赘述了。

全方位分析亚马逊关联流量：从理论再到实践
https://www.wearesellers.com/question/98295

流量的王者：深度打造关联流量，全面提升产品关键词权重
https://www.wearesellers.com/question/98898

感谢大家阅读本文！如果你对于COSMO算法有不一样的看法，欢迎随时交流。