亚马逊COSMO算法深度解读,千人千面升级版!

2024-04-12 10:00 134 浏览

相信大家最近在很多公众号或者短视频平台看到COSMO算法的解读,以及COSMO算法带来的机遇都有哪些。冬离主打的就是一个专业,将会对比A9和COSMO算法的差异,深度解读COSMO背后的商业意义,以及COSMO算法落地后给亚马逊平台和卖家带来的影响。

相信我,这里有着别的地方都没有的专业度以及深度。



COSMO解读

COSMO算法是一种旨在提高搜索结果准确性的技术,而不是传统的个性化推荐算法。它利用大型语言模型(LLM)分析用户的购买行为(强调:LLM是文本模型而非图片模型或图文混合模型),并构建了覆盖亚马逊18个主要类别的电商知识图谱。该知识图谱包含数百万条高质量的知识信息,为搜索算法提供了强大的支持,同时能对用户行为进行预测。

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相较A9算法有以下的提升:

更准确的用户理解:通过分析用户的搜索行为和购买偏好,COSMO-LM可以更准确地理解每个用户的需求和兴趣。这使得推荐系统可以更精细地个性化推荐商品,提高用户体验。

更广泛的知识覆盖:COSMO-LM构建的电子商务知识图谱覆盖了多个主要类别,包含了大量的高质量信息。这使得推荐系统可以基于更丰富的知识背景进行推荐,满足用户更多样化的需求。

更智能的推荐算法:COSMO-LM不仅仅是一个传统的个性化推荐算法,它结合了大数据和最新的AI技术,例如大型语言模型,使得推荐算法更加智能化。这可以提升推荐系统的效果,让用户更容易找到符合其口味和偏好的产品。

更强大的个性化推荐服务: 结合了文本模型和图谱模型的COSMO-LM,可以为用户提供更强大的个性化推荐服务。它不仅可以根据用户的个人偏好推荐商品,还可以结合电子商务知识图谱的丰富信息。



COSMO算法和A9算法差异

1、目标和应用领域不同:

   · COSMO算法的主要目标是提高搜索结果的准确性,特别是在电子商务领域。它利用大型语言模型分析用户购买行为,构建电子商务知识图谱,为搜索算法提供支持,以提供更精准的推荐服务。

   · A9算法是亚马逊公司自己的搜索和推荐算法,旨在为用户提供最相关的搜索结果和商品推荐。


2、算法原理和技术支持不同:

   · COSMO算法依赖于大型语言模型,如GPT系列等,以及构建的电子商务知识图谱。它将大型语言模型的能力与领域知识相结合,提高了推荐的准确性个性化程度。

   · A9算法可能采用了各种搜索推荐算法技术,但其具体实现并没有公开,因此难以确定其技术支持的具体情况。


3、功能和定位不同:

   · COSMO算法更侧重于提供精准的搜索结果个性化推荐服务,以满足用户的购物需求,并提高用户体验。

   · A9算法作为亚马逊公司的核心搜索和推荐引擎,更多地关注如何为用户提供高质量、相关性强的搜索结果和商品推荐,以促进销售和提升平台价值。


总结:

COSMO强调的是行为理解和行为预测,A9强调的是关键词的相关性以及高质量商品的展示。

猜测:

目前是A9+COSMO算法结合的推荐算法,而非直接抛弃了A9,全量上COSMO算法。因为这两种算法处理的是两种类型的问题,结合起来能更加高效处理商品的推送以及排序。

案例:

一个用户买了iphone 15 pro手机,再次搜索iphone 15 pro这个关键词。

A9算法:自然位整个搜索结果页都是iphone 15 pro手机。

COSMO算法:自然位搜索结果页存在iphone 15 pro手机,同时还存在iphone 15 pro相关的配件。

COSMO算法实施后的搜索结果页:

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COSMO带来的影响

1、关键词头部自然位的垄断度降低。关键词自然位首页总流量相对不变的情况下,自然位处于TOP的商品订单会下滑或订单占比会降低。但是TOP位置的流量和订单依旧是最喜人的位置。


2、假设以往关键词出单的关键词数量合集为A,COSMO算法落地后的关键词出单的关键词数量合集为B,合集B>合集A。言下之意就是,长尾词流量出单的比重会比以往的更高,具体高多少,目前没办法核算,但是一定会比以往的高。


3、互补流量或关联流量的重要性会进一步提升。流量高度集中的细分赛道也需要注重一下二级流量三级流量的布局。


4、配件类赛道流量进一步分散。基于买家的信息收集以及行为预测,主件搜索词也会出现配件的自然位,致使出单流量进一步分散,也有可能会导致配件类的总体销量进一步上升。


5、A9+COSMO结合后,会使得以往的“关键词---商品”两位相关性变成“关键词---用户信息---商品”三位相关性,会让以往的“人找商品”趋于“商品找人”(虽然不是真正意义上的“商品找人”,但是会有这个趋势以及倾向),提高亚马逊平台单位时间内的收益。




COSMO全量后的建议

1、COSMO是基于文本的大模型,因此在写文案的时候需要进一步强调目标用户的一些使用场景或用户特征,因此需要运营对产品要有更进一步的了解。比如:夏季孕妇衣服---夏季孕妇防辐射宽松透气衣服。


2、流量进一步分散,广告架构会比之前稍微更复杂一些,需要兼顾多层级流量的布局,泛流量的广告预算占比可以适当做一下提升。


3、流量要想实现闭环和提高利用率,不仅仅需要流量端的闭环,还需要开发一些互补产品进行补充,提高流量利用率进一步提高自身的销售额及利润。


4、在把关键词做到核心词首页后,可以尝试一下把产品往互补类产品的核心关键词首页上做提升,扩大流量入口。


5、SP自动广告的互补商品这个广告,可以尝试,如果自己产品存在互补商品的情况下。


6、丰富化场景图,丰富化场景描述。




针对网上一些说法的纠正

1、欧美隐私政策导致亚马逊不使用千人千面算法。美国没有任何一个法律条文禁止企业收集并利用用户信息进行优化自身企业,但是用户有权拒绝向企业提供个人信息并有权要求企业删除自身相关信息。COSMO算法源文档有一句话

“e-commerce platforms can be more intelligent and user-friendly to provide explainable recommendations and personalized

search experiences if they can precisely capture users’ intentions.”

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2、A9已死。A9并不会被抛弃,A9主要是为了处理相关性以及商品质量排序问题,站在亚马逊自身关键词库及商品库之间进行数据交互排序,需要人工设计规则和逻辑,能更好处理线性问题。COSMO是基于LLM模型,通过对数据的自动学习和特征提取,可以自适应地调整模型参数以适应复杂的问题和场景,能更好处理非线性问题。而电商平台存在线性及非线性各类数据,两种算法各司其职。


部分资料参考网站:

A9算法:

https://web.archive.org/web/20190304171641/https://a9.com/what-we-do/product-search.html

COSMO:

https://www.amazon.science/publications/cosmo-a-large-scale-e-commerce-common-sense-knowledge-generation-and-serving-system-at-amazon

美国消费者数据隐私立法:

https://cioctocdo.com/us-state-laws-related-digital-privacy

来源冬离的鱼

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