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2024-04-19 16:30
本文叫注釋文，會分為上下部分：
上篇：對于COSMO原文一些關鍵點的解讀和預測
下篇：COSMO未來全面更新實裝后，對于我們搜索排名的影響以及我們可提前進行的優化操作（測試）
這里解釋一下為啥分上下兩部分，
一些和Seven一樣喜歡研究的賣家，喜歡研究底層歸因邏輯的，那么可以從頭開始讀，畢竟理解了全文的內容才能有自己的見解，
下文則簡單的羅列它到來后可能會帶來的影響和如何應對的方法，我是比較建議大家全文閱讀的，當然如果嫌長可以直接跳轉到下篇！
先解答一個問題COSMO是什么？
COSMO是亞馬遜目前正在測試的一種新的語言算法模型。
它基于大型語言模型LLMs（注1）實現，通過算法來學習相關類目詞條常識性知識，通過對可識別用戶（注2）的購買習慣、行為、愛好等因素，對可識別的買家進行標簽化處理，在買家搜索時，及時性的展示推薦和可識別用戶買家搜索相關度高、符合你購物習慣（注3）、關聯購買（注4）較高的的相關商品進行展示，目前COSMO已經小范圍測試，并取得了相對優異的結果。
注1：LLMs：LargeLanguageModels，一種可以通過大量內容進行學習并延伸出新內容的人工智能模型，舉個栗子來說：OpenAI開發的GPT-3就是基于LLMs模型進行開發。
注2：可識別用戶：我在展示型推廣的文章里或課程里大量提到這個名詞，你的用戶（名稱、地址、ID等）是可以被亞馬遜有效識別的，亞馬遜知道你是誰，你喜歡什么，你的賬戶曾經購買了什么商品，你居住地是哪里等有效信息，亞馬遜會認為你為可識別用戶?？勺R別用戶目前對于我們在亞馬遜廣告投放來說過，主要是為了過濾不良點擊和人群包無效收錄。目前已經在實際使用，例如展示型推廣的瀏覽再營銷來說，你如果使用一個純凈IP地址，不登陸任何賬號信息，那么你在首頁展示型受眾展示位大概率會是空置或者隨機推薦的商品，但是如果你使用了賬戶登錄，那么你會發現，此處推薦的商品會是你過去曾經瀏覽過的商品。如圖
圖片來源：亞馬遜
圖1
圖片來源：亞馬遜
圖2
圖1我未登陸任何賬戶，因此它僅記錄我登錄IP的曾經瀏覽習慣，對于受眾定向來說就為空白，但是圖2，我登陸了賬戶，它就會為我推薦受眾定向廣告。
注3：符合你的購物習慣這點我覺得挺重要的，除了買家平時關注的顏色、款式、型號等選擇外，買家的收入區間決定了你的購物取向。例如：喜歡紅色的男性、購物喜歡便捷款式、喜歡具備科技外觀的商品、會搜索大量結實耐用的詞、喜歡購買廉價高性價比的商品等都會成為此詞條標簽。
注4：關聯購買相比不用過多解釋了，甚至很多賣家也會使用各種辦法達成關聯匹配銷售的結果，但這里我更多提一下產品的相關性，Seven認為此處的相關性指的是需要一定的上下文，例如你購買了路亞魚竿，那么你就需要路亞用魚餌，相應的你也需要控魚器，甚至會為你推薦釣魚用皮劃艇、遮陽帽等上下文相似類商品。
圖片來源：亞馬遜
簡單花了點時間，我們了解了一下COSMO是什么之后，接下來我們就依據所發布的原文，一起來解讀一些重點內容，我會使用截圖貼片的形式來解讀。（這里感謝在賣家講師群里田野和軟肋發的的中英雙文版，節約了我大量時間）
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
已經在部分類目實裝10%的搜索詞展示頁面。
也就是說，此廣告會直接影響商品推廣（SP）的搜索詞的展示。
Seven在很多內部課程中講過，目前搜索結果頁自然位排名受到的影響因素為數據留存量，即為：
點擊+購買+鏈接絕對訂單量+Other的數據留存量
我們通過廣告影響的，也是你獲得的數據留存量的多少。通過推廣方式，來對于某一些詞獲得更多的數據留存信息，取得更優勢的展示。
對于此點，我們大量測試，是完全屬實的。
請大家注意COSMO更新之后，并非是完全推翻了關鍵詞的搜索體系，而是結合A9算法，通過AI對XX人群更喜歡XX詞條進行匹配，這個匹配可能是精確到個人維度的超細顆粒度。
對于我們常規賣家來說，未來為你的Listing匹配更多的詞條我覺得是更重要的，更多的詞條匹配意味著你可以被COSMO推薦給更多的受眾目標人群。
就影響來說，除了那種依托單個關鍵詞上首頁玩法的賣家，對于大多數賣家而言反倒不會非常巨大變革。
因為目前來說排名靠前的商品同樣也是大多數詞條買家選擇的商品，BSR商品的關鍵詞匹配量往往也是類目里也是最大最多的，我認為不用特別擔心。
反而是那些刷單的違規賣家，因為大量訂單來源并非依靠搜索的詞條匹配，用戶畫像不明確，對于此類賣家，我反倒覺得影響是更大的。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
第二頁的主要內容其實就是在告訴賣家們，這個語言模型有多么龐大，采用了百萬級別的量級數據進行測試和教育AI。那么對于COSMO這個模型而言，亞馬遜將它教育的會更加的合理以及更符合一個人類的購物習慣。
對于更加合理而言，它為你推薦的商品不應該僅僅只是一件你會點擊的商品，而是一件你會購買的商品。
“例如：你有一條拉布拉多，需要一個寵物狗的引導繩，在你搜索引導繩的過程中，系統會為你顯示很多種款式，有一些款式很漂亮，價格也很便宜，但是卻只適合小型犬（例如泰迪等），很明顯你的拉布拉多并不適用，那么你產生了點擊，卻無法購買它?！?/i>
COSMO疊加A9算法的推薦，就會讓你的搜索頁面出現的仍然是寵物引導繩子，但是它會考慮你的狗是拉布拉多，是大型狗，需要更加結實的繩子，因此那些輕便纖細的寵物繩就會減少顯示，更多的去展示相對粗壯的繩子。
因此在文章中他說讓購買率調高了0.7%，我覺得也是此點帶來，因為展示頁面無效曝光減少了。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
對于上下文語意來說，并非是新東西，內容定向里現在也在使用，匹配邏輯就是相關性。
我們其實已經可以看到，在你五點和購物車下方你從未看到過與你商品完全無關的廣告，這就是因為上下文的存在。
但是亞馬遜覺得單純使用上下文會出現一定的偏差，因此將搜索購買（原有的上下文匹配）+新增的共同購買（其實這點在展示型的內容定向目前已經存在的，如圖所示）
圖片來源：亞馬遜
但是在搜索匹配頁面，目前還是空白。
對于此點更新，Seven認為在未來，大家在搜索頁面也可以看到一定版位的關聯/共同購買的直接曝光位出現（猜測）。
這里文中舉了一個例子，<相機和相機保護膜>。相機保護膜屬于相機的下文，它們存在多次共同購買行為，因此在搜索頁面也許就可以同時進行展示，以期待更多的共同購買產生，因為在亞馬遜看來，同一個頁面展示的過程，如果能讓訂單金額更高，也可以有效提高銷售行為。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
我認為此頁（上圖）非常重要，中文版有點不太準確，我直接使用英文版本。
就此頁的內容來說，Seven認為是COSMO依舊會更多考慮共同購買的因素，它測試了314萬件共同購買中，其中有140萬個產品類型對。
也就是說共同購買具有很強的發散性，它不會是一個標準結果，你購買了一條拉布拉多，一定會共同購買一個狗繩，也許會是狗繩、也許可能是狗窩、也有可能會是狗飯盆。
這些發散性讓之前依據銷量進行的推薦匹配產生很大的“雜音”。
因此，未來它們試圖依托COSMO對此進行一些改變。它們會依托AmazonSearch的一個內部評分系統對不用的共同購買結果進行打分，同樣可能會將顆粒度細致到每個人，亦希望匹配結果更符合購買預期。
同樣，由于發散度導致的差異性，COSMO設置了點擊和轉化閾值。
閾值這個詞Seven三年前就講關鍵詞分級表中就多次提到，某一個詞的偶然性1次曝光、1次點擊和1次購買，讓它達到了100%的點擊率、和購買率，這其中包含了太大的偶然性。
因此COSMO也為此設置了閾值，避免這種偶然性狀況。對于閾值的解釋，這里不再多提，想更多了解的可以翻看Seven關鍵詞分級表這節課。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
這頁（上圖）算是亞馬遜明確公布了計算方式的影響值的相關“加權”算法。
但是先潑一盆冷水哈，計算公式告訴你了，沒有給具體函數。額，只能對它有個認知，確實很難影響它，姐夫發東西還是嚴謹。
簡單解釋一下Seven的理解，如果更多的購買蘋果手表的人只是為了智能功能，而忽略蘋果品牌因素影響，也有很大可能購買其他品牌的智能手表的話，那么在未來相似屬性畫像的消費者在搜索時，展示頁面里其他品牌的手表（被同類型畫像客戶購買多的）會占據更多的搜索展示版位。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
這部分（上圖）為調教AI的過程和方式，此部分可以跳過。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
此部分（上圖）我覺得是一個重要的表述，哪怕未來COSMO大范圍列裝，在產品標題的關鍵詞標簽仍然為重要的參考取值。
也就是說，Seven一直講的通過廣告對關鍵詞帶來數據留存的方式提高詞在搜索結果頁的表述目前看來未來依舊是極為有效的，接下來我們更需要更注重標題對于核心關鍵詞的收錄表述。
當然，對于產品的描述，仍有關鍵詞信息會被收錄。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
這段（上圖）我的理解是未來會基于搜索結果頁的點擊等會話情況，來修正下個頁面的搜索排序。
例如服裝：A產品定價17美金，B產品定價57美金，它們同時展示在搜索結果第三頁，當消費者瀏覽第一頁的搜索結果頁面時更多的點擊瀏覽相對低價商品，那么A產品就會在挑戰搜索結果頁第二頁時展示，那么對于我們賣家而言，其實是無法調控的。
圖片來源：亞馬遜cosmo算法報告
多輪導航的介入，將更加細化商品的標簽分支，他使用了一個野營氣墊床的例子，隨著客戶的多輪搜索，你的展示商品將越來越精確，經過COSME的測試，轉化結果相對提升了0.7%。
這點很有意思，未來的AC推薦詞是否會更長更多？如果能更多，那無疑是好事，細分分支的精細化將會讓更多中小特色類賣家獲得更多的展示曝光機會。
上篇的解讀到這里基本結束，下文我們開始來聊一下COSMO實裝后可能會對我們賣家會有什么具體的影響，以及我們在現階段做些什么未來可能會有所幫助。
COSMO會花費大量時間學習，學習類目商品知識、學習商品功能、價格體系、學習買家購物興趣喜好，以及為買家粘貼標簽。
那么這點也可以分為可識別買家和新買家。
對于可識別買家而言，那么在搜索頁面，它會主動為呈現更多的符合你標簽定位的商品，例如你喜歡的顏色、你常購物的價格區間。
舉例：Seven經常在亞馬遜進行購物，因為我出差，所以會買大量旅行襪，那么我喜歡純色純棉中筒長度，未來我在搜索襪子的過程中，可能會呈現首頁一半結果是純棉中筒襪的情況，但是普通買家呈現的可能就仍是包含男性、女性、兒童、卡通、蕾絲邊等多種多樣的顏色款式的襪子。
我簡單通俗解釋就是通過對我的過往購物和點擊，對我的搜索詞進行了一個包含價格區間的二級定向來精準搜索。
對于新用戶或者未收錄的用戶，那么這個優化可能就存在于二級頁面或者三級頁面等后續點擊上，隨著你的點擊，亞馬遜通過上下文關聯匹配（上篇有介紹）的方式修正你后續的展現結果，讓呈現的結果更趨近于你的購買目標。
在這里你可能會想，“不對啊Seven，這是買家，對我賣家有什么影響呢？”
影響在于流量。
未來亞馬遜其實是在走流量精準化的道路，通過對消費者的洞察來直接推薦精準商品，那么有一些特殊類Asin所獲得的流量勢必會減少，比如花色襪子勢必會減少對于男性用戶的展示，我們賣家需要做的其實就是讓我們的商品符合更多的關鍵詞匹配和更多的人群用戶標簽。
就標簽這個詞而言，我個人認為，不會特別的細。這點可以參考我們后臺SD的IM/LS標簽和STV的IM標簽，我這里放一個展示型推廣SD的IM/LS標簽大全。
圖片來源：原創文檔
圖片來源：原創文檔
（需要的賣家可以找Seven私信索取/查詢）
我們可以看到，亞馬遜目前對于標簽的梳理其實顆粒度還是很粗的。不是因為不想更細，額，著實是因為人類的行為庫體系太過于龐大了，哪怕粗略歸類，已經數千種。
我個人認為，未來也就是使用相應的此類較為粗糙的顆粒度的標簽對一個消費者進行交叉定向，用來做此消費的人群畫像梳理。
如果你非要說每個人都生成一個細分群體的標簽，例如到具體價格區間、具體厚度儲存等細節，這個數據量有多龐大我都不敢去想。
因此，現有標簽為底層進行一些補充，用來填充行為標簽庫，然后再利用這上萬種標簽庫的詞條對消費者交叉定向，這已經是我認知中比較可行的方案了。
賣家需要做的
頭部賣家：讓我們的商品被更多標簽收錄。
例如詞來說，我們就可以使用相對萬能一些的詞，有限的標題就可以更多使用多種描述詞。
例如手機殼，我們比較萬能，排名也足夠靠前，那么標題就可以使用諸如Magsafe、Silicone、FullBody、Shockproof、Slim、Anti-Scratch、Soft、stand等相對大曝光描述詞。
我們產品本身排名靠前，那么僅僅依照訂單得來的大量數據留存，其實就足以支持此類詞匯的匹配優先。
再比如定價，例如一個商品，高價和相對低價往往很難出現。
但是，國內電商體系的人就把這塊玩的很溜，仍然舉個栗子：Seven這塊已經著手對部分可以添加變體的商品進行低價或者高價的迭代款開發。未來，是吧，這個商品也就可能能具備了2個不同價格區間的標簽收錄了，至少，我們可以做到不同子體被不同價格區間收錄，花色、款式自己發揮一下主觀能動性思考一下。
頭部賣家可以表述更寬泛，因為他有足夠的訂單量來支撐他的數據留存量（此詞看下文有具體解析）。
但是對于很多細分類中小賣，其實我們所做的就是描述詞表述更深，更深的意思就是出現次數更多，或者數據留存量更大。也就是對于某一個詞的標簽匹配度更高，那么你就需要為它進行更多種描述匹配詞。
同樣以剛才的狗繩為例子，為了體現它轉為大狗設計，你就可以在標題和描述中使用大狗專用、粗壯、堅韌等多重詞匯。以此來增加我們對于某一詞條的數據留存量來達成更深度匹配。
當然有賣家說了，“Seven、Seven，有沒有可能我兩者都占，前期我精準，后期我寬泛？”
這個話題額，也不是不行。
比如改標題這個玩法，當然以前可用，COSMO實裝后，你修改標題帶來的數據留存量/匹配度的變化是否有改變，這個很難說，上線后我會第一時間測試，所以點一下關注吧。
文中提到的COSMO關聯匹配Seven也做了一定解釋，那么這個關聯會是AI對于你預期用途和多次統統購買、以及用途關聯的集合體。
以LS的生活事件舉例，一個女性買家購買了一件婚紗，那么相應的你就需要一枚鉆戒、一束手捧花等類似的商品進行展示，那么相應的，你的商品也許就需要更多的關鍵詞標簽作為支持，因為只有更多的關鍵詞標簽定位，系統才會為你的商品做準確定向。
如何多用關鍵詞定向？
我們仍然依照鉆戒為例，首要詞肯定是engagementring或者diamondring。但是，你想想如何讓你的商品也具備cubiczirconiaring、ringsforquinceanera、whitering等屬性標簽，我見到一個夸張的例子，一個戒指它有三種材質詞大詞作為它的主要搜索詞
圖片來源：sif后臺數據
作為賣家而言，我認為目前需要做的有2件事。
1、在自己的核心匹配類別內，擁有更多的關鍵詞定向目標結果。
因為COSMO大規模上線后依據的產品標簽分類一定仍是依照你的關鍵詞作為分類標定物進行分類的，SP廣告關鍵詞定向在這個階段仍是不錯的選擇（很多賣家會說，Seven你不應該說SD嘛，Seven也很想說SD畢竟SD是我吃飯的家伙，但是實際上這個過程中，確實還是SP關鍵詞定向的幫助最大）
2、可以準備做更多的綁定營銷了。
圖片來源：亞馬遜
你捆綁的越多，在Seven的猜測中，未來你能獲得在搜索曝光的機會相應的也就會增加。
你購買了一根路亞用魚竿，那么相應的，你也需要路亞用魚餌，魚餌都有了，你必然不會遺漏一個控魚器，那么釣魚用遮陽帽也應該在你的考慮范圍內。
這就是COSMO為你戶外釣魚進行的思考，當然這個思考更多的依據仍然是需求思路，另一部分就是大多數顧客產生的綁定營銷。
對此SP的Asin定向，和SD的內容定向都可以很好的幫助到你。
如何進行更多捆綁，這篇內容就不講了，我搭檔Mark老師有一節課就總結了10種能達成捆綁的辦法，大家也可以在眾合云創的課程庫里找到。
（哦抱歉順帶說一句，課程庫沒對外賣，只對眾合云創現在服務的客戶開放。）
我看到網上有公眾號說COSMO一出來，A9就完全過時了。
這種看法我不太認同，我認為COSMO會相當于A9關鍵詞的一個修正補充，用來修正A9中的匹配展示結果。
但是它的底層展示基礎依然是A9的關鍵詞。
關于A9的關鍵詞留存歸因方式，Seven在很多線下場合也簡單分享過，我認為未來搜索曝光展示的基礎依然是關鍵詞的數據留存量（這個詞Seven用的比較多，簡單解釋一下，就是某個詞在消費者搜索展示的過程中被點擊/購買的數據留存的率和量，當然不是簡單的點擊率和購買率，它們存在一定的閾值，類目或者詞不同閾值不同，我們正確廣告投放的目的也就是為了增加它的數據留存量。）
搜索留存量是目前是搜索匹配展示的核心，對于大多數類目新客戶而言，它的匹配結果可能會是隨著你的點擊來進行修正，我用圖片來表述一下可能更加簡單。
圖片來源：原創文檔圖片
圖片來源：原創文檔圖片
因此，我們對于現有關鍵詞的定向和努力不僅要繼續做，我認為甚至要更加精細的去做，甚至有必要將你的類目相似的詞根進行總結，因為詞根可能將會是對此進行匹配的基礎，依照phone case為例子，我大概做了一個表述：
圖片來源：原創文檔圖片
那么，如果你是賣手機殼的，未來在符合產品的情況下，請盡量添加更多的詞根類表述詞到你的產品標題和描述（請注意，文中明確提到，描述中的也算），它們仍會影響你的搜索匹配結果和被COSMO所參考（PS：這個phone case詞我自己隨便寫的，大家看看就行）
至于怎么做詞庫和詞根，眾合云創從23年開始就開始對客戶交付做了升級，此處應有展示。
圖片來源：文檔
圖片來源：文檔
圖片來源：文檔
目前明確的是SP廣告會被COSMO直接影響。
SD目前在我看來，內容為上下文，受眾為人群包，在競價階段，已經結合了相應的人群等級劃分，那么SD我個人認為可能不會受到影響。
至于SB，額，不知道，不能胡說。
機器學習的反應過程往往會比人工更快，對于一些熱點的反饋也往往能通過大數據快速把握，因此一些新出現的熱點或者關聯匹配結果往往會被大量搜索所引爆。
就例如國內抖音，一個很小的熱點有些時間就可能會被迅速燃爆，就是因為系統覺得短期內搜索上升是有可能更多的人需要，只要粘貼一點標簽，那么就可能會被推薦。
對于此條有2個好處給予到賣家：
1、我們需要更多的去關注往年的搜索趨勢/ABA了，因為熱點的上升加上廣告的有意助推，可能會讓我們更快速的推爆一個爆款。
2、品牌廣告可能更重要，品牌也可能更容易去做了，往往品牌詞的搜索只能為我們品牌本身帶來相應的流量，這部分流量本身也就是我們曝光之后所產生的。對于知名品牌，品牌詞的投放往往只能做流量承接卻很難開拓新的目的，這本身對于品牌詞投放就合理。但是結合關聯和熱點，那么未來品牌詞投放+站外KOL的方式，可能會更容易讓我們的品牌出圈吧。。。也許吧。
先給個定義：更新是正向的，會給小賣家更多出頭的機會。當然前提是你夠專業，所以多學習吧少年少女們，畢竟機會是留給有準備的人的，畢竟快人一步就快了很多步。
關鍵詞庫的搭建未來依然會非常有用，因為COSMO的基礎是關鍵詞匹配帶來的搜索展示和關鍵詞分類的標簽分級。懶是一點也偷不了，甚至到未來需要更勤勞的二級長尾定向和為廣泛否詞了。
關聯匹配是我目前可以確定的，因此早做準備，目前就開始為我們的產品和更多有競爭力的互補品做捆綁吧。
有品牌承載力的品牌可能更容易推爆款了，這樣一些腰部垂直品牌可能真的有機會熬出頭了，品牌詞未來結合站外搞頭可能非常大，提前準備一下資源也不錯。
以上內容因為未完全實裝，Seven只能對現存內容真實性負責，后續如有更新，以亞馬遜更新發布為準！
寫在最后的最后。。
終于寫完了，以上內容花了我半個月時間查詢資料，準備文案和圖片，包括這篇文稿，我也修改了至少三遍才拿出來發，畢竟Seven出品的內容，從來不都不糊弄人。我寫文章從不遮掩一些干貨內容，每條我都試圖解釋詳細，你讀我的文章也無需付費，那么請你幫我點贊加轉發就可以了。
（來源：M兔子哥）
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