
本文会分为以下三个板块:
一、A9算法与COSMO算法的区别
二、COSMO算法对于新老卖家的机遇
三、COSMO算法对于新老卖家的挑战
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一、A9算法与COSMO算法的区别
A9算法:以产品本身为中心,主要是关注产品的属性,功能和卖点,算法与listing的相关性有关,离不开文案的埋词和具体的产品属性词。
COSMO算法:以用户的行为有关,更多是通过用户的市场场景和细节的使用意图出发,有足够的用户数据作为数据源支撑,从而从与用户的习惯行为等匹配产品。


A9算法:A9算法的关联流量推荐的逻辑是线性关联,匹配的产品与用户的搜索词&产品本身的属性相关性更大,例如:如果你搜索了一个奶瓶,关联产品会给你推荐奶瓶的清洗刷子,替换奶嘴等。
COSMO算法:它有一个“网状图谱”结构,当出发一个长尾关键词和场景词时,它的脉冲就会将与之相关的产品推荐给用户。减少了产品推荐的单一属性。
例如:你依旧是搜索奶瓶,按照COSMO算法,它将考虑到你是一位孕妇&宝妈,那与之相关的TPE产品,尿不湿,宝妈必备用品集等,都会更大概率出现在搜索页面上。

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二、COSMO算法对于新老卖家的机遇
新品卖家
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更注重产品与用户需求的契合度:COSMO算法通过分析用户的搜索,浏览和购物记录等数据,挖掘用户的潜在需求,从而匹配到更符合用户需求的产品。这意味着新进场的卖家如果足够了解目标用户的需求,开发出具有差异化和特色的产品,即使在销量和品牌知名度上不如大卖家,也有机会获得更多的曝光和流量。 -
降低标品垄断率:与A9算法不同,COSMO算法的引入将更多“非标”产品的需求考虑进去,中小卖家在与大卖家产品高度同质化的情况下,有了更多的突破机会。 -
鼓励内容优化和精细化运营:COSMO算法要求卖家更加注重产品的个性化和场景化描述,帮助系统更精准地为产品打上标签,从而提高曝光机会。新手卖家可以借此机会,通过优化产品标题、描述、图片等,提升产品的吸引力和相关性,而不需要一开始就投入大量资金进行广告推广。
老品卖家
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挖掘潜在需求,提升曝光机会:根据COSMO算法的工作原理,老品卖家可以好好利用自身链接的优势,结合之前产品的评论数据和COSMO,Rufus购物助手优化listing的标题,五点埋词,特别是场景词和长尾词的使用。这对于链接维稳和更高的提升都有很大的帮助。 具体可看往期亚马逊算法新规!如何通过COSMO算法与购物助手Rufus优化Listing,突破排名和销量瓶颈。(含实操)
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降低标品垄断率,打破流量壁垒:在A9算法主导下的标品市场,头部链接常常占据大部分流量,市场垄断性较强。对于老品卖家来说,如果能够突出产品的差异化和特色,即使在竞争激烈的标品市场,也有机会获得更多的流量和订单,打破大卖家的流量垄断。 -
鼓励内容优化,提升产品匹配度:个性化和场景化的使用,可以更大概率获取这部分推荐流量,从而提高曝光机会。老品卖家可以借此重新审视和优化产品listing的各个细节埋词,使其更加符合COSMO算法的要求,提升产品的匹配度和吸引力。
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三、COSMO算法对于新老卖家的挑战
新品卖家
产品标签要求更精准:产品标签的准确性决定了亚马逊为产品推荐的精准度。新品卖家需要在产品上线初期就注重标签的准确性,避免错放类目、链接不完善等情况。同时,在广告投放中,要以精准关键词为主,自动开启紧密匹配,以提高新品的曝光和流量。
新品曝光初期压力大:新品曝光不足,预算烧不出的情况可能与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。新品卖家在新品上线初期,需要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。
需深挖用户需求,优化产品描述:COSMO算法通过分析用户的购物历史、浏览习惯等数据,智能推送用户可能感兴趣的产品。新品卖家需要深入了解目标用户的需求,优化产品标题、描述和后台的关键词,使产品描述精准契合潜在用户的搜索意图,甚至触动用户的情感需求,这需要卖家花费更多时间和精力进行市场调研和文案撰写。
竞争依然激烈,需持续优化:虽然COSMO算法为新品卖家带来了一些机会,但亚马逊平台上的竞争依然非常激烈。其他卖家也会不断优化自己的产品和运营策略,以适应COSMO算法。新品卖家需要不断提升自己的竞争力,持续优化产品和运营,才能在众多卖家脱颖而出,获得更多的市场份额。
老品卖家
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关键词排名波动:由于算法并行的运行,排名规则的影响,一些老品的头部链接排名可能出现较大幅度的下降,部分卖家的自然排名被低销量的竞品所取代。
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精细化运营重要性提升: 传统的铺货型老品卖家,长期忽视对用户需求的研究、产品描述的精细化运营以及广告的精准投放,可能会在新算法下逐渐失去竞争力。 -
中小卖家机会增加: 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,市场的竞争力会拉大。
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