亚马逊的商品标签分类与体系在 COSMO 算法背景下显得尤为重要。该资料详细阐述了从“品类”到“关键词”的逻辑链路，这正是 COSMO 算法深度理解用户搜索意图的基础。
以下是基于图片内容的详细分析：
1. 结构化的品类归属关系 (Ontology)
COSMO 算法的核心是理解“什么是 A”。 展示了商品从微观到宏观的逻辑归属：
层级示例： 白色沙滩短裙 (white beach skirt) $\rightarrow$ 女士短裙 (skirts) $\rightarrow$ 女装 (women) $\rightarrow$ 服装 (clothing) $\rightarrow$ 时尚品类。
算法意义： COSMO 不再只抓取单个词，而是通过这种“树状结构”识别商品。如果你的标题能准确触发这种归属关系，算法就能在用户搜索更宽泛的词（如 Women Clothing）时，精准地将你的产品归类到“办公用品”这一特定节点。
2. 关键词数量的“倍增公式”
提出了一个重要的计算公式，揭示了如何覆盖更多流量意图：
关键词数量 = 卖点数量 × 卖点多形式 × 卖点近义词
多形式 (Morphology)： 如“1.5英寸”可以表达为
1.5 inch,1.5",1.5in等 20 多种形式。近义词 (Synonyms)： 以“长裙”为例，词根包括
dress和gown。
3. 基于“卖点”的维度细分
图片 1-10 展示了如何将一个产品拆解为多个维度的“卖点”文本：
颜色： black, pure black, solid white...
场景： outdoor, for outdoor...
功能/材质： wireless, knit, cable-knit...
4. 数据标注与 Listing 优化逻辑
图片 1-7 和 1-13 展示了将大量属性词（人群、材质、数量、容量）汇总到 Excel 进行数据标注的方法。
COSMO 适配： 这种结构化数据（如
Electronics > Computers > Data Storage）能帮助亚马逊的 AI 助手（如 Rufus）更好地理解你的 Listing。
既然您提到了 COSMO 算法，您的标题不应只是型号的简单堆砌，而应遵循“属性多形式”逻辑。
建议标题结构：
品牌名 + 核心词(词根) + 核心卖点(多形式) | 核心兼容型号(按系列缩写以节省空间)
