告别黑帽，拥抱AI：Cosmo时代亚马逊排名的底层逻辑（文章最后有福利，记得领取）- 大数跨境

告别黑帽，拥抱AI：Cosmo时代亚马逊排名的底层逻辑（文章最后有福利，记得领取）

跨境电商策

2026-01-09

关于类似的话题我也不知道从2024年4月份起写了几篇文章，但是今天讲的这个话题亚马逊卖家2026年再不重视，以后的路会变得非常艰难，废话不多说我们直接进入今天的话题，因为信息爆炸的时代，公众号数量也越来越多，内容也越来越碎片化，卖家也不知道信谁的，也很难判断谁说的话是有道理有科学依据，说白了噪音很多，今天我们再次聊聊以下几个问题。

第一部分：什么是Cosmo？它不是什么？

各种公众号文章，各种线下大会，培训等等场合我们会看到讲这个话题的人非常多尤其是2025年居多，也包括我在内，问题是大家都在谈论Cosmo和Rufus，但真的理解它的人却不多。所以我们有必要从头开始，把它讲清楚。

我们必须明确Cosmo不是什么。它不是一个取代了旧有体系的全新算法，事实上，它甚至算不上一个独立的算法。根据亚马逊的科学论文，它被明确定义为一个“常识知识图谱”，这个听起来有点复杂，但是把这个换成人话，讲的通俗一点它是亚马逊在其产品索引和理解系统中增加的最后一层新增价的模型。

亚马逊之所以这么做，是为了确保它能完全理解你的产品，从而将其精准地匹配给正确的受众。亚马逊一直在进化，不断改进其系统，让一切变得更快、更好，始终以客户为中心。因为它的终极目标始终是销售更多商品。因此，所有这些新增的调整和系统，都是为了帮助顾客以最快的速度找到最适合他们想买的产品。

Cosmo的重大意义在于，它首次将用户行为纳入了考量范围。回顾亚马逊早期的运作方式，主要是基于词汇的字面匹配。比如，顾客搜索“boxer shoes”或“portable blender”，我的listing里就必须包含这些词才能被索引到。这就是2018年关键词堆砌如此重要的原因。

后来，随着AI的发展，语义理解的引入，系统变得更加智能，能够理解词汇背后的细微差别。而Cosmo的加入，则将这种理解提升到了一个新的高度。

亚马逊 amazon science 发布的文章中的例子是：一位女士搜索“孕妇穿的鞋子”，结果Cosmo给她推荐了“防滑鞋”。因为它不仅理解了用户的搜索意图，还洞察到了她的真实需求——孕期需要防滑。这就是Cosmo的本质：它是最后一层理解，但它并没有推翻原有的基础。关键词依然重要，但Cosmo能给你带来额外的优势，让你的产品与顾客实现更深层次的契合。

第二部分：如何进行“Cosmo时代”的优化？

现在大家都在寻找的秘诀到底是什么？怎样才能做好优化？现在的优化比我们过去习惯的要复杂得多。它不仅仅是SEO，而是要综合考虑所有亚马逊用于分析用户行为的数据点：评论、竞争对手、自身产品的独特卖点、市场趋势、竞品表现等等。然后，基于这些信息，创建你的“客户画像”

我强烈建议每个产品至少要创建三个客户画像。亚马逊正是通过这种方式，在卖家、产品和买家之间建立联系，从而更容易地进行个性化推荐。因此，你的优化首先要让算法完全理解你的产品、用途、目标人群，以及他们购买后的使用场景和核心利益点。并且我在线下课程实操过程中要求学员要建立三个画像。

但同时，你也必须为“人”做优化。你的listing和内容仍然需要与真实的人对话。这也是为什么亚马逊现在强制要求内容更具对话感，避免生硬的机器人语言和关键词堆砌，因为这直接影响转化率。

另外，人们购买是出于情感连接。我在2025年的很多次大会上也强调过这个观点，也一直这么说。归根结底，我们创建的listing就是为了向目标受众展示产品，让他们明白：“为什么我应该买你的产品？它能为我解决什么问题，比我竞争对手的产品好在哪里？” 而且，你的策略必须根据产品类型来定。比如，你不能只盯着类目里的低价畅销品（Best Seller）。如果你的产品定价是50.99美元，而畅销品是10.99美元，那么那个低价产品的受众很可能就不是你的受众。你必须清晰地传达出你的产品价值，否则从成本角度看，顾客为什么要多花四倍的钱呢？所以在创建客户画像之前，就必须考虑到定价心理学。

第三部分：Cosmo、Merlin与Rufus的协同效应

Cosmo一次性采集信息和分析数据每次多达3000万个数据点，这些数据点不仅包括query 相关的产品信息和买家的历史互动行为集合数据，如果你是亚马逊买家（比如我自己2018年开始就购买亚马逊上的产品，产品研发或者调研时有时候需要样品）可以向亚马逊要求给你一份自己的个人数据报告，就是亚马逊存储的记录我们行为的数据报告，随便一份报告的页数可达几十页甚至上百页，亚马逊是基于这些画像创建了受众群体，并在群体间建立联系。很多人不知道，在推出Cosmo之后，亚马逊在2025年9月分左右又推出了一个名为“Merlin”的系统，估计很多人都没听过，你可以把它看作为这个cosmo的小兄弟，这个兄弟主要是帮忙解决什么问题呢？专门负责产品推荐环节的连接。它会分析你经常一起购买的商品组合以及长期的购物行为。

现在，Rufus的出现更是将这个消费者与产品，产品与产品之间的互动提升到了新高度。Rufus并非一个独立系统，它直接从Cosmo等底层系统中提取信息。它不仅能读取listing的前后端信息，还能分析评论。事实上，亚马逊删除了Q&A板块，就是因为现在有了Rufus来回答用户问题。

但问题是，如果你的listing里没有提供足够的信息，Rufus就无法回答，只能推荐其他产品。因此，为Cosmo优化，本质上也是在为Rufus优化。

第四部分：实操建议与常见误区

那么具体该怎么做呢？比如，我们能否在A+页面的FAQ部分加入大量信息，让Rufus抓取？当然可以，Rufus会抓取大量信息。但要注意平衡：这部分内容既要服务于算法，也要为真实顾客提供价值。另外，为Cosmo优化时，无需重复关键词，因为它足够智能，能从单个关键词层面进行索引。更重要的是，要使用符合你品牌调性的语气，因为Rufus在回复时会模仿你在listing内容中表达语气。问题来了要投喂哪些内容？轮番几次投喂？按照什么顺序投喂？表达逻辑？以及如何投喂竞争对手的listing QA，这些问题是非常重要的并且需要解决的问题。

Rufus优化是一个全局工程，包括整个listing、后端描述，甚至图片。Rufus在回答问题时，会同时提供文字和它找到信息的那张图片。所以，确保你的核心卖点和产品优势能在图片中清晰展现。

最重要的实操建议：优化你的后端（Backend）！很多卖家忽视了后端，把它当成一个堆放杂物的仓库。的确顾客看不到后端，但是Cosmo，亚马逊的AI却能看得到！请务必填满所有产品属性，包括特殊功能、适用场合、目标人群（如“长时间站立的工人”、“秃顶的灰胡子大叔”）等。这是最容易被忽视，也最能快速见效的优化点。

常见的优化误区：最大的错误就是不考虑相关性。比如，你在卖一款保健品，却在后端塞入竞争对手产品的成分。这样做即使获得了曝光，转化率也会极低，尤其是在投放广告时，只会白白烧钱。尤其是在使用品牌推广（Sponsor Brands）广告时，现在的关键词匹配逻辑已经非常“Cosmo化”了，会匹配到大量宽泛但不相关的搜索词。如果你的后端信号混乱，就会导致广告效果极差。

最后你们会发现在外面讲原理和逻辑的老师非常多，估计能把以上内容落地，真正能够现场实操，并且48小时内，7天内，观察效果并且根据效果重新评估而且教会你调整数据的老师并不多。你去别人的线下课程，都会给你讲原理，但是这以上原理大家都懂，大家都明白，那我的两天的线下课程可以帮大家解决如下问题

1.如何落地？如何真正的运用到我们自己的亚马逊listing？

2.如何在SERP页面的Rufus 还是亚马逊产品页面的Rufus 能够有效推荐我们的产品，注意红色字体的有效推荐？我们应该怎么做？

3.如果comsmo缺少我们产品的信号，如何判断要不要补？如何补？方式与实操方法。

4.我们如何正确的利用画像信息，构建画像，并且让Rufus 和cosmo服务我们的画像？

5.如何能让listing 成为更好的推销员？我们的标题五点的attribution或者词我们该怎么选？每个画像能够转化的，受到影响的排序是不一样的。因此我们如何针对每个画像，把我们的核心关键词，五点的排序和表达方式做根据画像做合理的调整？有实操方案。

6.如何利用正确的数据构建画像？，给大家提供两套系统，一个工作流，一个智能体，市面上很多类似的工具，画像信息不全面，要推翻原有的思路，重新学习如何构建

7.如何让listing里的文本和图表达同样的内容？如何调整图片的顺序，图片里该表达什么内容？让我们的图的顺序可以符合我们互相的诉求。并且能让AI 快速理解我们的图片内容。并不是盲目的做图，可以学会，我如何表达最能快速的影响我对标的用户画像？讲故事也有顺序的也有逻辑的，listing的图也是同样有顺序

8.如何快速生成A+ 节省运营提报要求和美工对接的时间，颠覆传统的做图思维，利用我们自己创建的工作流，利用画像数据，产品数据，以及RICE综合数据判断能让我们的画像最容易转化的表达方式，按照这种表达方式智能排版，智能做图（初稿），这样我们能节省运营发出的信息和运营接受的信息不对称，能解决双方浪费时间的问题。