Amazon COSMO算法在线解读，快速看懂搜索算法升级逻辑

2024年亚马逊团队发表了一篇关于新模型COSMO- LM的论文，引发了亚马逊运营们的紧密关注。

为了让大家更加了解清楚COSMO算法给当前运营带来的影响，我分析了Amazon Cosmo长达12页英文论文，帮助大家快速看懂推荐算法升级逻辑。

结论

1、亚马逊COSMO算法不是淘宝天猫那种千人千面的推荐算法，只是一种提高目前搜索算法准确率的新手段。

2、因为COSMO算法能大幅提高搜索算法的准确率，对用户行为数据的依赖会降低，利好新品推广。

3、ASIN标题和五点描述中能详细描述产品特点和使用场景，能有效提高算法匹配准确性，对买家友好的listing也对算法友好。

4、COSMO对搜索导航栏的优化，使产品销售增长了0.7%（不包含算法优化的部分）。

下面对论文内容做一下解读：

1、使用LLM分析购买行为的潜在意图，构建电商知识图谱

在传统的商品搜索算法知识图谱中，通过【搜索-购买】信息，无法很确切地了解用户购买商品时的真正意图。因为LLM（大语言模型）的出现，可以使用LLM分析用户的【搜索-购买】行为时的潜在意图。通过这一过程，COSMO成功构建了一份覆盖亚马逊18个主要类别的电商知识图谱，其中包含了数百万条高质量的知识信息。

图片来源：COSMO算法论文，亚马逊

2、将用户购买意图引入搜索算法，提升搜索算法准确率

COSMO最显著的创新之一是将传统的【Query-Product】相关性分析升级为【Query-Product-Intent】相关性分析。这一变革极大地提升了搜索算法的性能，使得搜索结果不仅仅基于查询词和产品的直接匹配，而且还考虑了用户的购买意图，从而实现了更加精准的搜索匹配。这种方法的应用显著提升了搜索相关性评分，从而提高了用户满意度和转化率。

下图是引入Intent后搜索相关性评分得到大幅提升

图片来源：COSMO算法论文，亚马逊

搜索算法的准确性提升，我的分析是利好新品推广。

在传统【Query-Product】相关性判断效果不好的情况下，搜索算法是非常依赖用户行为数据（点击率和转化率等等）的，当新的【Query-Product-Intent】相关性分析得分大幅提升之后，则对用户行为数据依赖在降低，利好新品的推广。

3、COSMO对搜索导航栏的优化，使销售相对增长了0.7%

论文中提到了COSMO除了能应用于搜索算法，提高搜索算法准确率，也能应用于对话式购物和搜索导航栏改进这2个场景。

关于对话式搜索的应用，论文中并没有提到具体的应用场景，只是跟一些其他算法做了一下推荐准确性的对比，相比于其他算法，也只是有小幅提升，效果并不明显。

图片来源：COSMO算法论文，亚马逊

除了在搜索算法上的应用之外，另一个核心是对搜索导航栏的改进。COSMO对搜索导航栏做了改进，并使用美国10%的流量进行A/B测试，获得了0.7%的销售增长，搜索导航栏的参与率提升8%。

具体的改进是在搜索结果页下面，新增动态的导航栏，

根据搜索词，细化用户的意图，生成动态导航栏。

如下图所示：

图片来源：COSMO算法论文，亚马逊

COSMO的核心功能是多轮导航。

在这里，COSMO擅长通过连续推荐提供多轮搜索细化。例如，对“露营”的搜索可能会引导到“充气床垫”的选择，然后细化为“露营用充气床垫”。COSMO接着会提供各种类型的露营用充气床垫，以满足不同需求，如湖边露营、山地露营或4人露营。

这种多轮导航允许更深入和更精确的细化，反映了一个自然的发现过程，并显著增强了用户的搜索体验。

综上所述，COSMO算法并不是像淘宝天猫那样的千人千面算法（欧美的隐私政策，也决定了亚马逊不会使用千人千面算法），对大家的运营也不会产生太多影响，写好Listing还是非常重要----写对买家友好的Listing，也是对算法友好的Listing。

（来源：柚子聊跨境）

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