解析亚马逊SEO核心A9算法和COSMO算法，如何针对两大算法优化listing

在亚马逊的算法系统中。A9算法一直以来是卖家提升链接排名的核心。然而，随着用户需求的变化以及AI技术的发展，亚马逊去年三月对搜索引擎算法进行了重大更新，推出了新的AI算法——COSMO。COSMO算法的推出标志着亚马逊在产品排名推荐和用户体验方面的进一步升级。从“人找货”到“货找人”，是亚马逊对用户需求的深度重构。两大算法下，卖家面临着“既要让A9看得懂（关键词匹配），又要让COSMO看得上（场景化需求满足）”的挑战。

今天，我们将分别解析A9算法和COSMO算法，指出两者的本质区别，并探讨针对这两大算法如何优化Listing，帮助卖家更好提升链接排名。

一、亚马逊SEO核心：A9算法

在了解亚马逊A9算法前，大家先了解一下SEO这个概念。SEO是搜索引擎优化（Search Engine Optimization）的缩写，一种通过网站或链接文案优化内容和结构，使其在搜索引擎的自然搜索结果中排名更高的过程（即自然排名），从而获取更多的自然流量（即非付费流量），也可称之为搜索免费流量或关键词流量。

而A9算法就是亚马逊搜索引擎SEO的核心，它决定了产品在搜索结果中的自然排名位置，即SEO（搜索引擎优化）实现产品关键词的收录到自然排名靠前的解决方法。也就是说A9算法就是亚马逊SEO的“大脑”，它负责决定哪些产品会出现在买家搜索结果中以及在什么位置出现。A9算法会决定买家在进行搜索时会看到哪些产品。

亚马逊的SEO跟传统的SEO有些不同。亚马逊的搜索是交易性的，而不是信息性的，因为平台买家不会在亚马逊上搜索相关资料或者信息，只会在上面寻找有购买意向的产品。所以亚马逊的SEO是专门针对亚马逊市场的独特算法和客户行为量身定制，旨在让买家在最短时间内快速买到最好且最满足需求的产品。这就意味着A9算法需要对买家的搜索词就是分析或拆解（属性多的情况下），以确定产品与搜索关键词之间的相关性，并决定该产品的在搜索结果中的位置，可以理解为收录，收录即A9算法系统抓取到产品关键词信息，以词根形态抓取。收录分两种：从链接刊登开始A9抓取产品文案内容的关键词信息叫做静态收录；新品链接上线后（FBA入仓可售开始）买家（用户）通过关键词搜索点击到产品且被A9抓取的关键词信息叫做动态收录。（具体收录抓取文案的什么关键词信息，因为涉及董老师课程内容版权，需要了解的卖家可以后台咨询）

而且A9算法主要根据相关性和绩效来确定排名，具体影响因素分别是：

产品相关性（标题、五行描述、A+、产品描述、Search Term等）销售排名产品价格点击率转化率产品图片买家评价买家满意度QA的答复情况搜索结果页详细信息级别

二、亚马逊AI算法：COSMO算法

COSMO作为一个高级大型的数据语言模型算法，与A9相比，它更注重用户的实际需求和行为，以及它有着更精准的用户画像理解、更智能的推荐算法以及覆盖到全品类的高质量知识图谱。其核心是通过AI语义理解重构用户搜索意图，将“用户说了什么”升级为“用户真正想要什么”。而A9更多关注于与关键词相关性强的搜索结果和商品推荐。

COSMO算法具有的核心能力主要有需求预判、跨品类关联、动态语义拓展等。

需求预判：当用户搜索“露营装备”时，A9会匹配标题含“帐篷”“睡袋”的产品；而COSMO能推测用户可能需要“便携式户外电源”“防蚊喷雾”，甚至推荐“适合家庭露营的折叠桌椅套装”。

跨品类关联：通过知识图谱分析用户行为，例如购买“瑜伽垫”的用户，可能被推荐“泡沫滚轴”“运动耳机”等非直接关联但场景匹配的产品。

动态语义扩展：对模糊搜索词自动解析为细分需求，并根据用户的搜索购买历史记录进行推荐。

COSMO算法更像是对A9算法搜索引擎的补充和升级，主要表现在以下六个方面：

1、深层次的用户意图挖掘：在关键词收录识别基础上，COSMO算法专注于从用户的行为中挖掘深层次的购物意图，从搜索词理解用户的购物意图，能够更准确地预测的需求。

2、构建规模的知识图谱：COSMO算法通过分析大量的用户行为数据，构建了一个品类规模的知识图谱，从知识图谱判断用户还需要寻找哪些产品或需求。

3、个性化推荐：COSMO算法能够根据用户的购物历史、浏览习惯等数据，智能地推送用户可能感兴趣的产品，实现更加个性化的购物体验。根据偏好个性化推荐算法，推荐相应产品给到用户，提高了用户的点击率和转化率。

4、提升搜索相关性：COSMO算法通过将常识知识融入搜索流程，增强了搜索相关性，使搜索结果更加符合用户的实际意图。这种改进提升了用户快速找到准确需求产品的速度，从而可能提高客户满意度和转化率。

5、多场景应用：COSMO算法不仅应用于搜索相关性提升，还应用基于会话的推荐和搜索导航等多个场景。这种多场景应用使得COSMO算法能够全面改善用户的购物体验。

6、持续的优化和迭代：COSMO算法的引入并不意味着A9算法的完全取代，而是作为一种补充和升级。随着时间的推移，COSMO算法将继续优化和迭代，以适应电商领域的新趋势和用户行为的变化。

图片来源：董海温

COSMO算法的主要影响主要有三大方面：一是让流量碎片化，精准长尾词、场景词、模糊词的权重显著提升；二是Listing文案优化维度升级，从“卖点”转向“需求场景化表达”，卖家需在文案中植入用户隐性需求触点；三是，削弱头部垄断，中小卖家可通过精准场景绑定，绕过头部大卖的“垄断”优势，实现差异化突围。

三、A9算法与COSMO算法的区别

A9算法与COSMO算法主要有五大区别：

1、核心算法规则

2、关联关系的结构差异

3、排名规则的差异

4、买家搜索结果的差异

5、算法技术的本质差异

图片来源：董海温

具体区别卖家可以点击这篇文章进行查看：《亚马逊COSMO算法与A9算法的5大区别》

四、针对这两大算法卖家如何优化Listing文案

随着COSMO算法的逐步应用和深化，卖家们面临的挑战是如何根据这两大算法的特点来优化他们的产品Listing。毕竟，A9和COSMO算法各有侧重点，一个强调相关性与关键词匹配，另一个则侧重于个性化推荐和用户需求的深度挖掘。

在文案上，关键词从精准匹配到深度需求挖掘。在A9算法的框架下，文案关键词的选择依然是关键。确保产品的标题、五行描述、A+内容以中包含最相关的关键词，以便A9算法抓取收录。然而，随着COSMO算法的引入，卖家不仅要关注关键词的精准匹配，更要从用户的行为和需求出发，进行深度的需求挖掘。

为了适应COSMO的个性化推荐机制，卖家应当更加注重用户意图词和场景化关键词的使用。这类关键词可以更好地捕捉到用户潜在的需求，并能够在COSMO算法中提高展示的机会。

除此之外，卖家还需要更多地关注图片的场景化展示。COSMO依赖于AI推理用户的潜在需求，因此在图片展示和文案描述中，增加与用户生活场景相关的内容可以帮助产品获得更精准的个性化推荐。

另外卖家要更加关注买家评价。不管是A9算法还是COSMO算法，买家评价都在排名和曝光中起着至关重要的作用。A9算法依赖于高评和好评反馈来提升产品的排名，而COSMO算法则通过评价、问答等社交信号判断产品的受欢迎程度，进而影响个性化推荐的频率。

总之，A9算法与COSMO算法的结合使得亚马逊SEO的优化变得更加复杂，但也提供了更多机会。卖家不仅要根据A9算法的规则优化文案，还要深入理解COSMO算法对用户需求和个性化推荐的关注点。

（来源：董海温）

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