首页

在竞争激烈的亚马逊电商领域，卖家们都在不断探寻提升店铺表现的有效途径。其中，理解并运用平台的核心算法与工具显得尤为重要。COSMO 作为亚马逊优化搜索和推荐系统的关键算法，以及与之紧密配合的 AI 购物助手 Rufus，正深刻影响着卖家的运营策略。深入了解它们的原理与使用方法，能助力卖家优化 listing，提升商品曝光与销售。

一、COSMO 算法

COSMO 算法基于大规模机器学习模型，融合用户行为数据、内容特性及环境变量，为用户提供个性化搜索结果与推荐列表。它结合常识知识与人工智能技术，强化搜索相关性与场景化，精准理解用户真实意图。例如搜索孕妇鞋，它会结合防滑常识推荐防滑孕妇鞋。不仅如此，COSMO 算法还能实现 “猜你喜欢” 功能，像根据用户购买行为进行交叉推荐，在 “购买此商品的顾客也购买” 等模块发挥作用，极大提升用户购物体验。

二、Rufus

Rufus 作为亚马逊开发的智能购物助手，旨在通过自然语言处理、深度学习及知识图谱技术，助力用户理解、比较并选择合适商品。它抓取数据广泛，涵盖亚马逊商品数据、用户评论数据、QA 文案、用户行为和偏好数据以及实时上下文数据。这些数据为其推荐和生成问题答案提供有力支撑，以满足用户个性化需求。

三、基于 COSMO 与 Rufus 的 listing 优化策略

详细阐述产品卖点：由于 Rufus 从文案获取产品信息，卖家应详细介绍产品卖点与优势。例如借助 Rufus 询问产品关键特点，围绕这些特点撰写文案，同时结合关键词调研，确保文案精准相关。

完善产品信息参数：尽可能完善颜色、材质等产品信息与参数，方便 Rufus 将产品推荐给特定需求人群，避免因信息缺失导致产品无法匹配用户需求。

合理布局 QA：Rufus 部分数据源自 QA，且与 QA 同处展示位置。卖家可在 QA 中布局常见问题并给出解答，或利用高级 A + 中的 QA 模块，既方便 Rufus 抓取信息，又能直观展示给客户。

优化精准长尾关键词：鉴于 COSMO 和 Rufus 使推荐更场景化、个性化，卖家布局关键词时应适当融入带有场景或特点的长尾关键词，如 “登山运动鞋”，以获取精准流量。

积极参加秒杀活动：部分客户会询问 Rufus 促销商品，参加秒杀活动可增加被 Rufus 推荐概率，提升产品曝光度。

尝试虚拟捆绑：将主推产品与互补或配件产品虚拟捆绑，增加免费关联流量，提升产品销量。

针对性广告组投放：依据 COSMO 和 Rufus 的关联推荐逻辑，设置主推关键词与补充长尾关键词，并针对主推商品配件投放广告。同时，根据季节性或节日需求调整广告策略。

总之，对于亚马逊卖家而言，深入理解 COSMO 算法与 Rufus 工作原理，针对性优化标题、评论、关键词等数据，是提高商品在推荐系统中表现的关键。通过精准布局与持续优化，卖家能在亚马逊平台获取更精准流量，提升店铺竞争力，实现更好的销售业绩。