亞馬遜進入“千人千面”的時代了嗎?這兩天,亞馬遜賣家群討論得最熱的話題應該就是關于亞馬遜A9算法是否會被其他新算法替代的話題。
看到以上消息對于最近參加課程的同學來說并不意外,因為董老師更新4.0打法在亞馬遜政策公布之前且能夠吻合官方AI推流規則。同時也證明了董老師的運營打法具有前瞻性。
根據亞馬遜官方AI推流引擎政策公告,意味著亞馬遜平臺存在兩大流量引擎分發機制,原來的A9搜索引擎及最近更新的AI推薦引擎
亞馬遜推薦引擎是一種基于機器學習的系統,旨在為用戶推薦產品。這個系統通過分析用戶的購物歷史、瀏覽行為、產品搜索記錄以及用戶評價等信息,來預測用戶可能感興趣的商品,并向他們展示推薦產品。這種推薦機制有助于增加用戶滿意度,提高購物體驗,同時也能促進銷售額的增長?;谕甑臍v史記錄,推薦引擎為亞馬遜電商平臺收入帶來貢獻占比超過35%以上。
目前亞馬遜推薦引擎系統分為監督學習、半監督學習和無監督學習的機器學習的系統,隨之亞馬遜算法的深度學習、機器學習到AI演算。隨之機器學習系統的不斷完善與更新,有可能出現我們說的"千人千面”局面。
以下跟大家分享目前亞馬遜官方已公告的AI推薦引擎系統的兩個模型:
關于這個新算法的討論,源于amazon.science網站的一篇論文。這篇論文提到在現有電商平臺中,雖然商品信息不計其數,但缺乏對用戶意圖的理解,與用戶的思考和行為存在一定差距。
因此,提出一個名為COSMO的系統算法,從用戶行為數據中挖掘常識性知識,構建規模的知識圖譜,為用戶提供更多樣化的在線服務,以此來改善用戶體驗。
圖片來源:amazon.science
值得亞馬遜賣家注意的是,論文里提到,COSMO不僅將知識圖譜擴展到亞馬遜的18個主要類別中,且COSMO已經成功部署在各種亞馬遜搜索應用程序中,包括搜索相關性、基于用戶會話的推薦和搜索導航中。
并且通過實驗,已經發現我們COSMO在改善用戶體驗方面取得了顯著進展。有賣家稱,亞馬遜團隊從關鍵詞搜索結果中抽取了10%來測試這個新算法,提升了0.7%的轉化率。并且這一部分優化一年能帶來49億美元的額外銷售額。
根據論文中的內容,預測未來亞馬遜可能會發生的變化:
1、COSMO算法會根據購物習慣、瀏覽行為來推送買家感興趣的產品,推薦流量會分走一部分搜索流量;
2、不再是單純的搜索算法電商,會偏向興趣電商,根據買家偏好推薦產品;
3、產品屬性標簽化,各類屬性需要進行更加精細的分類;
4、關鍵詞排名機制可能會有所變化,傳統的關鍵詞調研工作可能會轉而研究人群需求,通過滿足人群需求,來體現產品和需求的強相關性;
5、差異化的產品會獲得更多推薦流量,因為滿足了更多人群的需求,而越同質化的產品可能會變得更難推;
6、廣告依舊是運營重點,從亞馬遜廣告收益上來說,目前的廣告機制應該不會做出太大的改變。
一旦亞馬遜改變了它的算法,作為賣家,我們就得跟著變化。
所以,小匠建議各位賣家要密切關注亞馬遜算法的變化,并根據變化及時調整自己的經營策略。只有跟上亞馬遜的步伐,提前了解并適應新的趨勢,我們才能在競爭激烈的電商市場中保持競爭力。
其實在之前,我們在前面的文章提過,最近這一年,亞馬遜在AI上的投入越來越大,試圖在平臺中引入更多新的生成式人工智能功能,來讓買家的購買體驗變得更加便利。
比如生成式的對話式購物體驗AI——Rufus,類似于導購功能,一個融入AI功能的新版搜索引擎,目前正在面向部分亞馬遜美國站用戶內測試用。
目前美國站的買家使用 Rufus,只需開始在亞馬遜移動應用程序的搜索欄中輸入或說出他們的問題,屏幕底部就會出現一個 Rufus 聊天對話框。賣家可以展開聊天對話框以查看問題的答案,點擊建議的問題,并在聊天對話框中提出后續問題(如下圖所示)。
圖片來源:亞馬遜
這個AI模型一旦大范圍使用,預計亞馬遜的搜索算法邏輯也會跟著變化,流量分發的原則估計會重新調整。
據亞馬遜描述,Rufus接受過亞馬遜廣泛的產品目錄、買家評論、社區問答以及來自整個網絡的信息的培訓,可以回答買家關于各種購物需求和商品的問題,提供比較,并根據對話上下文提出建議。并幫助買家找到更適合自己的產品。
其實這個說法,跟前面的COSMO很類似,最終的目的就是利用AI實現買家偏好推薦。
Rufus的推出,對于賣家來說,內容布局變得極為重要。賣家需要準備更多面向買家的產品內容。站內將標題、產品描述、A+、Post、視頻全部做好,站外在各大社交媒體、也逐步發布出去。只要用戶能看到的可觸及到的,買家都盡可能去準備。
也就是意味著內容越精準,Rufus更有機會抓取這些內容,從而推薦給更多的需求用戶。
后續關于亞馬遜算法變化,我們也會持續更進,賣家可以關注我們,獲取第一手運營干貨。
(來源:董海溫)
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