从新算法出发，如何更快完成产品深度埋词
新算法COSMO出了也有一段时间了。很多卖家还是没有弄清楚到底什么是新算法，对卖家运营操作有什么影响。下面分享从新算法出发，如何更快完成产品深度埋词。
一．COSMO算法是什么？
COSMO：Customer-Oriented Search & Match Optimization 客户导向的搜索和匹配优化。从名次解释就可以看出来新算法是以客户导向，向客户推荐更符合其需求的产品，从而将客户下单的可能性提高到最大。
那COSMO算法是如何影响产品推荐的呢？
案例一：
一个孕妇想要购买一双鞋子，在亚马逊搜索框里搜索"鞋子"，按之前A9算法的逻辑的话，亚马逊会按"鞋子"对所有产品进行排序，依据的是"鞋子"这个词的关键词排名。
而COSMO算法介入之后，会先对这个客户进行分析，分析出这个对象是孕妇，所以算法会分析孕妇需要的鞋子是怎么样？孕妇的鞋子需要防滑，所以亚马逊会推荐防滑的鞋子。结果是孕妇在亚马逊的搜索框里搜索"鞋子"，展示的结果里不再完全按"鞋子"这个词自然排名了。而是会叠加防滑属性。比如自然排名第一的产品A里没有明确说明防滑，自然排名排名第二的产品B有防滑并且之前跟防滑有过深度链接。会有可能出现B排在A之前的情况。
案例二：
产品一：
产品二：
大家看下产品一和产品二是同一类产品吗？
从图片看大家很容易误认为同一类产品，瑜伽垫对不对。
可惜产品一是瑜伽垫Yoga Mats，产品二是运动垫Exercise Mats。
那这两类产品可以互相转化吗？肯定是可以的对不对。因为瑜伽垫Yoga Mats为了进行瑜伽练习（For yoga practice），要求的属性可以改善平衡和支撑（For balance and support during exercises），提供额外的缓冲和抓地力。这些属性完全符合运动垫Exercise Mats的要求。反之运动垫Exercise Mats只要大小适合，同样可以符合做瑜伽的需求。
所以在亚马逊算法中，这两类产品很容易做推荐，做瑜伽垫的卖家也应该将运动垫作为流量入口。
二．COSMO 新算法数据来源
既然COSMO新算法是以客户导向，向客户推荐更符合其需求的产品，那数据源哪里来呢？
COSMO算法如何知道这个客户更想要的产品是什么类型的呢？
- 历史订单数据，历史搜索数据
通过分析用户的搜索历史、购买记录和浏览行为，推断出用户的兴趣，并根据这些数据推荐相关产品。COSMO算法不仅考虑关键词匹配度，还会推算客户真实需求，为用户呈现最具吸引力的商品。还会使用聚类模型对用户进行群体细分，将具体用户分配到与他最为相似的已有用户细分群中。通过分析该细分群中的购买历史和商品评价，生成商品推荐列表，推送给该用户。
2. Filters过滤器
通过Filters，系统不断精确地知道客户的需求及目的。
3.Rufus
Rufus可以看下之前写的文章。Rufus是怎么样实现的
三．COSMO 新算法的总结
COSMO 新算法的总结：
新算法会更理解用户的搜索意图，提供更符合用户意图的推荐。
新算法会利用历史订单数据，搜索数据，链接的文案，QA，Review，提高推荐的准确性。
新算法会尽量减少重复推荐，只有给客户更多选择，才能提升用户体验，提高转化。
新算法会提高互补或替换产品推荐，卖家应当重视开发更多组合互补产品。
新算法根据特定属性进行过滤，在根据个人特征，提供个性化搜索结果，要求卖家对卖家使用场景，需求进行深挖。
导致的结果是：
同个搜索词，出现的搜索结果差距越来越大。
四．如何更快完成产品深度埋词
上面总结了COSMO 新算法的要点，会发现卖家要从选品开发，人群定位，关联产品等等角度出发去布局。范围还是很大的，今天就分析其中的一个点，如何更快完成产品深度埋词。
通过如上的内容，知道了COSMO 新算法的一些内容。也知道要想在COSMO 新算法下获得更多的流量订单，需要对文案下很多功夫，把产品的需求，对象，场景，功能，风格，颜色，大小，款式，季节，节日，礼物等十几个维度进行分析。
分析的方法也很多，下面使用Home Office Desk Chairs这个类目为案例分享几个自己使用的方法。
1.利用AI分析
1.1获得数据源，比如类目下的链接明细
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