亚马逊新算法COSMO官方解读与电商应用指南-9页

解密亚马逊COSMO算法如何通过大语言模型提升搜索相关性17.3%并创造数亿美金增量GMV

目录：

简介：

本文档详细解读了亚马逊最新研发的COSMO算法（Conference on Search and Mining Optimization），该算法通过大语言模型构建电商常识知识图谱，显著提升了搜索相关性、推荐准确率和导航体验。核心创新在于：

1. 行业级知识图谱：覆盖18个产品类目、15种关系类型，包含630万节点和2900万边（详见文档P1-2对比数据）

2. 高效指令微调：采用OPT-175B/30B模型生成意图知识，推理时间缩短40%（文档P3部署图示）

3. 三大落地应用：
• 搜索相关性模型Macro F1提升60%（文档P6测试数据）
• 会话推荐系统Hits@10提升5.8%（文档P8服装类目案例）
• 导航系统实现0.7%GMV增长（文档P9A/B测试结果）

特别值得注意的是，COSMO通过多轮意图解析（文档P8图示）解决了”冬季露营装备”等复杂查询的语义鸿沟问题，这是传统搜索技术难以突破的瓶颈。

推荐理由：

对于跨境电商卖家，本资料具有三重核心价值：

1. 平台算法透视：深度解析亚马逊最新搜索推荐机制，帮助卖家优化Listing关键词布局（详见文档P6相关性模型）

2. 用户意图挖掘：提供18个类目的共同购买行为分析（文档P3表3），助力捆绑销售策略制定

3. 运营效率提升：展示如何通过查询特异性分析（文档P3抽样策略）降低ACoS广告成本

即使文档源自2018年研究，其揭示的LLM应用框架和用户行为分析方法仍具有长期参考价值，特别适合需要精细化运营的亚马逊/独立站卖家。

跨境算法智库：

搜索-购买行为解析: COSMO独创的(q,p)对分析技术，通过查询-产品特异性匹配（文档P3抽样策略），能识别如”运动水壶”查询实际隐含的”马拉松补给装备”需求。这种意图挖掘方法可直接应用于广告关键词拓展和产品描述优化。