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Amazon が生き残るための方法の 1 つは、リストのランキングによってトラフィックが決まるというものです。商品のランキングが高ければ高いほど、露出率が高くなり、より多くのトラフィックを獲得できます。 その動作の基本的なロジックは、Amazon の A9 アルゴリズムに基づいており、 Amazon の膨大な製品カテゴリから最も関連性の高い製品を選択し、関連性に基づいて顧客に表示します。 具体的には、A9 アルゴリズムのランキングに影響を与える要因は、コンバージョン率、関連性、顧客満足度と再購入率という 3 つの指標にまとめることができます。つまり、商品が顧客の検索ニーズを満たし、購買意欲を刺激し、優れた消費者体験を提供するほど、A9 アルゴリズムによって上位に推奨される可能性が高くなります。 したがって、Amazon セラーの運営アイデアや販売戦略の策定はすべて A9 アルゴリズムに基づいています。 A9 アルゴリズムは、何百万もの商品の運命を制御する中央制御システムのようなものだと言えます。 ただし、システムを長期間実行するには、継続的なメンテナンスとアップグレードが必要です。 Amazon は A9 アルゴリズムに多くの改革を加えました。しかし最近、Amazon は新たなアルゴリズム革命を開始し、 A9 アルゴリズムに基づく新しい武器である Cosmo アルゴリズムを発表しました。販売者にとって、新しいアルゴリズムが大規模に導入されると、販売業務にどのような影響があるでしょうか?
COSMOアルゴリズムはまだ本格的には実用化されていないとされているが、Amazonはここ数カ月、秘密裏に小規模な試験を実施してきた。 アマゾンは、新しいAIランキングの仕組みをテストするために、米国サイトからキーワード検索結果の10％を抽出したと報じられている。結果、コンバージョン率が 0.7% 増加したことが示されました。この計算に基づくと、COSMO アルゴリズムによって生成される最適化により、年間約 49 億米ドルの売上増加が見込まれます。では、A9 と比較して、新しい COSMO アルゴリズムは Amazon セラーにどのような具体的な変化をもたらすのでしょうか?
[越境電子商取引]の公開アカウントをフォローし、バックグラウンドでキーワード[COSMOアルゴリズム]に返信して、公式の完全な情報を入手してください。 公式文書では次のように紹介されています。「既存の電子商取引ナレッジグラフは多数の概念や製品属性を統合していますが、ユーザーの意図を正確に発見することはできません。」消費者の個別ニーズを理解する必要性から、COSMO が誕生しました。膨大なユーザー行動データをマイニングし、ユーザー中心のナレッジグラフを構築することで、多様なオンライン電子商取引サービスを実現します。 ユーザーは毎日、eコマース プラットフォーム上で膨大な量の行動ログを生成します。この目的のために、Amazon は大規模言語モデル (LLM) を使用してこれらの行動の背後にある意図を調査します。つまり、検索結果は検索用語に一致するだけでなく、ユーザーの潜在的な消費ニーズも満たします。 Amazon は現在、COSMO を 18 の主要カテゴリーに拡大し、ユーザーの意図を捉える何百万もの高品質な知識を生み出しています。 消費者の購買プロセスは通常、需要が生み出され、製品のキーワードが検索され、プラットフォームのアルゴリズムが製品を選択し、関連性に基づいて顧客に表示します。 しかし、このプロセスにおける消費者の根深いニーズは、直感的に表現されないことがよくあります。たとえば、靴を購入するとき、実用性を重視する人もいれば、美しさを重視する人もいます。 COSMO の役割は、ユーザーの行動を継続的に学習し、発生する可能性のある潜在的なニーズを把握し、ターゲットを絞った製品を推奨することです。 対照的に、COSMO のワークフローは次のとおりです。 - 類似製品をフィルタリングして、最終的にユーザーのニーズを満たす結果を選択します。
具体的な事例からより直感的に感じることができます。たとえば、妊娠中の女性が靴を購入したい場合、プラットフォーム上で「妊婦用靴」と入力して検索します。 COSMO-LMは常識的な分析に基づいて、妊婦にとって滑り止めが重要であると結論付け、最終的には妊婦の痛いポイントを捉えた滑り止めシューズなどの製品を推奨しています。 さらに、 COSMO のコア機能は、マルチラウンドナビゲーションです。つまり、継続的な推奨を通じて複数回の検索改善を提供します。たとえば、「キャンプ」を検索すると、「エアマットレス」が選択され、さらに「キャンプ用エアマットレス」が推奨される可能性があります。 COSMOは、湖畔キャンプ、山岳キャンプ、4人キャンプなど、さまざまなニーズに合わせて、さまざまなタイプのキャンプ用エアマットレスを提供します。 このようなマルチラウンドナビゲーションにより、より深く正確な需要の位置付けを実現し、自然な需要発見プロセスにおけるユーザーの検索エクスペリエンスを大幅に向上させることができます。 以上のことから、COSMO アルゴリズムの登場は、A9 アルゴリズムが歴史の舞台から完全に撤退したことを意味するものではないことがわかります。実際、製品中心からユーザー中心へと、A9 に基づくよりインテリジェントな推奨システムを導入し、ユーザーの真のニーズに対する洞察を通じて、より正確なコンテンツのプッシュを実現します。 多くの販売者は、これが各顧客に合わせて商品をカスタマイズする Taobao のアルゴリズムに相当すると考えています。しかし、実際には両者の間にはいくつかの違いがあります。 このアルゴリズムは、ビッグデータとクラウドコンピューティング機能を利用して、ストアタグとクラウドタグを通じてインテリジェントな推奨を実現し、ユーザーが興味のない製品を除外して、すべてのページの推奨がお気に入りの製品になるようにすることで、ユーザーが事前により正確な決定を下せるように支援します。 一方、海外のプライバシーポリシーなどの制約により、AmazonではTaobaoスタイルのパーソナライズされたサービスを実現することは困難です。前者は、すべてのユーザーが自分専用のページを持つようにし、販売者がターゲット顧客を確保して精密なマーケティングを実現できるようにすることを目的としており、後者は検索結果のマッチングと精度の向上に重点を置いています。
COSMO アルゴリズムはまだ小規模なテスト段階ですが、大規模に導入されれば、Amazon セラーの運用戦略に大きな影響を与えることが予想されます。 一部の販売者は、新しいアルゴリズムがもたらした微妙な変化をすでに感じ取っている。 「今月、新しい商品のサブカテゴリのランキングが上昇しています。昨年は、上位の商品はすべて標準商品で、さまざまな差別化された商品はこれまでトップ100にありませんでした。標準商品の割引は役に立たないようです。これにより、ユーザーは同じ商品を検索することがなくなり、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。Amazonがアルゴリズムを変更したのではないかと推測しています。」 上記に基づいて、COSMO アルゴリズムの中核となるポイントは、次の側面に簡単にまとめることができます。 1. ユーザーの消費行動を分析し、パーソナライズされた製品推奨を生成する2. 類似製品を自動的にフィルタリングし、差別化された製品オプションを提供する3. 潜在的な消費者の意図を捉え、検索結果の関連性と正確性を向上させることに重点を置く4. ユーザーが特定の属性でフィルタリングし、個人の好みに基づいて検索結果を調整できるようにする A9 アルゴリズムのロジックでは、主にコンバージョン率、関連性要因、顧客満足度、維持率を分析することにより、製品がインテリジェントに分類され、顧客に提示されます。そのため、運用戦略を策定するプロセスにおいて、キーワードの最適化が重要なポイントとなります。 しかし、COSMO アルゴリズムの中核的な点からすると、販売者はユーザーの潜在的なショッピング意図を分析して把握し、実際の消費者の悩みに対する洞察を得ることにもっと傾倒する必要があります。一方で、ユーザーの個別化されたニーズを満たすために、製品の差別化された利点を生み出すことに重点を置く必要があります。 したがって、このロジックでは、Amazon セラーは業務に次の調整を加えることができます。 - ターゲット層を深く理解し、そのニーズを満たす高品質な製品を生み出す
- 商品の写真、キーワード、説明などは、ユーザーの購入意図に沿ったもので、商品の特徴や利点を正確に伝える必要があります。
- 効果的なAI認識を可能にし、繰り返しのフィルタリングを回避するためのAIガイド付きリスト最適化戦略
- 同質的な競争を避け、製品の差別化障壁を構築し、多様でパーソナライズされた製品の選択肢を提供します。
一言で言えば、運用戦略の策定は、ターゲットユーザーを固定し、ユーザーのニーズと意図を第一原則として考慮することに基づいて行う必要があります。ユーザーにニーズを理解してもらうだけでなく、どのような商品を販売しているかを AI に理解してもらうことも必要です。 一部の販売者は、COSMO が広く使用されると、キーワード最適化という従来の運用ロジックから、群衆のニーズを研究し、群衆のニーズの進化に対応することに変わり、製品とニーズの強い相関関係が十分に反映されると考えています。こうすることで、製品の差別化された利点が強化され、低価格化の現象がある程度緩和される可能性があります。 もちろん、これについてそれほど楽観的ではない売り手もいます。 「むしろ、このアルゴリズムはPPCを増加させるでしょう。どの国でも、低価格の商品の販売量が最も多く、この方法は国内電子商取引の「千人千顔」に似ています。タオバオの広告費が依然として最も大きいのと同じように、商人の入札は依然として激しいです。」
COSMOアルゴリズムの導入により、プラットフォームの検索ロジック、トラフィックの配分、販売者の運用アイデアに大きな変化がもたらされましたが、Amazonの主要な開発トレンドであるAI eコマースの採用についても洞察を得ることができます。 これに先立ち、Amazon は AI を活用して電子商取引を強化する試みを果てしなく続けており、 AI レビュー要約、AI による商品リスト説明の生成、AI による写真の生成など、数多くの AI ツールを発表してきました。 もちろん、上記はすべて AI の生成アプリケーションであり、越境業界の主要な電子商取引プラットフォーム間で最も一般的な AI トレンドでもあります。これらの生産ツールは、販売者の業務に間接的な影響を及ぼします。 COSMOアルゴリズムは、大規模言語モデル（LLM）を通じてユーザー行動を継続的に学習・分析し、巨大なナレッジグラフを生成するAIメカニズムを導入し、消費者の潜在的な意図を素早く特定し、より洗練されたスクリーニングモードとインタラクティブモードで提示することで、購入者が本当に必要な製品を購入できるように段階的に導きます。 Amazon が最近、 AI 検索ツールRufusをリリースしたことは注目に値します。チャットQ&A形式で商品相談、類似商品の推奨、機種比較などのサービスを提供します。 Rufus は検索ボックスから独立したトラフィック ウィンドウです。購入者は、この AI コンテンツインタラクション方式を使用して、アプリケーションシナリオにおける製品ニーズを見つけます。これにより、従来の検索電子商取引の動作ロジックとトラフィックモデルがある程度覆されます。 検索ベースの電子商取引プラットフォームである Amazon は、オーディエンスのマッチング、商品のマッチング、コンバージョンの促進に主にキーワード検索を利用していました。しかし、Rufus のリリースであれ、COSMO アルゴリズムのテストであれ、どちらも同じシグナルを発しています。それは、AI を使用して交通レイアウトに影響を与えることです。 一部の販売者は、Amazon が購入者と出品商品のつながり方を変えようとしていると率直に述べました。つまり、Amazon は、購入者とリンクの間の露出とクリックを確立するための橋渡しとして「キーワード」に頼るだけでなく、「セマンティック インタラクション」と「細かくフィルタリングされた検索推奨」を通じて、購入者の検索ニーズをさらに探り、より正確なリンクをマッチングさせたいと考えているのです。 検索電子商取引の考え方では、リストのタイトル、5 つのポイント、説明はすべて、検索ワードのプロモーションの目的を果たすために、人気のある単語とロングテール ワードに重点を置いています。つまり、最適化のプロセスでは、 「購入者がどのような言葉を検索するか」を考える必要があります。 Rufus アルゴリズムと COSMO アルゴリズムはどちらもこの考え方を覆しました。前者は、ルフェスに質問する買い手の目的とニーズについて考える必要があり、後者は売り手の潜在的な購入意図を予測します。本質的には、どちらのアルゴリズムも、消費者の潜在的なニーズを探り、消費者が真のニーズを明確にできるように支援し、正確な製品推奨を実現することを目的としています。 どちらも、ある程度は「購入ニーズはあるがニーズがはっきりしない」人々をターゲットにしており、売り手にとっては潜在的かつ限界的なトラフィックを掘り起こすのに有益です。買い手は AI を使用して製品を正確に見つけ、売り手は AI を使用して顧客をターゲットにします。 あるセラーは次のようにコメントしています。「Rufus ポータルであれ、COSMO の洗練された検索トラフィックであれ、Amazon の購入者は最終的にこれらの検索機能に慣れ、より頻繁に使用するようになるでしょうか。もしそうなら、トラフィック パターンが徐々に進化していることを意味し、その結果、セラーのトラフィックの迂回方法やリンクの書き方のルールも大きく変化するでしょう。」 つまり、プラットフォームレベルであろうと販売者レベルであろうと、越境電子商取引業界全体が AI の波を受け入れるというのが一般的な傾向となっているのです。現在、プラットフォームのアルゴリズムの変更は不確実であり、トラフィック パターンの進化は混乱を招いています。売り手にとって今最も重要なことは、前向きに考え、状況を評価し、自ら率先して変化を求め、時代に適応することです。
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