从“啤酒与尿布”到COSMO算法：亚马逊如何用AI重构商业关联逻辑

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从“啤酒与尿布”到COSMO算法：亚马逊如何用AI重构商业关联逻辑

一、经典案例的数字化重生

1. 沃尔玛“啤酒与尿布”的原始逻辑

20世纪90年代，沃尔玛通过购物篮分析发现“啤酒”与“尿布”的购买关联性：年轻父亲在购买尿布时，常会顺带购买啤酒作为自我犒赏。这一发现基于Apriori算法的关联规则挖掘，核心是显性行为数据的静态关联，其商业价值体现在物理陈列优化（如将两商品摆放至同一区域）。
雨生点评,711,罗森，便利蜂 算是 “Apriori算法” 的货架实践者

2. COSMO算法的范式颠覆

亚马逊电商2024年推出的COSMO（Customer-Oriented Search & Match Optimization）算法，将传统关联分析升级为动态意图预测与场景化推荐：
雨生点评“这是试图 进行链接“人 货 场 的实时算法”，点击 不再如A9算法那么重要。

• 数据维度扩展：整合用户搜索历史、浏览轨迹、跨平台行为（如Prime Video观看记录），甚至常识知识图谱（如“孕妇需要防滑拖鞋”）；

• 推荐机制迭代：从“商品→商品”的货品物理关联（啤酒+尿布），进化为“人需求→场景→货商品”的链式匹配（如“露营”自动推荐充气床垫+驱蚊液+折叠椅）；

• 流量分配革命：头部商品流量垄断被打破，长尾商品通过精准意图匹配获得增量曝光（案例：小众手工饰品转化率提升42%）。

二、COSMO算法的核心运作机制

1. 常识知识图谱的构建

亚马逊构建覆盖18个类目、百万级节点的电商常识库，包含：

• 商品属性（材质、功能、适用场景）；

• 人群特征（孕妇需要防滑、程序员偏好机械键盘）；

• 社会常识（节日礼品季、气候与消费品关联）。
例如，用户搜索“婴儿推车”时，系统自动关联“防晒霜”“妈咪包”等跨类目商品。

2. 多轮导航与意图挖掘


亚马逊上线Rufus＆Amelia两大AI助手、3项AI驱动功能，重塑购物&销售新体验
通过AI助手Rufus实现对话式购物：

• 第一轮：用户搜索“登山鞋”→推荐防水款；

• 第二轮：追问“适合雨林徒步吗？”→追加推荐速干袜、防蚊喷雾；

• 第三轮：用户点击防蚊喷雾→触发“露营装备”场景推荐。
此过程依赖BERT模型解析语义，并通过强化学习优化推荐路径。

亚马逊卖家助手Amelia

3. 动态流量分配模型

COSMO构建用户-商品-场景三维权重矩阵：

维度	传统A9算法	COSMO算法
流量驱动	关键词匹配+转化率	意图匹配+场景关联+实时反馈
长尾效应	头部商品占据80%流量	长尾商品通过精准匹配获30%+流量
竞争逻辑	价格战+广告竞价	用户体验+场景化解决方案能力

三、商业启示与卖家应对策略

1. 产品开发的“需求预判”革命

• 逆向数据挖掘：通过Rufus问答日志发现未满足需求（如“露营充气床垫防水需求”未被覆盖）；

• 快速迭代验证：利用NLP分析评论情感，48小时内优化产品缺陷（案例：某耳机因“佩戴不适”差评快速推出耳罩改良版）。

2. 流量运营的“场景穿透”策略

• 标题优化：从“女士拖鞋”升级为“孕妇防滑居家拖鞋”；

• 视觉叙事：主图展示商品使用场景（如露营装备搭配星空背景）；

• A+页面设计：嵌入场景化图文（如“办公室午睡神器”搭配使用场景图解）。

3. 广告投放的“模型需要被迭代

通过CI+BI+AI实现：

• 预算分配：自动识别高意图关键词，将30%预算倾斜至长尾词；

• 互补商品绑定：尿布广告同步投放婴儿湿巾、哺乳内衣；

• 动态出价：根据实时转化率调整CPC，高峰时段溢价

AIGC 生成转化更高的文案 和listing
可以参考谷歌文生视频模型Veo

四、伦理争议与未来挑战

• 数据黑箱化：卖家难以逆向推导排名逻辑，优化效果评估依赖平台数据接口；

• 隐私悖论：欧盟用户删除行为数据后推荐精准度下降37%，引发合规风险；

• 生态垄断：亚马逊通过COSMO进一步掌控商品流通规则，中小卖家议价能力削弱。

经典案例与算法的传承关系
“啤酒与尿布”代表的是物理世界的关联性发现，而COSMO算法则是数字世界的需求预判与创造。正如沃尔玛创始人山姆·沃尔顿所言：“零售的细节藏在数据褶皱里。”当亚马逊用AI解开这些褶皱时，商业竞争的维度已从货架延伸至认知。

参考资料
https://gs.amazon.cn/news/news-brand-241212
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