破解亚马逊SEO核心算法，优化你的listing策略

在亚马逊的算法系统中，A9算法一直以来是卖家提升链接排名的核心。然而，随着用户需求的变化以及AI技术的发展，亚马逊去年三月对搜索引擎算法进行了重大更新，推出了新的AI算法——COSMO。COSMO算法的推出标志着亚马逊在产品排名推荐和用户体验方面的进一步升级。从“人找货”到“货找人”，是亚马逊对用户需求的深度重构。在这两大算法下，卖家面临着“既要让A9看得懂（关键词匹配），又要让COSMO看得上（场景化需求满足）”的挑战。

今天，我们将分别解析A9算法和COSMO算法，指出两者的本质区别，并探讨针对这两大算法如何优化Listing，帮助卖家更好提升链接排名。

一、亚马逊SEO核心：A9算法

在了解亚马逊A9算法前，大家先了解一下SEO这个概念。SEO是搜索引擎优化（Search Engine Optimization）的缩写，指的是通过优化网站或链接文案内容和结构，使其在搜索引擎的自然搜索结果中排名更高的过程，进而获得更多自然流量，也可称为搜索免费流量或关键词流量。

A9算法是亚马逊搜索引擎SEO的核心，决定了产品在搜索结果中的自然排名位置。也就是说，A9算法是亚马逊SEO的“大脑”，负责决定哪些产品会出现在买家搜索结果中以及在什么位置出现。它会决定买家在搜索时能看到哪些产品。

亚马逊的SEO与传统的SEO有所不同。亚马逊的搜索是交易性的，平台买家主要是在寻找有购买意向的产品。因此，亚马逊的SEO是针对亚马逊市场的独特算法和客户行为量身定制，旨在让买家在最短时间内找到最满足需求的产品。这就意味着A9算法需要分析买家的搜索词，以确定产品与搜索关键词之间的相关性，并决定产品在搜索结果中的位置。

A9算法主要根据相关性和绩效来确定排名，具体影响因素包括：产品相关性、销售排名、产品价格、点击率、转化率、产品图片、买家评价、买家满意度及搜索结果页的信息级别。

二、亚马逊AI算法：COSMO算法

COSMO是一个高级大型的数据语言模型算法，与A9相比，更注重用户的实际需求和行为。它具有更精准的用户画像理解、更智能的推荐算法及覆盖全品类的高质量知识图谱。其核心是通过AI语义理解重构用户搜索意图，将“用户说了什么”升级为“用户真正想要什么”。而A9更多关注与关键词的相关性。

COSMO算法的核心能力主要有需求预判、跨品类关联和动态语义拓展等。

需求预判：例如，当用户搜索“露营装备”时，COSMO 不仅能推测出用户可能需要的相关产品，还能推荐适合的折叠桌椅套装。

跨品类关联：通过分析用户行为，COSMO能够推荐场景匹配的非直接关联产品。

动态语义扩展：COSMO能自动解析模糊搜索词，并根据用户的历史记录进行推荐。

COSMO算法显著提升了搜索的相关性，增强了用户快速找到产品的速度，提高客户满意度和转化率。随着时间的推移，COSMO算法将持续优化和迭代，以适应电商领域的新趋势和用户行为的变化。

三、A9算法与COSMO算法的区别

A9算法与COSMO算法之间存在五大区别，主要体现在核心算法规则、关联关系结构、排名规则、买家搜索结果和算法技术的本质上。

四、针对这两大算法卖家如何优化Listing文案

随着COSMO算法的应用，卖家需要根据算法的特点来优化产品Listing。A9算法强调相关性与关键词匹配，而COSMO则侧重于个性化推荐与用户需求的深度挖掘。

在文案上，关键词的选择至关重要，确保产品描述中包含相关关键词以便被A9算法抓取。而面对COSMO，卖家需深入挖掘用户需求，并适当使用用户意图词和场景化关键词，从而提高展示机会。

此外，图片展示也要更注重场景化，增加与用户生活相关的内容，以帮助产品获得更准确的个性化推荐。同时，买家评价在排名和曝光中起着至关重要的作用，卖家需关注如何提升产品的评价，以适应A9与COSMO的算法需求。

总之，A9算法与COSMO算法的结合使得亚马逊SEO优化变得复杂，但也提供了更多机会。卖家们不仅需依据A9算法的规则优化文案，还需深入理解COSMO对用户需求和个性化推荐的关注点。