亚马逊的A9算法一直是卖家们的”老朋友”,通过对其熟练运用,他们能够在激烈的市场竞争中脱颖而出,获取大量自然流量。
然而,最近亚马逊的A9算法似乎悄悄发生了变化。亚马逊的研发团队最近推出了一项名为COSMO-LM的新算法,作为A9算法的AI伴侣。
COSMO-LM的研究论文引发了人们对新技术的浓厚兴趣。作为一个喜欢探索的人,我花了两天的时间,利用各种工具试图深入了解这个系统。
作为亚马逊行业的先驱,大濕聊跨境将COSMO-LM的解读呈现给大家。我将以通俗易懂的语言,按照几个主要思路为大家做出解析。
COSMO-LM究竟是什么?
COSMO-LM对我们来说是一个全新的概念。在论文中,它被描述为亚马逊的一个超强电商智能AI系统,通过分析用户行为和大型语言模型生成高质量的知识图谱数据,以提供更个性化的在线服务,从而提高用户搜索时的相关性、推荐商品以及导航等体验。
换言之,COSMO-LM能够理解买家的真实意图,它更像是一个超级聪明的、人性化的购物助手。
COSMO-LM有哪些特点?
COSMO-LM是一个知识系统,旨在从大规模用户行为和大型语言模型生成高质量的指导数据,以服务于亚马逊平台应用。
以前,我们可能会经历这样的情况:在网上搜索商品,但结果并不完全符合我们的期待,或者点击进入商品页面后发现并不是我们真正想要的东西。这种情况的发生,是因为传统的搜索引擎无法准确理解用户的需求。而智能AI的COSMO-LM则能够解决这个问题。
相比于传统的A9算法,COSMO-LM更加注重买家的兴趣和购物行为习惯,而不是简单依赖于关键词匹配。它能够理解用户的购物意图,从亚马逊海量数据中精准挖掘出最符合用户需求的商品信息。与A9算法相结合,COSMO-LM能够提升用户的购物体验,使之更智能更顺畅。
表格1显示,亚马逊的COSMO知识图谱比其他电商领域的图谱更为广泛,包含了630万节点和2900万边,涵盖了15种关系类型,覆盖了18个主要领域。然而,论文也指出,尽管COSMO在内测阶段取得了一定进展,但目前仍然缺乏足够多的高质量和多样化的指导数据收集,以及行业级数据的可扩展性有待突破。我相信,需要更多的时间去训练这个AI模型,使其变得更加智能。
表格2展示了COSMO知识图谱中挖掘的网购常识关系,包括关系类型和示例,这些关系类型涵盖了各种产品的功能用途、受众属性等。
表格3展示了COSMO知识图谱的数据,包括共同购买和搜索购买两类用户行为。COSMO人机交互注释收集了多样化的指令数据,保证了知识的多样性和质量。这些数据和步骤确保了COSMO知识图谱的可靠性和真实性。
在实验中,亚马逊研究团队利用COSMO语言模型,提升了网络购物的搜索相关性、基于会话的推荐和搜索导航等。他们通过精确理解用户的搜索购买行为,以更准确地预测和识别用户搜索结果的相关性。同时,COSMO-LM还能够帮助顾客解决购物时的一些烦恼。比如,当用户搜索“冬季衣物”时,它能够自动理解用户想要的是保暖的衣物,从而智能匹配最合适的商品。
那么,这项技术是如何实现的呢?亚马逊研究团队表示,COSMO-LM背后是一套强大的AI系统,通过分析用户行为和大规模的数据,构建了一个庞大的知识图谱。这个图谱包含了各种各样的商品信息和用户偏好,相当于给亚马逊的产品库增添了一本“百科全书”。
谷嗨科技以深厚的搜索引擎营销经验,通过精准的关键词策略和优质的内容创作,助您的品牌在搜索结果中脱颖而出。让您的产品成为消费者心中的首选。谷嗨科技以独到的市场洞察和先进的技术手段,助您在全球市场中游刃有余。我们不仅提供全面的电商解决方案,更注重个性化服务。从产品选品、仓储管理到物流运输,我们为您量身打造一站式解决方案,确保您的商品畅销全球。