‌‌亚马逊‌COSMO算法是一种基于大型语言模型(LLM)开发的新型人工智能算法‌。其核心在于通过分析用户的行为数据，挖掘用户的潜在购物意图，并构建一个以用户为中心的知识图谱。

一、COSMO算法的详细介绍：‌

1. ‌工作原理‌：

• ‌收集用户行为数据‌：COSMO首先收集大量的用户行为数据，包括用户在亚马逊上的搜索记录、购买历史和商品之间的关联购买行为。这些信息有助于系统理解用户在购物时的行为模式。
• ‌生成常识知识‌：利用大型语言模型，COSMO从用户行为中提取潜在的购物意图。例如，如果用户购买了登山鞋和防水外套，系统可能会推断出用户打算进行户外活动，需要防雨和保护脚部的装备。
• ‌优化知识质量‌：通过“指令调优”，COSMO进一步训练语言模型，使其生成的常识知识更加符合人类的购物习惯和偏好。这个过程涉及到使用人类标注者对生成的知识进行评估和筛选，确保最终得到的知识既准确又有用。
• ‌构建知识图谱‌：COSMO将这些高质量的常识知识整合成一个大规模的知识图谱，这个图谱包含了商品、用户查询和购物意图等多个维度的信息，有助于系统更好地理解用户的需求。

2. ‌特点‌：

• COSMO算法通过给客户行为打标签的形式，多层级提供关键词的方式给客户推荐更加精细化的产品，类似于个性化展现。
• 与国内电商的“千人千面”算法不同，COSMO算法更多的是一个数据化猜测。由于国外保护隐私政策，不允许购物平台实现千人千面，而是实行动态导航栏优化。因此，COSMO算法用“猜你需求”描述更为贴切。

3. ‌应用场景‌：

• 当用户在亚马逊上搜索某个关键词时，COSMO算法会通过分析用户的行为数据和购物意图，为用户推荐相关的产品。例如，用户搜索“camping”，导航栏就会推荐气垫床、毯子、椅子、电灯、帐篷等与露营相关的产品。

综上所述，亚马逊COSMO算法是一种旨在提升用户购物体验的人工智能算法，通过深入分析用户行为数据和购物意图，为用户提供更加精准和个性化的产品推荐。

二、COSMO与A9算法的5大区别：

第一个区别：核心算法规则

A9算法的核心是以产品本身为中心，关注产品本身的属性、功能和卖点。也就是说，A9算法更注重产品的“内在价值”，并根据文案的关键词和产品的属性来匹配用户的需求。

相比之下，COSMO算法则以用户行为为中心，聚焦用户的搜索意图和使用场景。COSMO通过捕捉用户的搜索行为数据，构建人群化和场景化的关系，更好地理解用户购买需求。COSMO旨在解决用户的“真实意图”，而非仅仅展示商品的属性。这种转变体现了亚马逊更加注重用户体验的趋势。

第二个区别：关联关系的结构差异

在关联产品和用户需求的关系上，A9和COSMO算法也存在明显差异。

A9算法基于线性相关性，匹配的是买家搜索词与产品属性之间的直接关系。当用户搜索一个关键词时，A9会展示符合该关键词属性的商品。因此，A9展示结果更多是基于买家输入的具体搜索词和产品属性的精准匹配。

而COSMO算法引入了“知识图谱”结构，采用AI的三维网络关系来理解用户需求。知识图谱不仅考虑产品的单一属性，更关注用户的需求背景和潜在意图。例如，当买家搜索“孕妇鞋”时，跟A9不一样，COSMO可能展示防滑、舒适度等相关的产品推荐，而不仅仅局限于孕妇鞋本身，还会考虑孕妇群体的需求。这样可以让买家获得更丰富的购物选择，也更加符合买家的多元需求。

第三个区别：排名规则的差异

在排名规则方面，A9算法主要依赖于点击率（CTR）和转化率（CVR）为核心要素拉升词的排名。这些指标背后的核心是销量权重。点击率和转化率越高的产品，越容易在搜索结果中获得靠前的位置。

相比之下，COSMO算法通过AI智能推理来判断关键词排名。当用户输入一个搜索词时，COSMO会根据用户的意图进行识别和匹配，优先展示能够满足用户需求的产品。COSMO更加注重产品与用户意图的匹配，而不是简单地看点击量和转化率。进一步优化了产品的推荐准确性。

第四个区别：买家搜索结果的差异

在A9算法下，不同买家搜索同一个关键词时，通常会得到类似的搜索结果。也就是说，A9的展示结果相对稳定，对于不同用户的个性化需求考虑较少，所以一些销量较高的头部产品订单都会比较稳定，垄断了流量。

COSMO算法则完全不同。COSMO关注的是用户的个性化需求，因此不同用户搜索同一个关键词，展示的结果可能完全不同。COSMO有点像了“千人千面”的推荐模式，基于用户的行为和需求特征，动态调整展示搜索结果内容。流量分发机制会被改变，头部卖家的流量优势被削弱。

第五个区别：算法技术的本质差异

A9算法属于程序代码计算的结果，相对较为固定。所以经常一些卖家可以通过“黑科技”手段来钻A9算法的漏洞。

而COSMO算法则属于AI模型推理出来的结果。这种AI驱动的算法更加灵活，也更难以被简单的规则所利用。COSMO的AI模型会根据用户实时的行为数据进行调整，这就杜绝了许多黑科技和违规手段，如刷单、刷评价等，让产品推荐更加贴合用户的真实需求。COSMO的这种推理机制也更符合用户心智的智能推荐技术趋势。

（内容来自网络综合）