
A9 是亚马逊从 2000 年代初就开始沿用的商品搜索算法,出自旗下 A9.com 公司。它的运作核心可以概括为关键词匹配叠加行为信号排序。影响 A9 排名的主要因素包括:
这种以商品文本为中心的机制容易形成头部集中:高销量链接持续获得流量,新品进入前排的难度较大。
COSMO 的全称是 Commonsense Knowledge Generation,即通用常识知识生成。它由亚马逊科学家团队打造,是一套面向电商的大规模常识知识图谱系统,相关论文已于 2024 年在计算机领域顶级会议 ACM SIGMOD 公开发布。
用一个具体查询可以更直观地看到两者的差异:当用户输入“孕妇鞋”时——
COSMO 的数据基础并非卖家提交的关键词,而是从数亿条商品评论中提取出来的真实世界使用常识。
| 比较项目 | A9(原有机制) | COSMO(新增层级) |
|---|---|---|
| 匹配依据 | 标题、描述、后台搜索词 | 用户搜索意图以及商品功能特性 |
| 信息获取 | 卖家提交的 Listing 文字 | 从海量评价中提炼的常识 |
| 运行逻辑 | 关注“输入了什么词” | 关注“为何搜索、需要解决什么问题” |
| 流量分布 | 头部词集中,前排位置拿走多数流量 | 需求契合即可获得流量,削弱头部集中 |
| 与 A9 的关联 | 基础层(继续运转) | 构建在 A9 之上的语义识别层 |
| 优化方向 | 关键词覆盖、提升销量和转化 | 场景化词汇、属性词汇、评论资产 |
| 典型场景 | 搜索“蓝牙音箱”→展示含有该词的商品 | 搜索“孕妇鞋”→推荐防滑、软底、易穿脱的商品 |
过去,搜索结果首页靠前位置大约能获得 80% 的点击。COSMO 加入后,平台会将一部分流量分配给那些“需求高度匹配”但排名并不靠前的商品。
有卖家反馈:一款小类目商品在核心关键词下排在第 8 位,但最近三个月销量反而提高了 40%。原因就在于其产品属性与用户真实需求高度吻合,COSMO 为它补充了额外流量。
以往搜索“生日礼物送男友”,系统主要围绕“礼物”“男友”这些词做匹配;现在系统会进一步推断用户想要的是“适合年轻男性、常用于送礼场景”的商品,于是可能推荐香水、机械键盘、游戏主机等。
COSMO 最关键的能力之一,就是从商品评论中提炼现实使用中的常识。卖家不能只依赖“堆关键词”,评论里提到的使用场景、功能体验、适用人群等,都可能被 COSMO 抓取并用于反向匹配用户查询。
Q:COSMO 会不会完全替代 A9?
A:不会。COSMO 是在 A9 之上新增的意图理解层,A9 的关键词匹配仍承担基础功能,两者共同影响排序;点击率、转化率和动销速度等行为信号依然决定最终位置。
Q:标题里还要不要继续布局关键词?
A:仍然需要。A9 依旧依靠关键词匹配,关键词仍是排名的基础信号;但在 COSMO 阶段,单纯堆词不够,必须同步补充使用场景与属性信息。
Q:评论会影响搜索排名吗?
A:评论数量和评分一直是排名因素之一;COSMO 则进一步把评论文本作为常识知识源,评论中描述的使用场景有可能被提取出来,用于回应新的搜索意图。
Q:新卖家是否更难生存?
A:对部分卖家反而更有利。COSMO 削弱了头部关键词的绝对优势,需求匹配准确、属性描述清晰的新品会有机会获得更多流量。
2026 年亚马逊搜索的关键转变可以浓缩为一句话:从“匹配词语”走向“理解用户”。COSMO 作为意图识别层叠加在 A9 之上,流量不再只集中到头部关键词,而是根据需求匹配程度重新分配。
卖家可以按三个优先级推进:先优化 Listing 中的场景与属性描述,再整理并引导评论内容资产,最后通过后台数据确认“无直接关键词关系却产生转化”的增量流量。这些调整不改变合规经营的基本框架,只优化内容呈现方式,整体风险较低。