在亞馬遜平臺上,自然流量的獲取一直是賣家們關(guān)注的重點。

過去,從A9算法的角度理解自然流量的獲取,主要集中于亞馬遜站內(nèi)搜索流量。

然而,隨著去年底新AI推薦算法COSMO和RecMind的加入,推薦流量的獲取端口變得更加多樣化。

這不僅包括產(chǎn)品詳情頁的推薦流量,還涵蓋搜索結(jié)果頁的推薦流量及個性化推薦的流量。

本文將詳細探討從A9算法到COSMO和RecMind算法的轉(zhuǎn)變,以及如何在新算法環(huán)境下獲取更多自然流量。

A9算法下的自然流量獲取在A9算法主導(dǎo)的時代,賣家的文案重點主要集中于描述產(chǎn)品的賣點和特征,以提高匹配度。

A9算法注重與關(guān)鍵詞高度相關(guān)的搜索結(jié)果和商品推薦,因此賣家需要：優(yōu)化產(chǎn)品標(biāo)題和描述：確保產(chǎn)品標(biāo)題和描述中包含盡可能多的相關(guān)關(guān)鍵詞,以增加搜索匹配度。

高質(zhì)量圖片和視頻：吸引用戶點擊,提高點擊率和轉(zhuǎn)化率,從而提升搜索排名。

積累正面評價：正面的用戶評價不僅能提高產(chǎn)品的可信度,還能提高搜索排名。

在A9算法的框架下,關(guān)鍵詞的相關(guān)性和產(chǎn)品的表現(xiàn)是獲取自然流量的關(guān)鍵。

轉(zhuǎn)向COSMO和RecMind算法隨著亞馬遜引入COSMO和RecMind這兩個AI推薦算法,自然流量的獲取模式發(fā)生了顯著變化。

這兩個算法以用戶為中心,強調(diào)理解用戶畫像和人群特征,更注重用戶的偏好,推薦與用戶興趣相關(guān)的產(chǎn)品。

COSMO和RecMind算法的特點用戶畫像和行為分析：COSMO和RecMind算法通過分析用戶的瀏覽歷史、購買記錄和搜索行為,構(gòu)建詳細的用戶畫像,從而個性化推薦產(chǎn)品。

個性化推薦：基于用戶畫像,算法會在搜索結(jié)果頁和產(chǎn)品詳情頁推薦用戶可能感興趣的產(chǎn)品。

這種推薦不僅提高了用戶的購物體驗,也增加了產(chǎn)品的曝光機會。

多渠道流量獲取：推薦流量不再局限于產(chǎn)品詳情頁,而是擴展到搜索結(jié)果頁和個性化推薦頁面,增加了賣家獲取免費流量的機會。

應(yīng)對COSMO和RecMind算法的策略在新的算法環(huán)境下,賣家需要調(diào)整策略,以適應(yīng)COSMO和RecMind算法的要求。

以下是一些關(guān)鍵策略：1. 理解用戶群體運營人員和產(chǎn)品開發(fā)團隊需要共同理解用戶群體,進行以用戶需求為導(dǎo)向的產(chǎn)品開發(fā)和運營推廣。

這要求賣家：進行市場調(diào)研：深入了解目標(biāo)用戶的需求和偏好,開發(fā)符合用戶需求的產(chǎn)品。

分析用戶數(shù)據(jù)：通過分析用戶的搜索詞、瀏覽記錄和購買行為,了解用戶的興趣點和需求變化。

2. 優(yōu)化文案和關(guān)鍵詞在文案中埋入更多的用戶意圖詞,以更好地迎合COSMO算法,從而獲取更多的免費流量。

具體方法包括：細化關(guān)鍵詞標(biāo)簽分支：將用戶的搜索詞和行為進行細致的分析,細化關(guān)鍵詞標(biāo)簽,增加關(guān)鍵詞的覆蓋面。

撰寫高質(zhì)量的文案：不僅要描述產(chǎn)品的賣點和特征,還要結(jié)合用戶的興趣和需求,撰寫吸引用戶的文案。

3. 提高用戶參與度通過提升用戶參與度,增加產(chǎn)品的曝光機會。

方法包括：開展促銷活動：通過限時折扣、買贈活動等,吸引用戶參與,提高產(chǎn)品的點擊率和轉(zhuǎn)化率。

優(yōu)化用戶評價：鼓勵用戶留下正面評價,并及時回復(fù)用戶的評論,提升產(chǎn)品的可信度和用戶滿意度。

在亞馬遜平臺上,自然流量的獲取已從傳統(tǒng)的A9算法轉(zhuǎn)向了更加智能化的COSMO和RecMind算法。

賣家需要通過理解用戶群體、優(yōu)化文案和關(guān)鍵詞、提高用戶參與度等策略,適應(yīng)新的算法環(huán)境,獲取更多的自然流量。

通過不斷優(yōu)化和調(diào)整,賣家可以在新的算法環(huán)境下,實現(xiàn)銷售和利潤的穩(wěn)步增長。