亚马逊三大搜索算法详解

作者：赵毅

亚马逊搜索体系已从单一 A9 演进为 A9 + COSMO + Rufus 三层架构。理解三者分工是优化 Listing 的底层前提。

一、A9 算法（2003–2023，关键词时代）

定位： 传统搜索排序算法，至今仍是基础层。

核心逻辑：

• 以关键词字面匹配 + 历史表现为主
• 排名公式（简化）：排名 = 相关性 × (转化率×1.5 + 点击率 + 销量 + 评价)
• 只认标题、五点、Search Terms 里的显性关键词
• 不懂语义、不懂场景、不懂用户真实意图

一句话： A9 = 关键词 + 数据表现的"硬匹配"。

现状：

• A9 没有死，仍然负责大词搜集、精准词排序
• 搜索流程：A9 先捞几千个相关产品 → COSMO 再重排 → Rufus 对话推荐

关联优化：amazon-search-terms-guide

二、COSMO 算法（2024 推出，AI 意图时代）

定位： A9 的 AI 升级版，大语言模型驱动的意图理解算法。

核心能力：

1. 语义理解： 看懂同义词、场景、隐含需求
2. A9：baby stroller 只匹配字面
3. COSMO：自动关联 toddler pushchair / travel system / 3 in 1
4. 情境感知： 结合用户画像、历史、季节、位置
5. 知识图谱： 将 2 亿+ 商品做成"属性–用途–人群"关系网
6. 重排作用： A9 选出候选后，COSMO 按意图匹配度重新排序

对卖家意味着：

• 不再只堆关键词，要写场景化、人群化、痛点化文案
• 标题/五点要讲清：who（给谁用）+ why（解决什么问题）+ when（什么场景）

一句话： COSMO = 理解用户"为什么搜"，而不是"搜了什么"。

三、Rufus 算法（2024–至今，对话式购物 AI）

定位： 亚马逊生成式 AI 购物助手，COSMO 的"前台对话入口"。

全称： Recurrent Unified Foundation Model for Unified Shopping

核心特点：

1. 自然语言对话 — 用户说"送爸爸的生日礼物，50 岁，爱钓鱼，预算 100 刀"，Rufus 直接理解并推荐
2. 多轮追问 — 补全需求（预算、场景、偏好）
3. 跨商品对比 — 直接对比功能、价格、适用场景
4. 底层依赖 COSMO — 用 COSMO 的知识图谱和语义得分做推荐

流量意义：

• Rufus 是独立于传统搜索的新流量入口
• 可以绕过 A9 排名，直接在首页/详情页获得 AI 推荐曝光

一句话： Rufus = 用聊天帮用户买东西，背后靠 COSMO 理解意图。

四、三者关系

用户搜索
  ↓
A9 捞候选（关键词匹配·基础排序）
  ↓
COSMO 意图重排（语义理解·人群匹配）
  ↓
结果页
  ↓
用户聊天 → Rufus 对话 → COSMO 理解需求 → 推荐商品

五、卖家优化三层次

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