亚马逊电商业务战略研究报告

亚马逊的COSMO算法基于“用户意图→商品属性→场景需求”三维网络推理技术和知识图谱关联技术（如孕妇鞋→防滑需求），有着更好的针对场景需求的关联推理能力和跨品类推荐能力。而传统电商往往采用“用户标签→商品标签”的二维线性匹配技术，设计了基于爆品和流量转化注重实时和短期数据的算法逻辑。相较之下，COSMO算法能够更好实现推荐的精准性、多样性和流量分配的公平性。

这一差距主要来源于算法层面传统电商与亚马逊在意图解析深度、场景化能力、时间维度处理、反作弊机制的能力差异，传统电商在算法策略层面应更加关注对用户意图的挖掘和用户利益的关注，构建构建中文消费知识图谱，用技术推动平台长期盈利能力的提升。

电商平台相关企业：构建中文消费知识图谱，加速开发中文语境下的需求解析模型，例如针对“国潮”等本土化概念构建专属知识图谱；建立动态意图分层模型，区分即时需求与长期兴趣，前者沿用实时排序，后者引入场景化推荐；突破生态数据孤岛，整合出行场景、餐饮偏好、旅行计划构建立体用户画像（超越COSMO的站内数据局限）。

电商相关从业人员：优化商品标题需超越关键词堆砌，例如将“运动鞋”升级为“马拉松缓震跑鞋（适合足弓支撑）”，匹配COSMO的深层次需求解析逻辑。

电商平台相关企业：作为电商产业的关键玩家和科技巨头，优化在电商产业链全环节的生成式AI产品布局，优化电商行业底层大模型的技术算法能力，作为链主企业推动行业AI赋能与加速转型，构建电商产业的AI算力和模型生态。

电商相关从业人员：重构团队技能结构，培养“AI提示词工程师”——例如训练员工用“生成10组适合Z世代的美妆视频脚本（突出成分安全+短视频平台适配）”的精准指令驱动工具。

消费者的购物决策路径将完全被AI优化，从在各个内容和社交平台对比种草、测评内容转变为向AI助手“提出需求-AI推荐品牌-对比优缺点-完成购买”，AI语料库的收录范围直接影响到商品品牌的是否进入消费者选择的范畴和推荐，没有用户语料的品牌将会丧失存在感，生成式AI助手成为商品购物决策的新一代流量入口，AI内容语料布局成为营销新触点。

电商平台相关企业：在电商平台站内部署能力更强的行业垂类生成式AI助手产品，与通用大模型竞争AI流量入口能力；或是与AI大模型企业合作，嫁接AI助手的推荐流量，通过引流在电商平台完成消费的购买转化。

电商相关从业人员：高效利用AI工具，从用户购买产品的”发现-考虑-评估-转化-售后“全环节可能存在的搜索路径出发，结合用户心理、关键问题、关键搜索词制定一整套的用户语料内容并在多平台分发，去触达AI语料库的范围，并及时优化复盘。