Amazon-இன் Cosmo மற்றும் Rufus அமைப்புகள் ஷாப்பர்கள் (shop) என்ன பார்க்கின்றனர் என்பதை உண்மையில் எப்படி தீர்மானிக்கின்றன
Marketplace-இன் ranking இயந்திரம், கடந்த ஆண்டில் முந்தைய பல ஆண்டுகளை விட அதிகம் மாறியுள்ளது; அதன் பின்னுள்ள இரண்டு AI அமைப்புகளின் விரிவான விளக்கங்கள் - நிறுவனத்தின் சொந்த science papers மற்றும் patents-இலிருந்து எடுக்கப்பட்டவை - விற்பனையாளர்களுக்கு hood-க்குக் கீழ் முதல் உண்மையான பார்வையைத் தருகின்றன.
Cosmo என்பது relevance engine. Keywords-ஐப் பொருத்துவதற்குப் பதிலாக, அது பொருள் மற்றும் சூழலை மதிப்பீடு செய்கின்றது - ஒரு listing-ஐ 15 semantic dimensions-க்கு எதிராகச் சரிபார்க்கின்றது: பொருள் யாருக்கானது, எப்போது பயன்படுத்தப்படுகின்றது, எதனுடன் பயன்படுத்தப்படுகின்றது, வாடிக்கையாளர் அதில் எந்த அடையாளத்தைக் காண்கின்றார். Alignment-ஐ இழந்தால், keyword coverage பொருட்படுத்தாமல் listing கண்ணுக்குத் தெரியாதது.
Rufus, Cosmo-இன் மேல் ஷாப்பர் (shop)-எதிர்கொள்ளும் அடுக்காக அமர்கின்றது - எந்தப் பொருட்கள் தோன்றுகின்றன, ஒப்பிடப்படுகின்றன, பரிந்துரைகளைப் பெறுகின்றன என்பதை தீர்மானிக்கின்றது. அது bullet points மட்டும் அல்லாமல் கட்டமைக்கப்பட்ட attributes, use cases, semantic structure-ஐ நம்புகின்றது - ஒரு listing keyword-சரியாக இருந்தும் உரையாடலில் ஒருபோதும் நுழையாமல் இருக்கலாம்.
இந்தப் பகுப்பாய்வைச் செய்யும் நடைமுறையாளர்கள் கோட்பாட்டாளர்கள் அல்ல: மிக அறியப்பட்ட பொது விளக்கத்தின் பின்னுள்ள ஆராய்ச்சி (research) இணை-ஆசிரியர், பில்லியன் டாலர் பிராண்டுகள் (brand) மற்றும் தனி விற்பனையாளர்களுக்காக நூற்றுக்கணக்கான listings-ஐ optimize செய்துள்ளார்; அவரது சொந்த Home and Kitchen பொருட்கள், அதே முறைகளால் சம்பாதிக்கப்பட்ட bestseller badges-ஐக் கொண்டுள்ளன.
இந்த ஆராய்ச்சியில் கட்டப்பட்ட tooling: main-image concepts-ஐ உருவாக்கும் bots; PPC செலவின்றி image variants-ஐ உருவாக்கிச் சோதிப்பது; Cosmo logic-ஐப் பயன்படுத்தி titles எழுதுவது; விவரணைகளை semantic schema-க்கு எதிராகச் சரிபார்ப்பது; விளம்பர budget-ஐ எரிக்காமல் போட்டியாளர்களுக்கு எதிராக main images-ஐச் சோதிக்கும் ஒரு polling முறை.
விற்பனையாளர்களுக்கான மூலோபாயக் கருத்து நேரம்: marketplace-இன் பெரும்பகுதி இன்னும் இனி இல்லாத ஒரு algorithm-க்கு optimize செய்கின்றது - semantic relevance-ஐச் சுற்றி மறுகட்டப்பட்ட listings, பெரும்பான்மை புரிந்துகொள்ளும் போது மலிவாக முன்னேறுகின்றன.
