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2025-11-14 16:01
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当我给亚马逊Rufus上传一张在家拍摄的孕妇照，并没有提到任何“怀孕”相关的信息，只是问 Rufus：
“你觉得我适合穿什么衣服？”
亚马逊的AI助手Rufus却回复：
“我能看出您怀孕了——恭喜！根据您的图片和最近的搜索，这里有一些适合您当前孕期阶段的舒适孕妇装。”
图片来源：亚马逊
它不仅识别了照片中“孕期状态”本身，读懂了“怀孕”这个语义场景，还结合了我的搜索行为，触发了与“孕期服饰”相关的商品推荐与搜索匹配。
图片来源：亚马逊
这一简单交互背后，隐藏着一个重大变化：亚马逊的搜索算法已有强大的“视觉解析能力”，已经从“读文字”进化到了“读图片”。平台的理解能力，正在从文本到视觉，从关键词逻辑到场景语义逻辑全面过渡，图片正在反向影响链接的自然排名与推流权重。
过去，亚马逊的搜索算法主要依赖A9算法，也就是文本信息（标题、ST、五行、产品描述等），卖家们一般通过优化关键词来提升排名。然而，随着COSMO算法的引入，亚马逊的搜索逻辑正在发生变革。这一多模态理解算法不仅能处理文本信息，更能“看懂”图片内容。
最近，我们观察发现，如果链接的图片出现了特定使用场景，那么这条链接就更容易在相关关键词上排名靠前。以一次性手套为例：当产品图片包含清洁场景，如厨房擦桌子、洗碗，在“cleaning gloves”这个词上的自然排名通常会更加靠前。
反之，图片缺乏相关场景，即使标题和五点写上“cleaning”，很难获得推流。
COSMO作为一个高级大型的数据语言模型算法，它有着更精准的用户画像理解、更智能的推荐算法以及覆盖到全品类的高质量知识图谱。其核心是通过AI语义理解重构用户搜索意图，将“用户说了什么”升级为“用户真正想要什么”。
该算法能同时理解三个维度的信息：
文本数据：标题、五点描述、后台关键词、A+内容等
视觉内容：场景、用户人群、行为动作、材质细节等
用户意图：搜索词背后的“想象画面”和真实需求
它是如何工作的？COSMO会识别图片中的多种元素：
图片来源：优匠AMZ白帽打法
一旦算法发现图片场景与搜索词意图一致，就会给予更多自然曝光。比如我们前面举的例子，当买家搜索“cleaning gloves”时，图片展示清洁场景的产品会被系统判定为最匹配结果之一，排名自然靠前。
除了算法因素，场景图的重要性还源于消费者心理。比如当用户搜索某个关键词时，他们会形成了一个具体画面。
搜索“cleaning gloves”的人在想：“我需要一副能打扫卫生的手套。”当你的产品图片呈现他们想象中的场景，会立即引发共鸣。
当你的图片视觉上呈现了他正在想象的场景：会使点击率提升、停留时间延长、转化率提高。
这些积极行为数据反过来告诉亚马逊：“这个产品更受欢迎！”算法从而进一步推动排名，形成“图片场景→行为数据→排名提升”的良性循环。
1. 分析关键词背后的场景意图
不要只看关键词表面，要思考其背后的视觉画面。
2. 让图片“讲故事”
在产品图中，建议应有2张展示“使用中”的场景图。场景图应包含人物、环境和行为动作等。需注意不要强行添加不相关的热门场景，短期内可能提升点击率，但会导致高退货率，反而影响链接权重。
3. 确保图文信号一致
标题、ST、五行、A+页面应保持方向统一。算法接收到一致信号时，才能更精准理解你的listing。
4. 跟踪关键词排名变化
更新图片后，密切观察相关“场景词”的自然排名变化。如果某些场景词排名上升，说明你的图片场景优化方向正确。
在COSMO时代，图像不再只是展示工具，而已成为SEO的核心组成部分。亚马逊的算法正在从“读懂文字”向“看懂图片”演变，谁的链接能做到：文本信号一致 + 图片场景明确 + 用户意图匹配，就更容易被亚马逊推流。
封面来源/图虫创意
（来源：董海温）
以上内容属作者个人观点，不代表雨果跨境立场！本文经原作者授权转载，转载需经原作者授权同意。
