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。
一、亚马逊搜索算法的变化：从文本到图像
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。
二、COSMO图片识别算法解析：亚马逊如何"看懂"图片
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、.........
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
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