《纵腾观察》
01
谷歌第三方Cookie终曲唱响
自2020年谷歌宣布停用第三方Cookie（一种允许网站和广告主识别个体网民并追踪其浏览习惯的特殊文件）以来，这一决策对数字营销领域产生了深远的影响。
迈入2024年，据多家媒体报道，谷歌在1月初已开始为1% 的Chrome 用户禁用第三方Cookie。
图一：谷歌对第三方COOKIE整治进度表（原定）
根据谷歌原定计划，到2024年下半年，Chrome将扩大这一限制，以便于年底前向所有用户推广实施。（4月24日最新消息表示，谷歌由于尚未与监管机构达成协议，这个计划延迟到2025年）
谷歌此举不仅是对用户隐私保护的积极响应，也标志着线上广告实践的根本性转变。零售商们不得不重新审视并调整他们的用户行为追踪策略，从依赖侵入式营销转向更为尊重用户隐私的营销策略。
02
亚马逊COSMO算法掀起
智能化购物体验革命
天无绝人之路，第三方数据即将落幕，算法接棒另谋出路，既然无法得知用户的过往搜索记录，那么不妨从他们的消费历史与当前搜索意图入手，借助先进的算法，精准推测其消费场景与需求，从而主动推送更加贴心的商品推荐。
不怕你不买，就怕我猜不准；就算猜不准，我也可以让AI模型继续学习，下次猜更准。
亚马逊COSMO的出现适逢其会，新算法通过其“大型电商常识知识生成与服务系统”，为消费者带来了更为智能化的购物体验。
为更好迎合消费者隐私保护政策，亚马逊新算法在收集和使用用户数据信息时展现了极高的谨慎性，通过技术和创新，深度挖掘用户的潜在需求，实现了类“千人千面”的效果，为用户提供精准、个性化的产品推荐，从而大幅提升用户的购物效率和满意度。
我们用官方论文中的一个例子来导入：
一名孕妇想要购买一双鞋子，在平台输入并搜索“孕妇鞋”，COSMO-LM则基于常识分析得出防滑对于孕妇的重要性，因此最终推荐了防滑鞋等抓住孕妇需求痛点的产品。这一案例充分展示了COSMO算法在个性化推荐方面的强大能力。
图二：亚马逊cosmo算法工作原理
亚马逊通过A/B测试发现，将COSMO算法整合到在线搜索导航系统后，特定细分市场的产品销售额实现了显著增长。
所以结合亚马逊近期的自动分配分仓动作，其实是让各地仓储备货能够适应类千人千面的商品组合库存。
这一创新为亚马逊在电商领域的竞争地位增添了新的筹码。同时，这也为整个零售行业树立了一个崭新的标杆，引领着行业向更加智能化、个性化的方向发展。
03
市场流量格局重塑：
各平台卖家各显神通适应新零售环境
早在2021年3月，在欧美隐私保护的大锤下，苹果公司在其iOS系统中实施的隐私改革引发了一系列的流量改变，显著影响了广告策略和零售商的行为模式。在当时，甚至造成电商销售大规模下滑，转化率大幅下降。
而今，谷歌跟进唱响第三方cookie终曲，传统的基于第三方Cookie的广告策略正在失去效力，零售商们开始转向第一方数据来优化运营。亚马逊主动迎战推出COSMO算法取悦用户，零售市场流量的格局将再次迎来洗牌。智能算法如亚马逊的COSMO的运用，使基于深度学习的个性化推荐成为提升销量的新引擎，使消费者的购物旅程变得更为个性化及高效。
面对这一新的市场环境，各平台上的零售卖家需要灵活调整策略以适应变化。核心就是从“以商品”为中心，转向借助AI算法大模型，”消费者和场景”为中心，以下是几种可以考虑的适应措施探讨：
1、亚马逊等平台卖家：
以亚马逊为代表的平台作为封闭的电商生态系统，对第三方Cookies的依赖较小。在COSMO算法的支持下，搜索框的入口将被分流，使推荐流量成为一股不可忽视的力量。
一方面要求卖家或许以场景为导向，而非单纯商品维度进行Listing的优化，以便AI有效识别，以此获得更多的流量和订单；另一方面要求卖家围绕场景开发互补产品，提高流量转化率，实现流量闭环。
2、以社媒驱动的平台卖家，如TikTok和Instagram
这些平台的独特运营模式和数据收集方式为广告定位和内容推荐提供了更大的空间。一方面，卖家需要探索利用平台提供的内建数据和分析工具实现精准营销。另一方面，增强内容的互动性和质量，是提升用户参与度和转化率的关键。
04
零售未来畅想：
技术驱动的顾客中心化转型
可以预见，未来的零售市场将更加重视构建顾客信任，技术将被用来加强（顾客信任）而非替代这一核心价值，同时扮演营销加强版的角色。人工智能、机器学习和大数据等技术将继续推动零售体验的个性化发展。
亚马逊的COSMO算法只是这一趋势的冰山一角。整个行业必须适应这种变革，包括库存配置也要根据前台以“消费场景推荐商品组合”做好相应品类的组合备货。
展望未来，我们期待更多革新性技术和解决方案的出现，它们将为消费者提供更为便捷和高效的购物体验。在这一过程中，创新的思维方式和迅速的执行力将是在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键。
点击“在看”并留言，谈谈您的看法
