【必見】A9が進化した”COSMO アルゴリズム”と生成AI”Rufus（ルーファス）”とはなにか？活用と対策方法
AmazonのSEO対策や売上アップの考え方が180度変わるかもしれません。
そんなアルゴリズムと新しいAIの登場について第ボリュームでまとめました。
Amazon販売事業者様は必ず最後までご連絡ださい。
前提知識として、これまでのSEOアルゴリズム、A9(A10)についてはこちらの記事でご確認ください。
Amazonの新COSMOアルゴリズムとは
COSMOアルゴリズムの概要と目的
AmazonのCOSMO（Common Sense Model of Objects）アルゴリズムは、AmazonのAI研究の一環として2023年に発表されました。
このアルゴリズムは、消費者の購買行動を分析し、より高度なパーソナライズドショッピング体験を提供することを目的としています。
COSMOは従来のA9検索アルゴリズムをさらに強化するものであり、消費者の購入履歴や検索行動、さらには一般的な「常識的知識」までも学習している点が特徴です。
この「常識的知識」には、例えば、季節やトレンドの影響なども含まれ、ユーザーが必要とする商品をより正確にレコメンドすることが可能です（引用：Amazon Science）。
Amazon Scienceによると、COSMOは「大規模な常識知識生成および提供システム」として設計され、特にeコマース領域でのパフォーマンスを向上させるために開発されました。
これにより、従来のアルゴリズムよりも深く多様なパラメータを取り込み、消費者の隠れたニーズや将来的なニーズまでを予測する機能が強化されています。
従来のA9アルゴリズムとの違い
Amazonがこれまで使用していたA9アルゴリズムは、商品の検索結果のランキングや関連商品の表示においては世界的に優れたシステムとされていました。
しかし、A9は主に検索ワードと商品との直接的な関連性を重視するものであり、消費者の背景や購買動機、または行動パターンを深く考慮する点では限界がありました。
COSMOアルゴリズムは、A9と比べて以下のような違いがあります。
関連記事：Amazonのショップ開設方法とは？個人で出品する際にかかる手数料は？
常識知識の取り入れ
COSMOは、一般的な人々が持つ常識的な知識を活用することで、ユーザーが意識していないニーズも発見します。これにより、消費者が検索する以前にニーズを先取りした商品がレコメンドされるようになります。
関連記事：Amazon商品登録代行おすすめ7選！業者選びのポイントや費用を解説
大規模データの活用
COSMOは、ビッグデータと深層学習を活用しており、購入履歴や季節的な需要変動、トレンドデータなど、多数の変数を同時に分析可能です。
従来のA9よりもデータ処理の規模が格段に向上しており、複雑な消費者行動も理解し、予測する力が強化されています。
関連記事：Amazon広告で売れない理由とは？対処法や最適化の方法を解説！
カスタマイズされた検索結果
COSMOはユーザーごとにカスタマイズされた検索結果を生成する能力に優れており、たとえば、同じ商品を検索した場合でも、ユーザーの居住地域や過去の購入履歴に基づき、異なる検索結果が表示されるようになっています。
これにより、特に特定のニッチ市場や個別の消費者ニーズに対しても柔軟に対応できるようになりました。
引用：Amazon science（そばにが翻訳）
顧客の検索意図や背景を理解し、パーソナライズされた検索結果が提供されるという部分に大きな変化がありそうですね。
COSMOがAmazon販売に与える影響
COSMOアルゴリズムの導入により、Amazonのeコマースプラットフォームはさらに進化を遂げると考えられています。
具体的には、下の画像のように、検索キーワードだけでなく、ユーザー情報や買い物履歴などのビッグデータを組み合わせて、ユーザーの購買意欲にマッチすることができます。
引用：Amazon science（そばにが翻訳）
特に、以下の3つの影響が期待されています。
購買率の向上
より精度の高いレコメンドによって、ユーザーが自分に最適な商品を見つけやすくなるため、購買率が向上することが予測されます。
ユーザーは検索の手間を省き、直感的に興味のある商品にアクセスできるため、満足度も高まるでしょう。
実際に、2024年3月に、Amazonチームがキーワード検索結果の10%を抽出し、新しいAIランキングメカニズムであるCOSMOのテストを行いました。
このテストは大成功を収め、コンバージョン率が0.7%増加したと報告されています。この最適化により、年間49億ドルの売上増加が見込まれるという推測もあります。
顧客ロイヤリティの向上
COSMOが提供するレコメンデーション精度の向上により、ユーザーはAmazonのプラットフォームにより長く滞在する可能性が高まります。
これにより、リピーターが増加し、顧客ロイヤリティの向上が見込まれます。
広告効果の最適化
COSMOは広告の表示アルゴリズムにも応用されており、特定のユーザーに合わせた広告表示が可能になります。
これにより、広告費用の最適化が図られ、より効果的なプロモーション戦略が実現できるようになります。
今後の課題と展望
COSMOアルゴリズムはその高度な機能によってAmazonの競争力をさらに高めると期待されていますが、同時にいくつかの課題も存在します。
たとえば、プライバシー保護の強化や、COSMOのデータ処理能力をさらに向上させるためのインフラ整備が必要とされています。
また、AIによるレコメンデーション精度が向上する一方で、消費者が自分で商品を発見する楽しみが損なわれるリスクもあると指摘されています。
AmazonはCOSMOアルゴリズムの改良を続け、より洗練された購買体験を提供するとともに、競合他社との差別化を図ると見られています。
この技術革新がどのように進展していくか、今後の展開が注目されます。
生成AI Rufusとは
Rufus（ルーファス）の概要と目的
Rufus（ルーファス）は、Amazonが開発した生成AIで、主にコンテンツ生成やパーソナライゼーションに特化しています。
Rufus（ルーファス）は、従来のルールベースのレコメンデーションエンジンに代わり、消費者の検索意図や購買動機を深く分析し、関連する商品や情報をダイナミックに生成する役割を果たしています。
AmazonのEVAブログによると、Rufus（ルーファス）は自然言語処理（NLP）をベースにしており、消費者が具体的に求めている情報やニーズを理解し、それに最適なコンテンツを提示できることが強みとされています。
実際に検索した結果を見てみましょう。
この生成AIの導入によって、消費者の購買体験は大きく進化しており、特に初めてのカテゴリーの商品に関する説明やレビューの生成、さらには購買決定のサポートに寄与しています。
Rufus（ルーファス）は膨大な商品データとユーザーの行動データを学習し、その結果を基に消費者の検索意図に合致する形でコンテンツを生成するため、非常に精度の高いレコメンドが可能となっています。
Rufus（ルーファス）の機能とAmazonプラットフォームでの応用
Rufus（ルーファス）はAmazonのプラットフォーム上でいくつかの重要な機能を担っています。
ダイナミックコンテンツ生成
Rufus（ルーファス）は、消費者が求める情報に基づいて動的にコンテンツを生成します。
これにより、例えば新商品に対する説明が不足している場合でも、自動的に生成された詳細な説明や推奨文が提供され、消費者の理解を助けることができます。
これにより、特にリサーチが重要な商品の場合にユーザーの購買を促進する効果が期待されます。
パーソナライズドレコメンデーション
Rufus（ルーファス）は消費者の過去の検索履歴や購入履歴を考慮し、パーソナライズされた商品をレコメンドします。
たとえば、アウトドアに興味のあるユーザーには新しいキャンプ用品を、ファッションに興味のあるユーザーには最新のトレンドアイテムを優先して表示するなど、消費者ごとの嗜好に合った商品がレコメンドされます。
クエリ理解と検索結果の最適化
Rufus（ルーファス）は、消費者が入力した検索クエリをより深く理解し、適切な検索結果を返すことにも貢献しています。
これにより、たとえば「スポーツウェア 夏用」といった検索に対して、通気性や吸湿性が高い商品が優先的に表示されるといった工夫が可能です。
他の生成AIとの違いと技術的優位性
Rufus（ルーファス）は、生成AIとしての機能を従来のAI技術よりもさらに進化させていますが、その中でも他の生成AIと比較して以下の点で優位性が際立っています。
リアルタイムデータ処理能力
Rufus（ルーファス）は、リアルタイムで生成されるビッグデータを処理する能力に優れており、消費者の最新の行動やトレンドに基づいて即座にコンテンツを生成することができます。
たとえば、特定の商品が急速に売れ始めた場合、そのトレンドに即座に対応して推奨内容を調整することが可能です。
深層学習と大規模データの統合
Rufus（ルーファス）は、Amazonの膨大な商品データと消費者データを組み合わせ、深層学習アルゴリズムを活用しています。
これにより、単なる統計的な分析に留まらず、コンテクストや過去のパターンを基に予測し、将来のニーズにまで対応できるような精度の高いレコメンドを実現しています。
自然言語処理（NLP）の高度化
Rufus（ルーファス）は自然言語処理技術においても高度な能力を備えており、クエリの理解にとどまらず、消費者が暗に示す意図までを読み取ることが可能です。
これにより、消費者が曖昧な検索ワードを入力した場合でも、ニーズに合った検索結果を提示することができます。
Rufus（ルーファス）がeコマース体験に与える影響
Rufus（ルーファス）がAmazonのプラットフォームに導入されたことで、消費者のeコマース体験は大きく向上しています。特に次のような影響が挙げられます。
コンテンツ精度の向上による購入意欲の増加
Rufus（ルーファス）による動的な商品説明生成は、消費者が商品をより理解しやすくするだけでなく、購入に至る意思決定を助けます。
これにより、説明不足による購入意欲の低下が改善され、特にニッチな商品の販売促進に貢献しています。
ユーザー満足度の向上
Rufus（ルーファス）によるパーソナライズドレコメンデーションは、ユーザーが探している商品にすぐにアクセスできることを実現します。
これにより、消費者は自分に合った商品を見つけやすくなり、ユーザー体験が向上することで、結果的にAmazonへの満足度も高まります。
広告戦略の最適化
Rufus（ルーファス）は広告のコンテンツ生成にも応用されており、消費者に最適なタイミングでリーチすることが可能です。
これにより、Amazonの広告戦略がさらに精密になり、出稿効果が最大化されるため、出品者の投資対効果が向上します。
出店事業者としては一番期待したい部分ですね。
今後の課題と展望
Rufus（ルーファス）の導入により、Amazonは消費者体験のさらなる向上を目指していますが、一方でいくつかの課題も存在します。
特にプライバシー保護の観点から、消費者のデータをどのように安全に処理するかが重要な課題として挙げられます。
また、生成AIによるコンテンツが人為的に作成されたものと同等の信頼性を確保するための精度改善も今後の課題です。
しかし、Rufus（ルーファス）の技術が進化し続けることで、Amazonは今後もパーソナライズドショッピング体験のリーダーとしての地位をさらに確立するでしょう。
Rufus（ルーファス）の発展により、消費者がより効率的に自分に合った商品を見つけることができるようになり、eコマース業界全体のスタンダードを押し上げることが期待されています。
生成AI Rufusの特徴と便利な使い方
Amazonが開発した生成AIアシスタント「Rufus（ルーファス）」は、ショッピング体験を革新するツールとして注目されています。ここでは、AI Rufusの特徴と便利な使い方を解説します。
生成AI Rufusの特徴
Rufusの核となるのは、Amazon内の膨大な商品情報とWeb上の公開データを学習した生成AIの搭載です。これにより、ユーザーの自然な会話形式での質問に対し、的確な回答や商品提案を行うことができます。
単なるキーワード検索では難しい、「パンを焼くのに必要なものは？」といった抽象的な質問にも対応し、関連する商品をリストアップします。
また、Rufusはパーソナライズされた提案が可能です。ユーザーの過去の検索履歴や購入履歴を分析し、個人の好みやニーズに合致する商品をレコメンドします。商品詳細ページでは、多数のレビューを要約する機能も備えており、顧客が知りたい情報を効率的に把握できます。
さらに、リアルタイムで生成されるビッグデータを処理し、顧客の最新の行動やトレンドに基づいて即座にコンテンツを生成できる点も大きな特徴です。回答には関連する画像やリンクが統合されており、顧客はワンタップで詳細情報を探索できます。
生成AI Rufusの便利な使い方
Rufusを使いこなすことで、より効率的でパーソナルなショッピング体験が実現します。
一つ目の便利な使い方は、目的やシーンに合わせた商品探しです。「キャンプで使う寝袋は？」「自宅でできる筋トレグッズのおすすめは？」といった具体的な質問を投げかけることで、漠然としたニーズから適切な商品カテゴリーや個々の商品へと導いてくれます。
二つ目は、商品の比較検討に活用することです。「トレッキングシューズとランニングシューズ、どちらを買うべき？」「〇〇メーカーのテレビと△△メーカーのテレビ、性能の違いは？」のように質問することで、複数の選択肢を比較検討する上で役立つ情報やポイントをRufusが整理して提示します。
三つ目は、商品詳細情報の確認です。特定の商品ページを開くとRufusが下部に表示され、その商品に関する具体的な質問ができます。「このジャケットは洗濯機で洗える？」「カメラのズーム機能の使い勝手は？」といった質問をすることで、商品詳細ページやレビューから必要な情報を要約して回答してくれます。これにより、長文を読み込む手間が省け、疑問点を迅速に解消できます。
レビューの概要把握もRufusの得意分野です。「この商品のレビューのまとめを見せて」と質問するだけで、多くのレビューの中からポジティブな点やネガティブな点を効率的に把握できるため、購入判断の助けとなります。
Rufusは、単なる商品検索を超え、顧客一人ひとりのニーズに寄り添った情報提供を通じて、よりスマートな購買をサポートしてくれます。
COSMOとRufus（ルーファス）の相互作用
COSMOとRufus（ルーファス）の協働によるシナジー効果
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）は、Amazonのプラットフォームでそれぞれ異なる役割を果たしていますが、両者が連携することでさらなる相乗効果が生まれています。
COSMOアルゴリズムが提供する「常識知識」を基にしたパーソナライゼーションと、Rufus（ルーファス）が生成する高度なテキストコンテンツが一体となることで、消費者が必要とする情報がより精緻に提示され、購買体験の向上が実現されています。
たとえば、COSMOアルゴリズムがユーザーの行動データや一般的な知識を基に「季節的なニーズ」を予測し、Rufus（ルーファス）がそのニーズに応じた商品説明やプロモーションコンテンツを生成することで、シームレスなユーザー体験が提供されます。
このような両AIの協働は、単独のアルゴリズムでは実現できない高度なレコメンデーションやカスタマイズされた広告を可能にしています。
商品レコメンデーションとパーソナライゼーションの進化
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）の相互作用によって、商品レコメンデーションとパーソナライゼーションがさらに進化しました。
たとえば、COSMOアルゴリズムはユーザーが検索した単語や関連するトピックを、季節や最新トレンドのデータと組み合わせて分析し、適切なレコメンデーションを行います。
その上で、Rufus（ルーファス）が生成した商品説明やレビューが提供されることで、ユーザーが即座にその商品の特長を理解しやすくなります。
このパーソナライズドレコメンデーションは、消費者ごとに異なる購買意図や過去の行動履歴に基づいてカスタマイズされ、消費者が探している商品や興味のあるカテゴリーに特化した情報が表示されるため、購入に対する説得力が増します。
特に新しいカテゴリーやブランドの商品を購入する際、ユーザーにとって安心感や信頼感を提供する効果が期待されます。
COSMOとRufus（ルーファス）による検索結果の最適化
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）の連携は、検索結果の最適化にも大きな影響を与えています。
従来の検索エンジンは単純なキーワード一致に依存していましたが、COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）はクエリの意味を深く理解し、ユーザーの検索意図を推測することで、より的確な検索結果を提供できるようになりました。
たとえば、ユーザーが「夏用の軽量ジャケット」を検索した場合、COSMOアルゴリズムが「夏」「軽量」「ジャケット」に関連する季節的な知識を利用し、最適な商品を抽出します。
その上で、Rufus（ルーファス）が該当商品の具体的な特長や使用シーンに基づいた説明を生成し、ユーザーに提供します。
このように、COSMOアルゴリズムが検索意図を捉え、Rufus（ルーファス）が詳細なコンテンツを生成するプロセスにより、ユーザーは的確な情報を素早く得られるようになり、検索から購入までのプロセスが効率化されます。
COSMOとRufus（ルーファス）による広告のカスタマイズ
Amazonの広告戦略にもCOSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）の協働は多大な影響を与えています。
COSMOは消費者の過去の行動や興味関心に基づいて、特定のユーザーに適した商品を抽出し、Rufus（ルーファス）がその商品に合わせた広告コンテンツを生成します。
このプロセスにより、消費者に最適化された広告が提供されるため、広告のクリック率やコンバージョン率が向上する効果が期待されています。
たとえば、過去にアウトドア用品を購入したことがあるユーザーには、新しいキャンプ用品や登山ギアが表示され、さらにその商品に対する具体的な説明や使用例がRufus（ルーファス）によって生成されます。
これにより、ユーザーは広告を通じて自分に合った商品を即座に理解でき、購買意欲を刺激することができます。
今後のAI開発とアルゴリズム更新の予測
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）の協働が生み出すシナジー効果は、今後もAI技術の進化に伴いさらに強化されると予測されています。
AmazonはこれまでのA9アルゴリズムやその他の生成AI技術を積極的にアップデートしてきたため、COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）も新しいデータやユーザーニーズに対応するための改良が加えられていくでしょう。
具体的には、以下のような技術更新が予測されます。
より高度なクエリ理解とパーソナライズ
今後、COSMOアルゴリズムはさらに高度なクエリ理解能力を獲得し、ユーザーが入力した複雑な検索クエリや自然言語による質問にも対応できるようになると予想されます。
これにより、Rufus（ルーファス）とともにユーザーの意図に基づいた詳細な商品レコメンデーションが可能になるでしょう。
消費者データのセキュリティ強化
消費者データのセキュリティは引き続き重要な課題であり、AI技術が進化する中でプライバシー保護の強化が必須となります。
Amazonはデータ暗号化技術や匿名化技術をさらに強化し、COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）が収集するデータの安全性を確保する必要があります。
多言語対応とグローバル市場の拡大
Rufus（ルーファス）は特に多言語対応が求められており、今後はグローバル市場での利用を見据えて、さまざまな言語や文化に対応できるレコメンデーションシステムに進化していくことが期待されています。
これにより、Amazonのプラットフォームは世界中のユーザーに対して、よりパーソナライズされた購買体験を提供できるようになるでしょう。
越境Amazon販売がよりやりやすくなることが期待されますね。
COSMOとRufusへの対策方法
販売者としての最適化戦略
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）のAIシステムが進化するにつれて、販売者はこれらのアルゴリズムを理解し、適切に対策することで、販売効率を最大化する必要があります。
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）は、ユーザーの検索行動、購買履歴、そして関連する情報を学習し、最適な商品をレコメンドする能力を持っていますが、販売者もこれに対応して戦略を構築し、商品が適切にユーザーに届くようにする必要があります。
ここでは、販売者がCOSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）に最適化するための具体的な戦略について見ていきます。
キーワード選定とSEO最適化
Amazonのアルゴリズムにおいて、キーワードの選定は引き続き重要な要素です。
COSMOは常識知識を活用してユーザーの検索意図を読み取るため、より精密で関連性の高いキーワードを含む商品情報が有利に働きます。これには、以下のような対策が推奨されます。
長尾キーワードの活用
一般的なキーワードだけでなく、長尾キーワード（例：「夏用 軽量 ジャケット メンズ」）を利用することで、COSMOが意図を把握しやすくなり、より適切なターゲット層にリーチできます。
特に季節や流行に関連するキーワードは、COSMOの特性に合わせて随時更新していくことが重要です。
この辺りは、セラースプライトなど、サジェストキーワードツールなどを活用するのがいいでしょう。
引用：セラースプライト
商品説明の強化
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）はともに詳細な商品説明を評価します。
単にキーワードを詰め込むのではなく、消費者が商品を理解しやすく、魅力を感じやすいコンテンツにすることで、検索結果の順位が向上する可能性が高まります。
実際に自社の商品ページにいき、どういったサジェストがRufus（ルーファス）から出ているかを確認しましょう。
その内容をタップし、回答できるような状態になっていない場合、早急に商品ページにアップデートが必要です。
競合分析の徹底
競合のキーワード戦略や、使用している用語を分析することも効果的です。
競合が取り入れている人気のあるキーワードや表現を自社の商品ページに応用することで、アルゴリズムの評価を高め、より多くのユーザーにリーチすることができます。
競合他社のレビュー分析をして、自社のページにKW反映することや、商品開発に活かすこと有効ですね。
こちらも、Rufus（ルーファス）の活用だけでなく、セラースプライトのAIレビュー分析も便利です。
広告効果の最大化
Rufus（ルーファス）の生成する広告コンテンツとCOSMOのレコメンデーションシステムを最大限に活用するためには、広告戦略を再考し、ターゲット層にリーチするための施策を行うことが重要です。
パーソナライズド広告の設定
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）は消費者の嗜好に基づいて広告を生成します。
そのため、広告キャンペーンを設定する際に、ターゲットの詳細なセグメント化が重要です。
たとえば、キャンプ用品を扱う場合、過去にアウトドア商品を購入したユーザー層をターゲットに絞ることで、広告のリーチを最適化できます。
新しい商品プロモーションの活用
COSMOは新商品にも対応しており、季節やトレンドを考慮したレコメンデーションを行います。
そのため、新商品のプロモーションを短期間で実施する際は、季節や話題性を反映したコンテンツを盛り込み、Rufus（ルーファス）が生成する広告を活用することで効果を高めることができます。
効果測定と改善サイクル
広告キャンペーンを実施した後は、効果測定を行い、広告の表示回数やクリック率、コンバージョン率を分析することが重要です
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）の連携による広告戦略は精度が高い反面、消費者の行動は常に変化するため、定期的にキャンペーン内容を見直し、改善することが必要です。
在庫管理と価格設定の最適化
COSMOアルゴリズムとRufus（ルーファス）を活用した販売戦略の中で、在庫管理と価格設定も重要な要素です。
特に季節やトレンドに応じて在庫を適切に調整し、価格戦略を最適化することで、消費者に魅力的なオファーを提供することができます。
季節性に応じた在庫調整
COSMOアルゴリズムは季節性や消費者のニーズに基づいてレコメンデーションを行うため、季節の変化に応じた在庫調整が必要です。
たとえば、冬に向けた商品が需要を増すと予測される場合、事前に在庫を確保し、適切なタイミングで販売できるよう準備することが効果的です。
ダイナミックプライシングの導入
COSMOアルゴリズムの予測機能を利用して、商品の価格を動的に調整することも効果的です。
競合の価格や季節的な需要の増減を踏まえた価格設定を行うことで、消費者にとって魅力的な価格を維持し、競争力を高めることができます。
在庫と広告の連携
在庫数が限られている商品や、特定の期間のみ販売する商品に対しては、広告戦略と在庫管理を連携させることが求められます。
たとえば、在庫が減少している場合は、広告費用を一時的に削減し、在庫切れを防ぐなどの調整を行うことで、広告の無駄を抑えつつ売上を最適化することが可能です。
出品者の教育と最新技術の導入
Amazonのアルゴリズムが進化する中で、出品者が常に最新技術や新しいアルゴリズムの傾向に対応することが求められます。
COSMOアルゴリズムやRufus（ルーファス）に適応するためには、出品者がAmazonの提供する資料やセミナーを活用し、アルゴリズムの理解を深めることが重要です。
Amazonの公式資料やトレーニングプログラムの活用
引用：Amazon出品大学
Amazonは定期的に新しいアルゴリズムや販売戦略についてのガイドラインやトレーニングプログラムを提供しています。
これらを活用することで、COSMOアルゴリズムやRufus（ルーファス）の最新の機能を理解し、効率的な対策を講じることが可能です。
外部ツールの導入
Amazonのプラットフォーム上での最適化だけでなく、外部ツールの利用も検討すると良いでしょう。
たとえば、競合分析ツールや価格分析ツールを使用することで、より細かい市場分析が可能となり、COSMOアルゴリズムやRufus（ルーファス）への適応戦略がより効果的になります。
コンサルタントや専門企業の活用
最新のトレンドや活用方法を、ひとつの事業者が常に追い続けて対応するのは、非常に難しくなっています。
なぜなら、AI活用に関する正解が明確ではなく、情報も限られているため、多くの試行錯誤が求められるからです。
弊社では、自社でのブランド運営に加え、多くのクライアント様をサポートしており、その経験を活かして、最新のアルゴリズムへの対応を迅速に行うことが可能です。
こうしたプロの知見を活用することも、AIを効果的に活用するために欠かせない要素となるでしょう。
まとめ
いかがだったでしょうか。
この記事では、COSMOアルゴリズムと生成AI Rufus（ルーファス）がAmazon販売に与える影響にについて解説しました。
本当にAmazon販売対策は次のステージに進みつつあります。
Amazon販売での生き残りについて本気で考えていきたい事業者様のご相談をお待ちしております。
06-6155-8317