亚马逊平台近期对其广告广泛匹配（Broad Match）算法进行了重要升级，新算法展现出类似专业销售人员的语义理解能力，不仅能识别用户明确表达的需求，还能洞察潜在购物意图，甚至挖掘用户尚未意识到的消费需求。
一、算法进化：从关键词匹配到意图理解
此次更新使广泛匹配算法突破了传统的关键词字面匹配模式。根据亚马逊官方定义，升级后的系统可识别包含任意顺序的关键字词，并自动关联单复数、变体形式、同义词及相关词汇，且这些关联完全基于 语义理解 和 商品上下文 。
典型案例： 当卖家投放"沙发（Sofa）"关键词时，系统可自动匹配用户搜索的"couch"或"settee"；"热水浴缸（Hot tub）"可能关联到"spa"或"jacuzzi"等不同表达。这种关联并非简单词库替换，而是基于深度语义分析。
二、智能匹配的核心机制
新算法主要从两个维度提升匹配精度：
1. 同义词识别： 系统建立了完善的同义词库，能识别不同地区、不同文化背景下的商品称谓差异。例如运动鞋类目下，"sneakers"、"trainers"、"athletic shoes"等表达均可实现互通。
2. 相关词扩展： 算法通过分析用户行为数据，建立商品使用场景关联模型。如搜索"运动水壶"的用户，可能同时需要"徒步背包"或"健身护具"等关联商品。
三、优化策略：精准控制广告成本
为避免广泛匹配导致ACOS（广告销售成本）上升，卖家需重点关注商品详情页优化：
- 通过专业工具完成关键词挖掘，建立核心词与长尾词库
- 在商品标题、五点描述等关键位置合理布局关键词
- 提供多角度产品实拍图及详细参数说明
- 定期分析广告报告，及时添加否定关键词
四、实战应用建议
建议卖家采用分阶段测试策略：初期使用广泛匹配收集数据，中期结合自动广告挖掘高转化关键词，后期采用"广泛匹配+否定关键词"组合优化投放精度。对于长尾词占比较大的品类，可适当提高广泛匹配预算占比。
需要特别注意的是，算法升级后更依赖商品数据的完整性。系统通过分析详情页内容理解商品属性，因此优化商品信息质量将成为提升广告效果的基础工作。