

随着平台 Cosmo算法、Rufus对话框、AI 智购、视频推荐等陆续上线,亚马逊正在用一套更偏「意图理解」的方式,重新分配流量。围绕这一变化,我们从系统逻辑、Listing 表达、广告角色、打法前提等维度,做过一次完整的系统梳理。如果你希望一次性看清整体脉络,可以直接阅读这篇深入解读:《亚马逊 AI 已经在筛选产品主动推流:你的 Listing 还停在旧逻辑里吗?》本篇内容,正是围绕这一实操案例展开的便于更好理解的关键切面第一篇。在这套逻辑之下,也跑出了具体的实操结果。一个并不复杂的按摩球产品,是如何被系统稳定识别为「礼品」,在不依赖本品词的情况下,跑出 5K+ 单,并在旺季后仍能持续放量。

这段时间不少卖家在问亚马逊AMC,基本分两类问题。一种是:“听说这是亚马逊最新的大杀器,不用上是不是就亏大了?”另一种是:“后台看了一圈,好像挺厉害,但不知道跟我有什么关系。”其实这两种反应都很正常,因为 AMC 本身确实不是一个「一看就能用起来」的东西。AMC 不是用来救单个广告的,也不是替代你现在广告结构的工具,它更像是把你原来零散看不清的用户行为,拉出来给你看个整体。(图源:亚马逊广告)如果你本来就用广告调价、加词、否词来解决问题,那 AMC 帮不了你多少。如果你已经感觉“广告没问题,但就是不知道问题卡在哪”,那它才开始有价值。

亚马逊广告新出的商品推广智购 / 品牌推广智购,是指广告被放进了 AI 购物助手Rufus 里面,买家新的决策场景。Rufus 是亚马逊推出的 AI 购物助手,买家可以在里面提问、对比、了解产品。亚马逊广告智购是把原本只出现在搜索结果页、详情页里的 SP 和 SB 广告,也会出现在 Rufus 的对话和相关购物场景中。(图源:亚马逊广告)一、广告形态与收费方式这不是一个新的广告类型。你不需要新建“Rufus 广告”,也没有一个单独的智购广告入口。系统会自动把正在投放中的 SP 和 SB 广告,展示给需要相关产品和品牌信息的顾客。广告依然是按点击付费(CPC)。

过去很长一段时间,视频广告都是品牌推广(SBV)的专属阵地。但现在,亚马逊开放了一个全新的能力:商品推广 SP 的视频样式(SPv)正式上线。这意味着什么?意味着所有卖家都能用“视频内容”展示产品,而不再局限于图片与文字,投放门槛更低、流量更广、作用更直接。对运营来说,这是一次非常明确的“机会窗口”。一,为什么视频这么重要?亚马逊给出两组关键数据:这些数字揭露的核心逻辑只有一句话:消费者需要的信息越来越多,而视频是最直接的呈现方式。二,SP 视频样式是什么?简单说就是:让你的产品“动起来”商品推广(SP)过去是我们最常用、覆盖最广的广告形式,现在在里面加入了“视频位置”。

在亚马逊运营中,FBA库存不是“缺”就是“囤”,原因往往是看得不够全面。特别是新手卖家,很容易只盯着 FBA 可售库存,而忽略运输周期、生产周期和补货衔接。下面这个新手运营小黄的案例,就很典型。一、小黄的困扰小黄的产品是家居类小工具,日销大概 40–60 单。他的做法是很多新手都有的:每天只盯着一个数字:FBA可售库存。比如,他看到:FBA可售:1350 件日销:50 单大概还有 27 天量(看起来很安全)但他忽略了三个真实情况:日销有波动(这周 50,下周可能 70)广告正在加码(意味着消耗会变快)补货衔接不上(在途货只有一小批,待发货还没排产)也就是说——他不是“看不到”,而是“看到的维度太少”。

很多卖家一上来就“广撒网”,自动开、手动开、各种词全丢进去。钱是花了,点击也不少,但订单依然不来。为什么?不是广告不行,是你根本没有找到合适的流量入口。这就是新品流量定位存在的意义。一、流量定位是什么所谓流量定位,就是通过产品定位 + 竞品反查,把你的产品最可能成交的关键词、场景、人群、入口全部摸清楚,然后再投广告。流量定位就像你的“导航仪”,帮你避开弯路,直奔目标。二、流量定位用什么查?这些工具组合效果最佳单一工具没有万能的,跨工具交叉印证才是王道。下面是四类是你一定要熟悉的调研工具:AI工具(ChatGPT/Deepseek)帮你快速梳理产品的流量体系、场景词、礼品词、关联词,是效率神器。

简单来说,一个好的“推荐词”,就是它本身不仅有搜索流量,还能连接多个流量通道:比如 AC 流量通道,Highly Rated 通道,Climate Pledge Friendly 通道等等。如果一个词同时挂上四五个流量入口,那你只要把这个词打好,就等于撬动了多个曝光场景。这种词,就值得你投入更多预算重点投放。假设你是卖猫爬架的,有两个相似的词:cat tree for large catcat tree for cats large这两个词历史需求量也差不多,但竞争差别其实挺大的。第一层维度:看搜索结果数量第一个词:cat tree for large cat搜索结果只有一千多个首页流量通道有 4 个。

你知道吗?新品到底推不推得动,真的不是广告钱花得多不多的问题。最关键的,还是产品本身那些“关键变量”有没有竞争力。简单说:如果这些关键点大部分都很弱,那你广告烧得再猛,效果也有限,就是推不动。但如果大部分变量都是优势,那你花的钱更容易见效,推广也更容易跑出正循环。所以新品成败,靠的就是产品先天条件 + 你后期的包装能力,两者合起来决定这个新品有没有“长成爆款”的潜力。那这些关键变量到底跟新品成败有什么关系?你可以把它想象成一个组合拳:● 产品力 / 价格 / 评价决定了买家看了之后愿不愿意下单。● 策划 / 视觉 / 流量定位 / 排名入口决定广告把流量拉来了之后,能不能承接住。

产品的关键词很多,但不是每个词都值得重金投入。有限预算要集中在能带来更多订单的关键词上。举个例子:假设你有1000元广告预算,产品售价50元,有两个关键词A和B。A:转化率8%,点击价0.5B:转化率5%,点击价0.8三种投放方案:1. 平分预算(A-500,B-500)A销售额:500/0.5*8% ≈ 80单B销售额:500/0.8*5% ≈ 31单总单量:111单2. A多B少(A-600,B-400)A销售额:96单B销售额:25单总单量:121单 ✅3. A少B多(A-400,B-600)A销售额:64单B销售额:37单总单量:101单结论:方案2最好,A词更值得重点投放。
在亚马逊上,视频已经不是“可选项”,而是“标配”。不像刷屏短视频那种要博眼球、讲故事、玩反转,Listing 的品牌视频,最重要的是清晰、真实、有重点。对于像亚马逊这样的电商平台来说,买家更想看的不是商家的创意,而是:“它能不能解决我的问题?”“值不值这个价?”“我放在家里是不是合适?”所以今天,我们来系统聊聊:如何做一个让买家信任、平台喜欢、团队做得起的产品视频。以及——在AI越来越强的今天,我们如何用AI更省时间、更低成本地把视频做出来。
MoonSees 的教学号经典案例冷冻按摩球,今年黑五当天表现怎么样?我猜你也会好奇。先上结论:黑五当天单品销量:843 相比去年黑五:销量增长约 538%相比黑五前一天:增长约 127%当天广告 CPA:约 3–6 美金与林校长自制的 AI 销售预测模型,基本在同一预估区间补货节奏用的是 MoonSees 自己的供应链管理模型(MoonSees教学案例数据)其实这次冷冻按摩球的表现,并不是意外之喜,而是大致在我们事前算好的范围内。真正值得分享的,是在这次爆单之前,我们做了哪些准备。下面,我们一边看大盘,一边拆这个案例,给大家一些可以照搬和思考的点。
现在普通卖家在亚马逊上做新品,最常见的苦恼之一就是:评论真的很难搞。因为平台对评论的监管越来越严:只要沾一点“利益换评”的影子,就可能被判定为操纵评论,轻则删评,重则封号、冻结货款。所以当下,我们还有哪些相对安全、可持续的获评方式?以及不幸来了差评该怎么办?Part 1 可持续的获评方式下面我们分两部分说清楚:现在还能安心用的 4 个评论渠道明确要远离的 5 个高危雷区一、先说底层逻辑:为什么评论越来越“敏感”?亚马逊已经把“评价系统”当成平台信任的心脏在保护。
关于为什么要强调标品和非标品的广告不同打法,因为本喵也亲身踩过这个坑,过程真的很搞心态。也正因为这个经历,我彻底明白了:标品逻辑打非标品,是会吃大亏的。下面是这段经历给我的核心启示。一、表面上是广告跑不动,本质是产品底层逻辑没搞清楚我接手过一个典型的非标品,一开始问题堆了一箩筐:退货率比平均高很多、图片错误、材质不符、站外低价冲出来的“虚假表现”……所有基础逻辑都乱了。
做亚马逊久了你会发现——新品成不成,前期的“款式判断”和“定价策略”非常重要。很多卖家上来就是:“我觉得这颜色好看”“我觉得这个尺寸应该能卖。”然后上架后发现:怎么主推的那款偏偏不动?其实不是市场不行,是你“看错了方向”。今天我就把自己一直在用的一套 “竞品拆解 + 价格测算”方法 梳理出来,从怎么看竞品页面、怎么看评论、怎么看数据,到怎么给新品定价、怎么涨价降价,一起讲清楚。希望你在下一次推新品时,可以更有把握、更少踩坑。
竞品的评价是宝藏,我们可以通过竞品评价去抓取真实的买家反馈,在反馈中找到买家的痛点,再转换成自己的卖点。比如我要卖一个如图的猫爬架,它的卖点该怎么通过竞品的评价抓取呢?老样子,还是去看看这条listing里面客户差评都说的是什么问题吧~第一个问题是爬架上的小球设计不合理,可能会给小猫咪带来严重的危险。这个问题有上千个人觉得很有用,说明看重猫咪安全性是众多买家们的共识。 刚好我的产品没有他们说的这个问题,那么这个“猫咪使用安全性”就是一个我应该提炼的卖点。第二个问题是猫爬架的味道太难闻了,感觉有毒的样子。而我的产品就在打样的时候重视了这个问题,“环保材质,安全无毒”就是我应该提炼的另一个卖点。










