AMZ123获悉，近日，Marketplace Pulse援引AI优化平台Autopilotbrand.com的一项研究称，亚马逊AI购物助手Alexa for Shopping在推荐商品时，并不会完全依据商品在搜索页面中的自然排名，而是更倾向于推荐搜索结果靠后、甚至消费者通常不会浏览到的商品。
这意味着，亚马逊AI推荐正在形成区别于自然搜索和广告展示的新流量入口。
这项研究是目前针对Alexa for Shopping推荐机制开展的首批大规模分析之一。研究团队在今年5月至6月期间，对1,963个美国站非品牌关键词进行了测试，共收集了12,810条AI推荐结果。
研究采用了不同于普通搜索的测试方式。例如，研究人员向Alexa for Shopping提问“哪款Queen尺寸床垫最好（What is the best queen mattress?）”，然后将AI推荐结果与用户直接搜索“Queen mattress”时的自然搜索结果进行对比，以观察AI推荐与搜索排名之间的关系。
结果显示，63.9%的AI推荐商品并未进入对应关键词自然搜索前10名；其中，40.9%的推荐商品甚至没有出现在消费者能够直接看到的搜索结果首页。
与此同时，仅有14.3%的AI推荐商品同时投放了该搜索页面的Sponsored Products（赞助商品广告），而在这些投放广告的商品中，又有83%本身已经拥有自然排名，因此广告似乎并不是AI推荐的主要影响因素。
Marketplace Pulse认为，目前亚马逊搜索流量主要来自两种方式：一种是依靠销售表现积累的自然排名，另一种则是通过竞价获得的广告曝光。但从此次研究来看，这两种传统流量入口对Alexa for Shopping的推荐影响有限，尤其是自然排名的重要性明显下降。
文章指出，这一变化也延续了Marketplace Pulse今年以来持续关注的一个趋势。今年5月，亚马逊正式将AI购物助手Rufus更名为Alexa for Shopping，并进一步将推荐能力整合进更全面的AI助手体系。
同时，亚马逊还开始在Rufus中推出Sponsored Products和Brand Prompts等广告产品，而OpenAI旗下ChatGPT也逐渐放弃了此前相对独立的自然购物入口。
不过，这项研究关注的问题并不是AI推荐是否开始商业化，而是商品在传统搜索页面中的表现，是否能够直接影响AI推荐结果。从目前的数据来看，答案是否定的。
Marketplace Pulse认为，这意味着亚马逊AI推荐已经开始摆脱早期简单返回搜索结果链接的模式，而是形成了一套更加独立的推荐逻辑。两年前，AI助手更多只是帮助用户打开搜索页面；随后虽然回答能力不断提升，但推荐内容仍高度依赖搜索结果。
而此次数据显示，近三分之二的推荐商品已经与搜索排名脱钩，反映出AI正在建立独立于搜索页面之外的商品推荐体系。
Autopilotbrand表示，目前正在形成一个区别于自然搜索和广告展示之外的“第三货架（Third Shelf）”。品牌不能仅依靠广告投入或自然排名获得AI推荐机会，而需要向Alexa提供更完整的商品信息，让AI理解商品适合哪些消费场景、能够满足哪些购物需求。
因此，更丰富的商品目录信息、围绕消费者购物意图进行优化，以及根据季节变化和产品特点持续更新内容，将成为未来获得AI推荐的重要因素。
对于目前尚未占据搜索首页的商品来说，这也提供了一条新的竞争路径，使其有机会突破传统搜索排名的限制。
不过，研究也指出，目前的数据仍属于早期样本，仅来自一个美国账号的一次测试快照，因此未来AI推荐机制仍可能发生变化。
Marketplace Pulse同时指出，2025年亚马逊卖家在搜索广告上的支出已达到686.2亿美元。随着广告不断挤占自然搜索页面，AI推荐目前仍是少数一个自然排名优势相对较弱的新流量入口，一些搜索排名并不靠前的商品，也有机会被AI优先推荐，而部分品类头部商品反而未能进入推荐列表。
报告最后认为，AI推荐的商业模式仍在形成阶段，其未来是否会像搜索页面一样逐渐增加广告影响力还有待观察。但对于卖家而言，现在开始研究AI推荐机制，将有助于在未来规则发生变化时更快作出调整。
作者✎ Summer/AMZ123
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