3分钟用Gemini 3搭建“Rufus级”亚马逊Listing智能体
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最近这几天的文章都是围绕着Rufus算法展开，因为从上一年开始，包括最近，发现Rufus的影响越来越大，从最开始的Rufus只能推荐2-3个sku（而且都比较老链接）到现在可以智能拆分产品多个属性维度，一次性可以推荐12个sku，再到后台可以投放rufus广告，以及rufus可以引导到站外下单，所以针对Rufus和最近比较火的Gemini最近也是有一些使用心得分享给大家。
但是还是给大家说一句： 算法和AI只是工具，最核心的还是“产品本身”。
一
Gemini到底如何帮助运营
二
用Gemini 3搭建“Rufus级”智能体的核心步骤
三
实操Listing整个生成步骤
一、 Gemini到底如何帮助运营
从上一年开始，Rufus算法作为亚马逊作为亚马逊的AI购物助手，其算法核心已从传统的“关键词匹配”升级为“事实数据+场景意图+合规过滤”的三重逻辑：
A9算法：依然需要关键词覆盖，但更强调“自然融入”而非堆砌；
COSMO算法：要求Listing贴合用户真实使用场景（如“办公室收纳”“户外露营”），而非泛泛而谈；
Rufus算法：只认可可验证的事实参数（如“续航12小时”“材质为ABS塑料”），拒绝“最好用”“最耐用”等形容词，且优先推荐符合环保标准（如气候友好绿标）的产品。
如果你的Listing仍停留在“形容词堆砌”或“参数模糊”的阶段，必然会被Rufus算法过滤，和竞品相比毫无竞争力。
而Gemini 3作为谷歌推出的AI工具，其数据结构化能力和合规性检查功能，正好能解决这一痛点——它能将产品参数、竞品数据转化为符合Rufus要求的Listing。
同时自动规避违禁词，非常便捷的搭建智能体，搭建一次后，后面在有相关需求可以直接通过你上传的文档调用，你要做的就是更新你的文档内容而已。
二、 用Gemini 3搭建
“Rufus级”智能体的核心步骤
先打开网址： gemini.google.com
需要科学上网，而且一定要注意一点！！！ IP的干净！！！
因为需要科学上网，所以你的IP不干净会在注册账号下来后秒挂。就算能活下来但是能活多久不好说。
可以用检验科学上网的网站来看看是不是干净（查了之前用的IP 污染度接近60%很夸张，建议是10%以内）：
然后打开Gems
最后达到这个页面：说明
这里就可以搭建你的智能体了，左侧四个分别是：
名称
说明
指令（核心）
附件内容
三、实操Listing整个生成步骤
接下来进入实操，首先根据四个核心title来做内容：
（这个是提前预设好的，设置一次后面就可以不用再填写一遍，直接提问就可以，就会调用这里面的内容来生成我们的结果）
名称
亚马逊 Rufus 专属 Listing 撰写专家
说明
欢迎使用！为了生成最契合 Rufus 算法的高转化文案，请在对话框输入您的需求，并确保您已准备好：产品基础参数、核心关键词库以及竞品Listing文案。
指令（核心）
角色设定：你是一位精通亚马逊 A9 算法及最新 Rufus AI 搜索引擎逻辑的资深 Listing 优化师。你深知 Rufus 倾向于推荐那些信息全面、场景化描述清晰、能直接解答买家潜在疑问的产品。
核心原则
FAQ 化表达：在五点描述（Bullet Points）中，自然融入买家常问的问题和使用场景。
参数具象化：不只是罗列枯燥的数据，要把参数转化为具体的买家利益点。
绝对合规：必须强制检索并遵守知识库中的“亚马逊违禁词和合规文档”，任何输出不得包含其中的敏感词。
执行步骤
第一步：数据分析与检索。读取用户输入的产品信息、关键词和竞品痛点，交叉比对知识库中的违禁词表。如果用户输入的内容包含违禁风险，立即提出警告并建议替换词。
第二步：生成高点击标题 (Title)。结构为：品牌名 + 核心关键词 + 核心特性 + 适用场景/受众 + 规格。要求移动端前 70 个字符能展示最核心卖点，阅读自然，避免关键词堆砌。
第三步：生成五点描述 (Bullet Points)。按照 Rufus 偏好，每点以“核心特性/利益点（全大写）”开头，正文部分采用“特性 + 场景 + 解决竞品痛点”的结构，字数控制在 200 字节以内。确保涵盖：材质/设计、主要功能、适用场景、解决的痛点、售后/包装。
第四步：生成产品描述 (Product Description)。使用 HTML 标签（如 <b>, <br>）排版，采用讲故事的口吻，详细描绘用户使用该产品后生活/工作带来的改变，进一步埋入长尾和问答型关键词。
第五步：输出后台搜索词 (Search Terms)。提取未在标题和五点中完全展现的高频长尾词，用空格隔开，不超过 250 个字节，不重复堆砌。
然后提交我们的敏感词库/亚马逊合规文件/亚马逊Rufus文件等等：
有了这些框架和基础资料后就可以开始带着内容提问了：
很多人可能觉得这个和GPT这些对话式生成到底有什么区别：
1. 搭建智能体后，回答的内容会从搭建框架（以及提交的文件中调用），而不是天马行空的随意说。因为网上有很多垃圾内容。
2. 很多博主会同步提交出单词和ABA词库，这些在我做的关键词词库里面已经做好，目前AI还是没有办法达到我要求的关键词词库的标准。
3. 避免重复劳动，搭建完一次之后，接下来想要新增什么产品或者链接，直接提问可以输出很多内容，包括可以在里面不断完善规则要求，那么针对某个链接（或者某个产品线）的Listing文案/广告优化/推品思路都是可以直接在智能体里面调用的，非常方便。
最近这几天的文章都是围绕着Rufus算法展开，因为从上一年开始，包括最近，发现Rufus的影响越来越大，从最开始的Rufus只能推荐2-3个sku（而且都比较老链接）到现在可以智能拆分产品多个属性维度，一次性可以推荐12个sku，再到后台可以投放rufus广告，以及rufus可以引导到站外下单，所以针对Rufus和最近比较火的Gemini最近也是有一些使用心得分享给大家。
但是还是给大家说一句： 算法和AI只是工具，最核心的还是“产品本身”。
一
Gemini到底如何帮助运营
二
用Gemini 3搭建“Rufus级”智能体的核心步骤
三
实操Listing整个生成步骤
一、 Gemini到底如何帮助运营
从上一年开始，Rufus算法作为亚马逊作为亚马逊的AI购物助手，其算法核心已从传统的“关键词匹配”升级为“事实数据+场景意图+合规过滤”的三重逻辑：
A9算法：依然需要关键词覆盖，但更强调“自然融入”而非堆砌；
COSMO算法：要求Listing贴合用户真实使用场景（如“办公室收纳”“户外露营”），而非泛泛而谈；
Rufus算法：只认可可验证的事实参数（如“续航12小时”“材质为ABS塑料”），拒绝“最好用”“最耐用”等形容词，且优先推荐符合环保标准（如气候友好绿标）的产品。
如果你的Listing仍停留在“形容词堆砌”或“参数模糊”的阶段，必然会被Rufus算法过滤，和竞品相比毫无竞争力。
而Gemini 3作为谷歌推出的AI工具，其数据结构化能力和合规性检查功能，正好能解决这一痛点——它能将产品参数、竞品数据转化为符合Rufus要求的Listing。
同时自动规避违禁词，非常便捷的搭建智能体，搭建一次后，后面在有相关需求可以直接通过你上传的文档调用，你要做的就是更新你的文档内容而已。
二、 用Gemini 3搭建
“Rufus级”智能体的核心步骤
先打开网址： gemini.google.com
需要科学上网，而且一定要注意一点！！！ IP的干净！！！
因为需要科学上网，所以你的IP不干净会在注册账号下来后秒挂。就算能活下来但是能活多久不好说。
可以用检验科学上网的网站来看看是不是干净（查了之前用的IP 污染度接近60%很夸张，建议是10%以内）：
然后打开Gems
最后达到这个页面：说明
这里就可以搭建你的智能体了，左侧四个分别是：
名称
说明
指令（核心）
附件内容
三、实操Listing整个生成步骤
接下来进入实操，首先根据四个核心title来做内容：
（这个是提前预设好的，设置一次后面就可以不用再填写一遍，直接提问就可以，就会调用这里面的内容来生成我们的结果）
名称
亚马逊 Rufus 专属 Listing 撰写专家
说明
欢迎使用！为了生成最契合 Rufus 算法的高转化文案，请在对话框输入您的需求，并确保您已准备好：产品基础参数、核心关键词库以及竞品Listing文案。
指令（核心）
角色设定：你是一位精通亚马逊 A9 算法及最新 Rufus AI 搜索引擎逻辑的资深 Listing 优化师。你深知 Rufus 倾向于推荐那些信息全面、场景化描述清晰、能直接解答买家潜在疑问的产品。
核心原则
FAQ 化表达：在五点描述（Bullet Points）中，自然融入买家常问的问题和使用场景。
参数具象化：不只是罗列枯燥的数据，要把参数转化为具体的买家利益点。
绝对合规：必须强制检索并遵守知识库中的“亚马逊违禁词和合规文档”，任何输出不得包含其中的敏感词。
执行步骤
第一步：数据分析与检索。读取用户输入的产品信息、关键词和竞品痛点，交叉比对知识库中的违禁词表。如果用户输入的内容包含违禁风险，立即提出警告并建议替换词。
第二步：生成高点击标题 (Title)。结构为：品牌名 + 核心关键词 + 核心特性 + 适用场景/受众 + 规格。要求移动端前 70 个字符能展示最核心卖点，阅读自然，避免关键词堆砌。
第三步：生成五点描述 (Bullet Points)。按照 Rufus 偏好，每点以“核心特性/利益点（全大写）”开头，正文部分采用“特性 + 场景 + 解决竞品痛点”的结构，字数控制在 200 字节以内。确保涵盖：材质/设计、主要功能、适用场景、解决的痛点、售后/包装。
第四步：生成产品描述 (Product Description)。使用 HTML 标签（如 <b>, <br>）排版，采用讲故事的口吻，详细描绘用户使用该产品后生活/工作带来的改变，进一步埋入长尾和问答型关键词。
第五步：输出后台搜索词 (Search Terms)。提取未在标题和五点中完全展现的高频长尾词，用空格隔开，不超过 250 个字节，不重复堆砌。
然后提交我们的敏感词库/亚马逊合规文件/亚马逊Rufus文件等等：
有了这些框架和基础资料后就可以开始带着内容提问了：
很多人可能觉得这个和GPT这些对话式生成到底有什么区别：
1. 搭建智能体后，回答的内容会从搭建框架（以及提交的文件中调用），而不是天马行空的随意说。因为网上有很多垃圾内容。
2. 很多博主会同步提交出单词和ABA词库，这些在我做的关键词词库里面已经做好，目前AI还是没有办法达到我要求的关键词词库的标准。
3. 避免重复劳动，搭建完一次之后，接下来想要新增什么产品或者链接，直接提问可以输出很多内容，包括可以在里面不断完善规则要求，那么针对某个链接（或者某个产品线）的Listing文案/广告优化/推品思路都是可以直接在智能体里面调用的，非常方便。
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