亚马逊前台新功能，AI直接帮买家筛选产品
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最近，亚马逊的前台又有新变化。
不知道大家有没有发现，现在在亚马逊搜索商品时，不用点进详情页，就能看到AI自动生成的“评论摘要”了，相当于在搜索页前置了一道“AI 决策关卡”。
比如，当用户搜索“power bank”时，只需在搜索结果页长按某个产品，就会立刻弹出一段由AI生成的评论总结，外加几个鲜明的产品标签。
换句话说——买家还没进你的详情页，AI 已经帮他“读完了你的评论”。大幅缩短用户的购买决策路径。
这一步，直接决定了：买家是立刻点进来购买，还是直接划走，不再看你。
那这个AI评论总结究竟是怎么生成的呢？据我们观察，AI 评论摘要，有4个非常重要的特征。
1、AI提炼是“动态”的，聚焦最近90天评论
它不再只是简单展示星级，而是用自然语言，把链接下所有评论——尤其是最近90天的内容，浓缩成一小段“用户真实心声”。且这个 AI 摘要不是固定文案，而是会变化的。重点提炼其中最核心、最频繁出现的表达，形成当前阶段的“产品印象”。
2、场景化总结，直击用户意图
细心的卖家会发现，AI 评论总结很少是那种泛泛的卖点堆砌。
它更像是在回答一个问题：这个产品在什么使用场景下，帮哪一类人，解决了什么具体问题？
这正是亚马逊近年来力推的COSMO算法的核心——不再只是匹配关键词，而是匹配“用户意图”。
亚马逊正在用 AI 的方式，把你的产品“翻译”成——用户能不能在某个场景下用得上它。
3、标签化呈现，好坏一目了然
AI还会将用户最关心的产品维度标签化展示，并清晰区分为正面、中性和负面评价，让优劣点瞬间呈现。
例如一个充电宝，下方可能直接显示：
正面好评：充电速度快、功能实用、性价比高
中性评价：运行正常、电池续航一般
负面评价：机身重量
把买家最在意的维度，直接拆解成标签，用户一眼就能抓住核心优缺点。
4、语言自然，一秒读懂
AI 评论摘要不是卖家自嗨式的卖点描述，它是一种更口语、更像真实用户总结、更符合 AI 理解与分发的语言。卖家可以把它理解为： COSMO 语言 / AI 语言。
一小段话，就把成百上千条评论中，最有代表性的“用户真实感受”表达出来。替代了以往买家需要翻看十几条评论才能总结出的信息。
那新功能对于卖家来说，有什么影响呢？
首先，买家可能会因为主图好看、价格适中、评论就点击进去，但现在，如果AI从你的评论中抓取不到清晰的、场景化的解决方案，买家可能会犹豫。
这意味着无效点击大幅减少，但流量也可能大幅减少；同时那些依旧堆砌泛泛卖点、“自嗨式”文案的链接，会首先被淘汰；还有评论质量差、与场景脱节的产品，点击率将急剧下滑。
而对于表达“场景明确 + 用户意图思维”的产品，极其友好。比如我们常说的：
COSMO/Rufus 逻辑下的产品
明确解决某一类人的痛点
明确解决某一类场景问题
如果你的产品本身就是为某个特定场景设计，文案结构逻辑清晰，并引导用户在评论中表达真实使用场景。
那么 AI 评论摘要反而会帮你做一件事：把你最核心的价值，提前展示出来。帮你吸引目标客户，大幅提升点击率和转化率。
一个越来越清晰的趋势：AI 流量，正在挤压 A9 流量。
这也是为什么 2025 年开始，很多卖家明显感觉：
流量越来越少
投了广告预算也没花出去
新链接难推，老链接单量下滑明显
核心原因就是：AI 意图识别、AI 推荐、AI 前置判断，正在分流原本属于 A9 的流量。
过去，A9算法主导的“关键词搜索流量”是绝对主力。大家拼命卷关键词、卷广告位。
但现在，基于AI和用户意图的流量（如Rufus推荐、AI摘要、关联场景流）正在快速增长，并不断挤压传统关键词流量的空间。
亚马逊所有关于AI变化，核心只有一句话：让用户更快找到最适合他的商品。
所以卖家真正该做的，不是继续“卷关键词”，而是：
站在目标用户的视角
拆清使用场景
明确核心意图
把产品打磨成“解决方案”
1、彻底改变文案思维
从“我的产品有什么功能”转变为“我的产品在什么场景下，能为谁解决什么问题”。将COSMO算法思维植入标题、五点、描述、图片、A+。
2、重视负面标签，优化产品与描述
密切关注AI提取出的负面标签（如“机身重”），这代表了用户的集体痛点。应通过产品迭代或在前端文案中诚实说明、并强调其他优势（如“容量大”）来应对，管理用户预期。
3、深耕细分场景，做透垂直需求
与其追求泛泛的大流量，不如聚焦一个特定场景，成为该场景下解决方案的“专家”。这样更容易被AI识别并推荐给精准用户。
4、关注流量结构，调整推广重心
逐步研究和布局AI推荐流量，而不仅仅是关键词广告。理解平台流量重构的方向，才能提前卡位。
最近，亚马逊的前台又有新变化。
不知道大家有没有发现，现在在亚马逊搜索商品时，不用点进详情页，就能看到AI自动生成的“评论摘要”了，相当于在搜索页前置了一道“AI 决策关卡”。
比如，当用户搜索“power bank”时，只需在搜索结果页长按某个产品，就会立刻弹出一段由AI生成的评论总结，外加几个鲜明的产品标签。
换句话说——买家还没进你的详情页，AI 已经帮他“读完了你的评论”。大幅缩短用户的购买决策路径。
这一步，直接决定了：买家是立刻点进来购买，还是直接划走，不再看你。
那这个AI评论总结究竟是怎么生成的呢？据我们观察，AI 评论摘要，有4个非常重要的特征。
1、AI提炼是“动态”的，聚焦最近90天评论
它不再只是简单展示星级，而是用自然语言，把链接下所有评论——尤其是最近90天的内容，浓缩成一小段“用户真实心声”。且这个 AI 摘要不是固定文案，而是会变化的。重点提炼其中最核心、最频繁出现的表达，形成当前阶段的“产品印象”。
2、场景化总结，直击用户意图
细心的卖家会发现，AI 评论总结很少是那种泛泛的卖点堆砌。
它更像是在回答一个问题：这个产品在什么使用场景下，帮哪一类人，解决了什么具体问题？
这正是亚马逊近年来力推的COSMO算法的核心——不再只是匹配关键词，而是匹配“用户意图”。
亚马逊正在用 AI 的方式，把你的产品“翻译”成——用户能不能在某个场景下用得上它。
3、标签化呈现，好坏一目了然
AI还会将用户最关心的产品维度标签化展示，并清晰区分为正面、中性和负面评价，让优劣点瞬间呈现。
例如一个充电宝，下方可能直接显示：
正面好评：充电速度快、功能实用、性价比高
中性评价：运行正常、电池续航一般
负面评价：机身重量
把买家最在意的维度，直接拆解成标签，用户一眼就能抓住核心优缺点。
4、语言自然，一秒读懂
AI 评论摘要不是卖家自嗨式的卖点描述，它是一种更口语、更像真实用户总结、更符合 AI 理解与分发的语言。卖家可以把它理解为： COSMO 语言 / AI 语言。
一小段话，就把成百上千条评论中，最有代表性的“用户真实感受”表达出来。替代了以往买家需要翻看十几条评论才能总结出的信息。
那新功能对于卖家来说，有什么影响呢？
首先，买家可能会因为主图好看、价格适中、评论就点击进去，但现在，如果AI从你的评论中抓取不到清晰的、场景化的解决方案，买家可能会犹豫。
这意味着无效点击大幅减少，但流量也可能大幅减少；同时那些依旧堆砌泛泛卖点、“自嗨式”文案的链接，会首先被淘汰；还有评论质量差、与场景脱节的产品，点击率将急剧下滑。
而对于表达“场景明确 + 用户意图思维”的产品，极其友好。比如我们常说的：
COSMO/Rufus 逻辑下的产品
明确解决某一类人的痛点
明确解决某一类场景问题
如果你的产品本身就是为某个特定场景设计，文案结构逻辑清晰，并引导用户在评论中表达真实使用场景。
那么 AI 评论摘要反而会帮你做一件事：把你最核心的价值，提前展示出来。帮你吸引目标客户，大幅提升点击率和转化率。
一个越来越清晰的趋势：AI 流量，正在挤压 A9 流量。
这也是为什么 2025 年开始，很多卖家明显感觉：
流量越来越少
投了广告预算也没花出去
新链接难推，老链接单量下滑明显
核心原因就是：AI 意图识别、AI 推荐、AI 前置判断，正在分流原本属于 A9 的流量。
过去，A9算法主导的“关键词搜索流量”是绝对主力。大家拼命卷关键词、卷广告位。
但现在，基于AI和用户意图的流量（如Rufus推荐、AI摘要、关联场景流）正在快速增长，并不断挤压传统关键词流量的空间。
亚马逊所有关于AI变化，核心只有一句话：让用户更快找到最适合他的商品。
所以卖家真正该做的，不是继续“卷关键词”，而是：
站在目标用户的视角
拆清使用场景
明确核心意图
把产品打磨成“解决方案”
1、彻底改变文案思维
从“我的产品有什么功能”转变为“我的产品在什么场景下，能为谁解决什么问题”。将COSMO算法思维植入标题、五点、描述、图片、A+。
2、重视负面标签，优化产品与描述
密切关注AI提取出的负面标签（如“机身重”），这代表了用户的集体痛点。应通过产品迭代或在前端文案中诚实说明、并强调其他优势（如“容量大”）来应对，管理用户预期。
3、深耕细分场景，做透垂直需求
与其追求泛泛的大流量，不如聚焦一个特定场景，成为该场景下解决方案的“专家”。这样更容易被AI识别并推荐给精准用户。
4、关注流量结构，调整推广重心
逐步研究和布局AI推荐流量，而不仅仅是关键词广告。理解平台流量重构的方向，才能提前卡位。
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