亚马逊搜索逻辑大变:Rufus 正在重构卖家的流量规则
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这几天,亚马逊悄然完成了一次极具颠覆性的功能升级:
前台商品搜索框,已与 AI 助手 Rufus 实现深度联动。
这并不是一个简单的新功能,而是一次流量分发逻辑的根本性调整。
搜索框一直是亚马逊第一大流量入口。
过去,买家输入短关键词(如“粉色连衣裙”),系统基于 A9 算法返回商品列表,购物路径是:关键词 → 商品列表 → 买家自行选择
因此,卖家的核心运营围绕关键词展开:堆词、抢排名、打广告。
而现在,当买家在搜索框输入关键词时,系统会同步触发 Rufus。

Rufus 基于生成式 AI(Cosmo 算法)理解用户意图,并直接给出推荐答案,购物路径变为:关键词 → Rufus 智能推荐 → 商品选择

这意味着,用户注意力开始被 AI 推荐位优先截流。即便关键词排名靠前,如果未被 Rufus 选中,曝光和转化都会被分流。
与传统算法不同,Rufus 的判断并不局限于标题关键词,而是会系统性读取:
商品评论(Review)
买家问答(Q&A)
A+ 页面内容
产品功能与使用场景描述
甚至站外公开信息
如果 Listing 只堆关键词,却没有讲清楚产品适合谁、在什么场景使用、解决什么问题,Rufus 很可能不会推荐。
1. 关键词不再是唯一核心
关键词依然重要,但已不再决定一切。Rufus 更关注内容是否自然、可读、是否符合真实使用逻辑。机械堆词不仅无效,反而可能拉低内容质量。
2. 评论与 Q&A 成为核心数据源
Rufus 回答买家问题时,大量信息直接来自评论和 Q&A。评论中反复出现的卖点、高频问题的精准回答,都会影响推荐权重。评论已从“转化工具”升级为“AI 推荐素材”。
3. 场景化内容成为新流量洼地
能被清晰识别为特定场景的产品(如助眠、办公、露营、送礼),更容易获得 Rufus 推荐。配合场景图、功能图和真实使用画面,AI 的理解和推送效率更高。
本质上,是围绕 Rufus 可识别的数据来源进行优化。
第一,类目节点与 Product Type
Rufus 对产品的基础认知来自“类目节点 + 产品类型”。卖家需要明确产品的目标人群和使用场景,而不是只定义为一个功能型商品。例如,香薰加湿器不是“加湿工具”,而是改善睡眠、缓解压力的生活方式产品。
第二,评论(Review)
在“顾客第一”的体系下,评论对 Rufus 的影响权重极高。应合规引导真实用户输出有价值的使用体验,并通过服务提升评论质量。
第三,Q&A
Q&A 是卖家唯一可以主动影响 Rufus 的阵地。回答时应突出场景、核心优势和真实解决方案,这些内容会被纳入 Rufus 的理解模型。
第四,站内 + 站外信息
亚马逊明确表示,Rufus 会参考“across the web”的信息。卖家可通过测评型创作者、媒体内容和社交平台,输出真实场景化内容,增强产品可信度。
Rufus 的出现,正在分流传统自然位流量,也解释了为何部分卖家会出现排名没变但订单下降的情况。但与此同时,它也为中小品牌提供了绕过头部垄断的新路径。
在新的流量规则下,谁更懂用户、内容更真实、场景更清晰,谁就更容易被 AI 选中。
被 Rufus 推荐,本质上等同于拿下精准的首页自然流量入口。
流量洗牌已经开始,顺应规则的人,才能留下来。


这几天,亚马逊悄然完成了一次极具颠覆性的功能升级:
前台商品搜索框,已与 AI 助手 Rufus 实现深度联动。
这并不是一个简单的新功能,而是一次流量分发逻辑的根本性调整。
搜索框一直是亚马逊第一大流量入口。
过去,买家输入短关键词(如“粉色连衣裙”),系统基于 A9 算法返回商品列表,购物路径是:关键词 → 商品列表 → 买家自行选择
因此,卖家的核心运营围绕关键词展开:堆词、抢排名、打广告。
而现在,当买家在搜索框输入关键词时,系统会同步触发 Rufus。

Rufus 基于生成式 AI(Cosmo 算法)理解用户意图,并直接给出推荐答案,购物路径变为:关键词 → Rufus 智能推荐 → 商品选择

这意味着,用户注意力开始被 AI 推荐位优先截流。即便关键词排名靠前,如果未被 Rufus 选中,曝光和转化都会被分流。
与传统算法不同,Rufus 的判断并不局限于标题关键词,而是会系统性读取:
商品评论(Review)
买家问答(Q&A)
A+ 页面内容
产品功能与使用场景描述
甚至站外公开信息
如果 Listing 只堆关键词,却没有讲清楚产品适合谁、在什么场景使用、解决什么问题,Rufus 很可能不会推荐。
1. 关键词不再是唯一核心
关键词依然重要,但已不再决定一切。Rufus 更关注内容是否自然、可读、是否符合真实使用逻辑。机械堆词不仅无效,反而可能拉低内容质量。
2. 评论与 Q&A 成为核心数据源
Rufus 回答买家问题时,大量信息直接来自评论和 Q&A。评论中反复出现的卖点、高频问题的精准回答,都会影响推荐权重。评论已从“转化工具”升级为“AI 推荐素材”。
3. 场景化内容成为新流量洼地
能被清晰识别为特定场景的产品(如助眠、办公、露营、送礼),更容易获得 Rufus 推荐。配合场景图、功能图和真实使用画面,AI 的理解和推送效率更高。
本质上,是围绕 Rufus 可识别的数据来源进行优化。
第一,类目节点与 Product Type
Rufus 对产品的基础认知来自“类目节点 + 产品类型”。卖家需要明确产品的目标人群和使用场景,而不是只定义为一个功能型商品。例如,香薰加湿器不是“加湿工具”,而是改善睡眠、缓解压力的生活方式产品。
第二,评论(Review)
在“顾客第一”的体系下,评论对 Rufus 的影响权重极高。应合规引导真实用户输出有价值的使用体验,并通过服务提升评论质量。
第三,Q&A
Q&A 是卖家唯一可以主动影响 Rufus 的阵地。回答时应突出场景、核心优势和真实解决方案,这些内容会被纳入 Rufus 的理解模型。
第四,站内 + 站外信息
亚马逊明确表示,Rufus 会参考“across the web”的信息。卖家可通过测评型创作者、媒体内容和社交平台,输出真实场景化内容,增强产品可信度。
Rufus 的出现,正在分流传统自然位流量,也解释了为何部分卖家会出现排名没变但订单下降的情况。但与此同时,它也为中小品牌提供了绕过头部垄断的新路径。
在新的流量规则下,谁更懂用户、内容更真实、场景更清晰,谁就更容易被 AI 选中。
被 Rufus 推荐,本质上等同于拿下精准的首页自然流量入口。
流量洗牌已经开始,顺应规则的人,才能留下来。







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