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别只会埋大词了,你的链接可能正在被亚马逊慢慢“降权”!亚马逊搜索正在“变聪明”

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2026-01-04 17:50
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TikTok Shop

最近,很多卖家都发现了一个明显变化——亚马逊的前台搜索框,已经和以前不一样了。当买家在搜索框里输入关键词的那一刻,系统不再只是“匹配关键词”,Rufus 已经同步被触发。搜索框下方,会实时弹出一系列与关键词相关的推荐内容、问题与场景提示。

这不仅仅是搜索建议的简单升级——这是亚马逊Rufus AI在告诉你:平台已经不再满足于关键词匹配,而是开始理解买家的真实意图。

一、Rufus或将是新的高权重流量入口

很多卖家把 Rufus 当成一个“问答工具”,比如只是简单回答一些买家问题,视为可有可无,也不影响主流流量。但现在看到的趋势,Rufus的角色越来越重要。

亚马逊官方数据统计:今年已有超过2.5亿用户使用Rufus,月均用户增长149%,互动量增长210%,在购物时使用它的顾客购买可能性高出60%以上。

亚马逊 Rufus 最新解释公布!三大变化重新定义流量分发,影响卖家运营

所以Rufus或将成为新的高权重流量入口,而且具备三个优势:

1、转化率更高:Rufus 的推荐基于“对话理解”,买家信任度更强,决策路径更短,可能带来更高的转化率。

2、精准度更高:结合了买家搜索历史行为、使用习惯、场景需求、问题上下文、推荐逻辑远比单一关键词更精准。

3、场景驱动,推荐符合用户需求:Rufus 的流量,来自真实问题、真实需求、真实使用场景,更符合用户的购买需求。

而这背后,其实指向了同一个趋势:亚马逊不再只看“你写了什么词”,而是判断“你是否真的懂用户”。

二、COSMO和Rufus时代:需求与场景拆解

在A9算法时代,亚马逊卖家的核心任务是埋核心大词。通过各类工具收集核心关键词,塞到产品页面,系统就推给所有可能需要这类东西的人。那时的逻辑相对简单:产品-系统关键词关系越紧密,获取的流量就越多。不过流量相对较泛。

而在COSMO和Rufus算法体系下,逻辑发生了根本变化。系统不再满足于知道:“你链接卖的是什么”,而是开始追问:你是给谁用的?在什么场景下用?解决什么具体问题?和其他产品相比,你的优势是什么?

也正因为这样,你会发现现在Rufus 在产品页面下方提出的问题,很多是“场景化问题”。

这些问题往往是:

  • 真正使用过的人,才会意识到的

  • 和使用体验、细节强相关的

  • 很难靠“硬塞关键词”猜出来的


如果你能在文案和图片中,把这些问题提前讲清楚,系统就更容易判断:你的产品,适合哪一类人、哪一种场景、哪一类需求,从而给你更多高相关性的推荐流量。

那卖家会问,那关键词是不是不重要了?不是!

而是关键词的“含义”被系统彻底升级了。在 COSMO和Rufus的体系里,比如买家搜索 “xxxx large,在 A9 时代,这只是一个尺寸词。但在 COSMO 的理解里,large 可能对应多种隐藏需求:for adults(适合成年人)、enough space(空间大)、large sizes(服装大码)或者容量更高 / 使用更舒适。

系统会把这个词拆解成不同需求维度,再根据买家的历史行为与画像,决定把哪一类“large”的需求,匹配给哪一类产品。

这就意味着:卖家不能再用一个模糊的“large”,概括一切。

你需要非常清楚地告诉系统:我的 large,解决的是哪一种需求?是给谁用的?用在什么场景下?结合使用人群、场景、喜好等多维度因素,明确产品的核心卖点。

三、决定流量质量的“搜索意图”

什么是搜索意图?本质上,它是每次搜索背后的“动机”。也就是买家的每一次搜索背后其实都有一个“为什么”。哪怕买家自己说不清,亚马逊也在努力“替他判断”。

从运营角度看,搜索意图通常可以拆成三类

1、信息型意图

买家想了解、学习、弄清楚一件事。例如:what is a smartwatch,这类搜索,核心不是成交,而是建立认知与信任

2、对比型 / 评估型意图

买家已经有需求,正在做选择。

例如:

  • best smartwatch for running

  • smartwatch comparison


他们关心的是:哪个更适合我?有什么差异?

3、交易型意图

买家已经准备下单。

例如:buy smartwatch

这时,清晰、直接、降低决策成本,最重要。这类搜索,每一次曝光都极其宝贵

看起来很相似的关键词,意图可能完全不同。如果你不做意图拆分,如果你用同一套内容,去面对所有人,结果往往是:有点击,没转化。如果亚马逊捕捉到这种“意图错配”,就逐步降低你在该搜索下的链接权重。

COSMO与Rufus 的组合,其实释放了一个非常明确的信号:亚马逊正在把“你是什么产品”的定义权,部分交还给买家。由他们的搜索行为、场景匹配度、评论(使用反馈)等来决定你的产品是什么、适合什么,而不仅仅是简单地为产品贴上各种系统化的标签。

在A9时代,卖家更多是告诉系统“我是什么”,通过埋词和广告完成核心词收录,系统识别后,将产品推给所有可能需要的人——这里的用户群体可能比较泛化,不一定经过细分。

而在COSMO时代,系统需要更确切具体地了解产品,以便为客户提供更好的购物体验。这时,卖家就不止需要告诉系统产品是什么,还需要说明产品怎么用、给谁用。

与此同时,系统也会通过买家的反馈(搜索行为、场景匹配度、评论如使用反馈)反向确认卖家提供的产品和客户是否匹配。如果不匹配,说明卖家介绍有误差,系统就不会再把产品推给这类人。这是一个买卖双方不断反馈、不断修正的过程,也是亚马逊“内容导向”“体验导向”的核心体现。

从“产品是什么”到“产品适合谁、怎么用、解决什么问题”,从埋关键词到意图理解、从系统标签到用户定义。如果你还停留在旧的运营思路,那么你正在失去新时代的流量。Rufus的弹出、COSMO的算法升级、亚马逊的整个搜索进化,都在指向同一个方向:理解用户,而非仅仅匹配词。

我们作为亚马逊卖家需要思考:

1、我的产品,是否“容易被 AI 理解”?

AI 看重的不是关键词数量,而是:

  • 是否有清晰的人群

  • 是否有明确的使用场景

  • 是否有可被识别的差异点


谁更容易被 AI 理解,谁就更容易被系统推荐。

2、是否理解平台 AI 的底层判断逻辑?比如:

  • COSMO 如何理解内容

  • Rufus 如何影响流量分发

  • AI 如何参与广告与推荐


亚马逊操盘手亿级卖家AI驱动运营课2026全新升级了核心课程体系,围绕亚马逊 AI 推荐机制的底层逻辑,系统性解决亚马逊卖家在 AI 时代的流量与增长问题:

  • 亚马逊AI核心算法解读:深度剖析COSMO、Rufus、A9 等影响流量分发的底层模型如何运作,理解“对话推荐”与“关键词搜索”流量分配的逻辑之变;

  • AI时代的流量获取:18个大类PSPS线性文案结构化方法,通过模型化拆解,使您的Listing文案能够精准匹配COSMO与Rufus的抓取与理解偏好,从而在AI推荐流量的竞争中抢占先机;

  • COSMO视觉识别算法的“三位一体”模型(文本描述 × 图片验证 × 评论佐证):通过大量案例,让买家透彻理解亚马逊如何通过图片识别、图文关联来评估Listing质量与相关性,进而获得更高的排名与推流优先级。

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2026-01-04 17:50
2667

最近,很多卖家都发现了一个明显变化——亚马逊的前台搜索框,已经和以前不一样了。当买家在搜索框里输入关键词的那一刻,系统不再只是“匹配关键词”,Rufus 已经同步被触发。搜索框下方,会实时弹出一系列与关键词相关的推荐内容、问题与场景提示。

这不仅仅是搜索建议的简单升级——这是亚马逊Rufus AI在告诉你:平台已经不再满足于关键词匹配,而是开始理解买家的真实意图。

一、Rufus或将是新的高权重流量入口

很多卖家把 Rufus 当成一个“问答工具”,比如只是简单回答一些买家问题,视为可有可无,也不影响主流流量。但现在看到的趋势,Rufus的角色越来越重要。

亚马逊官方数据统计:今年已有超过2.5亿用户使用Rufus,月均用户增长149%,互动量增长210%,在购物时使用它的顾客购买可能性高出60%以上。

亚马逊 Rufus 最新解释公布!三大变化重新定义流量分发,影响卖家运营

所以Rufus或将成为新的高权重流量入口,而且具备三个优势:

1、转化率更高:Rufus 的推荐基于“对话理解”,买家信任度更强,决策路径更短,可能带来更高的转化率。

2、精准度更高:结合了买家搜索历史行为、使用习惯、场景需求、问题上下文、推荐逻辑远比单一关键词更精准。

3、场景驱动,推荐符合用户需求:Rufus 的流量,来自真实问题、真实需求、真实使用场景,更符合用户的购买需求。

而这背后,其实指向了同一个趋势:亚马逊不再只看“你写了什么词”,而是判断“你是否真的懂用户”。

二、COSMO和Rufus时代:需求与场景拆解

在A9算法时代,亚马逊卖家的核心任务是埋核心大词。通过各类工具收集核心关键词,塞到产品页面,系统就推给所有可能需要这类东西的人。那时的逻辑相对简单:产品-系统关键词关系越紧密,获取的流量就越多。不过流量相对较泛。

而在COSMO和Rufus算法体系下,逻辑发生了根本变化。系统不再满足于知道:“你链接卖的是什么”,而是开始追问:你是给谁用的?在什么场景下用?解决什么具体问题?和其他产品相比,你的优势是什么?

也正因为这样,你会发现现在Rufus 在产品页面下方提出的问题,很多是“场景化问题”。

这些问题往往是:

  • 真正使用过的人,才会意识到的

  • 和使用体验、细节强相关的

  • 很难靠“硬塞关键词”猜出来的


如果你能在文案和图片中,把这些问题提前讲清楚,系统就更容易判断:你的产品,适合哪一类人、哪一种场景、哪一类需求,从而给你更多高相关性的推荐流量。

那卖家会问,那关键词是不是不重要了?不是!

而是关键词的“含义”被系统彻底升级了。在 COSMO和Rufus的体系里,比如买家搜索 “xxxx large,在 A9 时代,这只是一个尺寸词。但在 COSMO 的理解里,large 可能对应多种隐藏需求:for adults(适合成年人)、enough space(空间大)、large sizes(服装大码)或者容量更高 / 使用更舒适。

系统会把这个词拆解成不同需求维度,再根据买家的历史行为与画像,决定把哪一类“large”的需求,匹配给哪一类产品。

这就意味着:卖家不能再用一个模糊的“large”,概括一切。

你需要非常清楚地告诉系统:我的 large,解决的是哪一种需求?是给谁用的?用在什么场景下?结合使用人群、场景、喜好等多维度因素,明确产品的核心卖点。

三、决定流量质量的“搜索意图”

什么是搜索意图?本质上,它是每次搜索背后的“动机”。也就是买家的每一次搜索背后其实都有一个“为什么”。哪怕买家自己说不清,亚马逊也在努力“替他判断”。

从运营角度看,搜索意图通常可以拆成三类

1、信息型意图

买家想了解、学习、弄清楚一件事。例如:what is a smartwatch,这类搜索,核心不是成交,而是建立认知与信任

2、对比型 / 评估型意图

买家已经有需求,正在做选择。

例如:

  • best smartwatch for running

  • smartwatch comparison


他们关心的是:哪个更适合我?有什么差异?

3、交易型意图

买家已经准备下单。

例如:buy smartwatch

这时,清晰、直接、降低决策成本,最重要。这类搜索,每一次曝光都极其宝贵

看起来很相似的关键词,意图可能完全不同。如果你不做意图拆分,如果你用同一套内容,去面对所有人,结果往往是:有点击,没转化。如果亚马逊捕捉到这种“意图错配”,就逐步降低你在该搜索下的链接权重。

COSMO与Rufus 的组合,其实释放了一个非常明确的信号:亚马逊正在把“你是什么产品”的定义权,部分交还给买家。由他们的搜索行为、场景匹配度、评论(使用反馈)等来决定你的产品是什么、适合什么,而不仅仅是简单地为产品贴上各种系统化的标签。

在A9时代,卖家更多是告诉系统“我是什么”,通过埋词和广告完成核心词收录,系统识别后,将产品推给所有可能需要的人——这里的用户群体可能比较泛化,不一定经过细分。

而在COSMO时代,系统需要更确切具体地了解产品,以便为客户提供更好的购物体验。这时,卖家就不止需要告诉系统产品是什么,还需要说明产品怎么用、给谁用。

与此同时,系统也会通过买家的反馈(搜索行为、场景匹配度、评论如使用反馈)反向确认卖家提供的产品和客户是否匹配。如果不匹配,说明卖家介绍有误差,系统就不会再把产品推给这类人。这是一个买卖双方不断反馈、不断修正的过程,也是亚马逊“内容导向”“体验导向”的核心体现。

从“产品是什么”到“产品适合谁、怎么用、解决什么问题”,从埋关键词到意图理解、从系统标签到用户定义。如果你还停留在旧的运营思路,那么你正在失去新时代的流量。Rufus的弹出、COSMO的算法升级、亚马逊的整个搜索进化,都在指向同一个方向:理解用户,而非仅仅匹配词。

我们作为亚马逊卖家需要思考:

1、我的产品,是否“容易被 AI 理解”?

AI 看重的不是关键词数量,而是:

  • 是否有清晰的人群

  • 是否有明确的使用场景

  • 是否有可被识别的差异点


谁更容易被 AI 理解,谁就更容易被系统推荐。

2、是否理解平台 AI 的底层判断逻辑?比如:

  • COSMO 如何理解内容

  • Rufus 如何影响流量分发

  • AI 如何参与广告与推荐


亚马逊操盘手亿级卖家AI驱动运营课2026全新升级了核心课程体系,围绕亚马逊 AI 推荐机制的底层逻辑,系统性解决亚马逊卖家在 AI 时代的流量与增长问题:

  • 亚马逊AI核心算法解读:深度剖析COSMO、Rufus、A9 等影响流量分发的底层模型如何运作,理解“对话推荐”与“关键词搜索”流量分配的逻辑之变;

  • AI时代的流量获取:18个大类PSPS线性文案结构化方法,通过模型化拆解,使您的Listing文案能够精准匹配COSMO与Rufus的抓取与理解偏好,从而在AI推荐流量的竞争中抢占先机;

  • COSMO视觉识别算法的“三位一体”模型(文本描述 × 图片验证 × 评论佐证):通过大量案例,让买家透彻理解亚马逊如何通过图片识别、图文关联来评估Listing质量与相关性,进而获得更高的排名与推流优先级。

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