亚马逊 Interests 、Buy for Me来袭，AI购物体验升级，品牌如何借力获取更多流量与用户资产？
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亚马逊近期重磅推出多项 AI 驱动的新功能，从Rufus 智能问答助手、 Interests 个性化推荐，再到 Buy for Me 跨站代购体验，标志着AI正在重塑用户的购物路径。
对于品牌来说，新的自然流量入口不断涌现，用户行为日益分散，传统的搜索+广告组合已难以高效捕捉用户注意力。在这种背景下，如何围绕“用户”重构运营策略、构建长期关系，成为品牌增长的关键。
多项 AI 功能上线，重构购物路径
Rufus：AI 购物问答助手
目前已全面开放，可以帮助用户对比产品、解答疑问、做决策，提升购买转化。
Interests：个性化推荐入口
目前仅向部分美国用户开放，预计未来几个月逐步覆盖更多用户。Interests依托于亚马逊的大型语言模型 (LLM)，用户可通过自然语言提示生成定制化商品推荐页面，系统持续推送新品、折扣、补货信息。例如：“北欧风格的极简家居装饰”或“适合敏感肌的护肤品”。 与传统电商的 “千人千面” 推荐算法不同，Interests让用户主动参与个性化购物，而不是被动接受算法推送，从“搜索”变为“订阅”，购买路径更长也更深。
Buy for Me：跨站购物体验
亚马逊全新推出，目前仅在iOS和Android版Amazon Shopping应用上线，供部分美国客户使用，先在有限品牌商店和产品测试，后续扩大范围。当商品不在亚马逊上销售，Buy for Me 可通过 AI 代理用户在品牌官网下单，亚马逊内部完成所有步骤，用户无需离开 App。这意味着亚马逊购物边界被打破，流量来源更加碎片化。
流量碎片化之后，品牌如何找到自己的“人群”？
AI 功能的共同特点是：用户行为更加隐性化、个性化，搜索意图也更加长尾与零散。
这让品牌面临三大挑战：
流量机制变化：个性化推荐和对话式搜索削弱了关键词逻辑，“用户在哪”变得更加难以预测；
转化路径拉长：AI 帮助用户深度决策，意味着品牌要在多个触点、多个阶段反复曝光；
用户数据不再透明：过去依赖 cookie 的站外行为难以追踪，品牌对“我的人是谁”认知变弱。
这正是用户运营与 AMC 登场的时机。
AMC（Amazon Marketing Cloud）：
AI 时代的用户运营基座
在 AI 驱动下，广告与自然流量的界限正在模糊，品牌更需要以“用户”为单位，以“人”为单位，建立起可识别、可运营、可追踪的增长体系。
AMC 是亚马逊官方提供的广告数据分析平台，支持跨 ASIN、跨广告类型、跨周期的用户行为分析。
品牌可以借助 AMC：
绘制人群画像：谁是我的高潜用户？他们看过什么、点过什么、买过什么？
分群触达：将特定行为人群（如多次浏览未下单）导出为 DSP 受众包，定向广告投放；
追踪转化路径：看清用户从浏览到购买的真实链路，反向指导内容、广告优化。
Pacvue 助力品牌全链路打通：
搜索 + 广告 + AI + 用户运营
面对亚马逊 AI 购物体验的升级，品牌需要调整策略，以确保自身产品能够在新流量生态下获得曝光。Pacvue 作为领先的零售媒体和电商增长加速平台，可以帮助品牌在搜索 + 广告 + AI 个性化推荐之间找到最优解，提升 ROI：
广告智能投放：Pacvue 的广告管理工具，帮助品牌精准优化 SP、SB 等广告投放策略。面对亚马逊不断演进的 AI 生态系统，Pacvue 支持品牌高效应对两类关键变化：一是面向消费者的前台 AI 功能，如 Rufus、Interests、Buy for Me 等，通过自然语言搜索与个性化推荐改变用户决策路径；二是亚马逊广告推出的后台AI功能，如 Performance+、Brand+、Keywords Group、Theme 等，推动广告组合和策略的自动化优化。Pacvue 能够与这些 AI 功能形成互补，通过更强的策略控制与实时数据反馈，帮助品牌更精准地抓住流量红利，提升广告效率与收益回报。
AMC 用户洞察：通过Pacvue 便捷连接AMC，企业营销人员无需依赖技术团队，即可自助获取用户行为分析、转化路径归因及高效分群策略。可视化报告帮助品牌快速识别高价值人群，同时支持商分数分团队自助编写SQL，深入挖掘定制化洞察，满足更高阶的数据分析需求。
标签管理与策略归因：Pacvue 提供灵活的标签功能，帮助运营人员基于不同策略方向对广告活动、AMC 人群策略和洞察报告进行结构化管理。通过设置标签，用户可以更清晰、直观地拉取不同策略下的效果数据，快速对比各类流量来源，特别是在评估多渠道策略表现时，实现更精细的归因分析与策略优化，辅助品牌形成闭环洞察。
数据分析和洞察：Pacvue 正在为用户开发360度视图，可以访问所有报告来源，以弥合搜索广告、DSP广告、视频广告、自然流量和站外平台之间的渠道差距，帮助品牌分析流量来源，跟踪用户行为，并优化营销策略，提高投放效率。
从流量运营，走向用户运营
AI 重塑购物体验的同时，也提出更高要求：品牌不能只盯着“曝光”和“转化”，更要关注“用户是谁”“他们经历了什么”“下一步该如何激活”。
Rufus 、Interests、Buy for Me的推出，意味着传统广告漏斗正在演变为动态的用户旅程网络。谁能最早掌握“人”的信息，谁就能在 AI 电商时代抢占先机。
Pacvue 将持续关注 AI 购物趋势，携手品牌从流量运营迈向用户运营，实现增长突围！
关于AI购物体验，你还有什么想要了解的么？欢迎留言。
亚马逊近期重磅推出多项 AI 驱动的新功能，从Rufus 智能问答助手、 Interests 个性化推荐，再到 Buy for Me 跨站代购体验，标志着AI正在重塑用户的购物路径。
对于品牌来说，新的自然流量入口不断涌现，用户行为日益分散，传统的搜索+广告组合已难以高效捕捉用户注意力。在这种背景下，如何围绕“用户”重构运营策略、构建长期关系，成为品牌增长的关键。
多项 AI 功能上线，重构购物路径
Rufus：AI 购物问答助手
目前已全面开放，可以帮助用户对比产品、解答疑问、做决策，提升购买转化。
Interests：个性化推荐入口
目前仅向部分美国用户开放，预计未来几个月逐步覆盖更多用户。Interests依托于亚马逊的大型语言模型 (LLM)，用户可通过自然语言提示生成定制化商品推荐页面，系统持续推送新品、折扣、补货信息。例如：“北欧风格的极简家居装饰”或“适合敏感肌的护肤品”。 与传统电商的 “千人千面” 推荐算法不同，Interests让用户主动参与个性化购物，而不是被动接受算法推送，从“搜索”变为“订阅”，购买路径更长也更深。
Buy for Me：跨站购物体验
亚马逊全新推出，目前仅在iOS和Android版Amazon Shopping应用上线，供部分美国客户使用，先在有限品牌商店和产品测试，后续扩大范围。当商品不在亚马逊上销售，Buy for Me 可通过 AI 代理用户在品牌官网下单，亚马逊内部完成所有步骤，用户无需离开 App。这意味着亚马逊购物边界被打破，流量来源更加碎片化。
流量碎片化之后，品牌如何找到自己的“人群”？
AI 功能的共同特点是：用户行为更加隐性化、个性化，搜索意图也更加长尾与零散。
这让品牌面临三大挑战：
流量机制变化：个性化推荐和对话式搜索削弱了关键词逻辑，“用户在哪”变得更加难以预测；
转化路径拉长：AI 帮助用户深度决策，意味着品牌要在多个触点、多个阶段反复曝光；
用户数据不再透明：过去依赖 cookie 的站外行为难以追踪，品牌对“我的人是谁”认知变弱。
这正是用户运营与 AMC 登场的时机。
AMC（Amazon Marketing Cloud）：
AI 时代的用户运营基座
在 AI 驱动下，广告与自然流量的界限正在模糊，品牌更需要以“用户”为单位，以“人”为单位，建立起可识别、可运营、可追踪的增长体系。
AMC 是亚马逊官方提供的广告数据分析平台，支持跨 ASIN、跨广告类型、跨周期的用户行为分析。
品牌可以借助 AMC：
绘制人群画像：谁是我的高潜用户？他们看过什么、点过什么、买过什么？
分群触达：将特定行为人群（如多次浏览未下单）导出为 DSP 受众包，定向广告投放；
追踪转化路径：看清用户从浏览到购买的真实链路，反向指导内容、广告优化。
Pacvue 助力品牌全链路打通：
搜索 + 广告 + AI + 用户运营
面对亚马逊 AI 购物体验的升级，品牌需要调整策略，以确保自身产品能够在新流量生态下获得曝光。Pacvue 作为领先的零售媒体和电商增长加速平台，可以帮助品牌在搜索 + 广告 + AI 个性化推荐之间找到最优解，提升 ROI：
广告智能投放：Pacvue 的广告管理工具，帮助品牌精准优化 SP、SB 等广告投放策略。面对亚马逊不断演进的 AI 生态系统，Pacvue 支持品牌高效应对两类关键变化：一是面向消费者的前台 AI 功能，如 Rufus、Interests、Buy for Me 等，通过自然语言搜索与个性化推荐改变用户决策路径；二是亚马逊广告推出的后台AI功能，如 Performance+、Brand+、Keywords Group、Theme 等，推动广告组合和策略的自动化优化。Pacvue 能够与这些 AI 功能形成互补，通过更强的策略控制与实时数据反馈，帮助品牌更精准地抓住流量红利，提升广告效率与收益回报。
AMC 用户洞察：通过Pacvue 便捷连接AMC，企业营销人员无需依赖技术团队，即可自助获取用户行为分析、转化路径归因及高效分群策略。可视化报告帮助品牌快速识别高价值人群，同时支持商分数分团队自助编写SQL，深入挖掘定制化洞察，满足更高阶的数据分析需求。
标签管理与策略归因：Pacvue 提供灵活的标签功能，帮助运营人员基于不同策略方向对广告活动、AMC 人群策略和洞察报告进行结构化管理。通过设置标签，用户可以更清晰、直观地拉取不同策略下的效果数据，快速对比各类流量来源，特别是在评估多渠道策略表现时，实现更精细的归因分析与策略优化，辅助品牌形成闭环洞察。
数据分析和洞察：Pacvue 正在为用户开发360度视图，可以访问所有报告来源，以弥合搜索广告、DSP广告、视频广告、自然流量和站外平台之间的渠道差距，帮助品牌分析流量来源，跟踪用户行为，并优化营销策略，提高投放效率。
从流量运营，走向用户运营
AI 重塑购物体验的同时，也提出更高要求：品牌不能只盯着“曝光”和“转化”，更要关注“用户是谁”“他们经历了什么”“下一步该如何激活”。
Rufus 、Interests、Buy for Me的推出，意味着传统广告漏斗正在演变为动态的用户旅程网络。谁能最早掌握“人”的信息，谁就能在 AI 电商时代抢占先机。
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