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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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2025-04-10 13:59
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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。



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