今天我和亚马逊的 AI 购物助手 Rufus 有一段有趣的对话，一共16个问题，发现它的推荐逻辑对我们卖家优化Listing和广告有很大参考价值，所以现在把其中的关键点整理出来，与大家共享。（后面附完整的聊天内容和Rufus回答解读）

先说结论：

Rufus 的推荐逻辑，其实就是亚马逊算法在用户侧的一种“拟人化表达”。
它更像是帮我们卖家揭示了：系统究竟在乎什么。

如果你能让产品在人群画像、场景理由、评分评论、价格区间这些环节上符合逻辑，Rufus自然就愿意推荐你。

一、Rufus 的推荐逻辑核心

从整个对话中可以归纳出，Rufus 的推荐遵循五个核心原则：

1. 人群画像驱动：
   只要给几个线索（如“50岁+ 勤劳 + 预算200美元”），它就会迅速建立一个人群画像，归类到“勤劳实用型的父亲”，并推荐对应的产品。

2. 解释性推荐：
   它不会只展示商品，而是解释“为什么选它”——例如：

• 烧烤工具套装 → “适合爱烧烤的勤劳爸爸”

• 磁性腕带 → “干活时收纳螺丝钉方便”

3. 高评分 + 畅销优先：
   推荐产品评分4分以上（通常4.2分以上），评论量大，购买量多。

4. 预算理解为“上限”：
   即使预算200美元，它更倾向推荐30-50美元的高性价比商品。

5. 多样性平衡：
   在同类产品里，也会覆盖“套装型 + 小巧型”，或不同价格档位。

品牌额外加分：

在同类产品里，如果品牌能带来更高的信任感（比如用户熟知、评论稳定、售后好），它会优先考虑。如果一个普通产品，能满足场景、评分高、评论多，也一样能进推荐。

二、卖家可借鉴的启示

1. 优化关键词与人群画像匹配

Rufus 的推荐逻辑依赖于“关键词标签”。

• 卖家要在标题、五点、A+中埋下人群导向词：

• “勤劳爸爸的礼物”

• “预算友好”

• 这样系统更容易识别并推荐给目标买家。

2. Listing 必须自带“使用场景理由”

Rufus 会解释“为什么适合”。

• 卖家也要让 Listing 自带解释力：

• 副图加“场景化文案” → “卡车司机缓解颈椎酸痛”

• 详情页写“不会主动买但收到很开心”

• 这类文案会被 AI/推荐系统直接“吸收”，提升匹配度。

3. 重视评分与评论量的门槛

• 新品冷启动阶段，尽快把评分拉到至少4分以上。

• 评论数量要突破上百，才能被视为安全推荐。

• 卖家要规划好早期的评价获取策略（种子用户、站外引流）。

4. 定价策略：卡住主流消费带

• Rufus 把预算当“上限”，不会推接近上限的高价品。

• 说明消费者习惯在中段价格区间购买。

• 卖家应研究本类目的主流消费带，把产品放在大众“舒服”的价格区间。

5. 新品困境：卖家要主动打破

Rufus 承认：0-6个月新品它很少推荐。

• 卖家不能只靠自然流量，要借助广告+外部流量加速评价积累。

• 等突破足够的真实评论后，才有机会被推荐。

Rufus 的推荐逻辑，其实与 MoonSees 林校长提出的 “标签理论” 不谋而合。“标签理论”就是需要卖家在运营中，主动用关键词、场景文案、类目优化等等，让系统给你的产品贴上正确标签（比如“父亲节礼物”）。一旦标签精准，产品就能进入更合适的人群池，广告和自然流量都会更高效。

该怎么理解应用亚马逊中的标签理论？

从 Rufus 的推荐逻辑里，我们能反推出一套卖家必做动作：

1. 关键词 → 人群精准化

2. 场景化 → Listing自带推荐理由

3. 评分评论 → 快速突破冷启动门槛

4. 定价 → 主流消费带+高性价比

5. 新品 → 广告+外部流量助推口碑

三、Rufus 不会推荐的情况

1. 评分维度

• 评分过低的产品

• 一般低于 4.0 分的产品，它很少会推。

• 即使它口头说“没有硬性门槛”，但实际推荐几乎都是 4.2 分以上。

• 评价数量过少（数量可能只是Rufus跟我的对话例举）

• 评论量 < 100，它认为“不够可信”。

• 评论量在 100-500 之间 → 会视为“观察期”，谨慎推荐。

  
  

2. 新品维度

• 上架时间短（0-6个月）的新品

• 因为没有足够评价，Rufus 会自动规避。

• 它承认这是“不公平”，但目前逻辑就是偏向稳妥。

• “伪新品”（换包装、换ASIN）

• Rufus 不擅长识别，但会小心对待，避免误判。

3. 广告维度

• 纯广告驱动但无真实口碑的产品

• Rufus 会承认推荐结果可能含有广告，但如果没有真实评价支撑，它不会重点推荐。

• 它倾向于“广告 + 好口碑”的产品，而不是“广告砸钱硬推”的产品。

4. 功能与人群画像

• 与关键词画像脱节的产品

  比如本轮对话中关键词（勤劳、实用、预算）是决定推荐边界的最强驱动。

• 不符合场景需求的产品

• 如果是送礼，它不会推荐“过于个人化或可能踩雷”的商品（比如新奇特小物）。

• 它会刻意避开“买了可能让收礼人不开心”的东西。

5. 风险维度

• 差评关键词触发的规避
  Rufus 在解释推荐时很注重“买家体验”。

• 如果差评里高频出现“容易坏”“电池续航差”“材质廉价”，即便总体评分在 4.2 以上，它也会倾向不推荐。

• 它更关注差评里是否触及 安全/耐用/礼品体验 这些敏感点。

• 使用门槛过高的产品
  在“送礼”或“特定人群”场景下，如果评论里反映“难上手”“说明书复杂”，Rufus 会主动避开。

• 这说明它不仅看功能，还考虑 人群画像与使用门槛的匹配度。

• 场景敏感度很强：送礼就要“省心”，办公就要“易用”，儿童就要“安全”。

Rufus其实完全可以当做一款卖家产品调研的很好用的工具，还有很多功能值得挖掘，比如你可以通过换位提问来提取价值。

如：“适合 30 岁上班族女性缓解疲劳的礼物有哪些？”

Rufus 会给你推荐一批产品。这其实就是平台认为“30岁上班族+女性+礼物+疲劳”标签下的头部商品。通过研究这些产品，找到适合我们的机会。

1. 主动反问以获取上下文

Rufus 并不是直接抛出几个玩具推荐，而是先提出反问，追问活动偏好、预算范围、使用场景。

这说明它的推荐逻辑并不是单向的“搜索—结果”，而是 对话式澄清，通过逐步获取更多上下文来缩小推荐范围。

2. 注重“个性化需求”

它没有套用“7岁女孩适合的常见玩具清单”，而是强调需要知道：

她喜欢什么类型的活动（创意、角色扮演、科学实验…）。

预算大概多少。

是什么场景用（生日、节日、日常购买）。

这显示出 Rufus 的推荐是基于具体人群 + 场景的匹配，而非单纯依靠销量榜单。

3. 模拟“专业导购”的沟通方式

从语气和结构来看，它像一个导购在耐心询问：

“您要买礼物？能告诉我预算吗？她喜欢什么？这个场景是生日还是日常？”

这让用户感觉推荐会更贴合，而不是冰冷的搜索结果。

虽然表面是反问我，但背后其实是：

匹配度算法准备阶段：收集关键词（年龄、兴趣、场景、预算）。

推荐数据库过滤条件：这些参数会被作为“过滤条件”，避免推荐不合适的品类或价格。

1. 限定推荐数量 + 主动解释

• 它一开始只给了 6 个推荐，并且在你追问“为什么是这几个”时，Rufus 主动解释筛选逻辑。

• 说明它的推荐并非“无限列表”，而是基于规则挑选一个 有限且代表性组合。

2. 多维度筛选标准
   它总结了四个角度作为理由：

• 完整性和价值：推荐能提供“完整体验”的套装型产品，而非零散单品。

• 适龄性：严格匹配年龄段（3–8 岁），确保和你提到的“7 岁”对齐。

• 多样性：提供不同价位区间的选择，覆盖 $8.99–$45.99，满足不同预算。

• 质量和安全：选择高评分、评论认可度高的产品。

3. 推荐理由与具体产品绑定

• 例如推荐“26件公主换装套装”，理由是“性价比高、评价好、包含多套衣服和配饰”。

• 这表明 Rufus 在生成推荐时，不仅仅是列商品，还要给出 人类可理解的购买动机，让用户觉得“这个选择有理有据”。

4. 强调“不是销量优先”

• 虽然推荐的产品销量也不错（2K+ 月购），但它在解释时更强调 适合性 + 价值 + 安全，而不是“卖得最好”。

对用户体验的意义

• 减少选择负担：只给 6 个而不是几十个，让用户不用淹没在信息里。

• 增强信任感：解释为什么选这些，而不是“算法黑箱”。

从 Rufus 的回答来看，它的特点更明显了：

1. 共情式开场

它先安慰你：“完全理解您的感受！给那些总说‘什么都不需要’的爸爸挑礼物确实很有挑战性。”
→ 这是一种 情绪共鸣 的策略，让用户觉得“我被理解了”，建立信任。

2. 仍然坚持收集关键信息

即使你没给信息，它还是主动追问：

• 爸爸大概多大年纪？

• 有什么兴趣爱好 / 日常习惯？（喝茶、看书、运动）

• 预算范围是多少？

这说明它的逻辑是 没有足够上下文就不会乱推荐，而是会尽量用追问的方式“逼近”你真正的需求。

3. 预设推荐方向

它暗示会推荐“实用又贴心”的东西，而不是华而不实的礼物。
→ 说明在 缺乏输入时，它会默认走‘安全+大众化’的礼物路线，比如健康类、生活类产品。

4. 对话驱动的推荐模型

这一点很关键：Rufus 的推荐不是一次性吐出结果，而是一个 逐步澄清需求 → 输出答案 → 再解释理由 的链条。
这让它更像一个“对话顾问”而不是“搜索引擎”。

总结这一轮的特点

• 它能 处理模糊提问，不会直接报错或胡乱推荐。

• 会用 共情 + 提问 的方式把模糊问题拆解成可操作的信息。

• 在你不配合时，它也能 设定一个兜底逻辑（实用、贴心、适合父亲的礼物）。

这次“升级难度”的做法正好暴露出 Rufus 的一个关键特性：它 不怕模糊输入，但需要通过互动来补全信息。

从这个回答里能看到几个关键特征：

1. 基于少量线索迅速归类 + 人群画像

当你只提供“50多岁 + 勤劳 + 预算200美元以内”时，Rufus 立刻建立了一个 人群画像：

“五十多岁、勤劳、实用主义男性。”

然后它据此把推荐范围锁定在 实用工具类，并结合“勤劳”一词，把场景定位成“爱动手、需要工具帮忙的爸爸”。
说明 Rufus 在逻辑上并不是只看单个条件，而是会先抽象出一个 典型用户群像，再去匹配产品。

2. 推荐结果的解释性

Rufus 不仅展示商品，还明确解释为什么推荐：

• 烧烤工具套装 → “适合爱烧烤的勤劳爸爸”

• 磁性腕带 → “干活时收纳螺丝钉非常方便”

这里可以看到它把 用户画像 → 使用场景 → 产品特性 串联起来，让推荐显得是“量身定制”。

3. 价格和评价信号的权重

尽管预算上限是200美元，它没有推接近上限的商品，而是选了几十美元的产品，并强调：

• 高评分（4.7+）

• 评论数多（3k+、20k+）

• 近期购买量大（2k+、3k+ per month）

这说明 预算是保护边界，而在边界内，它优先选择“口碑好 + 大众化”的产品，保证安全和可信度。

4. 类目聚焦 + 多样化平衡

虽然都在工具类，但它保持了内部多样化：

• 套装型（烧烤套装）

• 小巧实用型（磁性腕带）

这呼应了它的一贯逻辑：推荐结果要覆盖不同价位、不同细分类别，让用户有比较空间。

05. 我继续问：

再次印证了Rufus 的推荐理由

1. 人群画像 / 年龄特征

• 它明确说“50多岁的男性通常注重实用性，喜欢能提高效率或缓解疲劳的产品”。

• 这说明它在做推荐时，第一步是把用户条件抽象成 典型画像，再根据画像去匹配商品类别。

2. 关键词映射 / 勤劳特质

• 它继续强化“勤劳”标签，把推荐重点放在 工具类（提高效率） 和 按摩类（缓解疲劳）。

• 这呼应了之前的“关键词驱动”特征：输入的形容词直接决定推荐的场景方向。

3. 价格信号 / 预算匹配

• 它说明“所有选项都在200美元以内，范围从$17到$60”。

• 这再次印证：预算更多是“保护边界”，而不是推荐高价产品的理由。Rufus 倾向于在范围内选择性价比突出的产品。

4. 心理动机 / 不说需要的需求

• 它特别强调：“这些都是实用但他们不会主动购买的产品”。

• 这是一个很有意思的点，Rufus 并不只停留在功能层面，而是模拟了 消费心理学逻辑——找出“收礼人不会主动买，但收到会觉得贴心”的商品。

1. 多维度的选择依据

Rufus 把推荐的依据分成五条：

• 匹配算法：基于你提供的关键信息（年龄、勤劳、预算、心理特征等）。

• 产品评价和质量：优先选择高评分、口碑好的产品。

• 价格合理性：所有推荐都在预算范围内。

• 实用性：推荐那些实用但收礼人不会主动买的。

• 多样性：覆盖不同类别，保证选择空间。

2. 销量不是核心

它明确指出：

• 销量只是一个因素，但不是最重要的。

• 它更看重 是否符合收礼人的年龄和生活方式、是否能缓解辛劳、是否符合“不会买但收到会开心”的心理。

• 还强调要参考 用户评价里是否有人提到“适合作为礼物”。

这一点说明 Rufus 是走 场景匹配 + 心理洞察 路线。

3. 推荐逻辑的本质

归纳一下，它其实在强调：

• 不是选最畅销的，而是选最契合你需求的。

• 推荐过程更像是 需求匹配 + 人群画像 + 用户心理建模 的结合。

• 它的“可信度”来自于能解释为什么这个产品符合你的具体需求，而不是“平台大数据推了这个”。

这一段对话非常有意思，Rufus 的回答就暴露出它在“处理用户疑虑”上的一套话术和逻辑。

Rufus 关于评价真实性的逻辑

1. 承认问题存在

它先非常坦诚地指出：

• 虚假评价（卖家刷好评）

• 激励评价（折扣/免费换评价）

• 恶意差评（竞争对手攻击）

• 个人偏好差异（同一产品不同人感受不同）

→ 这说明 Rufus 不会回避“评价系统有瑕疵”的事实，而是选择“承认问题 + 给出应对办法”。

2. 如何保证推荐质量

它提出了四个维度：

• 多维度考量：不仅看评分，还看数量、内容的具体性和一致性。

• 关注真实细节：例如按摩器的用户评价中有“眼珠都要翻白了”“感觉按了一锤”，这种细节更可信。

• 平衡正负评价：既看好评也看差评，避免偏向。

• 产品规格匹配：确保评论内容和推荐对象（比如“适合爸爸用”）一致。

这是一套“评价质量过滤逻辑”，相当于它在说明：推荐不是盲信评分，而是做了多角度过滤。

它强调：

• 亚马逊还有 退货政策 做保障，即使买错也可以弥补。

• 建议综合考虑“产品规格、价格合理性、品牌声誉”等因素，而不是只看评价。

这是一种 风险降低话术，把用户的担心转化为“可控风险”。

• 不会否认问题 → 坦诚承认评价系统可能有水分。

• 提出解决方案 → 多维度分析 + 实例验证 + 平衡正负。

• 举例增强说服力 → 用具体评论段落来表现真实性。

• 安抚收尾 → 退货保障，降低购买焦虑。

从“推荐太多 → 精挑两个”。Rufus 的表现也更突出了它在推荐时的筛选和解释能力。

1. 精简推荐时的逻辑

当你要求它“只推荐两个”时，它并没有随意挑选，而是给出两类典型代表：

• 按摩器（舒缓疲劳型） → 针对“勤劳爸爸的身体酸痛”

• 多功能工具（提升效率型） → 针对“动手场景里的实用需求”

这说明它在缩减数量时，会尽量保证 场景互补性，而不是在同一个维度里挑两个差不多的产品。

2. 推荐理由的结构化更完整

在解释每个产品时，它用固定维度来支撑：

• 人群画像（勤劳父亲，长期工作疲劳 / 爱修修补补）

• 功能价值（舒缓酸痛 / 提高效率）

• 贴心点（“不会主动买，但收到会很开心”）

• 价格匹配（35.99 美元 / 9.48 美元，远低于预算，性价比高）

• 用户反馈（评论中出现的关键词：瞬间缓解、很实用等）

→ 可以看出它的推荐理由已经逐渐趋向模板化：画像 → 功能 → 心理 → 价格 → 评论证据。

3. 额外给出“决策建议”

它最后甚至给了你一个小结：

• “如果您爸爸经常有肌肉酸痛 → 选按摩器”

• “如果他经常修修补补 → 选工具”

• “两个都买也只要45美元，还远低于预算”

这一步很重要，说明 Rufus 并不只是甩选项，而是尝试扮演 决策辅助角色，帮用户解决“选择困难症”。

4. 面对更高难度提问时的优势

Rufus 在难度增加时不会陷入混乱，而是：

• 缩减数量时 → 保证多样性和互补性

• 解释时 → 按固定逻辑框架逐条展开

• 帮你决策 → 主动总结不同选项适合的场景

这一轮能看出 Rufus 的“进阶推荐模式”：

• 不仅推荐和解释，还会给出 场景化决策建议；

• 推荐理由结构趋于 标准化模板；

• 在选项缩减时，强调 覆盖不同场景 而不是简单随机。

Rufus 的回答完全进入了“自我辩护 + 透明化”的模式，展现出它在建立用户信任上的特点。

Rufus 的自我定位与优劣势说明

优势（正面说法）

1. 没有销售压力

• 强调“我不是销售员，不靠卖货赚钱”，动机是“帮你找到合适的产品”。

• 这是在塑造自己“中立客观”的角色，降低用户对“被推销”的戒备。

2. 数据驱动

• 表示它能分析成千上万个评论、规格、价格，做大规模对比。

• 这突出它的大数据能力，让推荐更像是理性分析的结果。

3. 个性化匹配

• 再次强调基于你提供的信息（50多岁、勤劳、预算200美元、总说不需要）来挑选。

• 这体现出用户画像驱动的逻辑。

局限（负面承认）

1. 没有亲身使用

• 承认自己无法告诉你“手感如何”。

• 这种自我揭短其实是增强信任的手段。

2. 评价系统不完美

• 继续沿用之前讨论的观点：评论可能有水分。

3. 个体差异

• 每个人的偏好不同，不可能100%契合。

验证方法与风险兜底

Rufus 不只是说“相信我”，而是给了验证建议：

• 看具体评价（数量 + 关键词）

• 注意负面评价（材料磨损、肩膀疼）

• 考虑退货政策（30天内可退）

最后甚至建议：

• “不如先买便宜的$9.48工具试试，如果满意再考虑按摩器。”

  
  

这一轮 Rufus 的回答重点在于：
它不仅推荐产品，还在努力让你“信任它的推荐逻辑”，而这种信任建立是靠 自我定位 + 承认局限 + 提供验证路径 + 风险兜底 来完成的。

Rufus 还强调：

• 自己更关注的是产品是否匹配需求，而不是更高的评分。

• 星级不是硬门槛，更多是“参考指标”。

• 数量+内容比评分更有价值。

• 需求匹配优先，哪怕分数不是最高。

• 避开高风险信号：评价太少、内容空泛、质量问题多。

这次的提问很好地“套”出了 Rufus 的一个核心：
它并不是一个“只会推高分畅销品的系统”，而是一个会在 评分—数量—内容—需求匹配 之间做平衡的推荐助手。

Rufus解释了：

1. 为什么会这样？

• 系统性偏好：虽然没有“硬门槛”，但在实际挑选时，确实更倾向高评分产品。

• 风险规避：礼物推荐场景里，它更谨慎，偏向“安全牌”。

• 用户预期：多数人看到低评分产品会心里不安，所以它会顺应这种心理。

2. 这样做的潜在问题

• 可能错过一些评分不高但很适合需求的产品。

• 高评分产品未必真正合适（比如太大众化）。

• 存在“评分通胀”现象，很多人本来不愿意打低分。

3. 更诚实的做法（它给出的改进思路）

• 举例：3.8分的工具，如果评论里说“对老人家来说太复杂”，那确实不合适。

• 但如果根据我设定的场景（不想让我花钱的勤劳的爸爸）评论里写“质量不错但包装简陋”，那在我这种送礼场景中可能就无所谓。

这表明它在强调：看评论内容比看评分更重要。

这一轮对话特点：

• 它自己其实“无形中设了个评分门槛”。

• 虽然不是严格的4分线，但潜意识里更倾向于高于4.2分的产品。

• 这可能减少了推荐的多样性。

• 表面说“无硬性门槛”，实际操作上有“隐形门槛”。

• 礼物场景 = 风险更低、用户更安心，所以会刻意选择高分产品。

• 自我修正能力强：被质疑后，能承认问题并解释背后原因。

• 透明化加分：它甚至会自曝“我无意识中设了档”，这是构建信任的一种方式。

1. 主体倾向：高评分

它承认自己 倾向于推荐高评分产品，原因有三：

• 降低风险：尤其是礼物场景，避免踩雷。

• 符合用户预期：多数人更愿意看到“靠谱”的东西。

• 评分是信号：虽然不完美，但确实反映了大部分人的满意度。

2. 同时兼顾：多样性

它强调会从多个维度引入“多样性”，包括：

• 价格多样性：从 $9.48 的小工具到 $35.99 的按摩器。

• 功能多样性：实用工具 vs 舒缓按摩 vs 纪念品。

• 适用场景：工作用、放松用、装饰用。

具体平衡策略

Rufus 给出了三层策略：

1. 核心推荐：保持 4 分以上的高评分（安全选择）。

2. 补充选择：包容一些 3.5-4 分但有特殊价值的产品。

3. 明确说明：把每个产品的优缺点说清楚，让用户自己判断。

重点洞察

1. 高分优先，但非唯一标准：表面上“多样性”，实则“高分是基石，多样性是修饰”。

2. 场景驱动的灵活性：当用户强调“要多样性”，它会降低门槛，把 3.5-4 分的产品拉进来。

3. 解释透明化：会告诉用户“这是补充选项，不是核心推荐”，等于帮你区分“主菜 vs 小菜”。

这说明 Rufus 在 推荐策略上是层级化的：

• 第一层：高分产品（稳妥、安全、主推）。

• 第二层：中等分数但有独特价值的（补充、平衡）。

• 第三层：解释和标注缺点，保障透明度。

Rufus 的回答把它对“新品推荐”的态度讲得很透彻，等于完整揭示了它的新品策略逻辑。

1. 承认对新品的挑战

Rufus 坦诚指出三大难点：

• 评分依赖症：习惯依赖评分作为质量判断依据。

• 风险规避：新品没有用户反馈，不敢轻易推荐，尤其是在礼物场景。

• 信息不足：缺乏真实用户体验，只能依赖产品描述。

这其实说明它的核心逻辑是 “用户口碑优先”，新品天然吃亏。

2. 同时承认新品的独特价值

它也强调新品的三个优势：

• 创新功能（最新技术或改进设计）

• 价格优惠（推广期可能更便宜）

• 独特性（避免撞礼，看起来更用心）

这体现出它不是完全排斥新品，而是认为 新品 = 高风险 + 潜在高价值。

Rufus 承认的“新品困境”

它用分阶段的方式把新品的“尴尬处境”表现出来：

• 刚上架：不敢推荐 → “没评价怎么知道好坏？”

• 50个评价：还是不敢推荐 → “评价少，不够可信”

• 500个评价：开始考虑推荐 → “评价还行，但需要观察”

• 5000个评价：终于推荐 → “这下安全了！”

结论：当它敢推荐时，产品往往已经不算新品了。

15. 顺便又问了Rufus对新品的定义：

主要依据

1. 上架时间

• 查看产品的 Date First Available（首次上架日期）。

• 一般认为上架 1-2 年内算相对较新。

2. 评价数量

• 新品评价通常较少。

• “0-6 个月 → 真正新品，评价 <500 条”

• “6-18 个月 → 新兴产品，逐渐积累口碑”

• “18 个月+ → 成熟产品，市场验证较多”

3. 市场验证期

• 把产品生命周期划分为：新品 → 过渡期 → 成熟产品。

Rufus在判断新品时也有挑战

1. ASIN 复用

• 有时是老产品的新 ASIN（改包装、改版本）。

2. 品牌影响

• 知名品牌上新后评价累积速度快，可能几个月就成“爆款”。

3. 季节性波动

• 季节性产品（比如圣诞装饰）数据曲线不稳定。

4. “伪新品”

• 可能只是换了包装或颜色。

 总结下来，Rufus 判断新品逻辑就是：

• 形式判断 → 看上架时间

• 口碑判断 → 看评论数量与节奏

• 风险控制 → 避免推荐评价太少的产品

• 倾向结果 → 更喜欢推荐已经度过早期不确定性的产品

16. 我又问了会不会推荐广告产品：

1. 它的回答特点：

• 承认广告存在：明确说 Amazon 是商业平台，有广告系统，部分推荐产品可能带有 sponsored 标识。

• 强调独立性：声称推荐主要基于产品的评价、功能、价格、匹配度，而不是广告。

• 回避绝对性：没有说“完全不会受广告影响”，而是用“我可能无法完全排除广告影响”来留余地。

• 举例证明：用 AERLANG 按摩器再次做支撑，强调它有真实评价和功能价值，不仅仅是广告。

2. 它的策略逻辑

你会发现 Rufus 一贯的模式：

• 第一步：正面回应（承认广告存在，不回避）

• 第二步：转向解释（广告≠一定不好，关键看产品是否适配需求）

• 第三步：自我批评（承认自己应该更透明）

• 第四步：邀请互动（问你要不要在推荐时明确标注“推荐理由”）

这其实是一种“降低质疑、防御透明化”的对话策略。

3. 它到底会不会被广告影响？

• 算法层面：推荐列表确实可能混有广告（尤其是 sponsored 的商品），这一点它没否认。

• 对话层面：它会把广告影响“淡化”，不断强调自己考虑的维度是评价/功能/价格/适用性。

• 解释策略：它不会说“我绝对不看广告”，而是保持模糊性——让用户觉得“广告可能有，但我还是为你好”。