亚马逊发布9大AI功能,卖家必须关注的四大重点变化
最近,亚马逊发布了一篇面向消费者的文章《9 Amazon AI features to help you find the best deals this Prime Day》,介绍了Prime Day期间上线和强化的9项AI购物功能。

很多卖家看到这篇文章,可能会觉得这是买家功能更新,和卖家关系不大。
对于亚马逊卖家而言,这些功能透露出一个非常重要的信息:
亚马逊正在把用户购物入口,从“关键词搜索”逐步升级为“AI购物助手决策”。
过去流量入口是搜索框,未来流量入口可能是Alexa;过去用户自己筛选产品,未来是AI帮用户筛选产品。
今天我们就从卖家的角度,拆解这9个AI功能背后隐藏的运营信号。
一、AI开始接管商品发现过程
(个性化优惠推荐和设置交易提醒)
亚马逊此次重点推出让 Alexa 根据购物历史和偏好为买家定制个性化优惠的功能。对于买家来说,可以不用主动搜索商品,就能让AI直接根据历史行为、兴趣偏好、浏览记录和购买记录进行推荐。


并且,买家可以设置交易提醒功能,一旦有符合条件的优惠信息出现时,系统都会向买家发送提醒。

这些功能对于卖家来说,未来竞争的不仅是关键词排名,更重要的是链接是否能够进入AI推荐池。如果AI无法理解:产品卖给谁、解决什么问题、适用于什么场景、与哪些需求相关,那么即使关键词排名不错,也不一定获得AI推荐流量。因为COSMO算法越来越强调语义理解,Alexa越来越强调用户意图匹配。
第二:用户搜索正在从关键词变成问题
(搜索栏提问)
亚马逊新增搜索栏可以直接提问功能。

用户可以直接提问:How do I choose a robot vacuum for homes with pets?(如何为有宠物的家庭选择一款机器人吸尘器?)
而不是输入:robot vacuum、pet vacuum 这样的关键词。
未来越来越多流量可能来自:问题词、场景词、需求词、用户意图词,而不仅仅是传统核心大词。
Listing的文案重点正在发生变化。未来listing不仅要覆盖核心大词,更要覆盖:使用场景、用户痛点、用户需求、用户提问方式,让AI快速理解产品价值,更容易获得推荐机会。
第三:价格竞争进入AI时代
(价格提醒、自动购买、查看一年历史价格)
亚马逊重点强调了关于价格的三项功能:设置价格提醒、自动按目标价格购买、查看过去一年内的价格历史数据。这意味着价格透明度进一步提高。

过去卖家还可以通过短期提价再打折制造优惠感。但未来AI直接告诉用户:去年Prime Day多少钱、黑五多少钱、历史最低价是多少,价格会越来越透明。
对于卖家来说,未来真正有效的打法将变成:提高产品价值、提高品牌溢价、提高转化率,而不是单纯价格竞争。
第四:视觉搜索流量崛起
(Amazon Lens)
很多卖家其实现在还不重视图片。但从亚马逊最近一系列AI功能更新来看,图片正在从“展示工具”升级为“搜索工具”。
文章中提到的Amazon Lens,用户可以拍照、上传截图、扫描条码、直接寻找类似商品。
图片的重要性进一步提升。未来图片不仅服务消费者还服务AI识别。图片中的产品形态、使用场景、功能展示,都可能成为AI识别的重要信息。
不仅如此,近期亚马逊中陆续上线了多项基于生成式AI的视觉搜索功能。
1、AI实时生成商品图片:用无需输入精准关键词,只需要描述需求、
AI会实时生成参考图片,并提供不同款式、不同风格的视觉选项。用户点击图片后即可进入对应商品搜索结果。

2、按图片风格购物
买家可以根据“柔和”“干净”等风格自动生成可直接购买的组合图,将搜索结果按风格分类展示。
买家看到的已经不再是单个产品,而是一个完整场景。这说明亚马逊AI正在理解消费者喜欢什么风格,而不仅仅是搜索什么产品。
3、图片搜索+文字补充
买家上传图片后,还可以用文字进一步补充需求。搜索逻辑升级为图片+语义理解,搜索更精准。
例如:"帮我找同款白色版本"、"帮我找更大的尺寸"、"帮我找类似风格但价格更低的产品"。
除此之外,还有圈选搜索、AR 实景摆放预览、短视频片段识图搜产品等功能。
图片不仅影响消费者是否点击,还影响AI是否能够准确识别商品、理解商品并推荐商品。
所以未来视觉运营能力可能与关键词运营能力同样重要。因此,卖家在图片上还需优化:主图信息表达、场景图表达、产品视觉特征、风格标签、使用场景标签等。
总结:
把这这些功能放在一起看会发现:亚马逊正在构建完整AI购物链路:
第一步:买家说明需求(问问题)
第二步:AI识别需求
第三步:AI解释产品并推荐商品
第四步:AI监控价格
第五步:AI自动购买
整个购物过程,AI参与度越来越高。意味着未来亚马逊卖家真正需要优化的对象,可能不再只是买家,而是亚马逊AI系统。
卖家接下来应该怎么做?结合当前COSMO算法以及亚马逊Alexa的发展趋势,我们给卖家三个建议:
1、从关键词运营升级到用户意图运营
研究用户问题、用户反馈、研究用户场景、研究用户需求,而不是只研究搜索词。
2、优化AI可理解的Listing
标题:标题建议采用这个核心结构:品牌 + 品名 + 核心差异点 + 使用场景/目标人群,让AI算法更好收录和识别。
五点:建议采用这个结构:这是什么—— 解决什么问题 —— 有什么功能 —— 适合谁/哪里用 —— 为什么更好。卖家要注意堆词对AI无效,AI重视的是自然语言和结构化内容,建议每条五点清晰对应一个使用场景或痛点。
自己产品和竞品评论内容,然后重点提炼高频问题、高频使用场景、高频用户表达,并埋在文案里。因为这些真实用户语言往往是AI最重视的。
产品描述:AI重点学习区域。因为这里拥有最长文本容量。建议产品描述区重点做四件事:场景分段、使用过程描述、与竞品对比差异化,以及解释补充标题和五点没写完的信息。
Search Terms:围绕五个问题:“这是什么、解决什么问题、里面有什么功能特征、给谁用/在哪用好、为什么比别人好”进行补充和拓词,比如补场景、人群词还有用户口语表达的一些关键词。
3、视觉内容适配,让图片和视频被AI算法正确收录
图片必须清晰展示产品的使用场景、目标人群和核心功能,让AI从图片中就能收录这些信息,而不是依赖文字补充。
除此之外,视频的作用同样关键。2026年亚马逊已支持SP视频广告,SP视频广告的权重可能越来越高。在视频中清晰呈现产品的使用场景、使用方式和核心功能,对AI理解产品定位非常有益。
例如实际使用过程、问题解决过程、使用前后对比、用户互动过程。AI越容易理解,系统越容易推荐。















