亚马逊最近宣布一则重磅新闻：Alexa for Shopping 将取代 Rufus ，集成到主搜索栏中，在搜索结果上方生成 AI 概览，并在结果页面直接进行产品并排比较。

那么Alexa购物将如何影响亚马逊的产品优化？ 对于亚马逊卖家而言，产品优化对以下五个方面的影响尤为显著：

1、产品属性会成为人工智能界面排名的重要因素

你商品信息中每一个空白的属性字段都意味着 Alexa for Shopping 无法回答有关你产品的问题，完整的属性数据可以直接提供给人工智能概览和并排比较功能。

2、要点结构比要点关键词密度更重要

以具体功能开头，再阐述优势可能更容易被 Alexa 购物算法提取到摘要中，过去算法可能接受的、堆砌关键词的要点，现在反而会适得其反。

3、A+级内容必须提供信息，而不仅仅是宣传

营销文案无法直接提取出来，而对比表格、功能详解和用例内容则可以。

4、评论的质量和时效性更为重要

Alexa购物应用在生成产品概览和回答产品问题时会参考评论，评论内容单薄或过时的产品信息在人工智能引导的搜索结果中会处于劣势。

5、订阅省钱和重新订购渠道逐渐演变为发现新品牌的渠道

定时操作功能让顾客可以通过 Alexa for Shopping 自动完成日常购物，顾客订单历史记录中已有的品牌会被添加到这个循环中，而新品牌则需要先通过搜索和AI来打入用户视野。

那么卖家现在应该做些什么，我觉得至少有下面三点可以做：

第一：审核你的商品信息，确保其可被AI提取

在描述商品时，先突出具体功能，再阐述其优势。确保商品属性完整准确。结构化数据越清晰，Alexa购物就越容易将你的商品信息提取到概览或对比页面中，你可以借助卖家精灵的AI listing分析工具对你的listing做一次全面的体检，比如你输入一个ASIN

系统自动会分析这个listing的标题质量，买家能不能一样看懂、平台这边的算法是否能很好的识别等；

包括对五点描述的分析也是很全面的，可以根据他的建议去优化修改；

第二：从评论中提取关键词埋到标题和五点描述里

上面的也提到过AI更喜欢以贴近用户的表达和思维去理解你这个产品解决什么问题，有什么优势，而不仅仅像之前一样依赖于关键词，这就要求你要比之前更重视评论的价值挖掘，但是你也没法一条条从评论里面读取，这样效率太低，你也可以借助卖家精灵的AI评论分析工具，自动从大量的评论里面，提取出来消费者的真实痛点，解决方案，情感表达等，然后埋入到标题中，比如你输入一个ASIN，就能得到全方位的评论分析；

第三：监控你埋进去的关键词效果

虽然亚马逊现加入了一些AI的理解，但是也并不代表关键词不重要，你仍然要向之前一样关注关键词的表现，比如流量数据，转化数据等，尤其是你按照第二步的方式埋入了一些用户语言表达的关键词，比如你卖台灯的，你埋入了一个场景化的贴合用户使用场景的关键词Desk lamp for homework（写作业用的台灯），你要监控他的表现是否比之前更好，进而去调整一些关键词，我们仍然可以用卖家精灵的关键词监控功能来跟踪。

亚马逊推出 Alexa for Shopping 是其押注未来购物将由个性化 AI 助手而非搜索引擎主导的举措，这一押注能否获得消费者的认可还有待观察。也许许多消费者仍然喜欢浏览、比较并自主做出购买决定。但亚马逊已经投入了大量资源，卖家朋友们一定要重视这次大的，可能是革命性的更新，及时调整策略，否则可能会在AI时代掉队。