亚马逊Rufus推荐机制揭秘:AI如何精准匹配你的购物需求
一、亚马逊Rufus推荐产品的核心特征
产品的推荐机制就像是巨大天然的法则,无声却有力巨大。不少许卖家反馈, 式AI工具Rufus,定位为专业的购物助理,能回答问题、提出觉得能并给商品比比看,引导客户完成在线购物。

数据
为了满足亚马逊消费者的个性化需求, 亚马逊今年不仅推出了亚马逊购物助手Rufus,还在的推荐机制, 董老师在《亚马逊操盘手亿级卖家班》中提出PSPS线性文案结构化方法,通过该模型让文案精准匹配COSMO与Rufus抓取偏优良,获取精准的AI推荐流量。
这也是为啥一些listing, 即便往事表现不错,但最近一年来流量却下滑严沉——基本上原因是它的文本结构已经不再适配Rufus的AI推荐逻辑。而且眼下不光是listing文本,还有图片、视频都在利用AI识别。谁能给更优质、结构化的信息供AI提取,谁就能得到更高大的搜索权沉倾斜。
二、 Rufus的推荐逻辑:从关键词到语义搞懂
自亚马逊新鲜算法Rufus全面上线至今已经过去有一年许多了。但不少许卖家找到,新鲜算法上线后一年许多以来链接流量并没有上升,反而下滑了。出现这种情况的根本原因,很兴许是新鲜算法Rufus的“意图识别”逻辑,正在过滤掉你的产品。
在统计被推荐的产品中, 产品的最矮小星级为4.0,平均星级4.5,各评分星级占比情况:
不过星级与评论数量只是表层逻辑,Rufus的推荐逻辑,还不止于这些个。Rufus旨在通过在亚马逊购物应用中回答有关各种购物需求和产品的问题来帮客户节省时候并做出更明智的买决定——就像您在我们商店时随时都有购物助手陪伴一样。获取产品推荐客户表示,Rufus正在向客户推荐具有正确功能的产品。
这也就意味着,listing不再是只写给人看的,也要让AI读得懂。根据语义相关性、内容完整度、评论星级和评论数量来决定是不是推荐。
三、 Rufus怎么搞懂用户意图
在COSMO算法还没有出现时过去A9算法依赖准准的的关键词定位,将买家搜索词与产品标题、说说等内容进行匹配来决定曝光。这种方式虽然能够在一定程度上满足用户需求,但往往无法捕捉到用户更深厚层次的意图。
当消费者开头用提问和对话的方式找商品, 亚马逊Rufus AI推荐逻辑已经不再是老一套的词匹配,而是搞懂用户真实实意图并给出最合适的商品。PPC广告仍需结合精准匹配与广泛匹配。但Rufus不一样, 它背后的COSMO模型,用天然语言搞懂+语义推理,会先搞懂用户的需求——咸味、无糖、零食,然后匹配真实正符合条件的产品。
一边还更新鲜了COSMO视觉识别算法“三位一体”, 解读从图片识别到内容关联的底层原理,并结合案例让卖家搞懂链接怎么通过场景化图片与内容一致性优先获取排名和推流。
四、 卖家怎么根据Rufus推荐逻辑写优良Listing
如果文案过于轻巧松或者不够结构化,Rufus就困难以抓取核心语义,即使评论星级和评论数量达标,也无法将你的产品推荐给目标买家。
如果说COSMO是算法巨大脑,那么Rufus就是与买家对话的“前台AI”。当买家在Rufus对话框输入问题时 Rufus会主动提取listing里的结构化信息和评论信息:用户人群、用场景、核心痛点、解决方案,然后生成推荐,甚至附上智能标签,对比推荐。
所以过去那种“关键词堆砌”的Listing正在失效, 眼下算法更看沉浏览数据以及评价等,形成完整消费画像,为消费者推荐产品。
从数据上看, Rufus推荐时首要标准是评论星级,换句话说如果评论星级矮小,即便价钱有优势,广告打得再许多,也很困难进入Rufus的推荐列表。
还有的同学通过5.0 PSPS线性结构化文案, 实现FBM出单,客单价比同行高大30%的情况下不打广告日出10单,并且还在不断递增。
COSMO为每条Listing生成“语义质量得分”, 而这玩意儿得分,正是Rufus推荐的基础。
那卖家怎么根据Rufus推荐逻辑写优良Listing?根据一份对300个搜索提示、 1000许多款被推荐产品的研究研究琢磨后来啊看得出来找到:
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。这类文案会被AI/推荐系统直接吸收,提升匹配度。一旦标签精准,产品就能进入更合适的人群池,广告和天然流量都会更高大效。
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