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当亚马逊AI购物助手接管流量入口谁的商品在“消失”?


速读:【亿邦原创】亚马逊的商品推荐逻辑正在发生重要转变。 当亚马逊AI购物助手接管流量入口谁的商品在“消失”? 当消费者向亚马逊AI购物助手AlexaforShopping寻求购物建议,原来能够排在搜索结果页前列的一些产品,却在AI购物助手的推荐结果中销声匿迹。 AI优化服务商Autopilotbrand针对AlexaforShopping展开的一项调研显示(注:今年5-6月累计抓取1963个非品牌搜索请求对应的12810条推荐数据),63.9%的AI推荐商品不在搜索词自然排名前十之列,40.9%完全没有在常规搜索结果页面出现,付费排名商品中也仅有14.3%被推荐。 在上述调研中,二者目前都未对AI购物助手推荐的结果产生明显影响,即商品原先在亚马逊搜索页的排名高低,不会决定其是否能被AI购物助手选中。
2026年08月14日 16:17

文丨杨培钰    编辑丨何洋

【亿邦原创】 亚马逊的商品推荐逻辑正在发生重要转变。

对卖家而言,通过抢占亚马逊搜索排名而获得更多流量的传统营销打法,不再百试百灵。当消费者向亚马逊AI购物助手Alexa for Shopping寻求购物建议,原来能够排在搜索结果页前列的一些产品,却在AI购物助手的推荐结果中销声匿迹。

AI优化服务商Autopilotbrand针对Alexa for Shopping展开的一项调研显示(注:今年5-6月累计抓取1963个非品牌搜索请求对应的12810条推荐数据),63.9%的AI推荐商品不在搜索词自然排名前十之列,40.9%完全没有在常规搜索结果页面出现,付费排名商品中也仅有14.3%被推荐。

搜索词自然排名和付费广告是亚马逊平台常规的两大商品曝光路径,前者依靠销售增速逐步积累,后者通过竞价方式购买排名位。在上述调研中,二者目前都未对AI购物助手推荐的结果产生明显影响,即商品原先在亚马逊搜索页的排名高低,不会决定其是否能被AI购物助手选中。

Alexa for Shopping正式诞生于今年5月,由此前的亚马逊购物专家助手Rufus和亚马逊个性化AI助手Alexa+合并而来。整合后,消费者可直接在亚马逊搜索框里提问,AI购物助手能生成个性化购物指南、提供品类与商品洞察、生成动态商品对比、查看一整年的价格走势,并基于个性化洞察自动完成找优惠、加购物车、日常复购等动作。

在今年7月30日第二季度财报电话会上,亚马逊CEO Andy Jassy提到,过去12个月,亚马逊AI购物助手的累计用户数已超过3.5亿人,今年二季度活跃用户同比翻倍。此外,使用Alexa for Shopping的用户花费比不使用的用户花费平均高出40%。

也就是说,亚马逊AI购物助手快速扩大用户群体、提高渗透率的同时,它的商品推荐逻辑几乎脱离了原有的搜索排名体系。虽然其商业化规则尚未明确,但一个清晰的信号是,以往商家通过“排”或“买”把自己送到消费者眼前的机制,在AI购物助手面前可能行不通了——很多过去占据了头部推荐位的商品,现在并不比那些原来大部分买家根本不会翻到的长尾商品更具优势。

人货匹配方式的语义升级,让AI购物助手成为了中介,一直在试图说服消费者的商家,现在也要思考该如何赢得AI的信任了。

AI成为流量守门员,旧秩序正在失效

在Alexa for Shopping出现前,亚马逊推荐算法历经数次调整。从A9到COSMO,以及Rufus,虽存在从关键词匹配向语义搜索的转向,但因为AI并非嵌入搜索入口的默认选项,AI推荐结果和搜索页排名结果的差异并未被直观感知。

智能广告管理平台Pacvue中国区负责人廖骏告诉亿邦动力:“Rufus时期,作为服务商并没有太多介入,Alexa for Shopping才引起我们的重视。”

图源:Amazon 图源:Amazon Alexa for Shopping是融入了消费者偏好、购物和对话历史的新一代购物助手,在技术层面上对搜索机制进行了调整,呈现出的商品搜索结果自然千人千面,从而冲击着原有商品曝光的两种路径,即自然排名和竞价广告位,而与之匹配的传统打法难免会受到影响。

即使同样的搜索词在新旧两套逻辑中也会返回不同的推荐商品,对亚马逊搜索结果变动敏感的卖家,已经在向营销服务商咨询AI推荐的SOV(Share of Voice)情况。摆在卖家和营销服务商面前的问题,也转变为了如何从整体运营的角度去提升广告转化率。

广告并不会因为AI购物助手的出现而消失,但广告被消费的方式却有可能会改变,并影响哪些产品可以被AI发现。全渠道智能广告优化平台SparkX AI产品负责人Matt Yu解释道:“现在广告是给消费者看的,在未来,很多广告可能是给Agent看的。但广告本质上还是注意力经济,只不过在争夺的是谁的注意力。”

商品运营过程中,既要说服消费者,还要说服AI。在这一点上,廖骏也表示:“如果商品信息能够说服人,但不针对AI进行提取,将会损失很大一部分流量,因为AI推荐下的可见空间在缩小。”

过去,亚马逊搜索界面前五页的产品,基本都能被消费者看到,卖家只要争取商品排在前50或前100的结果里即可,容错空间很大。但Alexa for Shopping让这个范围缩小了,AI推荐产品只有个位数,如果不能出现在推荐产品中,“对消费者来说,这个商品可能就等于不存在”。

AI站在了卖家和消费者之间,成为流量守门员——商品在抵达消费者界面前,要通过AI的把关。而据一些卖家观察,AI更偏爱答案型的信息,因而,“现在只靠堆词走不通了”。

Matt也指出,原来的商品描述为了方便被检索到,可能会简单粗暴地堆关键词,内容表达对消费者并不友好,也没有足够的语义让算法捕捉推荐。这意味着,适用了十几年的关键词策略正在失去效力,卖家要学会从卖价格、卖关键词转向卖场景、卖消费者需求解决方案。

但现实是,很多卖家还选择观望,目前在积极跟进的多是头部品牌卖家。

“因为卖家们也不知道这种改变是利是弊,所以还是希望有人能先‘吃螃蟹’,等他们看到正向反馈后,自己再去改变。”除这一因素外,廖骏也补充道,还有些卖家“虽然知道这个事情,但却不知道该怎么做”。

此外,Alexa for Shopping的出现,也在考验营销服务商的数据监测与分析能力。目前,亚马逊尚未透露AI购物助手引导的流量所占比重,在这种情况下,如何帮卖家监测流量来源、衡量广告效果则是营销服务商努力的方向。

据廖骏介绍,广告归因变得更难,是因为消费者与AI购物助手的对话是非线性的,很难评估产品购买动作受哪一个具体因素的影响,从而导致广告效果难以追踪。而这,也将影响服务卖家的效果。

从“堆词”到“答题”,AI不相信广告

从关键词、排名到语义的转变,具体到运营调整层面,就是要从思考“如何让产品被发现”变为“如何让产品被相信”。AI只有读懂产品、相信产品后,才会向消费者推荐产品。

那如何能让AI读懂产品?根据多个服务商及商家们的一致反馈,关键在于产品信息的全方位呈现。

从A9到Alexa for Shopping,无论亚马逊的推荐逻辑怎么变,Listing都是在商品检索时无法绕开的重要信息来源。同类商品在竞聘有限的AI推荐位时,Listing相当于用来筛选能否进入消费者“面试”环节的“简历”。

营销话术并不能在AI读取时带来信息增量,AI读取的是事实,而非空泛的形容词。精确的数据、结构化参数、适用场景和人群等清晰的事实性描述,才有助于AI精准匹配到消费者。

但这并不意味着内容呈现越多越好,保证内容一致性才更为重要。Matt以人体工学椅举例:“如果在写了gaming chair之后,又说是office chair,各种场景都想有,那最后可能什么场景都沾不上。Listing内容中要体现产品最想要卖给的客户群体是谁。”廖骏也提到图文一致的重要性:“如果图和文字描述不一样,AI会怀疑你的产品有问题”。

此外,亿邦动力在行业交流中也了解到,消费者评论天然带有场景属性,并且相对中立,因而在AI推荐逻辑下会变得越来越重要。对商家而言,有评论背书是一种优势,但评论要求质而非量,因为评论不完全可控,评论内容与卖家呈现内容存在差别、消费者评价过低等情况都会影响AI推荐。

原来的运营逻辑下,广告投放和内容各成体系,前者负责提升点击率,后者负责增加转化率。但有了AI推荐后,二者需要一体化运营。廖骏对这一判断的解释是:“现在,广告和内容是一个整体,内容写不好,点击率都不会有。”

要求虽然在变高,但其规则却十分公平——卖家暂时还无法通过付费方式让产品出现在Alexa for Shopping的推荐结果中。廖骏指出,它相当于亚马逊官方导购,可以从货架上挑选产品给消费者,卖家无法通过广告投放直接左右其推荐结果。所以,产品能否被它推荐,还是基于Listing、评论等综合内容。

不过,单单知道如何运营还不够,优化运营后到底有没有效果,也是卖家关心的问题。

在这方面,Matt给出了可操作的建议:做好数据监控,开展压力测试。卖家可利用亚马逊后台提供的SQP报告,观察转化率较高的查询内容是什么,以消费者的身份问AI购物助手同样的内容,看自家产品是否被AI推荐,还可以与被推荐的竞品对比,查找并弥补产品信息缺口。

新旧推荐逻辑短期并行,卖家重新洗牌?

亚马逊流量分配规则的改写,势必伴随利益格局的重构。谁能抓住AI推荐红利,谁又会被迫被AI浪潮卷出局,卖家到底要走多快才能及时跟上AI推荐的发展?

本次亿邦动力调研的多个服务商及商家均指出,AI购物助手的明显受益者大致可分为精品型和垂直型卖家、长尾商品卖家。他们的共性在于产品定位清晰,天然适配AI购物助手“适合谁、什么场景、解决什么问题”的推荐逻辑,只要将商品描述清楚,人货匹配的效率要远远高于传统搜索引擎,给那些原本不容易被发现的商品一个被看见的机会。

值得注意的是,在这场变化中,小卖家未必处于劣势。部分小卖家的产品少,有精力做到精细化管理,且灵活的运营方式也能快速适应AI推荐逻辑。

与之相对,受冲击的卖家群体也不少。曾经能以堆销量、堆大词、竞价手段取胜的卖家可能会最先离场,铺货卖家、白牌卖家是典型代表。此外,标品卖家因为同质化严重,主打价格战,也有可能较早被波及。

不过,以上所有判断成立的前提是,消费者使用AI购物助手的习惯是否能被成功养成。

所有消费者都在短时间内迅速接受AI购物助手不够现实,廖骏认为,Alexa for Shopping的现有热度,到底是消费者的一时尝鲜行为,还是消费行为模式的彻底改变,仍有待观察。“短期内,传统搜索还是基本盘,卖家需要先把搜索存量守住,再去抢占AI推荐的增量。”也就是说,竞价排名手段依然还有发挥空间。

但“海平面下的冰山,体量是很庞大的”。长期来看,AI作为购物流量入口是发展大势,中心化的传统搜索终会走向式微。

据Matt分析,Alexa for Shopping取代Rufus,“亚马逊正在下一盘比较大的棋”。回到故事的开始,Alexa最初只是内置在亚马逊Echo音箱中的语音助手,但经过亚马逊十多年的经营,其市场认知度显然高于Rufus,Alexa for Shopping的出现,不免令人猜测亚马逊要利用Alexa的知名度,提高消费者对AI购物助手的接受度。

“无论是亚马逊网站,还是Echo等设备,对亚马逊而言都是Alexa for Shopping的入口。”Matt判断,它不仅仅是一个简单的购物助手,还在构建一个生态,未来和ChatGPT Shopping等同类竞争者终有一战,但消费者搜索心智大概率仍会留在亚马逊。

对竞争结果的这种判断,离不开亚马逊对消费者体验的重视。廖骏认为,亚马逊极端丰富的产品和中立的形象是其AI购物助手的优势,搜索逻辑从始至终的演变,本质都是如何更好地理解并匹配消费者需求,AI推荐没有明显的功利性,能够让消费者放心并留存。

这些对亚马逊购物助手发展趋势的研判,也让卖家吃下一颗定心丸。正如Matt所言:“不用太过于恐慌,但要做好准备,当巨幅变化真的发生时,才能有备无患。”

Alexa for Shopping正在改写亚马逊流量分发逻辑,讨好搜索的卖家也要讨好AI,但变化之外,也在向卖家重申:排名可以是锦上添花,但脱离产品和需求的排名空有其名,想要被选择,产品本身解决问题的能力才是通行法则。

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主题:亚马逊|商品|AI购物助手|消费者|亚马逊AI购物助手