亚马逊AI助手如何推荐产品

什么是亚马逊Rufus？

亚马逊Rufus是一款生成式AI驱动的购物助手，直接集成在亚马逊购物App和Amazon.com网站，于2024年初上线，旨在彻底改变客户发现和购买商品的方式。与依赖关键词匹配的传统搜索引擎不同，Rufus能够理解自然语言提问，提供对话式购物体验，让客户可以提出诸如“500美元以内的新手相机推荐？”或“我需要适合扁平足且有足弓支撑的跑鞋”等复杂问题。Rufus基于Amazon Bedrock构建，采用了包括Anthropic的Claude Sonnet、Amazon Nova及在亚马逊庞大商品库、用户评价和网络内容上训练的自有大模型。Rufus自上线以来已获得超过2.5亿客户使用，月活用户同比增长149%，互动次数同比增长210%。其影响显著：使用Rufus购物的客户在该次购物中下单的概率提升超过60%，充分显示出对话式电商的深刻变革。

Rufus背后的技术

Rufus基于高度复杂的技术架构，旨在大规模提供智能推荐。其采用实时路由器，根据查询类型智能选择通过Amazon Bedrock访问的多种模型，在能力、延迟和答案质量之间动态优化。系统应用了检索增强生成（RAG）技术，从《纽约时报》、《今日美国》、《Good Housekeeping》和《Vogue》等权威热门来源抓取相关信息，确保推荐基于可靠的产品与趋势数据。为实现亚秒级响应、带来流畅体验，亚马逊在Prime Day等高峰期间部署了超过8万颗AWS Trainium与Inferentia芯片，基础设施成本较其他方案降低4.5倍，同时P99延迟保持在1秒以内。架构采用与vLLM集成的持续批处理方式，使单台主机吞吐量大幅提升，同时控制首字节响应时间，并通过流式架构让客户在不到1秒内就能看到答案开始出现，无需等待整个内容生成完毕。

Rufus如何理解您的偏好

Rufus引入了账户记忆技术，从根本上改变了电商个性化方式。它会根据您的个人购物行为，结合对话上下文，持续学习，为您提供越来越贴合需求的答案和产品建议。系统会记住您主动分享或从行为中学习到的细节——无论您是越野跑爱好者、艺术新手、时尚达人还是纪录片迷——并在生成答案和搜索结果时将这些偏好纳入考量。例如，如果您曾提到有5岁和8岁的儿子热爱运动，Rufus就会优先推荐适龄的体育名人传记和运动类游戏，而不是普通儿童产品。同样，您若咨询Roomba扫地机器人，Rufus若已知您有金毛犬，就会突出其吸附宠物毛发的功能；若您在采购意面食材，它会根据您的偏好优先推荐有机番茄。您还可以自然地用“把上周做南瓜派用过的东西全部再买一遍”之类的话让Rufus帮您复购，系统会自动关联历史行为与当前购物需求，若商品缺货还会给出替代建议。未来几个月，Rufus的记忆将扩展到您的Kindle、Prime Video和Audible等亚马逊数字服务，全方位了解您的兴趣和偏好。

产品推荐流程

Rufus采用多阶段、智能的推荐引擎，通过自然语言理解、历史上下文分析和实时产品评估，将客户提问转化为高度相关的产品建议。当您向Rufus提问时，系统首先分析您的请求，理解意图，从账户历史（包括过往购买、浏览行为和已声明偏好）中提取相关上下文。同时，Rufus通过语义理解而非简单关键词匹配，在亚马逊商品库中检索符合您需求的产品。系统会分析候选商品的用户评价和评分，评估其对您特定需求的契合度——如您咨询扁平足跑鞋，Rufus会专门查阅关于足弓支撑和足型适配的评论。Rufus综合产品质量、客户满意度、价格与预算契合度以及个人偏好等多维度进行相关性打分，并按最适合的顺序展示结果。最后，系统生成对话式答案，解释为何推荐特定产品，通常还会对比不同选项并解答您可能的疑虑。这一切都在实时发生，Rufus会在1秒内开始流式返回答案，让您感觉像是在与专业购物顾问交流，而非冷冰冰地查找商品。

推荐流程各步骤：

• 问题理解：Rufus解析自然语言意图，识别核心需求
• 历史上下文：分析您的购买记录、浏览历史和声明偏好
• 商品匹配：基于语义理解检索商品库，而非仅靠关键词
• 质量评估：分析用户评价和评分是否契合您的需求
• 相关性打分：多维权衡质量、满意度、价格和匹配度
• 个性化排序：按相关性与偏好排序展示结果
• 答案生成：以对话方式解释推荐理由并对比产品选项

节省与发现的进阶功能

除了基础推荐外，Rufus还集成了多项强大功能，帮助客户省钱与高效发现产品。首先是价格追踪，展示30天和90天的历史价格曲线，让您快速判断商品是否划算。系统还支持价格提醒，商品降至目标价时即时通知您。对Prime会员，Rufus提供自动购买功能，当商品低于设定价格时自动下单，使用默认支付方式和收货地址，并有24小时便利取消窗口。使用自动购买的客户每单平均节省20%，自动购买请求最长可保留6个月或手动取消。Rufus还作为智能优惠发现器，每天从亚马逊海量商品中为您精选个性化好价，包括Prime Day、黑五、网络星期一等大促，方便您在喜欢的品类或全站发现新优惠。系统支持视觉搜索，您可以上传照片请求Rufus找同款或解决问题——比如上传地毯污渍图片并提问“如何去除咖啡渍？”，Rufus会分析材质并推荐相关清洁用品。iOS用户还可用手写购物清单拍照上传，Rufus自动识别并将商品加入购物车，该功能很快将登陆Android。

对购物行为的实际影响

Rufus的推广和影响表明，客户网购行为正在发生根本性转变，单今年就有超过2.5亿用户体验过Rufus，月均活跃用户同比增长149%，总互动次数增长210%。使用Rufus的客户在本次购物中下单的概率提升超过60%，这一转化率大幅超过业内基准，说明Rufus推荐与客户需求高度契合。Rufus已深度融入亚马逊购物体验，在App、桌面端及全站（含首页、商品详情页、Amazon Lens Live等）均有显著入口，方便客户随时使用。月活用户同比增长149%，互动量激增210%，反映出客户对对话式购物的高度认可。此增长轨迹表明对话式AI已非小众功能，而是电商未来的主流模式，Rufus正是该变革的典范。高渗透率、活跃度和显著转化提升，标志着Rufus正在重塑客户对产品发现和个性化的期待。

对卖家和品牌的意义

对平台卖家和品牌而言，Rufus既是挑战也是机遇。卖家需从传统的关键词优化转向打造AI友好的内容，使Rufus更易理解、分析和推荐。AI优先推荐高质量的商品详情，因此卖家应突出产品卖点、规格，避免空泛或堆砌关键词的做法。高分辨率、信息丰富的图片至关重要，Rufus会评估视觉内容以理解产品用途和质量，场景化照片比普通白底图更易获得AI推荐。要点和描述应使用自然语言，明确解答客户疑问，Rufus偏好清晰、突出优势的内容。A+增强内容价值大增，视觉故事、对比图和生活方式图片都能帮助AI理解产品定位和价值。内容质量、用户评价和完整信息，是Rufus推荐时的核心参考。传统排名指标不再重要，内容质量、评分和客户满意度将主导AI电商的曝光机制。

与传统推荐系统的对比

亚马逊向Rufus的演进，是推荐技术20年发展的缩影。最初的“物品对物品”协同过滤，分析产品间的购买关联（非用户间的相似性），比基于用户的推荐更具扩展性和质量。但这类系统难以应对新产品、新客户和大规模复杂关系的计算挑战。Rufus的生成式AI彻底突破传统检索式思路，从“找相似产品”升级为“理解客户目标，推荐最优方案”，能够处理复杂多层提问，并为推荐提供解释。与传统系统面对新品或无历史客户时的无力不同，Rufus通过网络数据和语义理解，为少评价甚至零评价的商品做出智能推荐。生成式AI还支持自然对话，让客户通过交流持续澄清需求，无需反复改写搜索词，并能解释推荐理由，增强信任。可见，协同过滤在当年是革命性技术，而生成式AI则带来了推荐能力的质变，实现了真正的对话式电商和更深层的客户意图理解。

AI驱动购物的未来

Rufus的成功预示着电商将全面进入对话式AI主导的时代，这一变革远超亚马逊本身，将重塑客户在所有零售渠道的购物方式。亚马逊正不断扩展Rufus功能，已推出50多项技术升级和新特性，涵盖通识、品类与产品研究、搜索与推荐等能力提升。与Kindle、Prime Video、Audible等服务的集成，将打造统一的购物助手，理解您的娱乐、阅读和数字消费习惯，实现跨实物、数字内容和服务的推荐。Agentic AI能力正持续增强，Rufus将能自动加购、安排周期性采购、管理订单，大幅简化购物流程。沃尔玛、谷歌、Perplexity及国际电商巨头也在研发各自的对话式助手，这说明AI驱动的发现已成行业趋势。率先为AI优化商品内容和详情的卖家，将凭借更高曝光率、转化和用户数据积累获得先发优势。预计未来几年内，对话式AI将承担大量电商交易，卖家要保持竞争力，拥抱新范式已势在必行。

如何优化产品以被Rufus发现

要让您的产品在Rufus中获得曝光与推荐，卖家需采用超越传统SEO的全方位优化策略，针对生成式AI的理解和评价机制：

• 撰写清晰、突出卖点的标题：避免空泛或堆砌关键词，用自然语言明确传达产品主要优势和关键规格，便于Rufus准确解析。
• 使用高分辨率、场景化图片：提供多角度、使用场景丰富的高清图片，Rufus会通过视觉理解产品质量和用途。
• 制作全面的要点描述：用自然语言详细解答客户常见问题，避免营销套话，Rufus将分析这些内容以理解产品特性。
• 鼓励真实客户评价：积极引导客户留下具体、问题导向的评价，Rufus在推荐时高度依赖评价内容。
• 维护准确的产品数据：确保所有规格、尺寸、材质、颜色等结构化属性完整无误，Rufus会借助这些数据匹配用户需求。
• 利用A+增强内容：通过生活方式图片、对比图和详细产品故事构建视觉丰富的A+页面，帮助Rufus理解产品定位与价值。
• 优化常见问题Q&A：在商品Q&A区补充预测性提问和详尽解答，Rufus会参考这些内容了解产品能力和局限。
• 监控Rufus推荐：跟踪产品在Rufus推荐中的出现频率，分析触发推荐的典型问题，并针对性优化内容。
• 构建社会口碑：鼓励客户评价、评分及用户内容，Rufus在推荐时优先考虑社会口碑强、满意度高的产品。
• 紧跟系统升级：定期检查并更新产品信息、图片和内容，确保随Rufus能力进化，持续保持最佳优化状态。