從搜索到代買，Rufus正把亞馬遜推向預判式電商 | Flywheel飛未

亞馬遜推出的AI對話式購物助手Rufus，正在重塑電商的商品發(fā)現方式。自2024年在美國上線以來，Rufus已覆蓋8個市場，觸達超過2.5億消費者。2025年，亞馬遜通過50余項技術升級、推出具備代理購物能力的Rufus Auto-buy功能、并開始在Rufus中測試零售媒體廣告，顯著加快了其發(fā)展。亞馬遜在AI購物發(fā)現領域上的布局，釋放出明確的信號：消費者發(fā)現商品的方式正在改變，品牌也必須快速調整策略。

Rufus的使用率與實際影響

盡管AI引導的消費仍處于早期階段，但亞馬遜最新數據已呈現出清晰趨勢：

• 2025年，使用過Rufus的消費者超過2.5億；
• 2025年月活數同比增長149%，用戶互動次數同比增長210%；
• 使用Rufus的消費者轉化率比未使用者高出60%。

根據Sensor Tower數據顯示，黑五期間Rufus會話量日環(huán)比增長75%，顯著高于非Rufus會話的35%

隨著Rufus的使用率持續(xù)攀升、早期轉化數據不斷驗證其價值，一個更現實的問題擺在品牌面前：Rufus到底是如何決定展示什么的？品牌又該如何穩(wěn)定地出現在這些回答結果中？

Rufus是如何工作的？

要回答上述問題，首先需要理解Rufus的三個核心運作機制：

1. 優(yōu)先解讀“購物意圖與任務”，而非簡單匹配關鍵詞

Rufus是一個對話式系統，它理解的是消費者想實現什么目的，而不僅僅是他們輸入了什么關鍵詞。例如，當消費者搜索“Best mouse for office syndrome”時，Rufus不只匹配“ergonomic mouse”這類關鍵詞，更會重點識別在標題或者詳情中如“wrist pain relief”等結果導向的描述。對品牌而言，比起關鍵詞堆砌，更重要的是在產品信息中使用自然語言，清晰描述使用場景和最終為消費者解決的問題。

2. 評論與Q&A的權重顯著提升

亞馬遜官方資料顯示，Rufus的訓練數據廣泛來源于亞馬遜商品庫、消費者評論、社區(qū)問答（Q&A）及全網公開信息。它會主動挖掘評論與問答，用來驗證商品是否匹配用戶需求、并提取相關性信號。因此評論數量、評分、回答質量都會直接影響曝光和流量。品牌如果能將真實用戶反饋有效融入商品頁面，不僅能提前解答用戶疑問，也能強化核心賣點、提升轉化。

3. 語義匹配更青睞自然表達

Rufus會自動統一不同表述方式的語義含義。例如：“neck strain”、“tension headaches”、“posture support”都會被識別為同一類購物意圖。隨著系統持續(xù)學習真實用戶行為，真實、自然的表達正在超過傳統關鍵詞堆砌策略，“說人話”在這種場景中更為重要。

原理驗證：從真實對話看Rufus如何推薦

為了驗證上述機制，我們測試了一段真實的Rufus對話，問題是：“I’m looking for headphones with noise cancellation but still keep me aware of my surroundings”，Rufus并沒有推薦一堆泛泛的降噪耳機，而是直接將Sony WH-CH720N這款作為首選推薦，精準理解了用戶的“意圖”：既要降噪，又不能完全隔絕環(huán)境。

品牌行動指南：該如何系統優(yōu)化以適配Rufus？

以上圖為例，我們詳細拆解了品牌做了哪些動作：

1. 在產品詳情頁（PDP）中使用“意圖導向型語言”

標題、要點和描述應圍繞誰、在什么場景、為什么需要這個產品來寫。比如“Advanced Noise Cancelling & Ambient Sound: Dual Noise Sensor technology precisely captures and cancels wanted noise”，這類表述能準確匹配“既要降噪、又不能完全隔絕環(huán)境”的真實需求。

2. 用自然語言將功能與結果直接關聯

在要點和FAQ中，用對話式語言解釋“這項技術能幫我解決什么問題”。比如“Beamforming mics and Precise Voice Pickup technology ensure you are heard”、“Switch to Ambient Sound Mode to stay aware of your surroundings”，這類多角度、多表述方式的補充，有助于Rufus更完整地理解使用場景。

3. 優(yōu)化視覺內容提升收錄率

重點放使用場景圖、圖文組合、講清楚“怎么用、適合誰“的視頻等富媒體形式整體優(yōu)化視覺內容，示例的視頻中直接回答了消費者最常見的問題，降低了理解成本。

4. 持續(xù)強化“證據”，并根據行為數據更新內容

鼓勵評論中提及真實使用場景；定期更新FAQ，反映高頻真實提問；每月復盤Listing，持續(xù)調整最新的意圖描述。比如“Great noise cancelling for the price - I can still follow conversations if I want to”，或者“Perfect for staying aware in the office while blocking distractions.”

展望未來：Rufus 的下一步，會走向哪里？

短期來看，Rufus將成為零售媒體的重要新陣地。在Amazon unBoxed 2025大會上，Amazon Ads正式推出了基于Rufus的商品推廣智購（Sponsored Products Prompts）和品牌推廣智購（Sponsored Brands Prompts）。這類廣告利用亞馬遜第一方數據，在用戶做出關鍵決策的節(jié)點呈現產品專業(yè)信息，全天候充當“虛擬產品專家”。品牌需要注意的是：商品推廣活動和品牌推廣活動將自動啟用智購功能，無需額外設置。

長期來看，Rufus Auto-buy是一個更強烈的信號：亞馬遜的AI正從“輔助決策”，走向“代替執(zhí)行”。目前，Rufus已實現監(jiān)控價格、個性化篩選優(yōu)惠，并在設定條件下自動完成購買。下一步，極有可能拓展到更廣泛的代理式行為，比如日常用品的自動補貨、跨品類與組合的購物車優(yōu)化、在速度、成本與履約效率之間做出更智能的決策。

最終，亞馬遜正推動電商進入一個全新的階段——預判式電商（Anticipatory Commerce）。未來的Rufus不只是回答問題，更能在用戶行動之前，提前預測其需求，并按照既定偏好自動完成購買。對于品牌而言，理解并適應這一由AI驅動的全新發(fā)現邏輯，已不再是可選項，而是贏得未來的關鍵。