亚马逊Rufus数据查看方法

最近好多朋友让我讲一下 rufus， 也经常刷到很多短视频，说什么打开了 rufus 入口之后呢，就蹭蹭蹭很多自然订单了，搞得好像我们错过了什么，内心非常的着急，但是又不知道该怎么办。我们设想一下，假设客户在亚马逊问了 rufus 一个问题， rufus 呢，直接绕过亚马逊广告，找到了一个匹配度非常高的产品，那亚马逊的广告费这个板块来创收是不是大幅下降？很容易理解嘛？ 我手动精准广告高进价卡在首页顶部，还不如你免费的 rufus 推荐。那以后谁来打亚马逊广告呀？亚马逊说，我傻吗？我跟钱过不去，就算推出了 rufus 方便用户购步， 我也要内置我的广告卖家。以前可以竞标投放关键词，现在可以同时竞标投放提示词，就这么一点事。那我们现在可以投放 rufus 提示词广告吗？目前还处于内测的阶段，我们在广告端还不能主动的做什么动作， 如果我们在后台的提示词报告那里发现有不想要的提示词呢？可以像做关键词否定那样把它关掉。因为目前是亚马逊在做灰度的测试，所以这个阶段跑出来的提示词还不用收我们的钱，等它全面铺开以后，会有更多的办法让我们花更多的广告费的，大家不用着急。原来如此， 那我现在可以做什么才能让 rufus 到时候能更好的推荐我呢？那 rufus 为什么要推荐你？是不是起码得要你的 listening 信息？与这个问题是有关联的吧，比如客户问 rufus， 可以 给我推荐一个防水的蓝牙耳机吗？只有当我们的 listening 信息里里外外都覆盖了防水这个信息点，才有可能被推荐。那问题又来了， 那么多的竞品的 listing 信息里都有防水这个信息点，凭什么是推荐你而不是推荐竞品呢？我想到的是信息的覆盖范围已出现频次。比如我在防水这个信息点上 listing 的 标题、五点、 q、 a、 a 加 ro 等各方面 出现的频次全部都比竞品高，所以 rufus 推荐我的概率会大。其次，我还布局了站外的收入，比如说某个媒体编辑报道了我的产品，某个小新博课后的垂类网站推荐了我的产品， 而竞品没有，所以说我被推荐的概率也会大好。如果 rufus 是 根据相关度、覆盖面还有出现频次来推荐某个产品，那我们就顺应它的推广逻辑来提前布局就可以了。问题又来了，我想提前布局，把问题和答案都植入 list， 但是我怎么知道 rufus 一 般都会问哪些问题呢？我们想一想， 客户问了 rufus， rufus 没有推荐你而推荐的竞品，你心里难过。归根到底，我们终究还是和竞品在做竞争，只不过是竞争层面多了 rufus 推荐这个维度而已。所以， 想要知道 rufus 喜欢问什么问题，我们直接从竞品的角度出发就可以了。比如我的产品是蓝牙耳机，我打开一个竞品， 在主图下面就能看到 rufus 常问的问题。再打开另外一个产品，也是这个产品可以连接多个设备吗？它有降噪功能吗？等等。我们把每个产品的问题展开，能看到六个常见的问题，多看几个竞品之后，你会发现其实很多问题是重复的， 好玩的地方来了，我可以找到一百个精准的竞品，收集六百个问题，我们把这六百个问题 进行频次分析，可能最终这六百个问题真正高频出现的也就那十个八个问题。最终这十个高频出现的问题就是我们要布局的问答，比如布局在 listing 文案里，这些是最基础的啦， 是否也可以上一点？ q a， 把这些高频的问题和答案都做一遍覆盖？同理我也可以上一点直频，直频的文字也尽量的覆盖这些高频的问答。有条件的朋友还可以去布局 vivo， 或者安排站外红人、媒体报道等等。当消费者想购买蓝牙耳机的时候，他能问到 rufus 的 常见问题，在我的例子里已经全面覆盖了， 而且相关性强，覆盖面馆出现的频次高，最终 rufus 把我推荐给消费者的概率就会大。所以不要制造焦虑或者把问题搞复杂了， 无论花样怎么变，最终不变的是你和竞品的竞争，只不过是你们现在的竞争维度多了一个 rufus 推荐而已，我们在这个维度做的比对视好一点就可以了。我这里有一份关于 rufus 的 文档，里面也介绍了 rufus 的 主要功能，介绍了它能做什么，不能做什么， 同时也告诉我们可以针对 rufus 推荐机制，提前对哪些流量入口进行布局，有一定的参考价值，有需要的朋友我可以把它发给你参考一下。

为什么你的广告后台没有 prompts 提示此广告功能，或者是说这个板块没有数据呢？最近很多卖家朋友都在问这些问题呢，这里就给大家一一讲清楚。 目前呢，这个功能它还处于内测阶段，仅限于美国站，且有一定的销售规模，数据的卖家优先开放，后续呢，应该会逐步开放给所有卖家，这个大家不用担心。 再就是 prompts 广告无数据的情况，这说明啊， rufus 它还没有收入你的产品链接这一点呢，类似于自动广告，它会由 rufus 自动地识别抓取 listing 中的关键信息，不仅限于关键词的匹配，更多的还是场景语义的理解。对 卖家来说呢，所需要做的就是主动优化 listing， 让 rufus 更大概率去抓取你的产品链接。一旦有被 rufus 收入，就可以在后台查看 prompts 广告数据报表，查看提示词的点击转化数据。 如果还不清楚怎么去优化 listing， 提高被 roofs 收入的概率的话呢？这里给大家梳理了完整的亚马逊 prompts 提示词广告收入技巧玩法，关注我三个六，分享给大家。

亚马逊杭州峰会开完之后呢？现在基本上开始进入了 ai 的 这个员年。呃，亚马逊后台的入伏师，我们今天来了解一下。 好，入户是主要是根据算法特性、用户行为场景化内容以及精准问答进行的，那么这里边主要我写了六个方面。第一个就是他会从关键词来抓，比如说他是从泛化到场景化，特殊的关键词以长尾词为准。比如说他推了一个麦克风，那么我们长尾词你可以用这种户外防水麦克风。 第二个就是模拟对话的时候，我们从里面提取这些高频词，然后第二个把你的一次性优化，那你后台的参数能填的都填，不要像以前一样。第二个 k o a 的 布局 啊，之前大家都不是很重视 k o a 这个板块，那么你可以做到你的 a 家界面里面多展示几个快事情，另外你的 a 家场景场景记住了啊。第三个广告投放， 那么原来没有做捆绑了，现在可以把你店铺里面两个以上的 a 字进行捆绑。另外增加一些季节性的关键词啊，这个时候可以提高一下长尾词的净价，然后站内的促销能做的手段全部做上去。另外就是他现在来了个新的啊 promt， 然后就是提示词， 那这样你可以写一个什么，比如说你做一个产品叫弗洛里达州专用的什么麦克风，或者是弗洛里达州专用遮阳伞。 另外第六个就是我们还要去监控一下我们的这个广告。好，赶紧在你的后台把路由器用起来，关注杰哥，带你快速入门亚马逊跨境电商不见不散！

在亚马逊上仅一个月的时间，就直接反超安克头部品牌关键词点击量份额，到底是怎么做到呢？今天这个主角就是 i n o 这个三 c 品牌。首先呢，我们来看一组 a b a 数据， 在九月份的时候， i n o 它在 power bank 时候，相关关键词下只有两个关键词份额领先，而在十月份的时候呢，就直接全面反超安克，直接拿下 power bank 关键词首位。十月份的时候呢，也依然保持了领先优势，当中的关键就在于它布局了 rufos。 在 power bank 搜索结果页的 rufus 推荐中， anu 也是超越了安克，占据了三个推荐位。买家在 rufus 搜索 power bank 的 时候呢， 推荐的产品链接中，除了第一条是安克链接，其余全是 anu 的 产品链接。并且在 rufus 广告推出来之后， anu 也第一时间进行了布局，投放了 rufus 广告。所以说对于 rufus 进行布局是中小卖家弯道超车的最快捷径。 结合近期亚马逊基于 rufus ai 推出了广告的新功能 prompt 提示词广告系统，算法中 ai 流量占比将会越来越高，卖家呢也应当尽早布局 rufus ai 流量。如果不清楚如何去操作的话呢？这里给大家准备了详细的亚马逊 rufus 功能 ai 流量训练布局实操指南三个六，分享给大家。

一天一个强大的亚马逊 ai 工具，今天要讲的是文案专写专家，这是一个能按亚马逊 rules 逻辑写爆款 listing 的 ai 工具，新手小白也能搞精品， 记得点赞收藏。只需要用卖家精灵去 b s 榜单拉二十个产品 s 的 原始关键词库，扔进这个关键词打标专家，它会自动清洗无效词和若相关词， 根据每个词打好一二级标签，区分核心词、场景词、属性词和用户搜索意图，高效输出一份结构清晰的高质量词库表。接着把这份打好标签的词库，连同产品说明书、竞品标题和五点描述一起投喂给文案转写专家， 他就会直接按 rufus 加 a 九加 cosmo 的 三重算法，协助逻辑输出本土化的标题。五点帮你把关键词埋的又多又饱满，就很颠覆认知。我是跨境法老，每期都会实操我搭建好的亚马逊智能体工作流。

靠 rufus 携手运营公式优化 listing， 仅一周就把自然单占比干到百分之七十，还顺手截获 bsr 爆款流量，这就是头部大卖最新的高转化玩法。现在 rufus 算法早跳出单纯关键词埋词的老套路，想被算法精准抓取，不光要让 rufus 认识你的产品， 要让他认定你的商品就是用户想要的答案。分享这份 rufus 携同运营方案，完全贴合当前 ai 运作逻辑，从狙击爆款流量、逆向优化关键词，到适配算法偏好，每一步都有可落地的实战步骤案例，直接套用公式就能用，内容细节密集不逐一展开。想解锁 rufus 流量密码的评论区，敲想要直接抱走！

我靠 lofts 去优化产品的 listing， 一 周时间，这两单就提升了百分之九十，产品转化率更是提升了百分之两百。为啥效果这么炸裂？原因就在亚马逊的流量分配逻辑发生了重大转变。 至十一月中旬起， lofts 使用率直接激增了百分之七十。现在每三个购物会话就有一个在使用 lofts。 要想让你的产品能在 lufus 有 更高的推荐位，核心根本不是无脑地填充商品信息，而是让你的 listing 内容更贴合 lufus 的 收入逻辑。 这份坂田某大卖公司内部的 lufus 收入十二月培训指南内容，详细拆解了 lufus 推荐的这层逻辑，给出了具体让 lufus 收入的步骤，然后再搭配三步走的 listening 优化策略，短期内就能直接上手操作内容细节太多，我就不逐一介绍了。

咱们用亚马逊 rufus 优化你的 listing， 今天学习一个 s o p， 这个 s o p 围绕六个问题，然后有这些我们一个个过一下。第一个问题就是从 rufus 的 角度来看，我们将学习他觉得这个产品结 缺什么问题，然后第二个，第三个我们就向学习到用户觉得这个产品有什么好的，有什么缺点。然后第四个第五个问题，是啊，用户一般也喜欢看哪些其他的一些产品竞争对手，然后第六个问题是向学习到这个产品不适合哪些人， 然后就哪一个案例是一个 amazon basics， 一个 facial moisturizer， 然后我们第一个问题就问他， what problem does this product solve 啊？他是这样回答，然后 问完了每个问题之后，我们就把所有的问题包括答案放在一个 word 文档里面，然后我们啊上一个 ai， 我 们这个 word 文档给一个 ai， 然后也提供 listing 的 那些图片呐，还有标题啊，内容五件，然后让他用这个 prompt 去分析目前 listing 的 一些情况，然后他给我们一个答案，打个比方啊， ai 会这样回答，他会觉得，嗯， 这个产品目前定位不是很清楚，比如说适合哪些皮肤，因为这种模式的有有可能有一些非常油的一些皮肤，或者非常干的皮肤，就是在这里没有写的很清楚，或者在哪些使用场景，比如说在化妆之前可以用，然后啊送评论啊， a i 会分析出来，其实用户很担心啊，用完了之后会不会出现一些问题，然后啊，你可以用一下这样的一个 s o p 去分析一下呢？你们的 list 最后啊，讲个老乡话，甲乙 丙丁去坐车，为什么只有丁没有上册？因为是卡丁车。

在亚马逊引入 ai 购物助手 rufon 后， listing 的 优化逻辑正在发生本质性的变化。过去我们写 listing 最常用的思维是先想着把关键词塞满，越重要的关键词放在 listing 越靠前的部分。但在 ai 时代，这种堆积流打法可能不再适用。 在 rufus 这样的理解型系统里，好的 listing 已经不等于更长更密，而是更清楚可引用，买家看得懂，系统也抓得住。因此，当下的 listing 转载应遵循可读性优先、覆盖度，其次拒绝堆积的原则。 rufus 的 审阅核心是关键词，在买家搜索关联标签中的词品，以及这些词对应的点击转化数据。这里要注意，这些关键的标签词可能不是我们常规词库里的核心大词， 而适合使用场景强绑定的关联词短句。甚至有很多词你从没在自己的词库里见过，但在 rufus 的 用户提问中高频出现，这也是很多卖家适配 rufus 没效果的核心原因。盯着传统大词做优化，却没抓住 rufus 真正认的场景关联词。 在 listing 的 优化上，建议卖家遵循以下几点，一、五点描述需要从功能、逻列转向场景价值和情感出发，每个 bullet point 都应针对特定用户画像触动他们的潜意识需求，把标题和五点打造成场景关联词赋记区，用核心词加场景关联词加功能的逻辑组织内容。 拿 led 灯举例，传统的五点可能包括七种颜色到 led 灯、三百毫升大容量超声波雾化技术、自动关闭功能、安静运行。而 lufos 时代优化的五点应该按图片中实利所示，这种描述方式更注重产品带来的结果和体验，而非产品本身的功能。 二、场景化的描述大词竞争激烈，且很难匹配买家的具体意图，而场景关联词虽然流量可能不大，但精准度极高，更容易被 lufos 识别推荐。 更重要的是，卖家向 rufus 提问时，很少只说单一关键词，更多是询问关键词适用于什么场景，解决什么问题。 单一关键词根本无法覆盖这类需求。三、反向学习 rufus 不知道该找哪些场景关联词，不如向 rufus 学习。这里要先明确一个核心观点，关键词不等于场景，但关键词一定适配某些场景。 我们把核心产品词一个个输入 rufus， 它会根据不同维度拆解出一些细分的方向，比如使用场景、适用人群、关键参数、适用年龄、尺码等。 把这些细分化记下来，挑和自己产品匹配的优先植入标题和五点。如何快速判断 ai 对 产品的认知是否准确？卖家可以查看以下两个指标，一、 prompts 内容，查看系统为你的产品匹配了哪些自然语言问句。 二、点击与转化数据，筛选出能带来点击订单的问句。这些问句对应的需求是你产品的核心卖点，可作为后续 listing 优化广告投放的重点方向。如果匹配精准，说明 ai 已读懂你的产品，保持现有运营策略即可。 如果匹配偏差大，比如卖专业登山包却匹配小学生书包的问句，核心原因是 listing、 核心描述和核心表述。删除歧义内容。 如果报告为空，多为三种情况导致，一产品未被 rufus 收入， listing 过于简单或关键词堆砌。 二，目前你报表里看到的是顾客通过广告进入链接之后在链接下面 rufus 的 提问数据。三，未达流量门槛，未投放 s p s b 广告或广告预算过低，展示量不足。 luufos 的 一系列新动作是亚马逊从搜索电商向意图电商转型的关键信号。在 luufos 引领的 ai 购物时代，优化你的详情页就是优化产品被看见、被理解、被推荐的机会。

这是一个普普通通的品牌充电宝，近期在亚马逊充电宝关键词榜单上超越了霸榜已久的 anker， 而他在九月份时，在 power bank， 也就是充电宝对应关键词下的占比还只有两个字，属于平平无奇。而在十一月直接超越了 anker 这个头部品牌，期间仅仅不到两个月的时间，你知道最关键的一步是什么吗？是 rufus！ 如果你现在去 rufus 里问充电宝哪个好，除了第一条还挂着安肯，后面推的几乎全是这个品牌 i n u 的 产品。点开相关推荐，问题更是明显， i n u 的 占比远远甩开同行。听起来是不是有点意外？但更值得留意的是， rufus 广告刚上线， i n i u 基 呼市第一时间就布局进了，那我们有什么可以借鉴的地方吗？很简单，你现在就可以打开任意广告活动，找到提示词那一栏，开始管理路由器广告。不过它目前有点像自动广告，需要让亚马逊先跑数据才能优化。如果你发现提示词下面是空的，先别慌，那只是说明你的链接还没被路由器抓取。 理解，这时候真正有用的不是应酬，而是针对 rufus 做好 listing 优化，让他认识你，推荐你，一旦跑出数据，你就比别人更快占上流量高地。关于 rufus 广告的具体收入玩法，以及怎么优化 listing 才能被他抓去，这里有一份具体的 sub， 喜欢的扣 sub 抱走。

如何让 rufus 更好地收入你的产品呢？说白了， rufus 看中的就是你的文案到底能不能清晰描述产品的核心卖点，适用于人群、使用场景以及解决的痛点。描述越结构化，越贴近真实的对话语境， rufus 就 越容易理解产品的价值，进而匹配给对应的消费者提问。 因此，我们的文案也要围绕这个核心点展开。一、产品的详情页啊，一定要包含 rufus 关注的结构化数据，比如容量、尺寸、功能等等，来支持 rufus 的 解锁和总结能力。 二、文案中一定要优先覆盖高频的场景词，比如户外使用、家庭办公以及属性词，比如防水、可调节背带等等。因为路由器啊，就是基于这些信息去深层推荐的。三、文案中可以去多使用这四种句式，譬如让路由器秒懂产品功能和设备用户。 四、将关键词融入标题五点和搜索词的时候啊，一定要采用用户提问的自然语言风格，避免兑现。比如可以写适合单日徒步的轻便登山背包，而不是仅仅写登山背包。 最后，我这里有份详细的 rufs 链接优化指南，从底层逻辑到每一步的操作细节都有详细的讲解。感兴趣的买家，三个六包懂每一个助理，必属精品！

近期，亚马逊做出了一项重大改革，将搜索框的搜索动作与 rufus 进行了同步。当买家在亚马逊的商品搜索栏搜索一个关键词时，同步会弹出 rufus 的 对应关键词的推荐结果，这意味着亚马逊买家的购物路径将会被重构。 rufus 的 全面落地，标志着流量入口的主导权正在从关键词排名向 ai 推荐转移。在 rufus 问世之前，买家的购物路径非常明确，输入关键词，浏览搜索结果，对比选择产品。 这种模式催生了关键词霸权，卖家们不惜重金争夺关键词排名和广告位。然而现在，购物路径彻底变了。 ruffus 智能助手直接推荐产品， 买家无需再仔细浏览搜索结果。 ruffus 作为对话型智能体，其本质不是依赖传统关键词，而是基于任务或者使用场景来理解用户的偏好和需求，实时整合内外部数据，比如亚马逊的库存、第三方评论、最新的潮流动态等， 根据数据自动对商品进行筛选和对比，最终生成购买建议给到客户。这意味着我们需要优化 listing 中的所有元素，文案、图片里加 qa、 review、 价格等，使其清晰传达产品的核心概念、目标受众与具体使用场景等，从而被 ai 准确识别并推荐。 所以，作为卖家，你的整个运营博记在下面的几个维度上就必须要做修改。第一点，从关键词匹配到与意与场景匹配。 过去作为卖家，我们只要做好关键词匹配就行，比如用户搜减压玩具，我的标题里有这个关键词，那就能获得曝光。但 rufus 的 逻辑是，用户问我有一个五岁的小孩，长途飞机的十小时里怎么让他保持安静？如果你的产品描述只写了减压玩具， rufus 可能不会推荐你。 但如果你在 a 加页面描述中提到适合长途旅行，静音设计能让孩子专注一小时以上，或者有丰富的场景图，你被选中的概率会就大大增加。卖家需要根据 rufus 的 逻辑去优化标题。五点描述和 a 加 附体标题，采用核心词加核心场景词加核心功能词结构主体标题，在附体核心词后追加遍体属性词加细分场景词。 五点描述，遵循功能、场景优势的逻辑进行自然表述，在加页面中通过文字明确标注产品的独特卖点，方便 ai 抓取的时候有据可依。第二点，评论和 tv 是 重中之重。 rufus 最强大的地方在于它能瞬间总结成千上万条评论。买家以前也许只看前几条评论，但是现在 rufus 会告诉消费者，虽然这款产品销量很高，但最近三个月有百分之十五的用户抱怨电池续航不到两小时，这必然会成为买家是否下单的重要参考因素。 第三点，广告投放需匹配用户意图与标题类型，根据产品标题的结构特点，结合 rufus 提取的意图词进行精准投放。第四点，通过 rufus 洞察未满足的需求来进行产品开发与竞品分析。 卖家可通过 rufus 对 竞品持续提问，可以挖掘出用户痛点和市场机会，观察用户反复追问或 rufus 推荐中竞品未明确回答的点，这可能是新产品变体的开发方向。 在我们的学员中，就有卖家通过此方法成功开发新变体。这个学员发现用户频繁询问保温杯能否放入车载杯架，随即开发带有专属卡扣的车载款变体，成功抢占细分市场。所以说， rufus 的 出现是中小卖家反超头部卖家的绝佳机会。 卖家成功的关键在于以前端 rufus 为指南针指引运营方向，以后端 cosmo 的 抓取逻辑为蓝图，优化 listing 内容、 pua 和广告，才能在未来的亚马逊平台上获得持续的曝光与增长。

呃， rooface 是 一个什么功能在？对呀，对我们有什么帮助？这位朋友你好哈，亚马逊最近推出的这个 rooface 功能呢，是一个 ai 功能，它实际上是一个前端的一个聊天机器人， 就是说卖家可以直接与之对话啊，用来收集卖家高频率的一些问题，并且给出实际的一些推荐。所以 roface 能够识别图片中的文字信息和素材信息，所以图片里面带上产品核心的一些关键词就显得尤为重要 啊，它可以起到埋汰和强化的作用。但是这里面呢，其实核心是 cosmo， 因为 roface 只是个前端的一个展示， 但是真正的还是 cosmo 在 后台呃，起到很大的作用，所以 cosmo 呢，实际上就是一个后台的一个搜索算法，但是它这个 cosmo 它改变了整个亚马逊的平台的这种排序逻辑哈，它使得这个搜索结果呢更加智能化和个性化。 cosmo 呢，它实际上它是综合分析用户画像啊，比如说用户的这个年龄啊，性别位置啊等等这些东西，以及它的一个行为习惯 啊，比如说他的浏览习惯，购物习惯啊，加加购习惯啊等等啊，以及这个上下的一个请实际情况 啊，为不同的这个卖家提供定制化的搜索结果，所以他一个是前台的一个展示，一个后台的一个算法， 好吧，呃，他，你这么来理解，所以 rufeis 这一块呢，给我们很大的一些帮助哈，这个我在直播里面都有呃，你可以看看我那个直播的回放。好吧，谢谢你哈。

我是真没想到，前两天尝试用 refos 新算法优化 listing， 结果突然爆单了，七天出了一千六百加，转化率直接涨了三倍。但是大家优化完 listing 还是没有效果，原因就是文案没有戳中消费者的决策逻辑。 这里我把自己用 refos 优化 listing 的 方法总结出来了，里面拆解了如何用工具反向挖掘买家的真实需求。如果通过 refos 追 产品属性优先级，如何用 deepseek 把成分、功效、选购要点重组为亚马逊算法和消费者都爱看的黄金卖点。像这里的喜马拉雅纯净来源加无添加这种既符合平台权重规则又能击中健康人群安全感的表述，直接让 listing 点击率提升百分之八十。感兴趣的后台 t 四十三我来分享给你。

这几天我在研究 luft 小 助手，发现了一个很重要的运营干货，就是 luft 小 助手抓取的时候呢，往往会抓取这个 f 的 描述。按说我们关于产品尺寸呢，现在都能做到数值化描述，比如说这个产品的长宽高尺的重量，咱们在图片里边都标的有，文档里边也有。 但是呢，有些人他搜索的时候通过 luft 小 助手啊，不知道这个产品的长宽高和尺寸，他就会一个模糊的表达， 比如说他会收一个 small， 收成那个辣精这类的描述，所以说我们在尺寸信息描述这一栏里边，要配合这些中性描述同时出现，那你就被路子小助手抓起的概率就比较高，你了解吗？