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Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?

亚马逊卖家该如何应对?

最近,不少亚马逊卖家可能已经注意到,广告后台悄悄多了一个新入口:“提示词 Prompts(测试)”。

Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?图片来源:亚马逊

可能有卖家会疑惑这是干什么用的?要不要投?怎么投?会对广告、自然流量、AI 推荐体系带来怎样的变化?

一、“提示词”广告是什么?

根据亚马逊官方文档,“提示词” 广告的定义是:

一种适用于商品推广和品牌推广活动的AI驱动的扩展功能,旨在通过亚马逊站内的对话式体验帮助顾客发现商品。

Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?

图片来源:亚马逊

简单一点理解就是当买家不再搜索关键词,而是点击Rufus的提示问题时,你的产品出现在AI的对话回复中。

且展示形式非常自然:在买家咨询产品类型、购买建议、参数对比、场景需求时,你的产品会作为“系统给出的答案之一”出现。

这可能亚马逊正式迈入 AI 对话式广告时代的关键一步。Rufus 也从一个问答助手演化为亚马逊首个在 AI 对话体验中测试广告的入口。

这意味着什么?意味着未来买家若习惯这种购物方式,购买商品不再依赖传统搜索框,而是通过 AI 聊天问问题,然后在对话里直接购买产品。

目前该广告功能正在美国站测试。且默认自动打开,无需卖家任何操作,所有现有或者新建的 SP广告活动都会自动使用该功能。如果提示词不符合你的预期,卖家可以选择退出。退出不会影响广告权重。

Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?
图片来源:亚马逊

二、提示词怎么生成?卖家需要自己写吗?

亚马逊官方说明:

提示词不是卖家编辑的,而是由系统自动生成,基于亚马逊第一方洞察。

包括:商品详情页内容(文本+图片)、广告关键词、买家评论、品牌旗舰店信息、广告关键词等内容。

Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?

图片来源:亚马逊

Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?

图片来源:亚马逊

所有这些数据会被 AI 解析成:产品适合解决哪些问题?适合哪类用户?适合哪些场景?

也就是当Listing写得越精准、关键词埋得越对、评论质量越好、广告结构越合理,越容易被 Rufus 推荐。

由于卖家无法主动填写提示词,因此 Listing 的“可读性 + 语义匹配度”比以往更重要。因为Rufus 是基于语义理解推荐产品,而不只是关键词匹配。

三、卖家如何在后台查看与管理提示词?

卖家可以直接在广告后台中查看和管理此功能。

具体路径如下:登录广告后台,依次进入 “广告活动” →  点击“广告” → 找到提示词页面。

在该页面中,系统会列出所有获得过点击的提示词内容。展示每一则提示词的相关文案、关联的广告以及关键效果指标,如展示量、点击量和订单量等数据。

Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?

图片来源:亚马逊

Rufus广告来了!广告可能直接放进买家问答里,传统搜索广告将被颠覆?

图片来源:亚马逊

据小匠了解,此广告形式与SP广告一样,按照点击收费。

四、卖家该怎么做才能获得提示词推荐?

要想让产品持续获得提示词推荐,核心只有一个:让 AI “真正理解你的产品”。不是堆词,不是堆图,而是让 AI 看得懂、判断得准、敢推荐。

1、Listing 语义化,而不是堆词

AI 不看你堆多少词,而是看你的listing是否有明确需求、明确场景、明确人群、明确痛点、明确优势,越结构化的 Listing,越容易被识别。Prompt 就越容易把你匹配到买家的实际提问里。

2、图片必须提供语义标签(视觉埋词)

COSMO 会识别图片中:使用场景、功能属性、特定人群、真实使用方式。这些视觉标签会直接影响:AI 判断你能否回答用户的问题、Prompt 是否匹配你的产品。

3、广告关键词结构必须精准

广告关键词已经不只是广告,而是AI 给你打的产品标签。AI 通过你长期投放的关键词来判断:你主打什么需求、你的产品适合哪些用户问题、定位是什么、功能是什么。

精准词意味着有明确标签,代表着有更高匹配度,从而代表着有更多提示词展示机会。

总之,Prompt 推荐不是随机的,而是一个“语义理解 + 数据证明”的过程。

卖家要做的是:文案语义化(让 AI 听得懂)、 图片场景化(让 AI 看得懂)、 广告精准化(让 AI 认得你)

谁先按照 AI 的逻辑优化 Listing,谁就更快获得 Rufus 的推荐流量。

封面来源/图虫创意

(来源:董海温)

以上内容属作者个人观点,不代表雨果跨境立场!本文经原作者授权转载,转载需经原作者授权同意。​

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