随着亚马逊准备推出 Alexa+，品牌面临着紧迫的需求，需要调整其数字策略以适应语音驱动的购物。最近的专利发现表明，Alexa 与亚马逊的 Rufus 产品智能的整合将优先考虑那些在产品列表中包含全面产品属性数据和日常对话语言的品牌。这一转变既带来了挑战，也带来了机遇，因为传统的关键词优化正在让位于基于属性的、对话式的产品内容方法。
在亚马逊上优化 AI “SEO”
最近曝光的亚马逊 Alexa-Rufus 集成专利揭示了产品发现方式的根本转变。传统的搜索优化侧重于匹配特定关键词，而 Alexa+ 的方法则以产品属性为中心——即定义商品的结构化特征和规格。
“这项专利充满了‘属性’这个词。这是使用频率最高的词，”分析专利的电子商务经理 Andrew Bell 说。“每个内容项可能有一组属性，而属性又与属性值相关联。例如，如果给定的内容项是手机，其属性可能包括颜色、操作系统、内存大小、处理器类型、存储容量。”
正如我在 Forbes 的一篇关于这项新技术影响的早期文章中提到的，购物旅程将从“寻找产品，然后研究属性”转变为“指定属性，然后发现符合条件的产品”。
对于品牌而言，这标志着内容策略的关键变化。成功将越来越依赖于产品属性的记录和结构化程度，而不仅仅是将正确的关键词包含在标题和要点中。
对话世界中的结构化数据
Alexa 通过聚合多个产品的信息来回答广泛问题的能力引入了一种新的动态——对话式发现。当消费者询问诸如“房车微波炉使用多少瓦？”或“我可以把塑料餐具放进洗碗机吗？”等问题时，系统将从整个目录中提取相关的属性数据。
这为品牌创造了几个关键的要求：
完整填写所有属性字段
：品牌必须彻底填充所有相关的产品字段，包括可选字段。缺失的属性可能意味着被 Alexa+ 的答案排除在外。
使用日常语言
：在产品描述中加入常用术语和自然语言变得至关重要，因为系统会从对话查询中提取诸如“塑料餐具”之类的术语。
提供全面的技术规格
：必须在指定字段中包括精确的测量、容量、材料和技术细节，以回答特定属性的问题。
PUBLIC LABEL 的商务增长负责人 Morgan McAlenney 建议品牌重新思考其内容在语音互动中的表现：“产品数据需要适合语音，并且更重要的是具备上下文意识。你有没有听过，真正听过，Alexa 如何谈论你的品牌？消费者实际上在问什么，而不仅仅是你列出的内容？”
语音优先购物中的品牌识别
另一个关键维度是品牌识别。在传统的视觉界面中，产品可以通过图像、徽章或显著位置吸引注意。在语音互动中，品牌必须被特别请求才能脱颖而出。
电子商务顾问兼前亚马逊员工 Kara Babb 强调了这一挑战：“这就像顾客说‘Alexa 在亚马逊上购买电解质’与‘Alexa，在亚马逊上购买 Plink! 电解质’之间的区别。亚马逊将购买‘亚马逊之选’的电解质，而不是指定的品牌。”
这种动态创造了双重要求：优化产品内容以适应亚马逊的 AI 系统，同时在平台外建立品牌识别。
“品牌可以选择投入时间/资源通过社交、公共关系、创作者建立品牌，或者从他们的亚马逊产品详情页和运营中榨取每一分钱成为亚马逊之选徽章（失败的战斗），”Babb 指出。
历史数据因素
专利还揭示了 Alexa+ 的推荐不仅来自产品的属性，还来自用户行为数据。根据 Bell 的说法，系统考虑了“历史交易，包括购买塑料餐具、将塑料餐具添加到购物车的实例、虚拟购物车……添加到购物车的比率、购买率，然后是与塑料餐具相关的搜索。”
这表明在 Alexa+ 的推荐中，具有强大历史表现的产品可能具有优势，这可能会对新上市产品构成挑战。它还表明，即使在这种新范式中，推动流量、添加到购物车和转化仍然很重要。
相关性过滤：新的排名因素
专利描述了一种“相关性过滤模型”，该模型确定产品是否在语义上与查询相关。这个机器学习模型为发现过程增加了另一个层次，超越了简单的属性匹配。
对于品牌而言，这强化了确保产品内容清晰传达用例、目的和与更广泛类别关系的必要性。内容必须不仅与特定搜索词相关，还与查询背后的概念相关。
为语音驱动的发现做准备
随着 Alexa+ 在未来几周内开始推出，品牌应采取若干积极步骤：
1. 审核产品列表的属性完整性
对您的亚马逊产品列表进行彻底审查，以确保所有可能的属性字段都已填充。特别注意技术规格、材料、使用说明和常见问题。
2. 优化对话语言
从语音互动的角度审视您的产品内容。加入客户可能会口头询问的日常短语和问题，而不仅仅是他们可能在搜索框中输入的术语。
前 P&G 高管和 AI 商业战略顾问 Lauren Morgenstein Schiavone 指出：“购物将由日常对话塑造，而不仅仅是搜索。如果你问 Alexa 晚餐建议，她会开始了解你的偏好。因此，稍后当你说‘Alexa，把牛奶加到我的购物车里’时，她会知道你更喜欢燕麦牛奶。”
3. 测试品牌的语音存在
积极测试您的品牌和产品在语音互动中的表现。询问 Alexa 与您的产品类别相关的问题，以了解她提供了哪些信息以及是否提到了您的产品。
4. 加强品牌识别
通过营销、公共关系和社交媒体投资于建立品牌知名度和回忆度。当消费者通过名称专门请求您的品牌时，您可以绕过算法选择推荐哪个产品。
赞助内容会演变吗？
在 Amazon.com 和亚马逊购物应用程序上的 Rufus AI 购物助手中已经观察到了赞助位置。
虽然专利没有明确涉及广告或赞助内容，但 Alexa+ 的演变引发了关于语音优先环境中产品推广未来的疑问。
目前，亚马逊的广告产品需要视觉空间来展示。在语音优先环境中，推广机会将如何演变？品牌最终是否能够赞助类别问题的答案，类似于赞助产品出现在搜索结果中的方式？
这些问题目前尚未得到解答，但随着亚马逊继续发展其语音购物能力，品牌应密切关注发展。
发现的根本转变
Alexa 的语音功能与 Rufus 的产品智能的整合标志着消费者在线发现产品方式的潜在变革性转变。对于品牌而言，这需要战略性地重新评估产品内容的结构、属性数据的全面性以及如何在亚马逊生态系统之外建立识别。
“我们正在向更具对话性的产品列表发展，”Bell 建议道。“这样，当从产品详细信息页面提取所有信息时，它们应该充满对话语言。”
随着语音驱动的购物从新奇事物发展到主流发现路径，迅速适应这一新范式的品牌可能会在可见性和推荐位置上获得竞争优势。关键在于理解对 Alexa+ 的优化不仅仅是添加几个关键词——而是构建一个全面的、属性丰富的产品存在，使其能够被 AI 系统理解并通过语音有效传达。
