1. 将视觉卖点转化为结构化事实字段
以沙发产品为例，人类用户关注的是现代风格、舒适感及价格等直观信息；而 AI 推荐系统则需要明确的属性数据：
材质（棉麻或皮革）、尺寸（适配公寓或别墅）、承重能力、组装方式以及具体的风格标签（如 Mid-Century Modern）。
这些看似琐碎的 Product Attributes（产品属性），如高度、类型、填充物等，直接决定了 AI 数据的读取效率。COSMO 的核心在于知识图谱，只有提供具体的属性节点，系统才能将产品与特定用户群体、家庭结构甚至宠物状况等查询需求精准关联。
2. 五点描述需面向 AI 解析而非仅供用户阅读
传统的五点描述常充斥着“舒适”、“奢华”等营销词汇，这对 AI 的数据抓取价值有限。COSMO 和 Alexa 需要的是“对象 - 属性 - 值”或“对象 - 关系 - 对象”的三元组事实。
Bullet Point 应更像事实声明并提供证据。例如，将"Amazing comfort"改为"Frame material: Solid rubberwood. Weight capacity: 350 lbs. Seat cushion density: 2.5 lbs/cu ft."。
同时需兼顾语音搜索场景。若用户询问“找一把低于 500 美元、适合阅读、有高靠背的躺椅”，Listing 中必须包含"backrest supports"、"reading"等事实关键词，以便被精准匹配。
3. 重视图片和视频的元数据与替代文本
AI（尤其是语音助手）无法直接“看”图，而是依赖图像周围的文字描述及提取的关键元素。建议为每张主图和附图添加基于事实的 Alt Text（替代文本）。
避免使用“产品图 1"等无效描述，应采用如"Modern lounge chair with armrests 22 inches high, shown in a corner of an apartment"的具体陈述。此外，完善视频标题和描述也能辅助 AI 理解内容。
4. 利用 QA 板块主动预埋事实
Alexa for Shopping 会从多个来源提取答案，QA 板块是重要渠道之一。若缺乏明确的事实输入，AI 可能提取到模糊信息，从而影响推荐权重。
建议在合规前提下，通过自问自答的方式，主动提出并回答语音助手最可能被问及的问题。这相当于直接为 Alexa 提供了可检索、可引用的权威事实来源。
5. 提前检测 Listing 的推荐可行性
一个对人类美观但信息匮乏的页面，对 AI 而言意味着事实提取困难，进而导致无法被收录进相关场景知识图谱（如家庭办公室家具），最终降低在个性化搜索中的推荐概率，甚至无法触发“关联推荐”。
卖家可通过 Alexa 直接测试自家 Listing 的信息提取程度。若询问产品事实时，Alexa 无法提供实质性答案或信息极少，则表明该 Listing 亟需重构。