AI如何帮助亚马逊选品，精准击中用户痛点与市场蓝海？
亚马逊运营的所有环节中，选品始终是决定成败的首要变量。过去，卖家依赖经验判断、类目研究和手工数据分析来找机会，如今AI 技术的加入，正在改变整个决策路径。从需求洞察到竞争判断，再到用户意图分析，AI 让选品不再依赖感觉。今天分享两个AI在亚马逊选品中的应用。
一．Rufus
从亚马逊官方生态来看，Rufus 是卖家洞察用户真实意图的重要窗口。
Rufus 基于亚马逊自身的海量行为数据，通过深度语言模型理解用户的自然语言提问。
例如用户会直接问：
适合带去海边的防水蓝牙音箱有哪些？
家里有小孩，哪种扫地机器人更安全？
这类需求既是搜索词，又是完整场景。Rufus 会在这些复杂提问中提取需求要点、价格预期、功能偏好、使用场景，并将其转化为产品推荐逻辑。
对卖家而言，这种能力为选品带来两类价值。
第一类是需求趋势识别。
过去用户在搜索框里输入的是蓝牙音箱，扫地机器人等关键词，但真实需求却是能带去海边安全性高等场景型偏好。Rufus 对结构化用户需求的理解，会让卖家更早发现这些场景化需求的出现频率，从而提前判断趋势。
第二类是买家痛点洞察。
当大量用户围绕某一点频繁提问，如电量不够怎么办声音不够大怎么办，这些内容就能被理解为潜在痛点。卖家可以根据这种趋势调整选品方向，比如寻找续航能力更强的蓝牙音箱、适配家庭环境安全标准更高的机器人。Rufus 帮助卖家获取过去无法轻易看到的用户意图数据，这些数据可以反向驱动产品的功能设计、差异化策略和定价策略，让选品从源头就更符合用户期待。
Rufus真的无时无刻在阅读买家的浏览记录，从而去探究买家的意图，可以推荐出最容易成交的产品。下面就是一个证据，本意是想让Rufus推荐一下vlog相机，结果Rufus的回复真的让人震惊。我注意到你最近在搜索DJ产品和烧烤用品！在提问之前，确实在查看烧烤架。
这个案例说明了Rufus不仅理解买家当前的搜索词，更理解买家背后的真实意图。它像一个24 小时不间断的观察者，随时在捕捉买家的浏览路径、停留时间、点击轨迹、收藏偏好，并用这些真实行为来推断买家下一步最可能购买什么。
理解了Rufus的逻辑后，如何更换的利用Rufus选品呢呢？
1.多多提问
真正把自己当成客户去提问，看Rufus的回复中是否有选品或者差异化的灵感。
还是刚才vlog相机，在Rufus中提问：其他买家最关心的问题是什么
从这些回答中，一个卖家能看到什么？
首先，你能看到市场最真实的痛点优先级。
比如Rufus 的反馈中，买家最在意的排序非常明显。视频规格真实性，与 DJI 产品的差距，低光表现，变焦能力不足，配件兼容风险。
这不是产品链接的提炼，而是消费者真是提问后的总结，它能直接告诉你：如果未来要做类似产品，什么地方一定要强化、什么地方可以形成差异化、什么地方不能踩坑。
再例如，Rufus 水平梳理出的信息中，有一个特别值得重视的点——视频规格真实性。它提到：4K/120fps 的标注并非全部真实，真实为 4K/60fps，120fps 仅用于慢动作。
这背后释放出的信号非常强烈：
消费者极度敏感宣传vs 实拍结果。也就是说，未来如果要做同类产品，最容易打动人的不是把参数写得多好，而是把真实表现拍给买家看。透明化反而是最大卖点。
Rufus 给出了消费者心理线。
基本等同于DJI Pocket 3，但价格更便宜。
这句话非常关键。它说明买家对这类vlog 相机的价值锚点是拍摄体验能不能达到 DJI 80%–90%，价格最好比 DJI 低 30%–50%。
这直接决定了你的选品定价位。
最后Rufus 的回答还提供了未来差异化方向。
例如它提到使用说明书过于简单，配件连接略松动，音频方案不支持DJI 的无线麦，变焦能力不足，低光表现不够好。这些不是表面数据能看出来的，而是只有买家真实使用后才会反馈的问题。
那有哪些提问可以参考呢？如下：
买家为什么喜欢它？
为什么不喜欢？
他们犹豫的是什么？
他们反复比较的是什么？
他们真正担心的是什么？
他们觉得最不值得的点是什么？
他们认为最物超所值的是什么？
当你把自己完全当成买家，不断向Rufus 提问时，你会惊讶地发现这是一个选品工具无法提供的洞察资源库。
2.利用Rufus的推荐提问
每次提问后或提问前，Rufus的推荐提问。
这些推荐提问真的是大宝藏呀。
这些推荐问题不是随便生成的，它们是基于亚马逊站内用户的真实行为链路、比较逻辑、关键词关联、购买路径、甚至过去其他用户的提问模式提炼而成。能够理解这些问题，就能抓住买家在考虑产品时最重要的比较点、痛点、犹豫点和关注点。
推荐提问“哪款防抖效果最好”，说明消费者中最常见的真正关注点就是防抖性能。这类推荐提问，实际上等同于告诉卖家：如果未来要做 vlog 相机，防抖是一个很好的差异化。甚至你可以进一步反问Rufus：
用户对防抖的期望值是什么？
他们觉得目前产品的防抖有哪些不足？
通过这些问题，你能挖出更深层的痛点，形成更精准的差异化产品方向。
二．关键词分析
如果说Rufus 代表的是用户意图层面的洞察，那么 Shulex 的关键词分析则从市场结构本身入手，帮助卖家识别机会大小。Shulex关键词分析依托 AI 技术对海量搜索词进行聚合、清洗、分类和洞察，将一个类目的真实需求、竞争密度、价格走向都可视化。卖家过去常常凭经验判断某个类目到底有没有机会，但 Shulex 的分析让这种判断变得可量化、可验证，从而降低试错成本。
1.打开Shulex关键词分析，输入关键词。
在实际操作中，会先输入目标类目或核心关键词，因为这样可以拓展出更多的长尾词进行更深度的分析。
2.比如输入的是Path Lights，工具会拓展出几百甚至几千个关键词，点击分析按钮。
3.开始收集关键词的搜索流量信息，关键词的属性特征并计算占比，追踪趋势，挖掘市场。
4.分析显示，“使用”和“特殊功能”是路径灯类别中兴趣和购买的主要驱动因素，搜索量高且购买金额可观。相比之下，像“用户”、“颜色”和“材质”这样的属性没有互动，显示出缺乏消费者兴趣或意识。“品牌”和“风格”搜索活动适中，但转化率较低，暗示了针对性营销策略以提升销售潜力。
5.分析细分属性占比，发掘潜在市场机会
6.分析报告中有一套多维度指标。搜索量与购买量可以直观显示需求热度——当某个词的购买率明显高于近似词时，它往往意味着用户需求明确且转化强。竞争程度指标如需供比、竞品数、商品总量，帮助判断市场是否拥挤。如果一个词的搜索需求持续增长，但商品数量长期不足，这往往暗示着被忽略的蓝海点位。关键词相关度则让卖家在选品初期迅速锁定精准需求，避免误判品类方向。
对关键词进行相关性和供需比进行排序，比较关注的是Govee Path Lights和pumpkin path lights
Govee Path Lights是一套为户外路径、庭院、小路、花园、露台、院子等设计的 LED 灯具。一般安装在地面或地埋插地桩，用来照明美化户外空间，同时兼具灯光氛围营造功能。
它的优势是兼顾功能性氛围感双重需求。它既能作为路径照明，帮助夜间行走安全，避免绊倒、踏空等风险；同时又能通过RGBIC 彩色灯光多种灯光场景 色温调节灯光模式，打造庭院、花园、露台等空间的氛围，非常适合聚会、节日、派对、家庭聚餐、户外烧烤、庭院夜景等场景。
而pumpkin path lights自带节日氛围属性。对于 Halloween 或秋季、晚间聚会、庭院聚餐、露台聚会、派对等场景，非常有装饰价值。灯光 + 造型 + 氛围，让普通庭院、后院、草坪也能瞬间变节日聚会温馨奇幻的感觉。
那这两者有结合的可能性吗？问下AI
结尾
如上所有案例仅仅是分析案例，不做选品推荐～
AI在亚马逊选品中的应用还有很多，大家一定要重视AI。