最近分析亚马逊关键词自然排名时，发现算法逻辑出现新变化——产品图片是否包含特定使用场景，直接影响相关关键词下的自然排名。
以一次性手套为例：若主图或辅图中包含厨房擦桌、洗碗等清洁场景，即使标题未频繁出现“cleaning”一词，在“cleaning gloves”等关键词下的排名也更靠前；反之，即便五点描述反复堆砌关键词，缺乏对应场景图的产品排名仍难提升。
如下图所示，第二张展示清洁场景、第三张为烹饪场景的套图，显著提升了在“cleaning gloves”和“food gloves”等关键词上的自然曝光。
而另一款产品因仅有一张清洁场景图，缺少食品相关使用画面，在“food gloves”等词上几乎无自然流量。
这一现象源于亚马逊COSMO算法的升级。该算法具备强大的图像识别能力，可从图片中提取场景、行为、环境等信息，并将其作为搜索排名的重要依据。
搜索算法变化：从文本到图像
过去，亚马逊主要依赖A9算法，通过标题、Search Terms、五点描述等文本内容判断相关性。如今，COSMO算法已能“读懂”图片内容，实现视觉语义理解。
其核心能力包括：
1. 图片语义理解：算法可识别图片中的使用场景、人群特征、动作行为、材质细节及环境背景，并将这些元素转化为关键词权重。
2. 视觉埋词效应：即使文案未提及某关键词，只要图片清晰呈现对应使用场景，产品仍可在相关长尾词下获得自然排名。例如用户搜索“cleaning gloves”，系统识别到产品图中有清洁动作，即判定匹配度高，给予更多曝光。
场景图直击买家需求
场景图的价值不仅在于迎合算法，更能有效激发购买意愿。亚马逊AI助手Rufus的应用已验证这一点。
例如上传一张孕妇照片并提问“适合穿什么衣服”，即便未提及“怀孕”，Rufus也能识别出孕期状态，并推荐合适的孕产服饰。
这表明，平台不仅能识别视觉场景，还能结合用户意图精准推荐商品。
数据显示，合理使用场景图可使点击率平均提升2倍，转化率提高30%，页面停留时间延长50%。这些指标正是影响搜索排名的关键因素。
让“图像SEO”更有力的实操建议
1. 深挖关键词背后的视觉需求
除关注搜索量外，应分析用户对不同关键词的心理预期与使用场景，并为每个核心词配置2-3张高代入感的应用图。
如“降噪耳机”对应通勤地铁或办公场景，“野餐垫”则适配公园草坪或家庭聚会画面。
2. 场景图制作三大要点
真实可信：展现产品在实际环境中的使用状态，避免过度摆拍。
高度匹配：确保场景与目标关键词强关联。
数量充足：主图保持简洁合规，辅图中至少安排2-3张多维度应用场景图。
3. A/B测试验证效果
对比“纯产品图”与“场景图”的点击率与转化表现，保留数据更优版本。
避坑提示：四大常见错误
- 场景不匹配，降低算法相关性评分。
- 过度PS导致失真，引发买家失望与高退货率。
- 图像模糊、背景杂乱，被算法判为低质量内容而降权。
- 深色背景易被COSMO算法排斥，建议采用明亮干净的底色。
总结：场景图的核心原则是——关键词可视化 + 用户代入感 + 算法友好度。
