亚马逊Rufus算法迎来重大升级，不仅实现更成熟的千人千面个性化推荐，更深入购物车决策环节，成为影响流量转化效率的关键变量，倒逼卖家重构运营策略。
Rufus已出现在“加入购物车”页面，直接参与用户购买决策，标志着其从辅助推荐工具升级为影响转化的核心引擎。
千人千面升级：从被动推荐到决策引导
相较于早期COSMO系统，升级后的Rufus在个性化推荐上实现质的飞跃。系统深度整合用户消费习惯、历史购买记录等数据，告别无差别推送，转向精准化、场景化推荐。
以耳机选购为例，当用户输入“想要新耳机”，Rufus会基于其过往购买Apple AirPods的记录，推荐Apple头戴式耳机，并强调“可与现有Apple设备无缝协同”，提升使用体验。
Rufus仅展示高端产品，不推荐低价型号，体现出对用户画像的精准把握：
- 通过用户持有Apple AirPods Pro 2，判断其追求高品质音频体验；
- 结合浏览记录，识别其对科技与数字创新的兴趣；
- 分析消费数据，锁定其高端电子产品支付区间为150-200美元。
基于该画像，Rufus优先筛选符合用户价位与品质需求的高端商品，避免低价产品干扰。对卖家而言，这已不仅是推荐算法，更是具备决策引导能力的消费画像系统。
购物车决策环节的AI介入
Rufus的功能不再局限于搜索和商品详情页，而是深入购物车这一关键转化节点。
用户可在购物车页面调用Rufus，对已加购商品进行智能对比，自主定义“相似商品”的判定标准，系统化筛选性能、价格、核心功能等维度。
点击“Compare with similar items（与相似商品对比）”后，Rufus生成高度结构化的对比结果。其核心优势在于：AI主导对比逻辑——决定比什么、怎么比，旨在强化用户下单决心或引导其选择更适配商品，全程留存于平台内。
Rufus的对比逻辑聚焦两点：
- 强化当前商品优势，坚定用户购买决策；
- 基于差异分析，引导用户转向平台内更匹配的替代品。
这意味着对比框架已被AI全面接管，Rufus成为左右消费决策的关键角色。若产品核心价值无法被清晰识别与传递，对比环节反而会放大弱点，导致流失。
购物车由此从“商品暂存区”升级为“智能决策辅助工具”。对卖家而言，若无法让Rufus准确理解并呈现产品价值，将在2026年亚马逊竞争中处于劣势。
卖家运营新逻辑：适配Rufus算法
Rufus的升级使运营重心从“获取流量”转向“AI端价值呈现”。卖家需把握两大方向：
1. 产品必须“易于被Rufus比较”
商品信息需具备清晰结构、明确参数和精准卖点，便于Rufus识别与对比。信息混乱、参数模糊或卖点缺失的产品，易被忽略或误判，错失曝光与转化机会。
2. 差异化必须“显性化、结构化”
若Rufus无法识别产品的独特价值及适用人群，则难以在对比中胜出。新一代优化逻辑要求：不仅要“被搜索找到”，更要“被AI正确评估”。
卖家需清晰提炼价格优势、功能特色、目标人群等差异化要素，并以结构化方式呈现，确保Rufus能准确识别并向用户传递核心优势。
过去Listing优化聚焦关键词、排名与流量入口；如今必须新增“Rufus理解与对比逻辑”这一关键维度。作为购买路径中的“转化裁判”，Rufus已成为影响转化效率的核心变量。唯有深度理解并适配其算法逻辑，卖家才能在新一轮竞争中实现流量与转化的最大化。