在亚马逊日常运营中，多数卖家聚焦于关键词排名与广告竞价。但另一类长期被低估、却日益关键的流量来源——推荐专栏流量，正成为提升转化与增长的重要突破口。
你在搜索页或详情页看到的 Trending now、Customers Frequently Viewed、Related to items you’ve viewed 等模块，并非随机展示位，而是亚马逊基于用户行为、商品关联性与实时表现动态筛选的结果。产品频繁进入这些位置，意味着系统已判定其“在当前人群与场景下具备放大价值”。
相较于搜索流量，推荐专栏流量具备三大优势：用户意图更明确、竞争强度更低、转化率更高。本质上，它是平台为“表现合格的产品”开辟的一条高效曝光通道。
本文以问答形式，系统梳理推荐专栏的核心逻辑与实操路径。
Q1：什么是推荐专栏流量？主要来源有哪些？
推荐专栏流量，是亚马逊依据用户历史行为、商品关联关系及实时表现，在搜索页、详情页等位置主动推送的曝光形式。与搜索流量的本质区别在于：不是用户主动寻找你，而是系统替你匹配潜在买家。
推荐专栏主要分为两类：
- 自然推荐：依赖商品综合表现（点击率、转化率、销量趋势、评分、履约时效等），由算法自动触发。但近年纯自然推荐位占比已大幅下降，实际可获取比例极低。
- 广告推荐：主要通过SP广告中的自动投放、商品投放等形式触发。当广告系统识别到某商品在特定用户路径中具备相关性与转化潜力时，即会将其纳入对应推荐位展示。
能否获得推荐，关键不在于是否看见位置，而在于是否理解：哪些商品表现指标，才是系统推荐的核心准入门槛。
常见推荐专栏示例如下：
Q2：为何推荐专栏转化率普遍高于搜索位？
这一现象源于双重保障机制：
算法层面：二次筛选后的高质量曝光
推荐位并非随机填充，而是系统从海量商品中，优先选择点击率高、转化稳定、整体表现优异者。用户看到之前，算法已完成一轮质量过滤——商品本身更可靠，后续成交概率自然更高。
用户层面：强意图驱动的精准触达
推荐高度依赖真实行为数据（浏览路径、搜索记录、购买频次等），推送对象往往处于决策临界点或已表现出明确品类兴趣。这类流量不是泛泛浏览，而是需求明确、匹配度高，因此转化更具确定性。
Q3：如何判断产品是否获得推荐专栏流量？
可通过Sif关键词工具的「广告透视仪-查推荐专栏」功能验证：输入ASIN，即可查看该产品近7天获得的推荐专栏数量、关联广告活动数及核心广告词等数据。
该功能支持：
- 快速定位产品近期进入的具体推荐位；
- 识别流量占比最高的推荐专栏；
- 结合「自动同步广告活动名称」，精准锁定对应广告活动，便于针对性加预算、延长曝光周期。
进一步点击广告词，可定位高流量关键词，用于拓词建新广告活动，扩大推荐位覆盖。
Q4：如何快速定位前台推荐位对应哪个后台广告活动？
需借助插件完成三步操作：
- 安装最新版插件：从Sif官网或紫鸟插件中心下载安装；
- 开启广告活动同步开关：登录插件后，在设置中开启「后台自动同步广告活动名称」；
- 完成首次全量同步：进入广告管理页，切换至多站点视图，点击「同步广告活动信息到Sif」；首次使用单站点视图将提示跳转补同步。
同步完成后，即可实现：
- 在亚马逊前台实时查看自身广告所对应的后台广告活动；
- 在「查推荐专栏」结果中直接显示广告活动ID，支持精准调优预算与曝光时长。
Q5：某广告活动在Trending now中占比高，但日预算每日早8点耗尽，如何优化？
提高总预算，延长全天曝光
推荐位高占比说明该活动CTR与CVR表现优异，属优质盈利流量。建议日预算提升20%–30%，确保覆盖下午及晚间购物高峰。同步监控ACOS，防止成本异常上升。
启用分时竞价策略
预算早间耗尽反映时段分配失衡。可利用Sif工具分析小时级推荐位曝光数据，对高转化时段提高竞价，低效时段降低出价，在控制ROI前提下最大化推荐流量持续性。
Q6：竞品在Trending now中靠“portable washer”获高流量，我方产品CTR与CVR更优，如何抢占？
- 拆解竞品流量入口：通过Sif → 广告透视仪 → 查推荐专栏，输入竞品ASIN，分析其主推推荐位、关联广告活动ID及核心关键词，明确其进入推荐池的具体路径。
- 定向切入同一竞争池：新建广告活动，优先采用手动精准匹配或商品投放，聚焦竞品核心词，CPC略高于竞品以争取同等曝光权；若未见效，可小幅阶梯提价测试。
- 强化链接基础表现：同步优化主图、文案、库存稳定性与价格竞争力，重点关注推荐位高频出现时段，动态调整预算。最终目标是以更高CTR与CVR赢得算法偏好，逐步替代竞品位置。
Q7：产品连续3天出现在推荐专栏，第4天流量骤降，可能原因有哪些？
- 核心数据下滑：点击率、转化率、订单量等短期明显回落，触发算法自动降权；
- 评价质量恶化：新增差评比例升高、平均评分下降，或出现高赞负面Review；
- 广告断流或竞价失利：预算提前耗尽、CPC被竞争对手反超，导致广告活动无法持续支撑推荐位曝光。
Q8：新品A销量突增，老品B评价多、关联配件强，应如何分配推荐位主攻方向？
A主攻Trending now，B主攻Customers Frequently Viewed。
原因：
A作为新品，基础数据虽低但增长率突出，易触发亚马逊短期爆发算法，配合初期优质表现，极易获得Trending now的试探性扶持。
B作为成熟老品，已积累大量浏览、购买与评价数据，是算法构建商品关联关系的理想素材，高评分、高复购与强转化表现，使其天然适配Customers Frequently Viewed等深度关联推荐位。
Q9：能否让新品A曝光于Trending now的同时，将老品B曝光于A的详情页Customers Frequently Viewed中？
可以。核心逻辑是：通过短期密集行为信号，向算法证明A与B存在强关联性。
广告层互投策略：
- 在A的广告活动中添加商品投放，定向B的ASIN；
- 在B的广告活动中添加商品投放，定向A的ASIN；
- 双边均设较高CPC，确保双方高频出现在彼此详情页的“Related products”区域。
链接层协同推荐：
在A+页面、品牌故事、虚拟捆绑（Virtual Bundle）或“New Model”模块中，有策略地植入B的露出，增强用户共同浏览与购买行为密度，加速算法识别关联关系。
亚马逊推荐专栏流量已非黑盒。从厘清来源机制，到借助Sif工具定位推荐位与广告活动，再到应对预算耗尽、竞品抢位、流量突降等典型问题，均有清晰可行的落地路径。尤其在当前平台红利收窄、大促竞争白热化的背景下，掌握推荐专栏运营方法，已成为卖家获取精准增量、提升转化效率的关键突破口。