W ciągu ostatnich kilku lat zmieniły się nawyki zakupowe. Coraz więcej kupujących polega teraz na sztucznej inteligencji, która pomaga im w wyborze, zamiast przeglądać długie listy produktów.
Kupujący chcą jasnego porównania. Chcą też mieć pewność, że dokonują właściwego wyboru.
Zmiana ta jest szczególnie widoczna w handlu elektronicznym. Podczas zakupów online szybkość i przejrzystość często mają większe znaczenie niż posiadanie dziesiątek opcji.
Jak działała wyszukiwarka Amazon
Amazon przez lata opierał się na klasycznym modelu wyszukiwania. Kupujący wprowadzał słowa kluczowe, Amazon wyświetlał wyniki, a kupujący zawężał listę. Filtry były pomocne, recenzje potwierdzały jakość, a strony produktów wykonywały ostateczną pracę.
Sprzedawcy nauczyli się wygrywać w ramach tej struktury. Tworzyli oferty oparte na słowach kluczowych o wysokim poziomie intencji, ustalali konkurencyjne ceny i utrzymywali silne sygnały wydajności, aby uzyskać wysoką pozycję w rankingu i konwersję.
Model ten funkcjonuje do dziś. Nie jest to jednak już jedyny sposób, w jaki klienci odkrywają produkty na Amazon.
Przedstawiamy Rufusa: asystenta zakupowego Amazon opartego na sztucznej inteligencji
W 2024 roku Amazon wprowadził Rufusa, asystenta zakupowego opartego na sztucznej inteligencji. Dodaje on nowy sposób przeglądania produktów.
Zamiast wpisywać kilka słów kluczowych, użytkownicy mogą zadawać pełne pytania. Rufus odpowiada sugestiami, krótkimi wyjaśnieniami i propozycjami produktów w oparciu o to, co chcą zrobić.
Dzięki temu odkrywanie pozycji nie opiera się już na nazwach, ale na intencjach. Klienci szukają teraz pozycji do konkretnych czynności lub okazji, porównują podobne opcje, dowiadują się, czym różnią się poszczególne modele, lub sprawdzają, czy cena jest uczciwa.
Rufus może również wyróżniać odpowiednie oferty i pomagać w szybszym zawężaniu listy.
W wielu wyszukiwaniach Rufus pojawia się na początku. Klienci mogą zobaczyć jego rekomendacje przed przewinięciem zwykłych wyników lub otwarciem kilku stron produktów. Z czasem staje się czymś więcej niż tylko szybkim pomocnikiem.
Jest idealnym towarzyszem zakupów od pierwszego pytania do ostatecznego wyboru.
Rufus jest już dostępny dla klientów w Stanach Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii i Indiach, a obecnie jest wprowadzany w wersji beta na kilku rynkach europejskich, w tym w Niemczech, Francji, Włoszech i Hiszpanii.
Co dzieje się za kulisami
Rufus to nie tylko nowy filtr wyszukiwania. Został zaprojektowany jako asystent AI, który prowadzi kupujących od odkrycia produktu do zakupu.
Działa na platformie Amazon Bedrock i wykorzystuje kilka dużych modeli językowych, w tym Claude Sonnet firmy Anthropic, Amazon Nova oraz własne modele Amazon. W zależności od pytania Amazon kieruje zapytanie do najbardziej odpowiedniego modelu, aby odpowiedzieć na nie szybko i dokładnie.
Rufus pobiera informacje z wielu miejsc jednocześnie. Należą do nich Katalog produktów Amazon, atrybuty i warianty produktów, ceny i dostępność, recenzje klientów oraz pytania i odpowiedzi społeczności. Amazon wzbogaca również te dane o dodatkowe wiarygodne źródła.
Dzięki temu Rufus może odpowiadać zarówno na pytania ogólne, jak i szczegółowe. Może sugerować najlepszy produkt do konkretnego zastosowania lub wyjaśniać niewielkie różnice między podobnymi pozycjami.
Rufus rozumie również kontekst. Pamięta pytania zadane wcześniej przez kupującego i dostosowuje rekomendacje w miarę postępu rozmowy. Wyszukiwanie nie jest resetowane po każdym pytaniu.
Istotnym czynnikiem jest personalizacja. Rufus wykorzystuje historię przeglądania, zakupy i preferencje, aby zapewnić wyniki dostosowane do indywidualnych potrzeb.
Może również podejmować działania. Rufus dodaje pozycje do koszyka, śledzi zmiany cen, ponownie zamawia produkty, a nawet może kupować pozycje po osiągnięciu ceny docelowej.
Jak Rufus zmienia sytuację sprzedawców
Rufus zmienia sposób wyszukiwania produktów w serwisie Amazon. W wielu przypadkach klienci widzą teraz rekomendacje AI, zanim zapoznają się z tradycyjnymi wynikami wyszukiwania.
Oznacza to, że samo pozycjonowanie słów kluczowych nie wystarcza już.
Aby Rufus mógł rekomendować produkt, potrzebuje jasnych i wiarygodnych danych. Nie zgaduje. Nie poprawia błędów. Działa wyłącznie w oparciu o dane istniejące w systemach Amazon.
Na przykład analizuje tytuły, atrybuty, warianty, logikę multipacków, ceny, dostępność, szybkość dostawy, recenzje i pytania i odpowiedzi. Jeśli czegoś brakuje lub jest niespójne, produkt staje się trudniejszy do porównania.
Wynik jest prosty. Niespójny produkt ma mniejsze szanse na pojawienie się w rekomendacjach opartych na sztucznej inteligencji.
W związku z tym sprzedawcy muszą zmienić swoje podejście. Słowa kluczowe nadal mają znaczenie, ale czyste i spójne dane są ważniejsze.
Jak Rufus tworzy rekomendacje
Amazon nie publikuje oficjalnej dokumentacji wyjaśniającej, w jaki sposób Rufus wybiera lub klasyfikuje produkty. Nie ma przewodnika dla sprzedawców ani listy sygnałów, które można by zoptymalizować. Mimo to Rufus dostarcza sprzedawcom coś użytecznego poprzez sposób, w jaki odpowiada na pytania.
Na przykład, jeśli kupujący wyszukuje „niezbędne artykuły do nowego domu”, Rufus nie zwraca losowej listy popularnych pozycji. Najpierw interpretuje zapytanie jako scenariusz aranżacji. Rozumie, że kupujący prawdopodobnie urządzają lub organizują nową przestrzeń, a nie szukają jednego konkretnego produktu.
Jeśli kupujący zapyta następnie, dlaczego wybrano określone produkty, Rufus udziela wyjaśnienia.
Omawia intencję zapytania, dostępny kontekst z ostatnich wyszukiwań, stopień adekwatności produktów do sytuacji oraz praktyczne ograniczenia, takie jak przestrzeń. Unika wzmianek o filtrach, atrybutach lub słowach kluczowych.
Na tej podstawie sprzedawcy mogą sformułować rozsądne przypuszczenia. Rufus nie myśli w kategoriach numerów katalogowych (SKU) ani kategorii. Ocenia, czy produkt pasuje do rzeczywistego zastosowania i czy Amazon dysponuje wystarczającą ilością jasnych danych, aby z całą pewnością go polecić.
Gdzie ma zastosowanie M2E Cloud
Rufus jest w pełni zarządzany przez Amazon. M2E Cloud nie współpracuje bezpośrednio z Rufusem i nie ma wpływu na rekomendacje AI.
M2E Cloud pomaga dostarczać Amazon wysokiej jakości, dobrze zorganizowane i spójne dane dotyczące produktów, zwłaszcza podczas tworzenia nowych numerów ASIN. Sprzedając produkty pod istniejącymi numerami ASIN, nie można modyfikować głównej treści produktu wykorzystywanej przez systemy Amazon.
W przypadku nowych numerów ASIN można użyć atrybutów niestandardowych M2E, aby dodać informacje o produktach, których nie ma w istniejącym katalogu. Można wypełnić wymagane dane, aby odpowiednio opisać produkty dla serwisu Amazon bez zmiany oryginalnych danych w sklepie.
W przypadku dołączania do istniejących numerów ASIN można kontrolować jedynie szczegóły dotyczące oferty, takie jak cena, dostępność zapasów i czas realizacji. Polityka sprzedaży w M2E Cloud pomagają utrzymać stabilność i zgodność tych wartości.
W ramach końcowej kontroli jakości narzędzie Asystent walidatora ofert M2E sprawdza Twoje oferty przed ich przesłaniem do serwisu Amazon i wskazuje braki lub błędy w danych produktów. Pomaga to ograniczyć liczbę nieudanych ofert i zapewnić zgodność katalogu z wymaganiami serwisu Amazon.
Podsumowanie
Rufus wprowadza sztuczną inteligencję do sposobu, w jaki klienci odkrywają produkty na Amazon. Kształtuje on sposób, w jaki przeglądają opcje, porównują pozycje i podejmują decyzje.
Sprzedawcy nie mogą bezpośrednio optymalizować Rufusa. Mogą jednak wpływać na jego działanie, dbając o przejrzystość i spójność danych dotyczących swojej oferty. Dokładne i kompletne informacje o produktach są obecnie wymogiem, a nie dodatkowym atutem.
M2E Cloud umożliwia sprzedawcom uporządkowane przechowywanie danych, dzięki czemu ich produkty są zawsze dostępne i gotowe do wykorzystania w procesie zakupowym z Rufusem.
