Amazon AI 购物可见性诊断
目标
区分季节、价格、库存、广告、索引、竞争和 AI 购物入口等可能原因,用可复核测试判断页面信息缺口,不把流量波动单因归因给 AI。
适用任务
- 做当前状态的只读诊断。
- 形成有证据、可审批、可回退的计划或单变量实验。
- 判断信息不足时应继续验证、暂停还是保持
HOLD。
开始前要拿到
- 站点、ASIN、日期范围、业务报告、广告报告、价格、库存和变更日志。
- 当前 AI 购物功能名称、可用市场、观察到的提问与响应样本。
- Listing、A+、图片、评论主题和买家高频问题。
缺少字段时明确标为 UNKNOWN 或 NEEDS_EVIDENCE,不要补造数据。
不可妥协的边界
- Amazon 当前官方规则、账户实时状态和一方业务报告优先;公开内容与第三方数据只能作为待验证启发或代理证据。
- 数值、政策、因果与执行状态分别标为
FACT、ESTIMATE、ASSUMPTION或UNKNOWN。 - 不捏造销量、搜索量、成本、产品属性、合规状态、评论、广告结果或平台机制。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退,核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算;范围已明确授权时继续执行并回读核验,只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 不保存或输出素材来源身份、账号、链接、文章编号、发布日期、阅读量、原始话术或其他可反查线索。
- 平台界面、功能、费率、资格和规则会变化;执行前必须在目标站点复核。
工作流
- 建立流量损失时间线,先排查库存、价格、Buy Box、抑制、索引、季节和广告变化。
- 确认目标市场当前是否有 AI 购物入口,保存查询、时间和个性化限制。
- 构造覆盖发现、比较和决策阶段的中性问题集,多次采样并避免自我搜索偏差。
- 将回答中的缺失或错误映射到可验证的产品事实与页面字段。
- 只修改一个信息缺口,保持价格、广告和库存尽量稳定,运行前后或对照测试。
- 用会话、点击、转化和回答覆盖复盘;不能隔离变量时只报告相关性。
判断规则
- AI 购物回答会受市场、用户、时间和实验影响,单次观察不是排名事实。
- 不得声称某种文案会被优先提取或保证推荐。
- 评价只能自然获得;不得引导指定内容、利益交换或操纵反馈。
必须交付的结果
- 流量根因树
- AI 提问与回答覆盖表
- 页面事实缺口清单
- 受控实验与置信度结论
结尾列出站点、数据窗口、口径、证据、关键假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 HOLD,不得包装成可直接执行。
执行表、指标和质量检查见 references/playbook.md。