夜雨聆风叠个甲：今天要讲的这个亚马逊 AI 导购接口用法，我看市面上的软件商都没有人在做，有可能是首发。
开始之前，说句稍微有点自夸的话。
亚马逊 AI 落地这个方向，我应该算是行业里研究得比较靠前的那一批。
从用户洞察 VOC，到用 Listing 增长诊断换图拿下 BS，再到官方 API，再到上一篇的 AMC。这些内容发出来之后，我陆陆续续在别的地方见过它们。
有的换了个说法，重新发了一遍；有的，进了收费的课程。
方法被人拿去用，说明它有用。这点我不介意，希望各位大佬们注明一下出处。
好，说回正事。
是不是首发，我说了不算。这篇文章里的图，都是从我自己的广告账户里跑出来的，你看完自己判断。
先对齐三件事。很多人对亚马逊 AI 导购的认知，还停在之前。
第一件：Rufus 这个名字，已经没了。
2024 年上线的 Rufus，今年 5 月正式退役，并进了「Alexa for Shopping」，入口直接挪进了搜索栏。
你还在叫它 Rufus，亚马逊已经把它当成搜索本身的一部分了。
这个动作的意思很直白：问 AI，不再是搜索之外的小彩蛋，它就是下一代搜索。
第二件：AI 导购场景里，多了一种广告。
买家刷搜索结果、跟 AI 对话的时候，页面上会出现一条条提示问题。「能放进车载杯架吗」「平放在包里会不会漏」这种。
买家点一下，AI 导购接着聊，你的产品跟着出现。
这个东西叫提示词广告，Sponsored Prompts。去年 Unboxed 大会上发布，今年 3 月 25 日起，美国站正式计费，走的就是活动现有的 CPC。
第三件，也是最容易被忽略的一件：它是自动注册的，不用你开通，你的广告已经在里面跑了。
AI 导购在问什么、答什么，运营圈早就有人在研究了。
我见过的做法，基本三档。
第一档，人工去前台看。详情页上亚马逊会预设几条问题，点开，看 AI 怎么答。
第二档，自己扮成买家，掏手机/前台 一条条问。把回答记下来，看自己的产品有没有被提到、被怎么说。
第三档，高级一点，上 RPA。脚本批量问、批量爬，攒出一份 AI 回答库。
这三档，方向都对，都是在认真对待这件事。
但它们有一个共同的天花板：
你拿到的，是前台摆给所有人看的东西。
多少买家看到过这些问题？不知道。
这些问题挂在你哪个产品上？不知道。
你为它们花了多少广告费？不知道。
买家点没点、买没买？更不知道。
一句话：看得到内容，看不到规模，也看不到钱。
现在说接口的做法。
上一篇讲过 AMC 怎么开通、SQL 怎么跑，这里不重复，没看过的先补上一篇。
AMC 的流量表 sponsored_ads_traffic 里，有个大多数人从来没点开过的字段：prompt_text。
你的广告被展示的那一刻，页面上挂着的那条提示问题，原文就存在这里。
先把话说准，免得传歪了。
它不是某个买家逐字敲进去的原话，而是亚马逊拿真实买家的提问，加上你的 Listing 信号，自动生成的提示问题。
严格说，这是「亚马逊替买家问你的问题」。
为什么照样值得看？因为它的原料，就是真实买家的提问。亚马逊替你把无数买家的疑问，聚合成了一条条问题，还告诉你每一条花了你多少钱。
肯定有人要问：那 AI 的回答呢？
接口里只有问，没有答。
这事你倒过来想：
答案，谁都看得到，去前台问一遍就有。
而且答案的优化权，本来就在你手里。AI 导购回答买家的时候，翻的是你的详情页、你的评论、你的 QA。
这里给大家一个能直接获取提问数据的 SQL ，贴进 Query editor 就能跑：
-- AI 导购提问 × 产品（SP/SB 广告）SELECT prompt_text, -- 提示问题原文creative_asin, -- 挂在哪个产品上SUM(impressions) AS impressions, -- 曝光SUM(clicks) AS clicks, -- 点击SUM(spend)/100000000 AS spend -- 花费（原始单位是亿分之一美元）FROM sponsored_ads_trafficWHERE prompt_text IS NOT NULLGROUP BY 1, 2ORDER BY 3 DESC
两个提醒。
一，大量行是纯曝光、零点击。AI 导购场景就是展示多、点击少，所以按曝光排序看全貌，别按点击筛，一筛就只剩个零头。
二，跑出来是空的，别急着怀疑代码。提示词广告还在铺开，有没有数据，账号之间有差异，过阵子再跑一次。
有人可能要说：广告后台不是能下载提示词报告吗？
能。位置在报告中心，SP 广告下面新增的 Prompts 报表。但它跟 AMC 给你的，是两份东西。
第一个区别，收录范围。后台报表只收录有点击的提问。而 AI 导购场景就是展示多、点击少，你下载下来，可能就孤零零几行。
第二个区别，维度。后台报表的列是定死的，提问、点击、出单，就那几列。AMC 是曝光级的明细：零点击的提问也在，每条提问挂在哪个产品、出现在什么位置、什么钟点、触达了多少人，随你交叉。
一句话：后台报表是成绩单，AMC 是监控录像，可以看到买家都问了哪些问题，而你在这些问题曝光了多少次，这就有了优化的抓手。
字段只有一个，能挖的层不止一层。
下面是我自己的一个小账号、一个月的真实数据。
① 提问 × 花费。
最基本的一层。我曝光最大的一条提问，一个月 22.6 万次曝光，13 次点击，花费 10.93 美金。
22 万次展示，10 块钱。这个数字先记住，后面要用。
② 提问 × 产品。
creative_asin 这个字段，流量侧填充率是 100%。多产品的账号一定要带上它，不然同一条提问下几个产品混在一起，分不清谁行谁不行。
③ 提问 × 位置。
我的提问曝光，42.9% 在搜索顶部，57.1% 在其余位置，详情页是 0。AI 导购的提问，目前就长在搜索场景里，买家根本不会进到你的详情页再来问。
④ 提问 × 钟点。
流量表带小时级时间戳，跑出来一条分时曲线，傍晚六七点见顶。哪个钟点买家在跟 AI 聊，看得见。
⑤ 提问 × 触达人数。
一个月里，这个产品被这些提问触达过的买家，超过 38 万人。29 万人见过一次，5.7 万人见过两次，还有上万人，被反复触达了三次以上。
反复触达还是零点击，说明什么？提示问题或者商品本身，不吸引人。这就是可以动手的信号。
⑥ 提问 × 出单。
流量表和归因表做事件级关联，能精确算出哪条提问带来了购买，但是有限制。
为什么说有限制？这一层有道坎，放到 06 节单独讲。
拉新维度也能算，关联归因表的 new to brand 字段就行，这里不展开。
这六个维度，我已经全部做进了自己 AI 广告工作台的 AI 导购模块。思路已经提供，感兴趣怎么从零跑通的可以来星球跟练。
数据看完，落到运营动作上。
把我跑出来的提问，挑几条给你看。
先说明一下：提问的结构是原样的，产品做了脱敏，替换成了别的品类。
Does it fit in a car cup holder?（能放进车载杯架吗？）
Water bottles that keep drinks cold for 24 hours（能保冷 24 小时的水杯）
Does it leak when lying flat in a bag?（平放在包里，会不会漏？）
Is it dishwasher safe?（能进洗碗机吗？）
看出来了吗？
条条都是属性级的问题，条条都是买家下单前卡住的那个点。
这跟关键词不一样。
关键词告诉你，买家在找什么；提问告诉你，买家在纠结什么。
而 AI 导购回答这些问题的时候，翻的是谁家的详情页？
谁答得清楚，它就替谁说话。
所以这份清单的用法很直接：拿着每一条提问，对照一遍你的五点、QA 和图片。
答了的，看答得清不清楚；没答的，赶紧补上。
22 万次曝光的那条问题，你的详情页要是答不上来，AI 就领着买家，去能答上来的那家了。
第六个维度，我为什么没把数字直接甩出来？
两个原因。
一，亚马逊设了数据量门槛。
AMC 的隐私规则是按人头算的：一行数据背后的去重买家数不够，这一行的细节就直接抹掉。
曝光、点击、花费，不设限，多小的账号都能看。
提问文本、搜索词、位置这些维度，一行至少要 2 个买家起。
城市、邮编、家庭人数这种，要 100 人起。
至于具体到人的 user_id，永远不让出现在结果里。
你的数据量到没到门槛，决定你能看到哪几层。
店铺盘子越大，这份数据越完整。
二，说句坦诚的。
我现在跑的是自己的小账号，点击量还撑不起提问级的出单明细。
等 AMC 这块全部完善，我会一个账号，配一台独立服务器，数据完完全全隔离，到大账号上把这一层跑透，再回来给大家汇报。
但出单看不全，不耽误这份数据今天就能用。
倒过来想：出单是滞后信号，曝光是领先信号。
被问得最多的那些问题，你的 Listing 答上了没有？这个判断，今天就能做。
何况 AI 导购现在的角色是种草，不是收割。买家在对话框里问完，转头在别的入口下单。
这个逻辑和我们做广告是一样的，有曝光没点击是为什么？
没答到位。
对于没答到位的产品，尽管你花钱买位置，转化依然差。
虽然现在 10 块钱很便宜。
所有新流量入口的早期，都长这个样子：转化看不清，价格便宜。
10 块钱，22 万次曝光。这个价格买的是什么？
买的是你的产品，在买家问出需求的那一刻，就出现在答案旁边。
Listing 这个东西，以前写给人看；后来大家学会了写给算法看，埋词。
现在，它多了第三个读者。
AI 替买家读你的详情页，替买家提问，还替买家做比较。
以前平台算法和买家，这前两个读者，你伺候了很多年。第三个读者已经坐下了，你的详情页，还只写给前两个看。
上一篇结尾我说，AMC 免费实例里一共 32 张表。
有意思的是，今天这篇，甚至没用到新表。
提问数据，就躺在上一篇讲过的那张流量表里，多看一个字段而已。
同一张表，又掀开一角。这就是我说 AMC 值得学的原因：钥匙就一把，门后面的房间，比你以为的多。
但是很多 ERP 只做了一部分功能，我想只有懂业务的人才清楚功能背后的价值。
回到我常说的那句话：知道用户在选什么，怎么让用户选择我们。
评论区，是买家买完之后的原声；搜索词，是买家买之前的脚印；AI 对话框里的提问，是买家掏钱前最后的犹豫。
现在，这份犹豫也能拿到了。
以后你在别处再看到 AI 导购数据从 AMC 里调用 这个话题，记得，我在这里讲过。
by 于新