墨攻推广MOGOEC有一天，你在车里等红灯，随手打开亚马逊 App，把摄像头对准副驾——
座椅上摊着文件、外卖饮料、零碎零食，你弯着腰在那儿一件一件往回捡。你没有说“收纳”、没有说“整理”，只跟 Rufus 问了一句：
“你觉得我这车内饰怎么弄能更清爽？”
几秒钟后，屏幕上跳出来的，却是一整套“车载收纳体系”：座椅缝隙收纳袋、副驾多功能收纳盒、后备箱分层整理箱，还顺带给出了一句评价——“看得出你车里杂物挺多的，整理起来不太方便。”
真正值得卖家警惕的不是这句“吐槽”，而是背后的能力：
亚马逊已经不再等你输入关键词，它正在“看懂”你给它的那张图片。
而你每天挂在那里的主图、场景图，也在被同样的眼睛阅读，并一点点改变着自然排名。
一、搜索逻辑换挡：从 A9 时代到“能看图”的亚马逊
很长一段时间里，卖家对亚马逊搜索的理解，停留在经典的 A9 模型：
谁的标题、五点和 ST 里关键词埋得好，谁的销量、转化和评价更稳，谁就更有机会占据前排。
过去这套逻辑确实有效，连亚马逊官方合作的服务商都反复强调：想在站内获得曝光，关键词相关性 + 销售表现仍然是基础盘。
但从 2024 年开始，亚马逊在搜索层面悄悄加上了几台“新引擎”。
Rufus：把搜索变成“聊天”和“看图”的入口
2024 年 2 月，亚马逊在美国上线购物助手 Rufus，把它直接嵌进了 App 和网站的搜索入口。官方描述是：“一个熟悉全站商品、还能结合外部信息的购物专家”，可以用自然语言回答选品、对比、搭配等问题。
几个月后，亚马逊又推出了 Lens Live：用户打开手机摄像头，不用拍照，只要在现实场景中移动镜头，系统就能实时识别画面里的物体，在底部滑动条里展示高度相似或功能接近的商品，同时调用 Rufus 回答问题。
这说明一件事：
图片已经成为亚马逊“理解你想买什么”的核心信号之一。
搜索不再只来自键盘输入，而是在键盘、对话、镜头之间自由切换。
COSMO：在后台支撑这一切的“常识引擎”
前端有 Rufus 和 Lens Live，后台则有一个名字不算出圈、但对卖家影响极大的系统：COSMO。
2024 年，亚马逊研究团队在数据库顶会 SIGMOD 上发表论文，介绍了 COSMO——一个从海量行为中挖掘电商“常识”的知识图谱系统。它用大模型和人工标注结合的方式，构建了覆盖 18 个大品类、数百万条关系的知识网络，并已经部署在搜索相关性、会话式推荐和搜索导航等场景。
论文给出的结果是：在大约 10% 的流量上试点后，与传统算法相比，销售额出现了显著正向提升，规模以“亿美元”计。
换成人话，就是：
COSMO 让亚马逊从“用户搜了什么”升级为“用户真正想要什么”。
而要理解“想要什么”，光看文字不够，看图就变得非常关键。
二、COSMO 如何“读懂”一张场景图？
从亚马逊公开的信息和相关研究看，COSMO 处理信息大致分成三个层面：
- 文本信号：标题、五点、后台关键词、A+ 文案等被转成语义向量，形成对产品的“文字描述”。
- 视觉信号：主图和辅图被拆解成“物体、人群、环境、动作、材质”等视觉标签，比如“汽车座椅、文件、饮料杯、人在整理物品”；
- 行为信号：用户近期搜索、浏览、加购、购买的路径，被视为“真实意图”的线索。
以前那张“车内杂物堆积”的照片为例，对模型而言，它看到的不是一张“乱”的图，而是一组语义片段：
- 车内 / 副驾 / 杂物很多
- 文件、零食、饮料、电子设备混放
- 人处于弯腰整理、视觉上“不方便”状态
这些元素，会被映射到知识图谱中已经存在的电商常识：
“车内杂物多 → 需要收纳盒、缝隙袋、后备箱整理箱”。
于是，当你问“怎么让车内更清爽”，Rufus 能够直接把“车载收纳”这个场景抛给搜索引擎，从成千上万条相关 listing 里筛出那些既写了收纳，又在图片里呈现车内整理场景的产品，作为首批候选结果。
同样的逻辑应用在一次性手套上就变成了：
- 图里出现厨房台面、水槽、碗盘、抹布 → 被标注为“厨房清洁场景”；
- 当有人搜索 “cleaning gloves” 时，算法优先展示这些“看上去就像在打扫卫生”的手套。
这不是“图片好看一点”的问题，而是：
你的图片，正在被翻译成另一套“关键词”，参与相关度判定。
三、场景图为什么会推高自然排名？一半是算法，一半是人
场景图对自然排名的作用，大致来自两个方向：系统给的直接加权，和用户行为带来的“用脚投票”。
算法端：更像“人脑”的相关性
COSMO 构建的是一种“情境常识”：孕妇更需要防滑舒适的鞋子、露营需要防水灯、车内杂物多的人会考虑收纳。
当算法读到你的图片里确实出现了孕妇、帐篷、拥挤的副驾，它就更敢把你排到前面——因为在“用户脑海里的画面”和“你展示的画面”之间，重合度更高。
从研究结果看，引入这种由知识图谱驱动的联想能力后，亚马逊在部分搜索场景中，点击率和成交都有明显改善。 这也是为什么平台愿意持续给这套系统加码。
用户端：图片决定了“点不点、买不买”
从消费者视角，图片的影响更直观。
多项行业调研都在重复一个事实：
绝大多数消费者把“看起来专业、场景真实”的图片，当成判断是否值得信任的第一入口。
- 美国一家家居行业协会的报告显示，88% 的消费者认为产品图片对网购决策“至关重要”。
- 另一份面向电商卖家的统计发现，约 93% 的消费者把视觉外观看作购买时最重要的考量因素。
- 汇总多家平台数据的分析指出，高质量产品图片的转化率，平均比低质量图片高出 33%–90%，有的样本甚至接近 翻倍。
在整个电商行业，平均转化率大概在 3%–4%，提高 30% 就意味着从 3.0% 升到 3.9%，这在大盘上已经是非常可观的差距。
对于高度依赖销售表现的亚马逊来说，这组行为数据会直接反馈到排名系统中：
谁的曝光转化更好、跳出率更低、复购和评价更稳，谁就会被认为“更受用户欢迎”，从而换来更多自然流量。
于是，场景图就成了连接这两个世界的桥梁：
一头是算法对“场景匹配度”的判定，另一头是用户对“这就是我想要的”的直觉反应。
四、在新搜索逻辑下，跨境卖家该怎么设计场景图？
理解背后的机制之后，接下来才是卖家最关心的部分：
怎么把自己的图，改成“算法看得懂、用户看得爽”的样子。
1. 先从关键词，回到“脑海里的画面”
在做词表之前，可以先给自己多加一步：
每写下一个核心词，就问一句——搜索这个词的人，脑海里是在看哪一幅画面？
- 搜 “car seat organizer”：很可能是在想副驾堆满东西、后排放孩子玩具、手机找不到地方塞的画面；
- 搜 “cleaning gloves”：想到的是水槽、油污、瓷砖缝，而不是一只孤零零摆在白桌面上的手套；
- 搜 “trunk storage box”：很多人脑子里是周末露营、买菜回程、工具杂物一起滚来滚去的后备箱。
把这些画面写出来，其实就是在为你的场景图写分镜。
2. 让至少两张图片在“讲一个完整的故事”
在遵守亚马逊主图规则（纯白背景、产品主体清晰）的前提下，可以给自己设一个基本标准：
至少两张辅图，要让用户一眼看出：这东西在谁手里、在什么环境、解决了什么问题。
比如车载收纳：
- 一张可以是你测试里那种“副驾杂物山”被整理前后的对比；
- 一张展示开车场景：水杯、纸巾、手机都被固定在触手可及的位置；
- 如果类目允许，可再补一张“家庭场景”：孩子在后排拿玩具，安全带没有被遮挡。
多项电商实践显示，多角度和生活化场景图，会在原有基础上再提升 20%–30% 的转化。 这对竞品密集、转化率差距往往只有小数点后两位的亚马逊来说，是非常现实的差别。
3. 图和文必须讲同一套“世界观”
有卖家喜欢“图走一个方向，文再蹭另一个热点”。比如：
- 标题写的是 “Car Seat Organizer for Family Road Trips”；
- 图片却重点展示“商旅人士放电脑、资料”；
- 五点里又硬塞“适合宠物出行”。
在 COSMO 这样的系统眼里，这种“多线并行”不是优势，而是噪音。知识图谱强调的是“场景—需求—解决方案”的连贯性，当图和文的指向不一致时，算法在判定意图时就会犹豫，给你的权重自然打折扣。
更现实的问题是：
用户被与预期不符的产品吸引进来，很可能会带来更高的跳出率和退货率，反过来进一步伤害链接表现。
所以更稳妥的做法是：
- 先选一个主场景（比如“通勤用车内收纳”），让标题、五点、A+ 和场景图都围绕它展开；
- 其他场景（露营、亲子、自驾旅行）可以在文案里轻描淡写提及，但不要在视觉层面同时抢戏；
- 如果多个细分场景都足够大，可以考虑拆成不同 ASIN 或变体，分别做深。
4. 像做广告素材一样，迭代你的画像
既然图片已经变成 SEO 的一部分，那它就不是一次性交稿的“美工成果”，而是需要像广告素材一样不断测试、换版、复盘的资产。
比较可操作的一条路径是：
- 为重点关键词设计两套风格不一样的场景图（例如“一家三口周末出行” vs “上班族日常通勤”）；
- 保持其他变量基本一致，只替换其中 1–2 张辅图，在 2–4 周窗口内观察点击率、转化率和相关场景词的自然排名变化；
- 数据更好的那一套，逐步推广到 A+、品牌旗舰店、站外素材；表现不好的那套，总结经验后再迭代。
考虑到亚马逊搜索、推荐和广告现在都在逐步被 COSMO 等系统统一调度，图片层面的任何正向变化，都有可能在多个触点上叠加放大。
五、当搜索从“键盘”走向“镜头”，谁能站在流量的中心？
从更宏观的角度看，亚马逊这套从 Rufus、Lens Live 到 COSMO 的组合拳，不只是产品功能升级，也是商业模式的前奏。
有媒体披露，亚马逊内部预测 Rufus 在 2025 年就能间接贡献超过 7 亿美元 的营业利润，到 2027 年相关“下游消费影响”有望突破 12 亿美元，并计划在十多个市场全面铺开这套能力。
换句话说，围绕“会看图、会对话、会理解场景”的搜索和推荐系统，已经被写进了亚马逊未来几年的增长曲线。
对跨境卖家而言，这既是压力，也是优势：
- 压力在于：旧的“堆词 + 刷量”套路，在一个越来越像“真人导购”的系统面前，边际回报会越来越低；
- 优势在于：如果你比竞争对手更早理解并利用这套场景逻辑，你的 listing 会更容易被系统“捞”到前排，也更容易在同样的流量下跑出更高的转化。
从车内杂物那张照片出发，再往外看世界，你会发现：
搜索正在悄悄从“你能想到什么词”变成“你正在经历什么场景”。
当亚马逊不再只是问用户：“你想搜什么？”，而是试图判断：“你现在处在怎样的生活状态，需要什么帮助？”——
真正能获得流量和订单的，将不再是词表写得最长的人，而是最懂场景、最会用图片讲故事的那一批卖家。
而你要思考的，是下一个问题：
在买家举起手机、随手扫向车内、客厅、厨房的那一刻，
你希望自己的产品，出现在他手机屏幕上的哪一块位置？
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