功能定位：从被动搜索到主动匹配

Interests是亚马逊基于大语言模型（LLM）推出的智能购物需求引擎，通过“自然语言交互+动态追踪”模式，解决传统搜索的三大痛点：

1. 模糊需求难精准：用户无需提炼关键词，用生活化语言即可表达需求（如“露营必备的便携炊具”）；
2. 信息滞后性：传统搜索依赖用户主动操作，新功能可实时监测全平台商品动态；
3. 长尾需求覆盖弱：通过语义理解匹配小众商品，提升长尾流量转化率。

技术亮点与用户体验升级

1. 语义解析与场景化匹配

• 自然语言处理：系统可识别用户输入的语境、偏好及隐含需求（如“适合送礼的科技感耳机”会综合价格段、品牌调性等筛选）；
• 动态兴趣库：用户可创建多个兴趣标签（如“健身补剂折扣”“宠物智能玩具新品”），系统自动归类追踪。

2. 全链路实时推送

• 触发场景：新品上架、库存补货、限时折扣、关联品类扩展；
• 推送逻辑：基于用户历史行为与兴趣标签交叉分析，优先匹配高相关性商品。
  示例：若设置“户外徒步装备”，当轻量化帐篷、防滑登山杖等新品上线时，用户将即时收到通知。

与现有工具对比：差异化竞争力

卖家策略建议：抢占流量新入口

1. 选品优化：通过Interests高频兴趣标签（如“可持续材质”“迷你家电”）调整供应链，布局高潜力品类；
2. 内容适配：在商品描述中增加场景化关键词（如“旅行便携”“情人节礼物”），提升语义匹配概率；
3. 上新节奏：结合功能推送机制，将新品发布时间与大促节点、用户兴趣波动期同步；
4. 数据反馈：关注后台“兴趣关联度报告”，分析用户需求趋势，反向指导产品开发。

Interests标志着亚马逊从“人找货”向“货找人”模式的进阶——通过AI预判消费需求，缩短决策链路。对卖家而言，需从关键词竞争转向场景化需求覆盖，利用数据洞察抢占用户心智。该功能若全面推广，或将对独立站、社媒电商的流量分配产生深远影响。