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Amazon

解析產品如何在 Amazon 上被找到、選擇及購買,提供截至 2026 年 10 月的最新證據,協助賣家優化刊登、關鍵字研究、競爭者分析與廣告策略。

Amazon 是什麼?

此技能專為 Amazon 賣家及行銷人員設計,幫助他們在 Amazon 平台上做出更明智的決策。它提供截至 2026 年 10 月的實證資料,並修正了 AI 模型常見的過時認知,例如產品標題上限為 75 個字元、購物車資格審核已不再優先篩選賣家、評論拆分規則等。該技能支援 Claude Code、Cursor 等開發工具,並可搭配 MARqentic 伺服器執行即時搜尋、產品詳情、賣家分析及關鍵字查詢。它不僅解釋了 Amazon 排名機制(如 COSMO 模型與搜尋助理 Alexa for Shopping),還詳細說明了如何解讀公開數據,避免過度解讀或虛報資訊,同時涵蓋廣告、費用、評論、AI 答案與競爭者分析等模組。對於需要製作 30-60-90 天上市計畫、進行 Listing 稽核或開展關鍵字研究的賣家,此技能提供結構化參考與實作指引。

相容平台✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Marqentic/marketing-skills/tree/HEAD/skills/amazon

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說明文件

Amazon 是做什麼的?

產品如何在 Amazon 上被找到、選擇及購買,以及如何解讀 Amazon 的公開搜尋結果與刊登資訊,不誇大其所能揭示的內容。模型對 Amazon 的了解大多停留在 2023 年至 2024 年,因此有許多錯誤:標題上限為 75 個字元、Amazon 的助手(現為 Alexa for Shopping)位於搜尋列中,並推薦通常不排名的產品、「Buy Box」不再優先審核賣家、評論不再跨不同變體彙整。「A10」是賣家間的傳說,並非 Amazon 官方規格。以下列資訊為準,而非你的記憶。對於超過六個月以上的政策或費率,在實際操作前請先在 Seller Central 中重新確認。

開始之前

  • 產品背景。 閱讀 .agents/product-marketing.md(在舊版設定中為 .claude/product-marketing.md 或 product-marketing-context.md),從中取得產品、ASIN、價格、利潤、市場、使用者是否為品牌所有者(品牌註冊)或經銷商、物流方式(FBA 或自發貨),以及競爭者及其 ASIN。僅針對缺少的資訊提問;若此檔案不存在且工作需求超過兩個與業務相關的問題,請先提供 manifold-get-started。
  • 連接器。 此處的知識不需任何工具。讀取即時結果頁面、刊登資訊、賣家及 Amazon 搜尋量需要 MARqentic 伺服器:請尋找 amazon_search_products、amazon_get_product、amazon_get_sellers 及 amazon_get_keywords(主機通常會加上前綴,例如 mcp__marqentic__)。若找不到,仍可根據此技能回答,並使用參考資料中的手動方法(在正確市場的無痕瀏覽器中登出、使用者自己的 Seller Central 和 Brand Analytics 匯出),並告知使用者如何連接 MARqentic 伺服器 (連接)。切勿捏造任何數據。
  • 數據歸屬。「我們」、「我們的執行」、「我們的樣本」和現場記錄均為 Manifold 在 2026 年使用其工具進行的測量,且在此技能改編之前就已存在 (歸屬)。請將其引用為 Manifold 的數據;切勿將其呈現為由此伺服器或使用者團隊所測量。
  • 使用者自己的數據不在這些工具中。 銷售量、工作階段、轉換率、Brand Analytics、廣告支出和 ACoS 都位於 Seller Central 和 Amazon Ads 控制台中。請要求使用者匯出;切勿根據公開數據估算並將其呈現為使用者自己的數據。

證據顯示的事實

以下為會改變決策的發現。來源和詳細資訊請見參考資料。

  1. 標題現在限制為 75 個字元。 自 2026 年 7 月 27 日起,除媒體類別外,所有類別的標題上限均為含空格的 75 個字元;Amazon 的 AI 會逐漸改寫較長的標題,品牌所有者有 14 天的審核期。新的「商品重點」欄位(125 個字元)可被搜尋,並與標題一起顯示(Amazon 賣家論壇,2026 年 6 月 10 日更新)。2025 年 1 月的規則仍然有效︰品牌名稱外不得使用 ! $ ? _ { } ^ ¬ ¦,任何單字不得出現兩次以上。改寫速度緩慢:在 2026 年 10 月 16 日,針對兩個美國搜尋詞,前 40 個有機排名標題中仍有 13 個超過 75 個字元,最高達 199 個字元(Manifold 現場記錄),因此競爭對手的長標題不能證明該規則已失效 (刊登稽核)。
  2. Amazon 僅記錄廣泛的排名輸入因素。 文字匹配、價格、庫存、選擇和銷售歷史是 Amazon 列出的因素;其搜尋團隊根據點擊和購買行為進行訓練,並針對購買和相關性進行最佳化。COSMO(SIGMOD 2024)將產品映射到用途和受眾,因此刊登會根據其用途進行匹配,而不僅僅是輸入的詞彙。「A10」的權重和時間點是賣家方的猜測 (搜尋排名)。
  3. 搜尋助手不讀取排名。 Rufus 已於 2026 年 5 月 13 日更名為 Alexa for Shopping,並在主搜尋列中回答問題;Amazon 將其歸因於 Rufus 在 2025 年帶來了近 120 億美元的增量銷售(根據其自己的歸因模型)。在 12,810 個助手推薦中,36.1% 在對應搜尋的有機排名前 10 名,40.9% 從未出現在結果頁面,14.3% 在該處有廣告(Autopilotbrand 透過 Marketplace Pulse,2026 年 5 月至 6 月,一個帳戶)。推薦的產品評分幾乎從未低於 4.0 星(Amalytix,1,300+ 個推薦,2024 年)。
  4. 廣告佔據頁面很大比例。 約 30% 的搜尋結果為贊助廣告,且 85% 的首頁第一個有機結果上方有一個廣告,這些廣告通常價格更高且評分更低(Dash 等人,AIES 2024,4,800 次搜尋)。類別會大幅影響比例:在 Manifold 自己的讀取中(2026 年 10 月),美國站立式辦公桌頁面的內嵌贊助列佔 2%,而蛋白粉頁面則佔 23%。2026 年第二季,Sponsored Products 支出年增 38%,每次點擊成本僅上升 1%(Tinuiti)。現有廣告活動會自動在 Alexa for Shopping 內提供服務 (廣告)。
  5. Buy Box 已停止優先篩選賣家。 自 2026 年 7 月起(美國優先,年底前所有商店),商品報價會直接根據落地價格、配送速度、庫存和績效進入精選報價比較;價格最低者並非自動勝出。Amazon 可以對與其他管道價格不符的報價隱藏精選報價,這也是 FTC 案件的核心行為,審判定於 2027 年 3 月 29 日 (定價與 Buy Box)。
  6. 評論按變體拆分。 從 2026 年 2 月 12 日到 5 月 31 日,Amazon 停止在功能、材質或用途不同的子 ASIN 之間共享評論;顏色、尺寸和包裝數量仍共享評論。現在,一個產品系列的不同子項在搜尋結果中可能顯示不同的星級。FTC 的評論規則每次違規可處以最高 53,088 美元的罰款,並於 2025 年 12 月 22 日向約十家公司發出了首批警告信 (評論)。
  7. Amazon 以外的 AI 答案幾乎不引用 Amazon。 Amazon 的 robots.txt 封鎖了 OpenAI 的搜尋機器人(2025 年 11 月)和其他 AI 代理,法院也禁止了 Perplexity 的 Comet 在 Amazon 購物(2026 年 3 月)。在 391,000 個美國購物問題的引用中,ChatGPT 引用了 amazon.com 6 次,Perplexity 從未引用(LLM Pulse,2026 年 7 月,供應商)。Amazon 也在 2025 年 7 月退出了美國 Google Shopping 廣告,且尚未回歸 (AI 答案)。
  8. 每一個第三方 Amazon 搜尋量都是未經審計的模型。 不存在獨立的準確性測試;供應商測試會根據不同的 Amazon 指標對自己進行評分,而 Manifold 的 Amazon 搜尋量來源 DataForSEO 並未公開其方法。其 Amazon 搜尋量在 15 個產品詞彙上的中位數僅為其自身 Google 搜尋量的 0.43(範圍從 0.04 到 1.19;現場記錄),因此兩者並共享相同的單位。Amazon 自己的數據位於 Brand Analytics 中,僅供品牌所有者使用 (關鍵字研究)。
  9. 費用小幅平均調漲並增收附加費。 從 2026 年 1 月 15 日起,FBA 費用平均每件上漲 0.08 美元,未增加新的費用類型(Amazon,2025 年 10 月 15 日),隨後從 2026 年 4 月 17 日起,針對 FBA 費用「暫時」加收 3.5% 的燃油和物流附加費,美國市場平均每件約 0.17 美元,無結束日期 (費用)。

不成立的主張:「Amazon 的 A10 演算法以 Y% 的權重考量 X」(Amazon 從未公佈此類資訊);「在標題中重複主要關鍵字」;「排名前三就會被助手推薦」;「最低價格贏得 Buy Box」;「Amazon 是 ChatGPT 中的預設產品來源」;「『過去一個月購買』徽章代表銷售數量」(它計算的是客戶數量,以區間方式呈現,且僅在超過門檻時顯示);「工具 X 的 Amazon 搜尋量準確度達 93%」(供應商針對不同的 Amazon 指標對自己進行評分)。

未知的部分: 現在有多少 Amazon 搜尋是透過 Alexa for Shopping 進行的;外部流量是否會提升有機排名;A+ 內容是否被索引用於搜尋;新刊登是否有「蜜月期」提升;任何 Amazon 搜尋量或銷售估算的準確度為何。

參考資料

根據問題需求開啟對應的檔案。

使用者詢問請閱讀
Amazon 如何對產品進行排名?什麼是 A10、COSMO、Rufus 或 Alexa for Shopping?搜尋排名
我們的刊登應該定位哪些關鍵字?有多少人在 Amazon 上搜尋 X?是否有需求?關鍵字研究
稽核我們的刊登:標題、要點、商品重點、後端關鍵字、圖片、變體刊登稽核
剖析競爭對手的刊登、價格和關鍵字;誰與我們的 ASIN 競爭?競爭者剖析
誰擁有 Buy Box?是否有經銷商在削價競爭?Amazon 自己在賣嗎?定價與 Buy Box
我們如何獲得評論?Vine?這個評論策略合法嗎?評論
誰在我們的搜尋結果上投放廣告?Amazon 廣告的成本為何?贊助提示?廣告
ChatGPT、Perplexity 或 Google 的 AI 會顯示我們的 Amazon 產品嗎?AI 答案
現在的 FBA 和介紹費是多少?這個產品能賺錢嗎?費用
我們正在 Amazon 上推出產品:一份 30-60-90 天計劃上市計劃
Amazon 工具中的欄位是什麼意思?它們在哪裡可能誤導人?閱讀數據
Manifold 在其自己的 Amazon 呼叫中觀察到了什麼?現場記錄

使用工具

以下積分遵循公佈的費率表;dry_run: true 會回傳即時報價,當兩者有差異時以即時報價為準。僅有 連接 中列出的工具系列在此伺服器上已建置完成:對於此處提及的任何其他工具,請告知尚未建置,並使用手動方法。

  • 搜尋結果頁面: amazon_search_products(每 100 筆結果 2 積分,快取 1 天)可取得有機和贊助結果的順序,包含價格、評分、bought_past_month、徽章和 related_searches[]。location 中的國家/地區會選擇對應的市場。
  • 單一刊登: amazon_get_product(2 積分,快取 1 天)可取得標題、價格、評分、規格(包含目前的 Best Sellers Rank 和商品重點作為行)、變體和圖片;amazon_get_sellers(2 積分,快取 6 小時)可取得所有報價、排名第 1 的 Buy Box 持有者,以及 has_featured_offer 為 false(從排名第 2 開始的行)表示無精選報價。
  • 關鍵字和競爭者: amazon_get_keywords(5 + 每 100 行 5 積分,按回傳行數無條件進位)可取得 ASIN 排名或廣告投放的關鍵字;amazon_get_competitors(相同價格)可取得共享其搜尋詞的 ASIN;amazon_search_keywords(相同價格)可從 Amazon 的相關搜尋中取得靈感;amazon_get_keyword_metrics(5 + 每 100 個關鍵字 5 積分)可取得某清單的搜尋量。以上四者快取 7 天。
  • 典型工作: 關鍵字研究約 95 積分,刊登稽核約 35 積分,競爭者剖析(三個競爭者)約 80 積分,Buy Box 檢查每個 ASIN 2 積分,上市計劃約 150 積分。請先告知估算值,當使用者設定預算時傳入 max_credits,並使用 dry_run: true 將任何呼叫定價為免費。
  • 數據陷阱: 沒有任何工具會回傳評論文字、Best Sellers Rank 歷史、單位銷售量或廣告支出。在結果行中,rank 將有機和贊助結果合併計算,一個 ASIN 可以同時以兩種形式出現,橫幅廣告和影片廣告不會顯示為行,且 ratings_count 是四捨五入後的數字。bought_past_month 是徽章的下限,以子項為單位,當無徽章顯示時為 null。在刊登中,regular_price 是劃掉的建議售價;沒有變體價格範圍。amazon_get_keywords 的行按搜尋量從大到小排列,rank 是索引最後一次爬取時的頁面位置。關鍵字和競爭者行來自約兩週前的索引,因此對於重要的位置請在結果頁面確認。搜尋量用於比較關鍵字之間的相對大小,而非實際次數 (閱讀數據)。
  • 切勿購買、留下評論、向賣家發送訊息、提出申訴或更改刊登。 請提供表格,讓使用者在 Seller Central 中操作。

相關技能

  • Google Shopping、商家 feed、其他商店的價格以及 ChatGPT 的產品推薦:google-shopping。AI 答案中關於品牌提及和引用的非產品資訊:ai-search。
  • Meta、Google、TikTok 和 ChatGPT 廣告,以及創意簡報:paid-ads。創作者、聯盟行銷連結和 Amazon 店面創作者:creators。
  • 挖掘買家在評論和留言中的意見:voice-of-customer。Amazon 以外的競爭者:competitor-intel。
  • 市場規模以及 Amazon 以外的需求是否存在:market-research。品牌自家網站在 Google 中的表現:seo。Amazon 在通路組合中的定位:growth-strategy。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Marqentic/agency

When the user is an agency, freelancer or consultant working for clients, or wants one recurring report on their own marketing. Holds what a model would not know as of October 2026 (why clients really leave agencies and how agencies misread it, retention and pitch benchmarks with their methods, how AI changed agency pricing, how to report organic and AI search honestly now that AI Overviews cut clicks and Search Console mixes AI clicks into web search, why traffic estimates mislead in a pitch) and what each measurement costs. Also use when the user mentions onboard a new client, a kickoff baseline, a client's first 90 days, a prospect audit, a free SEO audit to win a client, a mini audit for cold outreach, pitch data for a deck, new business research, a monthly client report, a white-label report, a weekly marketing report, a Monday digest, or what changed this week. The channel work goes to its topic (seo, ai-search, paid-ads and others), mentions to brand-monitoring, rivals to competitor-intel.

Marqentic/ai-search

When the user wants their brand named or cited in AI answers on ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, Google AI Overviews or AI Mode, or asks what actually works in AI search now. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (how each engine picks sources, which crawlers matter, what changed with GPT-5.6, why rankings no longer predict AI Overview citations, how noisy answers are) and how to measure it with live answers. Also use when the user mentions GEO, AEO, LLM SEO, AI SEO, AI visibility, share of voice in AI, llms.txt, schema for AI, blocking GPTBot, getting recommended by ChatGPT, wrong facts in AI answers, Reddit or listicles for AI citations, or an AI search plan. Classic Google rankings go to seo, a technical crawl to technical-seo.

Marqentic/app-store

When the user wants more installs from Apple's App Store or Google Play search, or research on apps in a category. Holds dated, sourced findings a model lacks (what each store indexes, App Store tags, custom product pages in search, AI review summaries, more Apple Ads slots since March 2026, conversion benchmarks, rating prompt rules, why store volumes are models) and how to read the store data. Also use when the user mentions ASO, app store optimization, App Store keywords, the keyword field, app title or subtitle, Play Store description, app screenshots or icon tests, product page optimization, store listing experiments, competitor apps, app reviews, replying to reviews, raising an app rating, top charts, Apple Search Ads and organic, apps in ChatGPT, finding app developers to contact, or an ASO plan. Web search goes to seo, AI answers in general to ai-search, rivals beyond the store to competitor-intel, review themes to voice-of-customer, ad budgets to paid-ads.

Marqentic/brand-monitoring

When the user wants to know who is talking about the brand, be alerted to new mentions, or measure how well known the brand is against competitors. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (what share of search predicts, why branded volume misleads for small and common-word brands, what each platform lets anyone see in 2026, how fuzzy platform search is, how far to trust sentiment, lift without a panel) and how to run mention checks and awareness scorecards with live data. Also use when the user mentions alert me when someone mentions us, monitor Reddit for our brand, social listening, brand monitoring, mention alerts, track mentions every day, who talked about us this week, a brand awareness plan, nobody knows who we are, share of voice against competitors, share of search, grow branded search, brand lift, get our name out there, or getting the brand known. AI answers alone go to ai-search, rivals' moves to competitor-intel, client reporting to agency.

相關技能