(网经社讯)3月27日消息，亚马逊持续将人工智能融入其购物工具中，以鼓励顾客进行更多购买。该公司于周三宣布了一项名为 “兴趣（Interests）” 的新功能，旨在打造更个性化且具有对话感的搜索体验。有了这项新功能，顾客可以在搜索栏中输入定制化的提示内容，体现他们的兴趣、偏好，甚至是预算。

一、"Interests"功能的核心特点

据网经社跨境电商台（CBEC.100EC.CN）查询DeepSeek后获悉，"Interests"功能代表了电商搜索技术的一次重大飞跃，其核心在于将日常语言转化为可执行的搜索查询。传统电商搜索依赖于精确的关键词匹配，而新功能允许用户输入如"面向业余工程师的模型制作套件及配件"或"适合咖啡爱好者的冲泡工具和小器具"这样的自然语言描述。大语言模型(LLMs)在此过程中扮演关键角色，它们能够理解用户输入的语境和隐含需求，将其转化为系统能够处理的结构化查询。

从技术实现角度看，"Interests"功能需要整合多项AI技术：自然语言处理(NLP)用于理解用户输入，机器学习算法用于持续学习用户偏好，推荐系统用于精准匹配商品。这些技术的协同工作，使得亚马逊能够提供前所未有的个性化搜索体验。

二、亚马逊的AI战略布局

"Interests"功能并非亚马逊在AI购物领域的首次尝试，而是其系统化AI战略的最新组成部分。该公司已经构建了一个完整的AI购物辅助生态系统：AI购物助手鲁弗斯(Rufus)提供实时购物咨询，AI购物指南帮助用户发现新产品，AI生成的评论摘要节省用户阅读时间，AI完善的产品信息则提升了商品描述的准确性和丰富度。

亚马逊的AI战略呈现出明显的渐进式发展特征。早期侧重于基础推荐算法和个性化展示，中期发展出更复杂的预测分析和库存管理，现在则进入了大语言模型和生成式AI的应用阶段。这种循序渐进的发展路径确保了技术落地的稳定性和用户体验的连贯性。

三、行业竞争与未来趋势

亚马逊推出"Interests"功能后，电商行业的AI竞赛势必进一步升级。谷歌已经迅速响应，在其购物标签页推出了"视觉匹配(Vision Match)"工具，允许用户通过描述来寻找理想服装，同时还提供了AI摘要工具来简化产品信息获取。这些创新表明，科技巨头们正竞相利用AI技术消除购物过程中的摩擦点。

未来电商AI可能呈现以下发展趋势：搜索方式将更加多元化，支持文本、语音、图像甚至视频输入；个性化程度将不断提高，系统对用户的理解将接近真人销售员的水平；AI将贯穿整个购物旅程，从需求发现到售后服务的各个环节。随着AR/VR技术的发展，AI还可能创造更加沉浸式的虚拟购物体验。

四、技术落地与用户体验

目前，"Interests"功能仅面向美国部分用户开放，支持iOS和安卓设备的亚马逊购物应用程序以及移动网站。这种有限范围的测试发布是科技公司的常见做法，旨在收集用户反馈并优化体验。亚马逊计划在未来几个月内将该功能推广至更多美国用户，届时将根据初期用户的接受度和使用模式进行调整。

从用户角度看，新功能的价值在于显著降低了搜索优质产品的认知负担。传统搜索需要用户自己提炼关键词并反复筛选结果，而"Interests"允许用户以最自然的方式表达需求，由AI承担理解、转化和推荐的工作。这种转变特别有利于那些不擅长精确描述需求的购物者，或那些对自己想要什么只有模糊概念的消费者。

五、总结

亚马逊"Interests"功能的推出，标志着电商行业进入了AI驱动的新阶段。通过将大语言模型与购物搜索相结合，亚马逊正在重新定义人们发现产品的方式——从被动搜索变为主动对话，从静态查询变为持续服务。这种转变不仅提升了用户体验，也为电商平台创造了新的价值增长点。

随着AI技术的不断进步，未来的购物体验将变得更加智能、自然和个性化。亚马逊凭借"Interests"等功能巩固了其在电商创新领域的领导地位，同时也为整个行业指明了发展方向。在这个AI赋能的电商新时代，能够最好地理解并满足用户个性化需求的企业，将赢得市场的青睐。

(网经社讯)3月27日消息，亚马逊持续将人工智能融入其购物工具中，以鼓励顾客进行更多购买。该公司于周三宣布了一项名为 “兴趣（Interests）” 的新功能，旨在打造更个性化且具有对话感的搜索体验。有了这项新功能，顾客可以在搜索栏中输入定制化的提示内容，体现他们的兴趣、偏好，甚至是预算。

一、"Interests"功能的核心特点

据网经社跨境电商台（CBEC.100EC.CN）查询DeepSeek后获悉，"Interests"功能代表了电商搜索技术的一次重大飞跃，其核心在于将日常语言转化为可执行的搜索查询。传统电商搜索依赖于精确的关键词匹配，而新功能允许用户输入如"面向业余工程师的模型制作套件及配件"或"适合咖啡爱好者的冲泡工具和小器具"这样的自然语言描述。大语言模型(LLMs)在此过程中扮演关键角色，它们能够理解用户输入的语境和隐含需求，将其转化为系统能够处理的结构化查询。

从技术实现角度看，"Interests"功能需要整合多项AI技术：自然语言处理(NLP)用于理解用户输入，机器学习算法用于持续学习用户偏好，推荐系统用于精准匹配商品。这些技术的协同工作，使得亚马逊能够提供前所未有的个性化搜索体验。

二、亚马逊的AI战略布局

"Interests"功能并非亚马逊在AI购物领域的首次尝试，而是其系统化AI战略的最新组成部分。该公司已经构建了一个完整的AI购物辅助生态系统：AI购物助手鲁弗斯(Rufus)提供实时购物咨询，AI购物指南帮助用户发现新产品，AI生成的评论摘要节省用户阅读时间，AI完善的产品信息则提升了商品描述的准确性和丰富度。

亚马逊的AI战略呈现出明显的渐进式发展特征。早期侧重于基础推荐算法和个性化展示，中期发展出更复杂的预测分析和库存管理，现在则进入了大语言模型和生成式AI的应用阶段。这种循序渐进的发展路径确保了技术落地的稳定性和用户体验的连贯性。

三、行业竞争与未来趋势

亚马逊推出"Interests"功能后，电商行业的AI竞赛势必进一步升级。谷歌已经迅速响应，在其购物标签页推出了"视觉匹配(Vision Match)"工具，允许用户通过描述来寻找理想服装，同时还提供了AI摘要工具来简化产品信息获取。这些创新表明，科技巨头们正竞相利用AI技术消除购物过程中的摩擦点。

未来电商AI可能呈现以下发展趋势：搜索方式将更加多元化，支持文本、语音、图像甚至视频输入；个性化程度将不断提高，系统对用户的理解将接近真人销售员的水平；AI将贯穿整个购物旅程，从需求发现到售后服务的各个环节。随着AR/VR技术的发展，AI还可能创造更加沉浸式的虚拟购物体验。

四、技术落地与用户体验

目前，"Interests"功能仅面向美国部分用户开放，支持iOS和安卓设备的亚马逊购物应用程序以及移动网站。这种有限范围的测试发布是科技公司的常见做法，旨在收集用户反馈并优化体验。亚马逊计划在未来几个月内将该功能推广至更多美国用户，届时将根据初期用户的接受度和使用模式进行调整。

从用户角度看，新功能的价值在于显著降低了搜索优质产品的认知负担。传统搜索需要用户自己提炼关键词并反复筛选结果，而"Interests"允许用户以最自然的方式表达需求，由AI承担理解、转化和推荐的工作。这种转变特别有利于那些不擅长精确描述需求的购物者，或那些对自己想要什么只有模糊概念的消费者。

五、总结

亚马逊"Interests"功能的推出，标志着电商行业进入了AI驱动的新阶段。通过将大语言模型与购物搜索相结合，亚马逊正在重新定义人们发现产品的方式——从被动搜索变为主动对话，从静态查询变为持续服务。这种转变不仅提升了用户体验，也为电商平台创造了新的价值增长点。

随着AI技术的不断进步，未来的购物体验将变得更加智能、自然和个性化。亚马逊凭借"Interests"等功能巩固了其在电商创新领域的领导地位，同时也为整个行业指明了发展方向。在这个AI赋能的电商新时代，能够最好地理解并满足用户个性化需求的企业，将赢得市场的青睐。