用途：针对亚马逊 AI 购物助手（网页端 Rufus、设备端 Alexa+ 及其背后的 COSMO 排序层）优化商品 Listing。AI 助手让查询更长、更口语化，并直接引用能回答问题的 Listing 板块，因此 AI 优化已成为 SEO 的一部分，同时覆盖打字式对话查询（Rufus）与语音查询（Alexa+）。
适用场景：AI 助手推出前建立的 Listing 感觉流量下滑；顾客用长句提问（如“best X for Y under $Z”）；Attributes 板块填写不全或为空；希望出现在 AI 的“Researched by AI”推荐中；语音购物占比高的品类（食品储藏、家居、母婴、宠物、美妆补货）；订阅制消耗品，语音复购常见。
核心方法（四步 AI 改写）：1）意图地图：列出买家选购前会问的 10-20 个真实问题，即 AI 现在看到的查询。2）属性审计：Seller Central 的 Attributes 是 AI 可读性最高的信号，AI 先读属性再读标题，多数 Listing 填写严重不足；确认电池续航、材质、尺寸、认证、兼容性、使用场景等高影响字段已填。3）问答式五点：每条 bullet 直接回答一个买家问题，先给答案再给支撑细节。4）评论用语强化：从自身及竞品评论中挖掘顾客原话，融入 bullet 与 A+ 文案，AI 会交叉引用评论语言，匹配可提升相关性。
语音查询结构（Alexa+）：语音查询短且按字面解析，分为产品名词、约束条件（价格区间、尺寸、数量、受众、属性）、意图动词（reorder、find、best、cheapest）。Listing 需以可匹配形式显式暴露三部分；文本搜索容忍部分匹配，语音不容忍。Attributes 板块加一条明确的“this product is for [audience] who want [constraint]”bullet 承担主要作用。消耗品应加入 Subscribe & Save，让“Alexa, reorder”落到该 Listing。
步骤：收集输入（产品、Listing 文案、Attributes 现状、自身与竞品近期评论、语音短语）；构建意图地图；若涉及语音则构建 10-15 条含名词、约束、意图动词的语音短语集并交叉核对；审计 Attributes，列出可用字段、已填、空缺及高影响空缺；将 bullet 改写为问答式，含一条受众与约束 bullet；挖掘评论语言融入 bullet 与 A+；标题若涉及语音则以产品名词开头，再放首要约束，最后品牌，避免堆砌关键词；消耗品规划补货语音查询并加入 Subscribe & Save；简要规划站外内容（可交接给 amz-aeo-external-content）。
输出格式：包含意图地图、语音短语集、属性审计、bullet 改写、标题前后对比、需融入的评论语言、补货计划、外部交接。
质量检查：改写前已有 10+ 真实买家问题；涉及语音时已建模 10+ 语音短语；属性审计点名具体空缺高影响字段；每条 bullet 先答一问；至少一条明确受众与约束；融入评论语言而非仅品牌语言；消耗品规划 Subscribe & Save；连接站外内容计划。
常见错误：忽视 Attributes；bullet 写成功能清单；只用品牌语言；仅针对文本优化；标题堆砌关键词；忽视补货；止步于 Listing 而不做站外内容。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果数据；该技能为免费开源，由 Jay Margaliot（Jay GPT Pro）构建，属于 Amazon Pro Skills 系列。