随着Rufus逐渐参与商品推荐决策，卖家开始意识到，单纯堆站外点击已无法带来稳定自然流量。真正的问题在于，亚马逊AI究竟更看重哪些用户行为，以及站外推广应如何配合这一变化。
一、Rufus并不迷信“点击量”，而是警惕无效触达
在传统站外推广逻辑中，点击数往往被视为核心指标，但在Rufus参与决策后，单一点击行为的权重明显下降。大量短时点击、快速跳出，反而容易被系统判定为“需求不匹配”，并不会对后续推荐产生正向影响。
Rufus更关注的是点击之后发生了什么，而不是是否发生过点击本身。如果用户在进入Listing后迅速离开，说明商品信息并未回应其原始问题，这类行为很难被AI视为有效样本。站外流量一旦呈现出这种特征，系统甚至可能降低对该商品的信任度。
这也是为什么部分卖家在大规模投放站外链接后，自然流量并未同步提升，反而出现波动的根本原因。
二、停留行为是Rufus理解商品的重要中间信号
相较于点击，页面停留时长在Rufus判断中更具参考价值。停留行为意味着用户正在阅读、比对或理解商品信息，这对于AI建立“问题—商品”关系非常关键。
当站外用户进入Listing后，能够完整浏览核心图片、参数说明与使用场景，系统更容易确认该商品具备解决某类需求的潜力。尤其是在AI问答式搜索中，Rufus更倾向于推荐那些“被认真研究过”的商品，而非被快速划走的链接。
这也对Listing结构提出了更高要求。信息逻辑清晰、卖点集中、表达不混乱的页面，更容易延长停留时间，从而为Rufus提供更稳定的判断依据。
三、转化行为依然重要，但不再是唯一决定因素
转化行为依旧是Rufus判断的重要结果性信号，但其作用方式已经发生变化。过去，转化更偏向于直接影响排名，而在AI推荐体系中，它更多被用于验证前序行为是否真实有效。
如果一个商品转化率高，但用户来源高度杂乱、停留行为薄弱，Rufus并不会简单地将其视为优质推荐对象。相反，那些转化并非爆发式，却稳定、可复现的商品，更容易被系统长期调用。
因此，站外推广不再追求短时间内制造大量订单，而是需要帮助系统确认：这款产品在特定需求场景下，确实能被用户选择并完成购买。
四、站外行为的“一致性”，比单项指标更关键
从Rufus的判断逻辑来看，单一行为指标的极端表现并不重要，真正被放大的，是点击、停留与转化之间的逻辑一致性。当站外流量在进入Listing后，呈现出合理的浏览路径，并最终完成购买，系统更容易形成稳定的推荐模型。
这也是为什么一些卖家选择通过相对垂直、用户目的明确的站外渠道进行引流，例如以优惠与需求为导向的平台，让用户在点击前就已具备购买预期。这类行为路径更容易被亚马逊AI识别为“有效需求流量”。
一旦模型建立，后续即便减少站外投放，Rufus仍有可能持续调用该商品，形成更长周期的自然曝光。
五、理解Rufus，本质是回到“真实用户行为”
从结果来看，Rufus并没有颠覆亚马逊的底层逻辑，而是更接近真实消费决策过程。用户是否点进来、是否认真看、是否愿意下单，三者缺一不可，但优先级已不再固定。
对卖家而言，真正需要调整的不是指标本身，而是站外推广是否在模拟真实需求路径。只有当行为足够自然、可解释，Rufus才会愿意将产品纳入长期推荐体系。
