AI Search
AI 搜尋
讓系統學會顧客的日常語言
- 01 智慧互動介面 像一位熟悉商品的銷售顧問，理解需求並提供清楚的選擇方向。
- 02 理解模糊與口語表述 能辨識情境、同義詞與拼寫錯誤，降低顧客找不到結果的摩擦。
- 03 縮短選擇到決策的距離 把模糊需求轉換成可比較的商品條件，協助顧客更快找到合適選項。
首頁 / AI 搜尋
Conversational Product Discovery
搜尋不只找到關鍵字，
還要理解「為什麼買」
把模糊、口語、帶情境的需求，轉換成可比較的商品條件，並用品牌熟悉的語氣提供答案。
Why AI Search
AI 搜尋 vs. 傳統搜尋
AI 搜尋的價值，在於改變顧客與品牌的互動方式。顧客不必先學會品牌的分類與商品名稱；系統會理解日常語言、模糊需求與使用情境，讓搜尋框從僵化的查詢工具，升級為能協助顧客做選擇的智慧介面。
Traditional Search
傳統搜尋
要求顧客配合品牌的官方語言
- 01 僵化的關鍵字查詢 顧客通常必須輸入精確商品名稱、分類或網站已設定的關鍵字。
- 02 顧客需要先學習 必須猜測品牌如何命名商品與分類，搜尋成本容易轉嫁給使用者。
- 03 難以理解真實需求 面對口語、錯字或多條件查詢時，容易出現零結果或不相關內容。
The Shift
從「顧客學習品牌語言」 → 「系統理解顧客語言」
Business Impact
搜尋問題，
搜尋問題，
也是營收問題
當顧客帶著明確需求使用搜尋，找不到結果不只是一次體驗中斷，也可能直接讓購買意圖流向其他網站。
商品尋找任務以失敗告終
研究中的使用者在嘗試透過站內搜尋找商品時，有近三分之一無法完成任務或因挫折而放棄。
搜尋失敗導致網站失去交易
受訪美國消費者表示，不成功的搜尋曾造成網站失去銷售，其中 48% 轉往其他地方購買。
成功搜尋帶動額外購買
受訪者表示，在成功找到商品後，還會於同一網站購買原本搜尋目標以外的其他品項。
資料來源：
Baymard Ecommerce Search Usability
Google Cloud／Harris Poll（2021）
跨市場研究僅作為產業趨勢參考，實際成效應以品牌自身數據驗證。
One Query, Two Outcomes
同一句需求，
同一句需求，
兩種搜尋結果
探索式搜尋常同時包含對象、情境、目的與限制。差異不在搜尋框，而在系統能否理解這些訊號並轉換成商品條件。
顧客的口語化搜尋
「天氣很熱，我要帶小孩去森林避暑，要準備什麼比較安全？」
Keyword Match
找不到精確對應的商品
0 results
傳統搜尋較依賴商品名稱、分類與預先設定的關鍵字。整句輸入時，系統可能無法同時理解「炎熱、兒童、森林、安全」之間的關係。
天氣很熱
帶小孩
森林避暑
準備什麼
比較安全
查看傳統搜尋範例 ↗
Intent Understood
已拆解需求並建立推薦方向
AI summary
Cobinyiu AI 先辨識搜尋中的情境與限制，再將自然語言轉換成商品屬性與可執行的搜尋條件。
情境
炎熱・森林戶外
使用者
兒童・親子同行
目標
避暑・安全防護
兒童防蚊用品
針對森林戶外情境與兒童使用條件篩選。
涼感與補水用品
回應高溫、降溫與長時間活動的需求。
攜帶式風扇
依便攜、安全與戶外使用情境推薦。
How it works
四個層次，讓答案更可靠
不是把通用聊天機器人放進網站，而是把模型、商品資料與商業規則一起設計。
理解意圖
辨識對象、預算、場合、偏好與不能接受的條件。
結構化條件
把自然語言轉成商品屬性、類別與可過濾的條件。
排序與約束
結合相關度、庫存、毛利、活動與品牌推薦規則。
解釋答案
告訴顧客為何推薦，降低不確定感並提高決策信心。
01 / Discovery
自然語言與語意搜尋
支援同義詞、口語、錯字、跨語言與使用情境。即使商品頁沒有出現完全相同的字，也能透過商品屬性與語意理解找到結果。
中文口語需求
同義詞與錯別字
複合條件
零結果補救
02 / Control
可控的商業排序
AI 相關度不等於商業優先級。正式系統可以把新品、庫存、促銷與品牌策略納入排序，同時避免不適合的商品被硬推。
庫存即時過濾
促銷權重
品牌規則
敏感內容防護
03 / Learning
用真實行為持續改善
追蹤查詢、點擊、加入購物車與轉換，找出顧客真正使用的語言、內容缺口與商品資料問題，形成持續優化迴圈。
Opportunity Simulator
搜尋營收機會
搜尋營收機會
情境試算
輸入品牌目前的搜尋與交易數據，以保守的改善比例估算「可能被重新捕捉的營收機會」，作為 PoC 優先級討論的起點。
每月潛在營收機會
NT$ 54,000
換算全年情境
NT$ 648,000
計算方式：每月搜尋次數 × 搜尋失敗率 × 預估可改善比例 × 改善後轉換率 × 平均客單價
此為依輸入假設產生的情境估算，不代表 Cobinyiu 對實際營收、轉換率或投資報酬的保證。正式評估應使用品牌的搜尋紀錄、商品資料與轉換事件進行 PoC 驗證。
帶一份商品資料，我們一起做診斷
從 50–200 個商品即可開始驗證搜尋品質與資料缺口。