⌕
自然語言商品搜尋
理解日常說法、模糊描述與複合條件，不必先猜商品名稱或分類。
Why Cobinyiu AI從關鍵字查找，
從關鍵字查找，
走向情境式商品探索
AI 搜尋能把口語需求、預算、偏好與使用情境轉換成可比對的商品條件，協助使用者更快縮小選擇範圍。
顧客需求
「適合上班也能週末出遊的包，輕一點、不要太正式。」
通勤週末出遊輕量休閒風格
理解搜尋意圖AI Search
從一句話拆解成可搜尋的商品條件
系統將口語需求對應到用途、重量、容量與風格，再提供符合方向的商品與推薦理由。
使用情境通勤、短程出遊
商品條件輕量、好收納
偏好限制避免過度正式
◎
情境與條件式推薦
依對象、用途、預算與偏好整理候選商品，並說明推薦方向。
文
多語搜尋與回答
評估在不同語言情境下理解需求並對應既有商品資料。
Planning Scope以現有商品資料與流程為基礎，
以現有商品資料與流程為基礎，
確認未來串接範圍
目前處於規劃階段，後續將依可用 API、商品欄位、同步頻率、權限與前端呈現方式，確認可行的導入範圍與時程。
1
商品與分類資料盤點
確認可使用的品項、規格、價格、庫存、分類與內容欄位。
2
搜尋索引與同步方式
評估 API、Webhook 或定期同步，並定義更新與例外處理規則。
3
體驗驗證與上線規劃
以實際查詢情境驗證搜尋品質，再確認後續導入方式。
Cross-border Search讓顧客用熟悉的語言，
讓顧客用熟悉的語言，
找到商店裡的商品
規劃讓 AI 先理解顧客表達的需求，再對應商品資料與搜尋條件，降低不同語言與用字造成的搜尋落差。
顧客自助商品探索
以完整句子描述需求，取得更容易理解與比較的商品方向。
門市人員快速查詢
依顧客情境查找商品與資訊，縮短第一線服務時間。
搜尋需求回饋營運
從真實查詢看見顧客用語、資料缺口與潛在需求。
適合送禮Gift ideasギフトにおすすめSummer bag夏日輕量包夏の軽量バッグBudget friendly預算三千元內
一起確認 SHOPLINE 的 AI 搜尋整合方式
從商品資料、使用情境與技術條件開始，整理可行的規劃範圍。