電商搜尋如何優化？
看意藍與 91APP 如何以 AI Search For EC 打造高轉化推薦體驗
本期 AI 知識庫亮點
91APP背景與需求介紹
91APP成立於2013年，是台灣首家掛牌上櫃的 SaaS 軟體服務公司，更是D2C與OMO服務的領導品牌。91APP致力於提供零售數位轉型服務，以高度整合的「電子商務解決方案」與「數位行銷解決方案」，協助多家品牌建立官網、APP、LINE官方帳號等，整合規劃跨通路的經營策略，創造線上線下的流暢購物體驗；服務客戶則涵蓋LVMH、L’Oréal、VF 等國際品牌集團，以及台灣過半數的百大電商品牌，如康是美、寶雅、全家等大型通路。
而對於轉戰電商的品牌而言，經營電商的過程中需要克服的常見痛點包含如下：
- 搜尋結果相關性、精準度不足：在傳統的關鍵字比對方式下，電商系統經常未能精準理解消費者搜尋意圖，只停留在字面比對上，例如顧客在搜尋「口紅」時，「口紅膠」等無關商品也可能被列入結果，卻未能將「唇膏」等可能也符合需求的商品一併呈現，導致消費者誤以為無法找到合適商品而離開平台，或者因為訊息過多放棄繼續瀏覽。
- 商品資訊繁雜難理解：當商品介紹中有過多細節，或者充斥大量專業術語，而顧客沒有足夠的時間和耐心來消化這些資訊時，便可能因其難以快速掌握商品特色優勢，導致購買意願降低、甚至放棄交易。
- 系統未能精準推薦客戶有感商品：若電商系統推薦的商品無法精準命中消費者喜好及需求，便難以促成訂單轉換，這也是導致站內轉換率停滯的原因之一。以「綠茶」為例，如果系統能理解顧客購買綠茶不僅是為了日常飲用，還隱含「低咖啡因」、「降血脂」、「促進新陳代謝」等健康訴求，那麼其推薦的結果將更符合顧客需求。
專為電商經營打造的解決方案──AI Search For EC
91APP為了協助客戶解決上述電商營運中所面臨之痛點與難題，選擇與意藍資訊合作，以意藍專為電子商務打造的「AI Search for EC」，加值提供客戶電商平台成效更好的搜尋與推薦系統。意藍多年來專注於自主研發AI語意分析模型和搜尋引擎，而AI Search for EC正運用這兩項關鍵技術：
- 透過AI語意分析，AI Search for EC能自動識別商品的標題和描述，判讀各項商品屬性，並從中提取能準確代表商品關鍵特徵的重要詞彙，包含特色、成分、功效、情境、規格等；將這些詞彙作為標籤加入至搜尋系統中，大幅提升了搜尋結果的精準度，也優化了商品的分類體系及交互推薦功能，使消費者能更快速地找到目標商品。此外，AI Search for EC亦會利用這些商品標籤，進一步強化商品亮點，幫助顧客快速理解商品價值；系統也能綜合評估商品在外部的搜尋量、網路聲量、銷量等多項指標，精準推薦符合顧客興趣與需求的商品，有效提升顧客消費體驗。
- AI Search for EC的搜尋引擎採用獨家的P2P點對點分散式架構，即使面對數千萬乃至上億筆數據，也能在1秒內迅速獲得搜索結果，確保電商官網上商品搜尋功能的高效能；且經過高承載量的實地驗證，即便是如雙11的電商購物大節也能從容應對，讓企業能輕鬆地將搜尋與推薦的功能整合至購物網站或是應用程式中。
91APP的客戶只需將商品上架至91APP後台，AI Search for EC即能透過API串接的方式，取得客戶商品資料並進行數據處理及語意分析，再將分析完成的搜尋與推薦結果回傳。不僅如此，系統亦囊括多種功能，包括搜尋入口、關鍵字意圖猜測、類別商品推薦、相關商品推薦等，且導入過程將全程由意藍專業的數據顧問團隊輔助，確保系統的順利運作。
經91APP客戶導入AI Search for EC後，站內轉換率與商品推薦轉換率有明顯提升，證實透過搜尋機制的改善及推薦系統的優化，能為品牌電商打造優良的使用者體驗、有效促進銷售成長，具體效益如下：
- 站內轉換率較過去提升19%
- 商品推薦轉換率較過去提升8.6倍
- 消費者平均工作階段時長提升4.2倍
常見問題 FAQ
Q1：為什麼電商網站搜尋功能常常「搜不到」或「搜不準」？
A：傳統搜尋多依賴字面關鍵字比對，無法理解消費者的「語意意圖」。
例如顧客搜尋「口紅」，系統若只做字面比對，可能會跑出無關的「口紅膠」，卻漏掉語意相關的「唇膏」。這會讓消費者誤以為找不到商品而離開。導入 AI Search for EC 後，能透過 AI 語意分析自動識別商品屬性（如成分、功效、情境），讓搜尋結果真正精準命中需求。
Q2：商品資訊太複雜，消費者沒耐心看完怎麼辦？
A：可以透過 AI 智能貼標技術，將商品亮點「標籤化」以快速導購。
AI Search for EC 能自動從繁瑣的商品描述中提取關鍵特徵（如特色、功效、規格），並將這些標籤加入搜尋與顯示系統中。這不僅能強化商品亮點，協助顧客在幾秒內掌握商品價值，還能優化分類體系，提升購買意願。
Q3：如何讓電商推薦系統不再「亂推薦」，而是精準命中客群喜好？
A：系統需具備理解商品「隱含訴求」的能力。
以「綠茶」為例，AI Search for EC 能理解顧客購買綠茶可能隱含「低咖啡因」或「新陳代謝」等健康訴求。透過結合外部搜尋量、網路聲量與銷量指標，系統能精準推薦符合顧客潛在興趣的商品，有效提升站內推薦的下單率。
Q4：雙 11 這種電商大流量檔期，AI 搜尋引擎扛得住嗎？
A：AI Search for EC 採用獨家 P2P 分散式架構，專為高承載量設計。
即使面對上億筆商品數據，系統也能在 1 秒內回傳搜尋結果。這項技術已通過實地驗證，能從容應對如雙 11 等電商大節的突發巨量流量，確保購物網站搜尋不卡頓，維持流暢的消費體驗。
Q5：導入 AI Search for EC 後，對電商轉化率有什麼實質的幫助？
A：根據實際案例，站內轉換率與推薦成效皆有顯著成長。
透過搜尋與推薦機制的優化，具體效益包括：站內轉換率提升 19%、商品推薦轉換率提升達 8.6 倍，且消費者的平均停留時間（工作階段時長）也提升了 4.2 倍。這些數據證實了 AI 技術能直接轉化為實際業績成長。
Q6：AI Search for EC 除了搜尋跟推薦，還有哪些進階功能？
A：系統提供一站式的搜尋入口、關鍵字意圖猜測與多樣化推薦模組。
功能涵蓋了：搜尋入口優化、關鍵字意圖猜測（解決打錯字或模糊搜尋問題）、類別商品推薦、以及高度相關商品推薦等。這能全方位優化 D2C 與 OMO 經營場景下的消費者互動路徑。
