在生活不能沒有網路的時代，我們經常有這樣的經驗，在 Google 搜尋關鍵字之後，過沒多久相關的產品廣告，開始出現在個人 Facebook 頁面；又或是在 Netflix 看完影集之後，下個月email 就收到 Netflix 推薦清單，標題寫著「我們覺得您會喜歡這些新片，快來看看吧！」
起初大家一定感到非常驚訝，這些網路平台怎麼會這麼懂我，Amazon 知道我最近想找什麼商品，網頁下方馬上出現一排類似的品項；或是 Booking.com、Agoda 等訂房平台總是能排列出我最有興趣的主題房型。隨著科技不斷進步，大家逐漸明白原來背後關鍵，來自於「個性化推薦系統」，至於推薦系統背後的機制是怎麼運作的？
三大類推薦系統模式，運用 AI 技術提升「猜你喜歡」精準度
推薦系統的出現根據MBA智庫解釋，主要趨勢來自網路購物需求增加，電商交易規模在全球快速成長，促使越來越多品牌跨足電商生意，並且希望在短時間內，快速掌握潛在消費者的需求，以及避免消費者因瀏覽大量與自身無關的頁面而跳出。針對此狀況，網站的推薦系統便應運而生。
至於目前市面主流的推薦機制，可分為三大種模式，分別是：熱門商品推薦、相關物件推薦、個性化推薦，以下逐一說明其推薦機制特色。
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熱門商品推薦
主要根據當時旗下商品的銷售熱門度，將商品進行排序提供給消費者。至於為什麼消費者經常對「銷售排名」、「消費者評分」、「評價數」這些指標特別有感？
《排名詭計：了解社會遊戲的潛規則，讓你隨心所欲取得想要的排名！》這本書就揭露，其實現代人的購物決策非常受到排名順序影響，例如看世界大學排名選擇學校、搜尋資料優先參考相關度最高的網頁、根據 TripAdvisor 或 Google 餐廳評分數決定要不要前往。這項推薦機制，最主要特色就是立基於「信任」，我們相信網站的推薦是從客觀數據篩選而出，因此選擇相關產品相對比較不會有「踩雷」風險。
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相關物件推薦
至於相關物件推薦機制，則是透過 Cookie、會員資料的資訊基礎，針對消費者曾經在網路輸入過哪些關鍵字、點擊過哪些品項、在哪些頁面停留特別久等資料，經過演算法計算之後，進而推算出「猜你會喜歡」的商品。
例如某件商品顧客瀏覽許久卻遲遲沒下單，網站就能根據他的行為，推薦一系列相似的商品；或是消費者曾經買過上衣，網站後續就能進一步推薦褲子、帽子、配件等其他選項，藉此提升購買品項數或平均客單價。
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個人化推薦
至於個人化推薦，則是發揮「精準行銷」精神，先針對龐大的客戶群做貼標分類，再搭配 AI 演算動態計算每位顧客的潛在喜好，進而在網站欄位持續因應不同消費者，推薦不同內容，也就是不同 ID 身分的顧客拜訪同一個網站，他們獲得推薦的內容將有大幅度落差。電商藉由個人化 AI 推薦引擎，更能滿足顧客的專屬需求，讓每一段購物旅程更加完善。
目前能做到個人化的電商 AI 推薦引擎，就屬 awoo AI Marketing Platform 解決方案，透過 AI 及 NLP 分析商品標籤關聯技術，能幫助品牌在消費者輸入特定關鍵字、點擊標籤的同時，即時洞察站內消費者的購物意圖。接著搭配 awoo 擅長的 SEO 自動化技術，幫助網站做搜尋優化、以及產品細緻化分類標籤，根據顧客的行為特徵，再進一步給予動態商品推薦，提供個人化精準推播。
（「動態關聯推薦」能根據 使用者搜尋意圖，同時交互連結數以千計的關聯商品，推敲出顧客心中最想要購買的商品。）
借重個人化 AI 推薦系統，成功為電商網站帶來三大效益
個人化 AI 推薦引擎幫助品牌官網在做電商生意的時候，能帶來哪些實際的幫助？
最重要的效益涵蓋三個面向，其一是成功把瀏覽者轉變成購買者，因為推薦他們最感興趣的商品，進而提高下單的機率。其二是提升網站的交叉銷售成績，像是 Awoo Marketing Platform 解決方案能提供顧客有幫助、有價值的商品推薦，因此消費者在逛網站的時候，就能在 AI 推薦列表中挖掘自己確實需要，但可能沒有意識到的商品。
第三項效益則是強化會員顧客對品牌的忠誠度，消費者首次拜訪購物網站，導致極高跳出率的原因，就是電商網站讓消費者找不到與他最切身有關的商品。因此當 AI 推薦系統精準度越高，給消費者的選項越符合需求，在經歷過愉快的購物體驗之後，他們對這套 AI 推薦系統就會產生依賴，因而願意持續回頭購物，進而與品牌培養長期互動，顧客忠誠度也就隨之提升。
若想進一步瞭解 awoo AI Marketing Platform 解決方案，歡迎立即諮詢，將有 awoo 專業顧問為您服務。
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相關問題
Q：推薦系統是如何運作的？
A：推薦系統主要透過以下三種技術預測使用者可能感興趣的內容或商品：
- 協同過濾（Collaborative Filtering）：根據其他相似用戶的行為進行推薦。
- 內容式推薦（Content-Based）：根據商品本身的屬性來計算相似性。
- 深度學習或混合模型（Hybrid / Deep Learning）：結合多種資料來源與演算法強化預測準確性。
【小提醒】實務上會依場景混搭使用以達最佳效果。
Q：協同過濾與內容式推薦有何差異？
A：
- 協同過濾：不看商品本身，而是根據「其他用戶也看了什麼」來推薦，適用資料量大時。
- 內容式推薦：分析商品的標籤、分類、品牌等屬性，找出與使用者興趣相符的項目。
【小提醒】前者仰賴行為資料，後者依賴商品資訊，兩者可結合為混合式推薦。
Q：推薦系統的「冷啟動問題」如何解決？
A：冷啟動是指新用戶或新商品資料不足，無法有效推薦。常見解法有：
- 推出熱門商品或主題榜單吸引用戶互動
- 使用「商品內容資料 (如品牌、類別)」建立初步推薦模型
- 建構Hybrid 模型，結合內容與使用者行為避免資料不足問題
【小提醒】強化新商品或新用戶在早期獲得曝光機會。
Q：推薦系統對電商有哪些關鍵成效指標（KPI）？
A：主要效益可反映在以下指標上：
- 轉換率（Conversion Rate）：提升推薦商品的下單機率
- 客單價（Average Order Value）：透過加購推薦拉高單筆交易金額
- 回購率（Repeat Purchase Rate）：個人化推薦提升顧客黏著度
【小提醒】良好的推薦機制可有效優化整體購物體驗與營收。
Q：AI 推薦系統的新興趨勢有哪些？
A：
- 即時向量搜尋（Vector Search）：以語意比對即時找到相似商品
- 強化學習（Reinforcement Learning）：動態調整推薦策略以提升互動與回應
- 多模態推薦（Multi-modal）：融合圖像、文字、影片等資料提升推薦精度
【小提醒】趨勢走向更即時、更個人化、更語意理解的推薦模型。
