--- title: "意圖導向：搜尋系統的未來趨勢" slug: search url: https://tbr.digital/posts/search published_at: 2024-03-16 modified_at: 2024-03-27 author: "朱克強 KC" category: "Tail Tale Retail" tags: ["消費者意圖", "人工智慧", "搜尋"] access: public_access --- # 意圖導向：搜尋系統的未來趨勢 > 搜尋引擎是拿來找資料，而不是拿來找商品的。 By **朱克強 KC** - 數位簡報室 共同創辦人 | 2024-03-16 還在搜尋好的搜尋系統嗎？搜尋引擎是拿來找資料，而不是拿來找商品的。在美國，找要購買的商品，Amazon 的站內搜尋量早就超過 Google 的搜尋量，在中國，淘寶跟天貓的搜尋量也遠大於百度，在台灣，如果你要買東西，你會上蝦皮，MOMO 等網站找，還是上 Google 找呢？ 商品企劃就是消費者代表？電商網站最早被定義成電子型錄的一種，也就是說電商網站只是把商品放到網路上展售，讓消費者自己挑選放到購物車，然後結帳的網站而已。隨著商品越來越多，分類越來越細，消費者反而會迷失在分類樹裡面找不到自己想要的商品，例如早期的博客來，把書籍的分類完全比照國家圖書館的分類方式，弄了個十幾層的分類樹出來。這時候，網站就出現了熱銷排行，館長推薦，網路熱議，特別優惠，買了也買等各種推薦版位，商品也會由商品企劃把所想到的相關商品綁在一起成為一組 SET 商品來銷售。例如在大賣場常會看到的零食派對包，中元節的拜拜用品組合包等等。其實這也不是什麼新鮮事，整個旅行業就在做這件事情，把一次旅行裡面所會遇到的交通，住宿，餐飲，景點拜訪等打包起來變成一個叫做旅行團的 SET 商品。但 Amazon 之前的研究就發現，很多這些從商品角度所做的解決方案，都只是減少消費者搜尋的時間，就算不做，消費者到最後也還是會買那些商品，就像是買電腦的人推薦他買滑鼠，就算不推薦，他還是會買滑鼠，那個推薦版位的實際成效，被嚴重高估了。而組合包的概念除了節省消費者時間外，很大一部份成效來自於折扣，而非那個組合所產生的吸引力（可能甚至組合並沒有提高個別商品的吸引力呢）。 消費者意圖到底是什麼？消費者就是要找某個商品啊？！那就從商品的品名，敘述文字中找找看有沒有跟消費者所輸入的字詞有沒有吻合的吧！這就是一開始搜尋引擎的邏輯，但導入的時候發現的第一個問題，就是中文有字跟詞的區別，不像英文字等於詞，所以不論是從歐美導入的系統，或自己用 SQL 語法寫出來的架構，都會遇到消費者因為要找 IP 授權商品而輸入"白爛貓" 後，出現了萬巒豬腳禮盒的結果，只因為豬腳的商品說明裡面有介紹豬腳燉得很爛這句話。哎呀，那怎麼辦呢？在系統裡面加個中文辭典（俗稱字典檔）的玩意把字轉換成詞，多一層應該就搞定了吧，然後再在商品基本資料表裡面加個關鍵字詞的欄位，讓商品企劃能夠輸入例如品牌名，商品小名，花名，別名等任何跟這個商品有關的字詞，差不多就可以一勞永逸解決問題了。但隨之而來又有新的問題，商品企劃要怎麼事先知道陳桂林是誰？然後把這個字詞設在排骨便當這個商品上呢？或者，文字難以形容，必須要用圖片來做搜尋要怎麼辦？例如消費者要找火辣熱情的紅色唇膏，到底是多火辣？多熱情？不如來張照片比較快，對吧？另外一個做法，就是製作主題頁面，然後把相關商品放到這個主題頁面裡面，有點類似把商品放到另一個分類樹的概念，這樣就可以讓消費者依據主題找到所有相關的商品了。例如家樂福的家樂福廚房，就是將各種菜的食譜放到網站上，然後每道菜所需要用的食材都可以點選，讓消費者在搜尋辣子雞丁時，除了冷凍食品外，還可以參考辣子雞丁的食譜購買食材，在家弄自己的暗黑料理。 哎呀，感覺不太對好不容易搞定了以圖搜圖的功能，可以拿商品圖來比對消費者上傳的圖片，而且透過 AI 技術，還可以判斷大概是那個品類的商品，讓比對結果更精準，但消費者有時候上傳的圖片，或輸入的文字，裡面可擷取的資訊，並不是表面上讀取的到的那麼簡單，例如要找讓下午茶喝起來很有貴婦的感覺，搭配 Wedgewood 餐具的桌椅。這也是消費者很難具體形容的問題，只能很籠統地形容，感覺不太對，感覺不是我要的。這時候，已經不是商品企劃能夠手工輸入關鍵字，必須要完全依賴 AI 來處理感覺對不對了，例如愛搭這套系統，就是針對商品給消費者的感覺來尋找適合的或搭配的商品（www.aida.cool），畢竟商品給人的感受是很重要的，誰不想穿起來年輕 10 歲的衣服，或者是看起來專業且有自信的髮型呢？ JTBD（Jobs To Be Done）說到了感覺，的確，消費者要的是需求被解決，而不一定是某個商品，尋找好喝的啤酒，有可能是為了明天來家裡吃飯的一群朋友，也可能是昨天就沒回來的男女朋友，今天一早傳了個我們分手吧的訊息，所以決定今晚要喝個大醉。那這時候，消費者搜尋的是個 Total solution，那搜尋引擎就該試著找到消費者的搜尋意圖，而不是糾結在輸入的訊息跟商品之間的關聯。Walmart 就打算使用 Instacart 的系統，打造類似家樂福廚房但 realtime 的活動頁，讓消費者在跟 AI 互動時，由 AI 猜測消費者意圖，並依此意圖將所有相關商品放到搜尋結果頁上。這個在旅遊業也有，就是依據旅遊目的即時組成專屬旅行團（ 2 人即可成行那種），長川資訊（www.riversoft.com.tw）就是採用這個 Dynamic packaging 概念來打造的旅行社前台系統。 搜尋，是時候又要更上層樓了我該用什麼樣的配菜搭配羊排？我後天去巴厘島旅遊該帶什麼隨身行李？情人節我該怎麼跟我心儀對象表白？利用 AI 的對話與分析功能，消費者能更有機會直接說明要解決的問題是什麼，而不是單單只是想找什麼商品而已。商品推薦這件事，也終於可以從供應面的商品企劃手工輸入資訊，轉型到需求面的人工智慧判斷的動態商品組合了。而晚餐想吃什麼這個問題，只聽到隨便這個回答，也可以有人工智慧幫忙解決了。