GOGOSHOP 提供精準搜尋、全文搜尋與 AI 語意搜尋等模式，讓商家依照商品命名方式、顧客熟悉的關鍵字，以及希望保留多少搜尋容錯空間來設定。本文整理各模式的差異、適用情境與設定後的檢查方式，協助商家做出合適選擇。

商品搜尋模式的差異，先看搜尋範圍與容錯率

三種搜尋方式可以理解成由嚴格到寬廣的不同層次。精準搜尋最重視輸入內容與商品資料完全相符；全文搜尋會擴大比對商品文字欄位；AI 語意搜尋則進一步判斷查詢字詞與商品內容的語意相關性。

搜尋模式	主要比對方式	較適合的商店情境
精準搜尋	商品名稱與商品編號的嚴格比對	商品型錄、型號清楚，顧客通常知道要找哪一項商品
全文搜尋	商品主要文字欄位與多個關鍵字組合	商品屬性明確，顧客會用顏色、類型等詞彙交叉搜尋
AI 語意搜尋	分析查詢字詞與商品內容的語意關聯	商品名稱有同義詞、外語、不同用語或可能發生錯字

重點：搜尋範圍越寬，不代表所有商店都應直接使用最寬的模式。若搜尋結果太廣，消費者仍可能需要花更多時間篩選；設定時應同時觀察「無結果」與「結果不相關」兩種問題。

精準搜尋：適合型號與編號導向的商品型錄

精準搜尋會針對商品名稱與商品編號進行較嚴格的比對。當商品資料具有固定命名規則，且顧客通常已經知道品牌、型號或料號時，這種模式能降低不相關商品混入結果的機會。

• 適用情境
  零件、耗材、規格品或 B2B 商品型錄，顧客會直接輸入商品編號或完整名稱。
• 搜尋例子
  顧客輸入「A10023」時，主要期待看到對應的單一商品，而不是相近名稱的多項結果。
• 設定前檢查
  確認商品名稱與編號是否一致、是否存在多餘空格或不同格式，否則顧客可能因輸入差異而找不到商品。

全文搜尋：適合多條件文字查詢

全文搜尋會比對商品的主要文字欄位，讓消費者可以使用多個關鍵字組合查詢。相較於精準搜尋，全文搜尋更適合商品名稱或描述中包含顏色、材質、款式與類型等明確文字的商店。

• 適用情境
  服飾、生活用品或配件等商品，顧客會使用「顏色＋商品類型」或「材質＋用途」搜尋。
• 搜尋例子
  顧客輸入「透明 手機殼」或「紅色 裙子」，期待系統找出同時符合多個詞彙的商品。
• 設定前檢查
  確認商品名稱與描述使用顧客會搜尋的詞彙；若只寫內部用語或過度簡略，全文搜尋也無法補足商品資料缺口。

AI 語意搜尋：處理用語不同、外語與錯字

AI 語意搜尋會根據查詢字詞與商品內容的相關性排序，不只依賴完全相同的文字。當消費者使用同義詞、外語、口語或不完全正確的拼字時，這類搜尋方式有機會找出傳統文字比對沒有呈現的商品。

原始功能資料提供三種 AI 觸發方式。實際可用方案、觸發條件與結果排序方式，仍應以 GOGOSHOP 後台與最新官方說明為準。

直接使用 AI 語意搜尋

每次查詢都直接啟動語意分析，並結合文字比對結果排序。這種方式適合商品名稱與顧客日常用語落差較大，或商家希望優先提高搜尋容錯率的情境；上線後應特別觀察結果是否仍然貼近查詢意圖。

無結果時啟動 AI 補強

系統先執行傳統全文搜尋，只有完全找不到相符資料時，才使用 AI 語意搜尋補強。這種方式較適合想維持原有搜尋精準度，又希望挽回錯字、外語或不同用語造成的無結果查詢。

結果過少時啟動 AI 補強

系統先執行全文搜尋，當結果數量低於設定條件時，再加入語意相關的商品。這種方式適合商品數量較多、長尾搜尋較常見，且商家希望搜尋結果頁不要只剩一、兩項商品的情境。

請注意：AI 搜尋可能擴大結果範圍，但不能取代商品資料整理。若商品名稱、描述、規格與同義詞資訊不足，商家仍應先改善商品內容，再評估是否需要更寬鬆的搜尋模式。

如何選擇適合商店的搜尋模式？

可以先從顧客最常見的輸入方式判斷，再用實際商品資料測試。不要只依照商品數量選擇模式，因為命名規則、顧客熟悉的詞彙與搜尋結果頁的呈現方式，同樣會影響設定成效。

1. 整理常見搜尋詞
   從客服問題、站內搜尋紀錄或顧客回饋，整理商品編號、顏色、類型、用途、俗稱與常見錯字。
2. 對照商品資料
   確認這些詞彙是否出現在商品名稱、商品編號或主要文字欄位中；若沒有，先補齊資料再測試搜尋。
3. 選擇初始模式
   型號導向商店可先從精準搜尋開始；多條件文字查詢可先測試全文搜尋；用語差異或錯字較多時，再評估 AI 語意搜尋。
4. 用正反兩類關鍵字測試
   同時測試應該有結果的詞，以及不應該出現結果的詞，檢查搜尋是否兼顧找得到與不誤導。
5. 觀察設定後的行為
   確認搜尋結果是否相關、是否出現大量無關商品，以及無結果查詢是否減少，再決定是否調整模式。

GOGOSHOP 後台如何設定商品搜尋模式？

依原始功能資料，商家可前往 GOGOSHOP 後台 > 功能設定 > 商店設定，找到「搜尋模式」區塊後切換設定。儲存後，請用實際商品名稱、商品編號、組合關鍵字與常見錯字各測試一次。

若後台顯示的選單名稱、方案限制或 AI 搜尋選項與上述內容不同，請以目前帳號看到的設定畫面及 GOGOSHOP 最新公告為準。涉及方案升級或功能開通時，商家也應先確認適用條件。

設定完成後，建議檢查哪些項目？

檢查項目	測試方式	判斷重點
精準查詢	輸入完整商品編號或名稱	是否找到預期商品，且沒有大量無關結果
組合查詢	輸入顏色、類型或用途等兩個以上詞彙	結果是否同時符合主要查詢條件
容錯查詢	測試俗稱、外語、同義詞或常見錯字	是否能找出合理商品，且排序仍易於理解
無效查詢	輸入與商品無關的詞彙	是否清楚顯示無結果，避免推薦不相關商品

測試結果不理想時，先確認商品資料與搜尋詞彙是否完整，再調整搜尋模式。若只提高搜尋範圍，卻沒有檢查不相關結果，可能會讓消費者更難從結果頁找到真正想要的商品。

總結

商品搜尋設定的核心，不是單純選擇最進階的模式，而是讓商店的商品資料、顧客用語與搜尋結果彼此對得上。型號與編號明確的商店可優先測試精準搜尋；需要多條件查詢的商店可測試全文搜尋；當錯字、同義詞或不同語言造成無結果時，再評估 AI 語意搜尋與適合的觸發方式。

上線前請完成四類測試：完整名稱、組合關鍵字、容錯用語與無關詞彙，並記錄結果是否相關。最後再確認目前帳號的方案、功能名稱與後台路徑，確保文章說明與實際操作畫面一致。

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常見問題

搜尋結果越多，對商店越好嗎？

不一定。搜尋結果應先符合顧客意圖，再考慮是否需要擴大選擇；若結果過多且不相關，消費者仍可能無法快速找到商品。建議同時觀察搜尋結果的相關性與無結果查詢比例。

AI 語意搜尋可以取代商品 SEO 或商品資料整理嗎？

不能。AI 搜尋可以協助處理不同用語與部分容錯情境，但商品名稱、描述、規格與編號仍是搜尋品質的基礎。商家應先建立一致的商品資料，再用搜尋模式補強顧客的查詢方式。

設定搜尋模式後，為什麼還是找不到商品？

可能是查詢詞沒有出現在系統會比對的商品欄位、商品尚未完成上架或索引更新，也可能是目前方案與 AI 功能條件不同。請先確認商品資料與方案，再依 GOGOSHOP 最新說明或客服回覆檢查。