認識推薦類型

類型介紹推薦

Rosetta.ai 針對不同的商品及使用情境設計了八種不同的推薦類型，您可以依照商品類型 / 頁面來選擇不同的推薦類型。以下為推薦類型的介紹：

1. 專屬推薦 You’ll Love Me™

建議放置位置：所有頁面

此功能適用於專業版及以上方案。

推薦說明：Rosetta.ai 的核心的推薦，透過 AI 深度學習 (Deep Learning) 技術，於 24 小時內熟悉全站的消費行為及偏好，即時預測出進站者最有可能選購及喜愛的商品，當進站者點擊商品次數愈多，將使推薦系統愈來愈精準，打造專屬個人化推薦。較全面的相關性推薦，推薦的商品類別會較多元，能夠提升舊客的再購率及品牌忠誠度。

2. 熱門不間斷 Steadily Popular

建議放置位置：首頁、商品分類頁

推薦說明：根據全站所有消費者的行為做統計，依每個月累積的多重指標行為數量（如瀏覽、點擊、選購等行為）做綜合性推薦，並非僅以銷售量做排序，讓進站者能看到大多數人同樣也有興趣的商品，較常出現點擊率高的商品。

3. 現正熱銷中 Trending Now

建議放置位置：商品分類頁

推薦說明：根據全站所有消費者的行為做統計，依雙週內累積的多重指標行為的成長率（如瀏覽、點擊、選購等行為）做流行趨勢推薦，推出近期瀏覽數較高的商品。大多數的推薦系統會以銷售量為指標作排名推薦，但 Rosetta.ai 的推薦能夠更全面，讓相對沒那麼熱門的商品同樣也能有被推薦的機會。

sudden4. 爆款推薦 Suddenly Hot

建議放置位置：短期促銷時的商品分類頁

推薦說明：依短時間內累積的多重指標行為的成長率，較即時的爆款推薦，增加新品曝光率。

5. 相似商品 Similar Products

建議放置位置：商品內容頁

推薦說明：依照商品描述或商品名稱的關聯度做相關性推薦，自動推出最高相關的商品，能夠讓消費者在當下選擇其他的推薦商品，而非直接離開該商品頁面、跳離網站。

6. 如同你之前購買的商品 Like What You Bought Before

建議放置位置：商品內容頁、購物車頁面

推薦說明：根據消費者從進站後的瀏覽行為，以及 Rosetta.ai 發現有不少消費者的購物行為很多是瀏覽許多商品後，最後卻結帳完全不相關的商品，所以自動推出與正在瀏覽的商品相關或不同類別但最有可能購買的商品，抓住回頭客，展示他們過去在您的網站上的購買紀錄。

7. 適合一起帶走的商品 Frequently Bought Together

建議放置位置：購物車

推薦說明：根據購物車內商品所累積的多重指標行為數（包含點擊、瀏覽、選購）自動推出經常一起購買或瀏覽的組合，適用於交叉銷售。例如：鞋襪搭配組合，提升購物車件數和客單價。

8. 即時偏好 Realtime Preference

建議放置位置：商品內容頁

此功能適用於專業版及以上方案。

推薦說明：根據消費者的行為（包含點擊、瀏覽）即時預測可能喜歡、感興趣的商品，並更新推薦的商品。例如：當消費者 A 進站後點選過黑色短袖上衣、黑色包包，推薦版位將即時推薦黑色連身裙、上衣相關商品給消費者。

下一章，我們將為您說明在前台網站上實際呈現的版面樣式。