# AI引擎推薦
**立即註冊使用：**[**https://mantago.cc/login**](https://mantago.cc/login)
使用網頁在主頁**應用選單**點選AI引擎推薦 ⬇️
進入後，在**基本設定**這邊設定 ⬇️
1. 進入/離開AI引擎推薦的關鍵字
2. 進入AI引擎推薦所顯示的內容
3. 離開AI引擎推薦所顯示的內容
接著選擇**模型、語言** ⬇️
{% hint style="info" %}
**模型選擇**通常代表不同的版本、能力與應用場景。選擇不同模型**會影響生成內容的 品質、語言理解、創造力與運算效率。**
{% endhint %}
設定完後，接著來到**品項管理**也就是側邊工具列的**資料庫** ⬇️
第一步，我們先新增商品，平台提供兩種方式：
1. **新增品項**： 適合單筆、少量商品手動建立。
2. **Excel 匯入**： 適合多筆商品快速批次上架。
首先我們先介紹第一種方式「新增品項」進行逐一手動輸入步驟如下：
輸入**品項名稱、品項網址、品項描述、上傳圖片⬆️**
第二種**Excel 匯入**，步驟如下：
請點選**「匯出」**以獲取 Excel 模板，點擊後系統會立即下載目前的資料檔案。
> 依序在**紅框**標示的欄位中填入商品資訊：
>
> * 基礎資料： 品項名稱、連結、描述、圖片。
> * 標籤設定： 自動標籤、HashTags、品項標籤。
{% hint style="info" %}
「自動標籤、Hashtag、品項標籤」若暫無想法可先留空，待後續再行補填；但請注意，完整的標籤設定將有助於提升系統推薦的準確度。
{% endhint %}
填寫完成後，請將檔案**另存為 Excel 格式 (.xlsx)**。接著回到系統點選「匯入」並上傳該檔案，即可完成商品新增！
#### 🏷️ 標籤功能詳解：它們有什麼不同？在 MantaGO 中，標籤不僅是分類，更是讓系統「認識」你商品的關鍵。以下是三種標籤的定義與應用場景：
{% hint style="info" %}
**新增分類標籤的目的：**此標籤設立旨在強化用戶偏好調查的準確性與效率。透過分類標籤的設定，系統可依標籤所屬屬性進行行為分析與偏好判斷，協助後續針對不同用戶族群進行精準調查與溝通。
{% endhint %}
> #### 品項標籤 (Item Tags) —— 基礎分類用
>
> * 定義： 最直觀的商品分類，通常用於後台管理或基本的篩選。
> * 用途： 區分商品大類。
> * 舉例： `上衣`、`配件`、`夏季新品`、`熱銷排行`。
> * 建議： 這是最基礎的設定，建議每個商品都至少貼上 1\~2 個類別標籤，方便後續管理。
> #### Hashtag (標記) —— 社群與搜尋用
>
> * 定義： 類似社群媒體（Instagram/Threads）的標籤，用於捕捉流行趨勢或特定關鍵字。
> * 用途： 增加搜尋權重，並讓推薦內容更具社群感。
> * 舉例： `#OOTD`、`#文青風`、`#送禮首選`、`#小資族必備`。
> * 建議： 可以使用更具口語化、感性的詞彙，吸引消費者的注意力。
> #### 自動標籤 (Auto Tags) —— AI 精準推薦用
>
> * 定義： 這是系統「智慧分析」的核心。透過 AI 提取出的商品特徵，用來精準對應消費者的偏好。
> * 用途： 影響系統推薦準確度度。 系統會根據這些標籤，將商品推播給「對這些特徵有興趣」的潛在顧客。
> * 舉例： `簡約風`、`吸濕排汗`、`馬卡龍色系`。
> * 建議： 若不知道怎麼寫，強烈建議點擊\*\*「生成內容 Hashtag」\*\*按鈕，讓 AI 幫你抓出商品的靈魂關鍵字。
**＃生成內容Hashtag 功能說明 ⬇️**\
本功能可根據商品資訊自動生成相關主題標籤（Hashtag），協助用戶在不確定標籤方向時快速產出關鍵字，提升內容曝光度與搜尋連結性。 使用者可透過點擊「生成內容Hashtag 」按鈕，由系統智慧分析產品特性並產生推薦標籤。若自動生成的結果不符合需求，亦可進行手動編輯與調整，以確保貼近品牌語調及行銷訴求。
接著我們來試試看＃生成內容 Hashtag ⬇️
當使用者點選**品項內**的 「#生成內容 Hashtag」 並按下「確認」後，系統將依據商品資訊，自動生成相關主題標籤，並以「灰色」樣式呈現，以區分自動產出的標籤與手動編輯標籤。
在**品項管理中**右上方也有 「#生成內容 Hashtag」 按鈕，此按鈕按下後系統將依據所有商品資訊自動生成相關主題標籤，所有已建立的品項皆會套用系統生成的標籤。
第二步，進入偏好調查 ⬇️
在進行偏好調查時，管理者可依據商品屬性與使用情境，設定「問題一」、「問題二」、「問題三」等導向式問題，引導消費者依自身需求與偏好快速篩選適合商品。 於每項問題下方，可透過「新增選項」功能，編輯與配置不同選項供用戶選擇，使系統依其回覆自動推薦相應品項。
⬆️ 若管理者在設定偏好調查時尚未明確擬定問題內容，系統亦提供「AI 生成問題與答案」功能，透過語意分析與產品屬性理解，**自動產出具導向性的問題與對應選項**，協助快速建立引導式調查流程。
第三步，推薦預覽 ⬇️
在系統完成商品推薦後，管理者可進一步編輯各品項的顯示內容。相關欄位可透過「查看品項」頁面中的「編輯」按鈕進行設定。
系統將依照已填入的商品資料（如：摘要、價格、優惠價、尺寸、品牌等）顯示於「推薦預覽」區塊。 **未填寫的欄位將不會出現在預覽畫面，僅顯示已輸入之內容。**
最後，請於「推薦預覽設定」中勾選希望呈現的欄位項目，即可完成推薦顯示設定。
**最後最後！我們來點趣味又帶感的模擬，呈現「AI 商品推薦引擎」如何和用戶互動**
{% hint style="info" %}
題目可系統所產出的題目內容可能會與原始設定略有差異，這屬於**正常現象**。 AI 模型將根據原始設定的意圖，透過語意優化與語句重組，**自動轉換為更具人性化與理解友善的問法**，以提升使用者互動率與填答品質。
{% endhint %}
當使用者於推薦商品區點選**「我有興趣」**按鈕，系統將即時引導至該商品的詳細頁面，直接帶入其所輸入的條件，**即可快速進入選購流程**。
**恭喜設定完成啦！**
> 不只是方便，簡直是神隊友！ 不需要太多技術設定，一般使用者都能輕鬆上手 ✨
不確定該選哪項商品？ 不知道從哪個品項下手？ 只要透過偏好問答、簡單設定幾個條件，AI 引擎就能根據你的需求**自動推薦最符合的商品**，完全不用自己一項項比對、盲猜哪項適合！
當你看到推薦清單，只要點選「我有興趣」按鈕，系統便會帶你**直接前往商品頁面進行選購**，所有條件與內容都幫你準備好了，猶如有一位貼身導購幫你挑選好物！
