步骤 1
记录买家明确提出的尺码、预算上限、排除项(如特定材质或致敏成分)、偏好品类以及描述的场景或用途,并逐项标注为买家陈述而非推断所得。
买家已经说明了尺码、预算和排除项,期待看到按这些条件筛选出的商品。本场景的具体任务是依据买家陈述的需求推荐商品。最终应产出个性化清单并展示所用的匹配条件,再对照所提供的商品数据逐条核查。
先替换所有 [方括号] 占位内容,再补充你真实的店铺数据和限制条件,最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify personalized product recommendations」这一问题,所属方向为「AI 导购与商品推荐」。
店铺背景:[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围:[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据:[填写已有资料]
请按以下方式工作:
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据,并标记缺失项。
2. 把这些约束作为排序前的硬性筛选条件,缺少买家在意属性值的商品一律剔除而不是替它补齐,再按满足陈述要求的数量给剩余商品排序,并记录每件商品所处位次所依据的条件。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据;没有证据时请明确写“待确认”,不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作,在我明确授权且工具已连接前,仅输出草案或操作步骤;完成操作后再报告已验证的结果。按输入、判断、交付三个阶段拆开执行,先保证每一步的输出,再进入下一步。
记录买家明确提出的尺码、预算上限、排除项(如特定材质或致敏成分)、偏好品类以及描述的场景或用途,并逐项标注为买家陈述而非推断所得。
把这些约束作为排序前的硬性筛选条件,缺少买家在意属性值的商品一律剔除而不是替它补齐,再按满足陈述要求的数量给剩余商品排序,并记录每件商品所处位次所依据的条件。
输出个性化清单,展示所用的匹配条件、每件商品的满足情况以及被放宽的要求,并对照提供的商品数据核对其价格与当前可购变体。
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入,让团队在真正动手之前先把前提对齐。
清单完全由买家实际表达的要求构建,每件商品都展示所命中的条件;热度或营收排序不会覆盖既定筛选条件,任何商品都不能仅凭这些理由进入清单。
作为排序前的硬性筛选条件执行,而不是软性偏好。只有明确标记为例外时才会展示超出预算的商品,并说明差额与优势,因为悄悄混入主清单等于替买家改写了约束。
在排序前作为筛选条件运行,依据是目录中实际存储的属性值;某件商品缺少该属性时按不满足处理,因为取值留白并不能证明它合规。
先优先看同主题的相似问题,或用相似度推荐扩展到跨主题但逻辑相近的其他场景。
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