How We Recommend
推薦不是黑盒子。
PickleStart 使用 deterministic rule-based recommendation engine,不是 AI 聊天機器人。相同輸入會得到相同的推薦邏輯。
1. 先算你真的缺什麼
球拍需求會扣掉你已經擁有的球拍;已有羽球鞋、網球鞋或其他適合側向移動的場地鞋,第一階段就不會再次把鞋列成必買。
2. 場地會改變需求
室內與戶外使用不同類型的球;選擇公園或空地自架場地時,如果沒有球網,系統才會把攜帶式球網計入必要成本。
3. 先扣必要成本,再分球拍預算
總預算 − 必要非球拍成本 = 可用球拍預算可用球拍預算 ÷ 還缺的球拍數量 = 單支實際預算4. 球拍不是越貴越優先
球拍除了要符合預算,也會依照玩家投入程度分級。第一次休閒體驗不需要直接跳到競賽等級;已固定打球或認真訓練的人,也不應永遠只看到最低價入門拍。
5. 預算不合理時,商品推薦會停止
如果最低可行裝備已經超出你的總預算,PickleStart 會先顯示 budget insufficient 警告與降低成本的方法,不顯示商品導購。
商品資料如何處理?
MVP 的商品資料來自公開的品牌或商店頁面,由人工記錄價格範圍、來源與最後驗證日期。PickleStart 不做 24/7 即時價格爬蟲,所以實際價格與供貨仍以外部商店頁面為準。
分潤不參與排序
Recommendation score 不包含 affiliate commission。即使某個商品沒有分潤關係,只要它更符合條件,架構仍允許推薦它。