文案的瓶頸不是產出，是判斷
要為 5,000 個 SKU 各寫三句廣告文案，等於 15,000 句。人寫不完，這件事沒有爭議。
有爭議的是後面那一段：寫完之後，你怎麼知道哪一句值得投錢？
現在多數人的做法是拿通用 AI 生成。它確實能寫，而且寫得不差。問題在於——
它沒看過你這個品類的投放結果
它不知道「限時」跟「限量」在你的客群裡哪個有效
每次生成的邏輯不一樣，你沒辦法累積
輸出長度不受控，貼進廣告後台常常超過字數限制
文案工具的價值不在「能寫」，在於知道什麼有效，而且每次都用同一套標準。
三個步驟
- 1
萃取，不是貼標
解析商品標題與描述，萃取出品類、規格、賣點與可用的差異化資訊。這一步決定文案講不講得到重點——資訊抓錯，後面寫得再漂亮都沒用。
- 2
依有效模式生成變體
生成邏輯由累積的 3,000 組廣告文案實際點擊表現訓練與校準，不是依通用語言模型的推測。輸出長度已對齊廣告平台字數限制，不需另行裁剪。
- 3
一次呼叫產出 5 則
單次 API 呼叫輸出 5 則文案變體，可直接進入投放流程或素材產製流程。
規格
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 輸入 | 商品標題與描述 |
| 輸出 | 單次呼叫 5 則廣告文案變體 |
| 語言 | 僅支援繁體中文 |
| 長度控制 | 已對齊廣告平台字數限制 |
| 語氣指定 | 不支援 |
| 生成依據 | 3,000 組廣告文案的實際點擊表現 |
| 資料使用 | 輸入資料僅用於當次生成，不納入模型訓練 |
| API | Token 認證 |
| 計費 | 依實際呼叫量計費，NT$8／每 5 則 |
為什麼不直接用通用 AI
| 項目 | 通用 AI 生成工具 | AdCopy Engine |
|---|---|---|
| 判斷依據 | 通用語言知識 | 3,000 組實際點擊表現 |
| 一致性 | 每次生成邏輯不同 | 每次使用同一套標準 |
| 長度控制 | 不受控，常超過平台限制 | 已對齊廣告平台字數限制 |
| 可指定語氣 | 可以 | 不支援 |
| 系統串接 | 需自行處理 | API，Token 認證 |
| 計費 | 依 token 或訂閱 | 依實際呼叫量，NT$8／每 5 則 |
差別不在寫得好不好，在判斷依據。通用模型依語言知識推測，這套系統依實際被點過的結果生成。
適合
- 商品品項多、需要大量文案變體的電商與通路
- 需要把文案產製嵌入上架或投放流程的團隊
- 已在投放廣告，但不確定哪一種寫法有效
- 需要讓平台商家自助產生文案的通路
不適合
- 需要繁體中文以外的語言 → 目前不支援
- 需要指定語氣、風格或強調特定賣點 → 不支援指定
- 需要的是品牌主視覺文案或長文內容 → 這套系統針對廣告文案變體
- 商品資料尚未結構化 → 需先處理資料源
費用
| 項目 | 費用 |
|---|---|
| 文案產出 | NT$8／每 5 則（一則約 1.6 元） |
- 依實際呼叫量計費，沒有月費、沒有席次費、沒有最低用量。
- 以上為現行價格，每年檢視調整。簽約後鎖定簽約當下價格至合約期間結束；期間內若定價調降，適用調降後價格。
常見問題
跟直接用 ChatGPT 有什麼不同？
產出品質上兩者都不差，差別在判斷依據。本系統的生成邏輯由 3,000 組廣告文案的實際點擊表現訓練與校準，且每次使用同一套標準，輸出長度也已對齊廣告平台限制。通用模型則依通用語言知識生成，每次邏輯不同。
輸入什麼、得到什麼？
輸入商品標題與描述，單次呼叫輸出 5 則廣告文案變體。
文案會超過廣告平台的字數限制嗎？
不會，輸出長度已對齊廣告平台字數限制。
支援哪些語言？
目前僅支援繁體中文。
可以指定語氣或要強調的賣點嗎？
不支援。系統依商品資訊與有效模式生成，不接受語氣或賣點指定。
我們的商品資料會被拿去訓練嗎？
不會。輸入的商品資料僅用於當次生成，不納入模型訓練；我們也不接收你的廣告成效數據。
如何認證？
Token 認證。
費用怎麼計算？
依實際呼叫量計費，NT$8／每 5 則，一則約 1.6 元。