Fitment 接管问题与处理方案说明
说明范围：近期 Fitment 单据现象、原因、可选处理方式，以及当前准备采用的方案。更新日期：2026-06-24（北京时间）。
报告概览
当前问题
Fitment 咨询进入 Gorgias 后，存在普通 AI 抢答、Fitment 没及时接管、以及页面上下文推荐不完整的问题。
这些问题主要集中在 Search Assist / Shopping Assistant 主动招呼进入的单据。客户本来是在确认车型适配，但链路先进入普通 AI，导致普通 AI 先问、先答，或者被拦住后 Fitment 没及时补上公开回复。
处理边界：我们只接管车型适配；订单、物流、售后、退换货、价格、库存、普通商品咨询继续交给普通 AI。
数据背景
6/18 到 6/24 16:43，Fitment 推荐成功率为 65.8%；Search Assist 入口内后续问题率为 38.7%。入口风险仍在，但成功率要按真实 Fitment 意图票计算，不能用审计候选池当分母。
原因概括：Search Assist 是 Gorgias 普通 AI 的主动销售入口；
ai_ignore 只能阻止普通 AI 继续回复，不能保证 Fitment 一定公开接管。
可选方向：继续补规则、做第二个 Chat 入口、用 Light Campaign 兜底，或保留现有 Gorgias Chat UI 并自建 Fitment 触发入口。
当前准备采用：保留现有 Gorgias 聊天气泡；Fitment 场景改用自建入口触发；客户确认发送后，Rule 只锁明确 Fitment；Fitment 后端 30-60 秒内公开推荐、holding 或转人工。
Search Assist
Gorgias 官方主动销售招呼。
Rule
Gorgias 前置规则，先于普通 AI 执行。
ai_ignore
阻止普通 AI 继续公开回复。
Chat widget
网站右下角 Gorgias 聊天气泡。
简要说明
准备采用 A+C：保留现有 Gorgias Chat UI，Fitment 主动入口改为自建触发，配合精准 Rule 和 Fitment 后端必回。
这不是关闭普通 AI，而是把“车型适配”从通用销售 AI 里拆出来；非 Fitment 问题默认继续交给普通 AI。
6/18 以来的 live 数据显示，Search Assist 问题不是个别案例。
在 662 张 chat-like / fitment-tagged 审计候选票中，212 张由 Search Assist 入口进入；其中 82 张出现普通 AI 抢答/续答、Fitment 没公开接管、无 verified link、或页面上下文/多分支推荐不完整等问题。662 只是审计候选池，不作为 Fitment 成功率分母。
只要仍使用启用 AI Agent 的 Gorgias Chat，前置 Rule 仍然必须保留。
官方机制是 Rules 先于 AI Agent 执行；因此 Rule 是“第一秒刹车”。Fitment 系统负责真正推荐、兜底、释放和转人工。
入口只解决抢答，完整方案还必须解决“锁住无人接管”。
被
ai_ignore 锁住后，Fitment 后端必须 30-60 秒内公开回复：能推荐就发 verified 型号和链接；不确定就发 holding 或转人工。
现象、原因、解决方法与采用方式
本轮不是单纯“换一个弹窗”，而是要把 Fitment 从普通 AI 的销售回答链路里收回来，同时不影响普通 AI 处理非 Fitment 问题。
| 层面 | 当前现象 | 主要原因 | 可解决方法 | 本轮采用方式 |
|---|---|---|---|---|
| 普通 AI 抢答 | Search Assist 主动招呼后，客户回复，Shopping Assistant 先公开追问或推荐。 | Search Assist 是 AI Agent 主动销售入口，第一 owner 天然不是 Fitment。 | 关闭 Fitment 场景下的官方主动招呼，改成我们自己识别 Fitment 触发点。 | 采用 自建 Fitment 入口 + 结构化前缀 + 前置 Rule。 |
| 锁住无人接管 | 普通 AI 被 ai_ignore 挡住，但 Fitment 没及时公开回复，周末更明显。 |
ai_ignore 只是不让普通 AI 继续答，不代表 Fitment 已经完成公开接管。 |
Fitment 后端增加 30-60 秒公开回复 SLA；没把握也要先 holding。 | 采用 Fitment 后端必回：推荐、holding、转人工三选一。 |
| 上下文串错或过窄 | 页面上是某车型/灯位，气泡可能显示旧车型；或只按页面局部分支推荐一个型号。 | 官方 AI 能读页面/搜索上下文，但上下文不等于车型库验证结果；旧缓存和局部 qualifier 可能污染。 | 由我们读取 URL、车型缓存、页面 DOM、搜索词，并以车型库 verified 结果为准。 | 采用 新鲜度守卫 + Fitment query-plan + 多分支完整列出。 |
| 非 Fitment 误伤 | 如果规则继续扩大，订单/物流/售后/普通商品问题可能也被打 ai_ignore。 |
旧思路容易变成“不是订单就锁”的反向排除，边界太宽。 | 改为 allow-by-default、lock-on-fitment：只有正向 Fitment 信号才锁。 | 采用 非 Fitment 默认放行普通 AI，并监控误锁率。 |
Fitment 推荐成功率：65.8%
统计窗口：2026-06-18 00:00 UTC 到 2026-06-24 08:43 UTC（北京时间 6/18 08:00 到 6/24 16:43）。口径：只统计真实 Fitment 意图票；审计候选池不进入成功率分母。
202
Fitment 意图票
真正需要车型适配推荐或确认的工单。
133
verified 推荐成功票
Fitment 公开给出 verified 型号 / 产品或集合链接。
65.8%
推荐成功率
133 / 202，本报告后续用这个数衡量 Fitment 推荐能力。
69
未给 verified 推荐
其中一部分是合理转人工，不能全部算系统失败。
| 未推荐原因 | 数量 | 占 Fitment 意图票 | 判断 |
|---|---|---|---|
| 普通 AI / Bot 先处理，后续人工兜底 | 27 | 13.4% | 需复核 不能直接算正确，重点看是否被普通 AI 抢路径。 |
| Fitment miss 后人工处理 | 12 | 5.9% | 异常 Fitment 本该接管或至少公开 holding。 |
| 普通 AI 接走，Fitment 没推荐 | 9 | 4.5% | 异常 普通 AI 抢答 / Fitment 接管失败。 |
| Fitment holding / 转人工，但前面有延迟或 missed | 6 | 3.0% | 异常 属于半失败，客户先经历沉默或错路由。 |
| Fitment 回了但没 verified link | 2 | 1.0% | 异常 推荐交付不完整。 |
| 合理人工审核 / 信息不足 / 不宜猜测 | 11 | 5.4% | 合理兜底 这类不应强行推荐。 |
| 人工直接处理，无明显 Fitment 异常 | 2 | 1.0% | 可接受 不是自动推荐成功，但不一定是系统失败。 |
结论：推荐成功率目前是 65.8%。未推荐的 34.2% 里，约 6.4% 属于合理兜底，14.4% 是比较明确的异常，另有 13.4% 需要逐单复核是否由普通 AI / Bot 抢路径导致。
当前比例：主动入口问题占比已经足够高
统计窗口：2026-06-18 00:00 UTC 到 2026-06-24 08:07 UTC（北京时间 6/18 08:00 到 6/24 16:07）。口径：拉取窗口内更新的 795 张票，逐张读取 662 张 chat-like 或 Fitment tag 相关审计候选票的 messages；不展示客户 PII。注意：662 只用于入口问题审计，不作为推荐成功率分母。
662
审计候选票
chat-like / fitment-tagged 工单，用来找入口风险。
212
Search Assist 入口票
占 Fitment 相关票 32.0%。
82
Search Assist 后续问题票
占 Fitment 相关票 12.4%。
38.7%
主动入口内问题率
82 / 212，说明主动入口本身仍是高风险路径。
Search Assist 入口后的第一公开接管方
| 问题类型 | 数量 | 业务含义 |
|---|---|---|
| 普通 AI 抢答 / 自由续答 | 58 | 客户从 Search Assist 进来后，Shopping Assistant 先按普通商品问答回复，或在 Fitment 后继续插话；其中第一公开接管方为普通 AI 的票为 49 张。 |
| Fitment 锁住后无公开接管 / 交付沉默 | 6 | 普通 AI 被 ai_ignore 挡住后，Fitment 没有及时公开补上推荐、holding 或转人工。数量低于 6/22 口径，但仍是非工作时段最危险路径。 |
| Fitment 无 verified link | 6 | 触达了 Fitment，但没有把可购买链接送达客户。 |
| Fitment 回答质量 / 数据缺口 | 18 | Fitment 回了，但存在多分支漏回、页面上下文过窄、型号识别不足或 verified 数据缺口。 |
重要：这 82 张问题票仍要分三层修，换入口只修得动一层。
- 普通 AI 抢答 / 续答（58 类次）→ 换入口 + 精准 Rule 修。招呼从 AI Shopping Assistant 移出后，每通 fitment 对话变成「客户主动进线」，前置 Prevent 规则能在 AI 之前打
ai_ignore。这是本方案的核心收益。 - 交付沉默 / 无链路（6 + 6）→ 代码修，换入口只能减少触发源。这些是 Fitment 自身的接管/送达问题：锁住后必须公开推荐、公开 holding、或明确转人工；只换入口不能保证消息一定送达。
- 质量 / 多分支 / 数据缺口（18）→ DeepSeek query-plan + 多分支列全修。需让验证后的车型/灯位驱动查询，多 factory 分支完整列出；车型库无数据时公开转人工，不让普通 AI 猜。
展开 82 张问题票清单（仅工单号与问题类型）
267247696: ordinary_ai_preemption
268120640: ordinary_ai_preemption
268485194: ordinary_ai_preemption
268518419: ordinary_ai_preemption
268536875: ordinary_ai_preemption
268563828: ordinary_ai_preemption
268574490: ordinary_ai_preemption
268576638: ordinary_ai_preemption
268592554: fitment_quality_or_data_gap + ordinary_ai_preemption
268597174: ordinary_ai_preemption
268602373: ordinary_ai_preemption
268609391: ordinary_ai_preemption
268610275: ordinary_ai_preemption
268614944: ordinary_ai_preemption
268680440: ordinary_ai_preemption
268706522: fitment_quality_or_data_gap + ordinary_ai_preemption
268713526: ordinary_ai_preemption
268728738: ordinary_ai_preemption
268736065: ordinary_ai_preemption
268761822: ordinary_ai_preemption
268873088: ordinary_ai_preemption
269090922: ordinary_ai_preemption
269151376: ordinary_ai_preemption
269169151: ordinary_ai_preemption
269203934: ordinary_ai_preemption
269277012: fitment_quality_or_data_gap
269278368: ordinary_ai_preemption
269282246: ordinary_ai_preemption
269294943: ordinary_ai_preemption
269304953: ordinary_ai_preemption
269305990: ordinary_ai_preemption
269307560: fitment_quality_or_data_gap
269315468: ordinary_ai_preemption
269315515: ordinary_ai_preemption
269320659: ordinary_ai_preemption
269322159: ordinary_ai_preemption
269327656: ordinary_ai_preemption
269328580: ordinary_ai_preemption
269331776: ordinary_ai_preemption
269362590: ordinary_ai_preemption
269465382: fitment_no_verified_link
269518028: ordinary_ai_preemption
269519155: ordinary_ai_preemption
269520755: delivery_no_public_owner
269574522: fitment_quality_or_data_gap
269594107: fitment_quality_or_data_gap
269614343: ordinary_ai_preemption
269656532: delivery_no_public_owner
269667204: ordinary_ai_preemption
269667626: fitment_quality_or_data_gap
269677134: fitment_no_verified_link + fitment_quality_or_data_gap
269679177: fitment_quality_or_data_gap
269688965: fitment_no_verified_link
269699929: ordinary_ai_preemption
269704501: ordinary_ai_preemption
269760782: delivery_no_public_owner
269775330: fitment_quality_or_data_gap + ordinary_ai_preemption
269778023: ordinary_ai_preemption
269786199: ordinary_ai_preemption
269793289: ordinary_ai_preemption
269794087: fitment_no_verified_link
269794411: ordinary_ai_preemption
269811439: fitment_no_verified_link + fitment_quality_or_data_gap
269844729: fitment_quality_or_data_gap
269863595: ordinary_ai_preemption
269871000: fitment_quality_or_data_gap
269883900: ordinary_ai_preemption
269885850: fitment_quality_or_data_gap
269896820: delivery_no_public_owner
269902792: delivery_no_public_owner
269908367: ordinary_ai_preemption
270048287: fitment_quality_or_data_gap
270056207: fitment_quality_or_data_gap
270069684: ordinary_ai_preemption
270092078: fitment_no_verified_link + ordinary_ai_preemption
270097686: ordinary_ai_preemption
270108631: ordinary_ai_preemption
270262979: fitment_quality_or_data_gap
270299521: ordinary_ai_preemption
270303584: ordinary_ai_preemption
270309319: delivery_no_public_owner
270314612: fitment_quality_or_data_gap
268120640: ordinary_ai_preemption
268485194: ordinary_ai_preemption
268518419: ordinary_ai_preemption
268536875: ordinary_ai_preemption
268563828: ordinary_ai_preemption
268574490: ordinary_ai_preemption
268576638: ordinary_ai_preemption
268592554: fitment_quality_or_data_gap + ordinary_ai_preemption
268597174: ordinary_ai_preemption
268602373: ordinary_ai_preemption
268609391: ordinary_ai_preemption
268610275: ordinary_ai_preemption
268614944: ordinary_ai_preemption
268680440: ordinary_ai_preemption
268706522: fitment_quality_or_data_gap + ordinary_ai_preemption
268713526: ordinary_ai_preemption
268728738: ordinary_ai_preemption
268736065: ordinary_ai_preemption
268761822: ordinary_ai_preemption
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269305990: ordinary_ai_preemption
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269315468: ordinary_ai_preemption
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269320659: ordinary_ai_preemption
269322159: ordinary_ai_preemption
269327656: ordinary_ai_preemption
269328580: ordinary_ai_preemption
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269775330: fitment_quality_or_data_gap + ordinary_ai_preemption
269778023: ordinary_ai_preemption
269786199: ordinary_ai_preemption
269793289: ordinary_ai_preemption
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269794411: ordinary_ai_preemption
269811439: fitment_no_verified_link + fitment_quality_or_data_gap
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269863595: ordinary_ai_preemption
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269883900: ordinary_ai_preemption
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269908367: ordinary_ai_preemption
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270069684: ordinary_ai_preemption
270092078: fitment_no_verified_link + ordinary_ai_preemption
270097686: ordinary_ai_preemption
270108631: ordinary_ai_preemption
270262979: fitment_quality_or_data_gap
270299521: ordinary_ai_preemption
270303584: ordinary_ai_preemption
270309319: delivery_no_public_owner
270314612: fitment_quality_or_data_gap
最新四单不是孤例，但能代表四类故障
| 工单 | 入口 | 观察到的问题 | 判断 |
|---|---|---|---|
| 269695571 | Search Assist | AI 被 ai_ignore 挡住，但 Fitment 没公开回复；后续人工约 44 小时后接上。 |
无人接管风险 |
| 269667204 | Search Assist | 客户回复后普通 AI 约 0.4 分钟先公开追问；Fitment 未公开给 verified 推荐。 | 普通 AI 抢答 |
| 269519155 | Search Assist | AI 被挡住，Fitment 没公开回复；人工约 25 小时后补处理。 | 非工作时段风险 |
| 269574522 | Search Assist | Fitment 有回复，但只按页面 HID 分支推荐 D3S，漏掉完整车型库里的 H11 / 9005 等分支。 | 页面上下文过窄 |
根因：Search Assist 是 AI 主动销售入口，不是固定欢迎语
官方说明里，Search Assist 会在客户站内搜索后主动打开 chat conversation，并由 AI Agent 继续回答客户问题。这意味着客户从 Search Assist 进入后，第一 owner 天然是 Shopping Assistant，而不是我们的 Fitment 系统。
1. 客户站内搜索
查询车型、灯位、灯泡型号。
2. Search Assist 主动招呼
AI Agent 先打开对话并发起销售话术。
3. 客户回复
常见是 Yes、车型、灯位、Need bulbs 等短句。
4. 双系统竞态
Shopping Assistant 自由续答；Fitment webhook 后置接管。
5. 失败形态
普通 AI 抢答、Fitment 静默、或只按局部页面回答。
ai_ignore 能刹车，但不能保证 Fitment 接管
官方规则机制能让 Rules 先于 AI Agent 执行，Prevent AI Agent rule 会打 ai_ignore 阻止 AI Agent 回复或执行动作。这个机制是必要的，但它只解决“普通 AI 能不能继续答”，不解决“Fitment 是否已经公开接上”。
| 现象 | 为什么后置打标签不够 | 对业务的影响 |
|---|---|---|
| Search Assist 已经先发出招呼 | 后续再打 ai_ignore，只能阻止普通 AI 的后续动作，不能撤回已经开启的主动入口。 |
客户仍然以为是 AI 在接待，Fitment 没接上时体验断层。 |
| 普通 AI 被挡住，Fitment 没发 | ai_ignore 没有自带 owner / TTL / public fallback。 |
周末或离线时段容易变成无人接管。 |
| Fitment 回了但只看局部页面 | 页面参数可能只代表某个分支，不等于完整车型库判断。 | 客户可能只看到单一型号，漏掉其他 verified 选项。 |
几种处理方式
前提是仍然使用网站右下角 Gorgias 插件 UI。基于这个约束，方案主要分为以下几类：
方式 A：当前 Chat + 精准 Rule
继续使用现有 Gorgias Chat。Fitment 请求用固定自然前缀，例如 Vehicle fitment check:，Rule 第一时间打 ai_ignore，Fitment 后端接管。
可用 能减少普通 AI 抢答，但仍要求 Fitment 后端及时公开回复。
方式 B：Fitment 专用 Chat widget
理论上可做一个不接普通 AI 的专用 Chat，但同站两个气泡容易让客户困惑，也会让 Fitment 页里的订单/售后问题无法自然回到普通 AI。
暂不采用 机制上可讨论，但对当前业务和体验成本偏高。
方式 C：关闭 Fitment 场景 Search Assist
不再让官方 Search Assist 在 Fitment 场景主动开局；改由我们根据 URL、车型缓存、搜索词、产品上下文触发 Fitment 入口。
可用 能从源头减少普通 AI 主动抢答。
当前打算采用：A+C。
保留一个 Gorgias Chat UI；Fitment 场景不再依赖 Search Assist 主动招呼；由我们自建 Fitment 弹出与预填；前置 Rule 只锁明确 Fitment；Fitment 后端负责 30-60 秒内公开回复。非 Fitment 默认放行普通 AI。
我们打算怎么做
用一个轻量站点脚本替代 Search Assist 的 Fitment 主动入口：当客户已经表现出车型适配意图时，仍然打开现有 Gorgias Chat UI，但第一条 Fitment 请求由我们生成稳定结构。客户确认发送后，Rule 先挡普通 AI，再由 Fitment 系统接管推荐。
体验目标
- 减少客户在“买哪个型号”上的犹豫。
- 尽量不让客户重复填写已经选择过的车型。
- 把高意图咨询导向 verified 型号和产品链接。
- 避免普通 AI 自由推荐导致错答或抢答。
核心交互
- 仍然使用网站右下角 Gorgias Chat 气泡，客户体验不换。
- 输入框预填当前车型、灯位、搜索词或产品上下文。
- 第一版建议客户确认发送，不自动
sendMessage()。 - Fitment 系统公开回复 verified 结果；无数据时公开 holding 或转人工。
本轮测试方式
- 不再拆三阶段，直接一次性覆盖高意图入口。
- 测试周期 3-7 天。
- 关闭 Search Assist / Ask Anything 在 Fitment 场景的主动入口。
- Light Campaign 只保留作兜底或对照，不作为主方案。
普通 AI 边界
- 订单、物流、售后、退换货、价格、库存等问题默认不锁。
- 只有明确车型适配信号才打
ai_ignore。 - 新增“非 Fitment 误锁率”作为测试指标。
转化流程设计（三层）
本轮不再只把问题理解成“换一个 chat 入口”。正确的处理方式是把客户意图分成三层：信息完整时直接增强购买信心，信息不完整时引导客户补齐，系统无法判断时公开兜底，避免沉默。
| 层级 | 适用场景 | 客户看到什么 | 边界 |
|---|---|---|---|
| Tier 1 内联转化 | 车型、灯位、适配结果已经足够明确。 | 页面内展示 verified 徽章和集合页深链，让客户直接去看对应尺寸的产品集合。 | 不走 chat；不加购；不替客户选 SKU；输出是“尺寸到集合页”。 |
| Tier 2 chat 预填 | 客户有明显 Fitment 意图，但缺车型、灯位或需要确认。 | 脚本自动打开 Gorgias Chat，并把车型/灯位上下文预填到输入框，客户确认后发送。 | 不自动发送；前提是关闭 AI 主动招呼并实测 Chat SDK，防止普通 AI 抢答。 |
| Tier 3 人工 + holding | 车型库无数据、结果冲突、售后/订单等非 Fitment 场景。 | 公开提示正在人工确认，或转人工处理，避免客户看到系统沉默。 | 无数据不猜；冲突不推荐；必须有同步 holding，避免“锁了不回”。 |
一句话：入口三层修抢答与漏单；代码两层修交付与正确率。交付层 A 负责“锁了也要公开回应”，质量层 B 负责“车型、灯位、多分支推荐正确完整”；缺一不可。
一次性测试覆盖范围
本轮不是全站乱弹，而是一次性覆盖三个高转化场景：搜索结果页、已带车型上下文的产品/集合页、明显 Fitment 搜索词。这样既能覆盖主要购买路径，也能避免售后、政策、订单页面产生噪音。
| 入口 | 触发条件 | 转化价值 | 动作 |
|---|---|---|---|
| 车型适配搜索结果页 | /pages/search-result，且 URL / 页面参数里有年份、品牌、车型、灯位等字段。 |
客户已经进入 Fitment 购买确认点，是最接近购买的页面。 | 自动打开 Chat，预填“请确认当前车型灯位的全部 verified 选项”。 |
| 产品页 / 集合页 | localStorage / cookie / 最近浏览路径里有已选车型，当前页面是灯泡产品或 LED 集合页。 | 客户可能已看中产品，但不确定是否适配。 | 自动打开 Chat，预填“请确认这个灯泡是否适配我选择的车型”。 |
| 站内搜索页 | /search，搜索词包含年份、车型、灯位、灯泡型号，如 H7、9005、low beam、Tacoma bulbs。 |
客户有明确找灯泡意图，但信息可能不完整。 | 自动打开 Chat，预填缺失字段提示，让客户补车型或灯位。 |
| 排除页面 | cart、checkout、account、contact、shipping、returns、warranty、blogs、policies。 | 这些页面以售后、订单或内容阅读为主，不适合作为 Fitment 主动销售入口。 | 不自动弹出，保留默认 Chat 或 Support AI。 |
识别到上下文后怎么动作
自动弹出不是一个动作打天下，而是按上下文完整度分级处理。信息越完整，越直接引导 verified 推荐；信息越少，越少打扰。
| 识别结果 | 自动弹出文案 / 预填消息 | 后续动作 |
|---|---|---|
| 有 year + make + model + light position | Please verify all matching bulb options for my 2004 Kia Sorento, Low Beam. |
客户发送后，Fitment 返回全部 verified 型号和链接；多型号必须完整列出。 |
| 有车型，但缺灯位 | I selected a 2004 Kia Sorento. Please help me confirm the correct bulb. The light position is: |
先补灯位，再查 Fitment；不要直接推荐型号。 |
| 有灯泡型号 / 产品上下文，但缺车型 | Please check if this bulb fits my vehicle. My vehicle is: |
先补车型，再查 Fitment；避免按产品页局部信息误推荐。 |
| 只有泛搜索词，Fitment 意图不够强 | Please help me find the right bulb. My year, make, model, and light position are: |
可低频触发；若客户关闭，24 小时内不再弹。 |
| 信息不足或非 Fitment | 不弹。 | 交给默认 Chat、Support AI 或人工流程。 |
系统链路：主动弹出，但不自动发送
1. 读取上下文
读取 URL query、页面参数、localStorage / cookie、搜索词、当前产品或集合页。
2. 判断 Fitment 意图
命中车型、年份、灯位、灯泡型号、search-result 页面才进入候选；排除售后和订单页。
3. 自动打开 Chat
用 Gorgias 官方 Chat customization 能力打开现有聊天窗。
4. 预填输入框
预填
Vehicle fitment check: + 车型 / 灯位 / 页面上下文，客户可见且可确认。
5. 客户确认发送
第一版不自动
sendMessage()，降低误造 ticket 和错车型消息风险。
6. Fitment 接管
Rule 打
ai_ignore、fitment_ai_lock、fitment_api_pending，Fitment 系统或人工公开回复。
为什么不自动发送：官方支持程序化发送消息，但对本场景第一版风险偏高。自动发送会把系统误判直接变成客户消息，增加无效票和无人接管概率；让客户点发送，是转化和风控之间更稳的平衡。
Rule 与后端分工
Rule 不负责复杂判断，更不负责推荐。它只做“第一秒刹车”；Fitment 后端才负责判断、推荐、holding、释放和转人工。
| 模块 | 职责 | 不做什么 |
|---|---|---|
| Gorgias Rule | 命中 Vehicle fitment check:、明确车型 + 灯位、或已有 Fitment 上下文后的短回复时，立即打 ai_ignore / fitment_ai_lock / fitment_api_pending。 |
不根据反向排除大范围锁票；不判断复杂适配；不替 Fitment 推荐。 |
| Fitment 后端 | 查车型库、生成 verified 推荐、补链接；不确定时公开 holding；无数据/冲突时转人工。 | 不沉默等待；不让 ai_ignore 成为最终状态。 |
| 普通 AI | 继续处理订单、物流、售后、退换货、价格、库存、普通商品问答等非 Fitment 问题。 | 不自由推荐 Fitment 型号；不在明确 Fitment lock 后继续公开回答。 |
3-7 天测试计划
这次建议一次性做完高意图触发，而不是分三阶段慢慢扩。测试要同时看转化和风险，不能只看对话量。
| 指标 | 当前基线 / 口径 | 成功标准 |
|---|---|---|
| Fitment 推荐成功率 | 133 / 202 = 65.8% | 上线后重点看这个数是否提升；合理转人工不强行算失败，但普通 AI 抢路径、无人接管、无 verified link 要下降。 |
| Search Assist 问题票 / 审计候选票（按三层分别看） | 82 / 662 = 12.4% | 不要用单一「接近 0」掩盖只修了一层。分档：抢答/续答（58 类次）关入口后应明显下降；交付沉默/无链路（12 类次）需配套代码修复才会降；质量/多分支/数据缺口（18 类次）需 query-plan 和 verified 分支完整性。只关入口，后两档不会自动消失。 |
| 普通 AI 先回 | Search Assist 入口中 49 / 212 = 23.1% | Fitment 高意图入口不再由普通 AI 先给型号、追问或推荐。 |
| 非 Fitment 误锁率 | 新增口径：订单、物流、售后、退换货、价格、库存等非 Fitment 消息被 ai_ignore 的比例。 |
目标接近 0；这是确认“只接管 Fitment，不影响普通 AI”的核心验收指标。 |
| 自动弹出展示量 | 新增埋点。 | 能覆盖 search-result、带车型产品页、Fitment 搜索页三类入口。 |
| 客户发送率 | 新增埋点。 | 证明弹窗不是纯打扰；若发送率过低，需要调触发时机和文案。 |
| verified link 送达率 | Fitment 回复中是否包含 verified 型号和产品链接。 | 高意图咨询应稳定送达 verified link；多型号必须完整列出。 |
| 推荐后点击 / 加购 / 下单 | 新增 UTM 或事件追踪。 | 这是判断转化率提升的核心指标，优先级高于对话量。 |
| 锁住但无人接管 | 最新问题中已有典型复发。 | 被 ai_ignore 锁住后，必须有 Fitment 公开回复、人工公开回复或 public holding。 |
| 误触发率 | 新增抽样审计。 | 非 Fitment 页面误弹明显升高时立即收窄触发条件。 |
实施边界与风险控制
必须做
- 测试期 Search Assist 先灰度 / 保留作 fallback，不要 day-1 全关——避免旧入口已撤、新弹窗又不稳的真空。
- 上线前用当前部署的 widget 版本实测
GorgiasChat.open()/setCurrentInput()/gs_chat_message确实可用（SDK 版本差异会让方法不存在）。 - 预填车型加新鲜度 + 跨车型守卫：localStorage 旧车型不沿用，避免在产品页预填错车型导致按错车推荐。
- 上线前准备非 Fitment 回归集：订单、物流、退换货、质保、价格、库存、安装问题必须验证不会被新规则误锁。
- 弹出脚本只在高意图页面运行；同一浏览器设置冷却时间，客户关闭后不频繁弹。
- Fitment 无数据或不确定时，必须公开转人工或 holding（配套「非 OWNED 同步 holding」代码修复）。
第一版不做
- 不自动发送消息。
- 不让普通 AI 推荐 Fitment 型号。
- 不在 cart / checkout / 售后政策页弹。
- 不让页面局部参数覆盖车型库完整判断。
出现这些情况就回滚
- 误触发率明显升高。
- 客服反馈非 Fitment 噪音增加。
- 锁住无人接管仍然出现。
- 推荐后点击 / 加购没有提升，反而影响页面体验。
官方与社区依据
官方：Search Assist 会主动开始对话。
Gorgias 文档说明 Search Assist / Ask Anything Input 会主动打开 AI Agent 对话并回答 shopper 问题。来源：
Search Assist and Ask Anything Input proactively start conversations with shoppers
官方：Chat 上启用 AI Agent 后，客户消息会进入 AI Agent 处理链路。
因此自建入口如果仍使用当前 Gorgias Chat，就不能天然隔绝普通 AI，仍需前置 Rule。来源：
Set up and use AI Agent on Chat
官方：Light Campaign 是 Helpdesk 内置能力，但每个 Chat integration 限 3 个。
这说明 Light Campaign 可以作为兜底，但不适合作为本轮带车型上下文的主方案。同一文档也说明
Current URL contains / 可全站触发，因此全站兜底需要严格控制噪音。来源：
Chat campaigns
官方：Gorgias Chat 支持自动打开和预填输入框。
这给“自动弹出 + 带上下文预填”提供了落点；官方也支持程序化发送消息，但该消息是用户 via Chat 发出的客户可见消息，本报告不建议第一版自动发送。来源：
Open the Chat automatically，
Pre-fill the user message，
Using URL query parameters，
Programmatically send a message
官方：AI Agent 可以连接到一个或多个 Chat widgets。
这说明 Fitment 专用 widget 在机制上可讨论；但同站同页两个气泡会带来体验和路由冲突，因此本轮不作为主方案。来源：
Set up and go live with AI Agent，
Configure Chat for your Gorgias Helpdesk
官方：Convert 提供更完整的 campaign 能力，属于更高成本方案。
本轮测试不依赖 Convert；如果后续需要更多原生 Campaign 能力，再单独评估成本。来源：
Convert pricing，
Gorgias Convert 101
官方：Rules 会先于 AI Agent 执行，Prevent AI Agent 会打
ai_ignore。
这说明前置规则有效，但也说明它只是阻止 AI，不等于 Fitment 已完成公开接管。来源：
Use rules with AI Agent
官方：AI FAQs 自动生成，不能作为 Fitment 高风险判断的主入口。
对车型适配这种必须 verified-only 的场景，不应让自动 FAQ 自由闭环。来源：
AI FAQs proactively answer shopper questions on your website
社区参考：复杂业务和高准确度产品推荐，倾向用规则、固定流程、人工兜底限制 AI 自由闭环。
Reddit 和 Gorgias 社区讨论中，多数经验不是让 AI 完全自由处理复杂场景，而是把高风险判断拆成规则/流程/人工审核。参考：
Reddit /r/shopify discussion，
Gorgias product recommendation hallucination discussion，
Gorgias + ChatGPT internal note discussion
后续处理方式
- Fitment 场景不再依赖 Search Assist / Ask Anything 主动入口。以当前 12.4% / 38.7% 两个比例作为基线，观察普通 AI 抢答和无人接管是否下降。
- Fitment 推荐成功率单独作为核心指标。当前基线为 133 / 202 = 65.8%；后续每次审计不要用审计候选池做成功率分母。
- 上线 Fitment Conversion Assist 做 3-7 天测试。覆盖搜索结果页、带车型上下文的产品/集合页、明显 Fitment 搜索页。
- 使用自动弹出 + 上下文预填，不自动发送。客户确认发送后才创建对话；预填内容用稳定前缀，便于 Rule 精准命中。
- Fitment 型号和链接必须走 verified 结果。有数据就公开回复完整型号和链接；无数据或超时就公开转人工或 holding。
- 非 Fitment 默认放行普通 AI。新增“非 Fitment 误锁率”监控，确认订单、物流、售后等流程不被本方案误伤。
- Light Campaign 仅保留为兜底。它不能稳定携带车型级动态上下文，可以保留低风险泛化触达，但不替代本轮自定义测试。
数据说明：本报告的 live 统计来自 Gorgias 服务器 API，只保留工单 ID、问题类型和汇总比例；不包含客户邮箱、姓名、完整对话或其他 PII。