運用 Taobao API 實作商品分類推薦與關聯導購功能

2025-04-17

一、前言

當用戶在電商平台上瀏覽某個商品時，若能根據該商品所屬的分類，自動推薦同類商品或熱門商品，不僅能有效延長停留時間，更能提升轉換率與下單可能性。這在電商產品推薦策略中，稱為「分類導購（Category-driven Recommendations）」。

本篇文章將結合 taobao.itemcats.get 以及 taobao.items.list.get 等 API，示範如何：

根據單一商品取得其分類（類目）資訊
擷取該分類下的其他熱門商品
實作基礎推薦模組（推薦清單）
延伸應用：關聯導購、分類頁引導等

二、Taobao API 簡介：與分類有關的接口

以下是幾個與「分類」相關的重要 Taobao API：

API 名稱	功能簡述
`taobao.itemcats.get`	取得分類（類目）資訊，支援多層級分類
`taobao.items.list.get`	根據類目 ID 取得商品清單（支援排序與篩選）
`taobao.item.get`	取得單一商品詳細資料，可用來取得其 `cid`（分類 ID）

三、應用情境流程說明

使用 taobao.item.get 取得商品分類 ID（cid）
透過 taobao.itemcats.get 查詢分類名稱與階層（可用於 UI 呈現）
使用 taobao.items.list.get 根據分類推薦其他商品
將推薦商品列表呈現在前端系統中，如「你可能也喜歡」區塊

四、程式實作（Python 範例）

步驟 1：取得某商品的分類 ID

def get_item_cid(num_iid):
params = {
'method': 'taobao.item.get',
'api_key': API_KEY,
'num_iid': num_iid,
'fields': 'title,cid',
'timestamp': int(time.time())
}
params['signature'] = generate_signature(params)
response = requests.get(API_URL, params=params)
item = response.json()['item_get_response']['item']
return item['cid'], item['title']

這段程式會根據商品 ID 取得商品的標題與分類 ID（cid），後續推薦依據即來自此分類 ID。

步驟 2：查詢分類名稱（可顯示於前端 UI）

def get_category_name(cid):
params = {
'method': 'taobao.itemcats.get',
'api_key': API_KEY,
'cids': cid,
'fields': 'cid,name,parent_cid,is_parent',
'timestamp': int(time.time())
}
params['signature'] = generate_signature(params)
response = requests.get(API_URL, params=params)
return response.json()['itemcats_get_response']['item_cats'][0]['name']

此步驟的目的是為了顯示「推薦同屬於分類：×××」等提示，提升推薦的關聯性與可信度。

步驟 3：取得同分類下的其他熱門商品清單

def get_similar_items(cid, count=5):
params = {
'method': 'taobao.items.list.get',
'api_key': API_KEY,
'cid': cid,
'fields': 'title,num_iid,price,pic_url',
'sort': 'volume_desc',  # 依銷量排序
'page_no': 1,
'page_size': count,
'timestamp': int(time.time())
}
params['signature'] = generate_signature(params)
response = requests.get(API_URL, params=params)
return response.json()['items_list_get_response']['items']

這裡依據分類 ID 抓取分類下最熱門（依銷量排序）的商品，作為推薦依據。

步驟 4：組裝並顯示推薦區塊

def display_recommendations(num_iid):
cid, title = get_item_cid(num_iid)
category_name = get_category_name(cid)
items = get_similar_items(cid)
print(f"? 根據您正在瀏覽的商品「{title}」，我們推薦同類商品如下（分類：{category_name}）：")
for item in items:
print(f"- {item['title']} | NT${item['price']} | 商品連結：https://item.taobao.com/item.htm?id={item['num_iid']}")

當使用者點入某商品時，就可顯示這些推薦結果。

五、延伸應用：前端推薦模組設計建議

功能模組	描述
分類標籤	顯示目前推薦基礎來源分類名稱
商品卡片	顯示圖片、標題、價格，並附上點擊連結
排序切換	可選擇「最新上架」、「高評價」、「最低價」等排序依據
結合搜尋記錄	若使用者有瀏覽歷史，可結合分類交叉比對進行更精準推薦

六、優化建議與進階策略

策略	說明
多分類交叉比對	若商品屬於多個分類，可同時使用多個 `cid` 擴充推薦來源
分類熱銷榜	依據分類 ID，每日同步銷量排序結果，建立「分類熱銷排行榜」
API Cache 機制	對於熱門分類商品可建立快取，減少 API 呼叫次數
使用者偏好學習	將使用者歷史行為結合推薦模型（例如內容推薦、協同過濾）

七、總結

運用 Taobao API 建立分類導購系統是一種高效且可擴展的推薦策略。不僅能提升使用者瀏覽體驗，也能有效推動轉換率成長。透過本篇內容，我們：

認識了與商品分類相關的 API 使用方式
實作了根據商品自動推薦同分類商品的流程
探討了如何將這些推薦模組整合至前端頁面與 UI 設計中
延伸至多分類推薦與使用者行為分析的可能性

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