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商品照片怎麼拍，AI 辨識比較準？三張照片的拍法
AI 辨識準不準，很大一部分取決於照片。同一件商品，背光加上雜亂背景，辨識出來的品名可能差很多；正面清楚、標籤看得到，初稿通常就接近能用。
三張照片各拍什麼
VOVOSnap 的 AI 商品辨識，一件商品最多收 3 張照片。三張都拍同一件商品，各自負責不同資訊。
| 照片 | 拍什麼 | 幫 AI 判斷什麼 |
|---|---|---|
| 第一張 | 商品正面全貌 | 品類、外觀、顏色 |
| 第二張 | 品牌、品名、成分或尺寸標籤 | 品牌、型號、容量、規格 |
| 第三張 | 材質、做工或瑕疵細節 | 描述內容、狀況 |
標籤那張最重要。品牌、容量、型號這些資訊寫在包裝上，AI 讀得到字，初稿就比較準。外文包裝也是一樣，拍清楚就能整理成中文。
光線和背景
靠窗的自然光最穩，避免正對窗戶的背光。商品放在素色桌面或白紙上，旁邊的雜物先移開，AI 比較不會把背景裡的東西當成商品。
標籤照片要對焦清楚，反光的塑膠包裝可以稍微斜拍避開反光點。在店裡拍時沒辦法挑背景，至少讓商品佔畫面大部分。背景太亂，上架前可以用 AI 圖片優化去背，Free 方案每月 10 次。
一次只拍一件
一次辨識只處理一件商品。把好幾件放在同一張照片裡，AI 不知道你要上架哪一件，資訊也容易混在一起。同款不同色的商品，可以先拍一件辨識，再在商品頁補上顏色選項。
照片看不到的資料自己補
AI 產生的是初稿。尺寸、重量、成分、保存期限、二手商品的使用痕跡，照片上看不清楚的就不要讓 AI 猜。服飾要自己量平量尺寸，二手商品要自己寫瑕疵位置。
發布前把品名、規格、價格和分類各看一遍。辨識錯誤的處理方式，可以參考AI 辨識錯商品怎麼辦。
常見問題
一件商品可以上傳幾張照片辨識？
AI 商品辨識一件商品最多接收 3 張照片，建議拍正面全貌、標籤與細節各一張。
可以把好幾件商品拍在同一張照片嗎？
不建議。一次辨識處理一件商品，多件商品放在同一張照片容易讓資訊混在一起。
背景很亂怎麼辦？
拍攝時讓商品佔畫面大部分，上架前可以使用 AI 圖片優化去背。