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title: "✨AI 標籤的「標籤描述」該怎麼寫？"
url: "https://evoxknowledgebase.productfruits.help/zh/article/ailabeldescription"
language: "zh"
last_updated: "2026-09-11T09:19:00.914Z"
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# ✨AI 標籤的「標籤描述」該怎麼寫？

開啟 AI 標籤功能時，每一個標籤都需要填寫一段「標籤描述」。AI 會參考這段描述來理解標籤的用途，並與通話內容進行語意比對。因此描述寫得越具體、越清楚，AI 自動貼標與標籤建議的準確度就越高。

本篇將說明 AI 是怎麼判斷的、撰寫標籤描述的原則、常見的 NG 寫法，以及可以直接套用的範例與架構，協助您寫出讓 AI 看得懂的標籤描述。

| 💡**還沒開啟 AI 標籤功能嗎？**<br>請先參考「[管理者如何啟用與查看✨AI 標籤」](https://evoxknowledgebase.productfruits.help/zh/article/cmailabeling)教學完成設定；標籤描述就在「編輯標籤」視窗中填寫，**字數上限為 300 字**。 |
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## 💡 先了解：AI 是怎麼判斷要不要貼標的？

當通話結束並完成錄音轉文字後，AI 會把**整段逐字稿**拿來和公司**每一個 AI 標籤的描述**比對，替每個標籤打一個 0～10 分的「相關度分數」，最後只把高分的標籤貼到這通電話上。

| **分數** | **代表意義** |
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| 0 分 | 與這通對話完全無關 |
| 1～3 分 | 極少提及，或只是間接相關 |
| 4～6 分 | 對話有部分內容涉及這個主題 |
| 7～9 分 | 對話有相當篇幅在討論這個主題 |
| 10 分 | 這個標籤就是這通對話的核心主題之一 |

👉 也就是說，**標籤描述就是您寫給 AI 的「判斷說明書」**。AI 並不認識貴公司的業務、產品名稱或客戶的講話習慣，它只能靠這段描述來理解「什麼樣的對話算是這個標籤」。

如果描述只寫了標籤名稱本身（例如標籤叫「退貨」，描述也只寫「退貨」），AI 能參考的線索太少，就容易漏貼或貼錯。

## ✅ 撰寫標籤描述的 6 個原則

### 1\. 說清楚這個標籤代表的「情境」，而不只是名稱

先用一、兩句話描述：什麼樣的通話應該貼這個標籤？客戶通常是為了什麼打來的？例如「客戶針對已購買的商品提出退貨、退款、換貨或取消訂單的需求」，就比單寫「退貨」清楚很多。

### 2\. 列出客戶「實際會怎麼講」的口語與同義詞

客戶不會照著標籤名稱說話。同一件事可能有很多種講法，請盡量把台灣人日常的口語都列進去，AI 才能對得上。例如「網路異常」這個標籤，客戶可能會說：「網路怪怪的」「一直斷掉」「連不上」「用不了」「跑很慢」「都沒有訊號」。

| 💡 建議可以請第一線專員幫忙，把客戶最常講的說法收集起來，這些就是最好的描述素材。 |
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### 3\. 加入貴公司的產品、服務名稱與業界用語

描述中直接寫出貴公司的方案名稱、產品名稱、活動名稱，或該產業特有的專有名詞（例如「月租費」「超商取貨」「保單」「掛號」等），能讓 AI 更快鎖定這個主題。

### 4\. 寫出「不屬於」這個標籤的情況（排除條件）

當公司有多個意思相近的標籤時（例如「客訴」「退貨」「商品瑕疵」），AI 很容易把分數同時給好幾個標籤。建議在描述最後加上一句排除說明，例如：「不包含：單純抱怨商品品質但沒有提出退換貨要求（屬於『商品瑕疵』）」，替每個標籤劃出清楚的邊界。

| ⚠️ **建議先把公司所有 AI 標籤攤開來一起看**，找出容易互相搶分的標籤組合，再針對這些組合寫排除條件，效果最好。 |
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### 5\. 涵蓋「一句話就講完」的短通話

有些通話很短，客戶一開口就直接說「我要退貨」「幫我查一下」，逐字稿可能只有幾句話。請在描述中放入這類**直述句型**，並註明「即使客戶一開口就直接說……也屬於此標籤」，AI 才不會因為內容太少而給低分。

### 6\. 幫 AI 找到段落：加入話題轉換的線索

在較長的通話中，客戶常常會在同一通電話裡問好幾件事。台灣人轉換話題時常會說「另外」「對了」「順便問一下」「還想問一個」「然後還有一個」，把這些詞放進描述裡，可以幫助 AI 在多主題的長對話中定位出這個標籤所屬的段落。

## ⚠️ 常見的 NG 寫法

| **NG 寫法** | **為什麼不好** | **建議這樣改** |
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| 只重複標籤名稱<br>例：標籤「退貨」，描述寫「退貨」 | AI 沒有任何額外線索可以比對，容易漏貼。 | 補上情境、客戶常見說法與排除條件。 |
| 太抽象、太籠統<br>例：「客戶的問題」「其他」 | 幾乎每通電話都能沾上邊，AI 會到處亂貼。 | 把「問題」具體化，或拆成幾個明確的標籤。 |
| 一個標籤塞太多主題<br>例：「退貨、換貨、物流、發票、客訴」 | 主題太雜，AI 難以判斷核心是什麼，也會和其他標籤衝突。 | 一個標籤只對應一個主題，其餘另建標籤。 |
| 只寫書面用語<br>例：「客戶反映連線品質不佳」 | 客戶實際講的是「網路怪怪的」「一直斷」，書面語對不上口語。 | 加入客戶真正會說的口語與同義詞。 |
| 沒有排除條件<br>例：「客訴」與「退貨」的描述互相重疊 | 兩個標籤同時拿高分，貼標結果變得不精準。 | 在描述中明確寫出「不包含……（屬於『另一個標籤』）」。 |

## 📝 範例：修改前 vs 修改後

以下用兩個常見的標籤示範，讓您感受一下「有寫」和「寫得好」的差別。

### 範例一：電商零售 —「退貨退款」標籤

| **修改前（10 字）** | **修改後（279 字）** |
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| 客戶想要退貨或退款。 | 客戶針對已購買的商品提出退貨、退款、換貨或取消訂單的需求。常見說法包含「我要退貨」「這個可以退嗎」「錢什麼時候會退回來」「幫我取消訂單」「想換一個尺寸」「退款還沒收到」「怎麼申請退貨」「東西不合我要退」等。客服可能會說明退貨流程、退貨期限、是否需要原包裝、退款帳戶、超商退貨、宅配取件、退款作業天數等。即使客戶一開口就直接說「我要退貨」「幫我退款」，也屬於此標籤。在較長的通話中，客戶可能用「另外」「對了」「還有一個」「順便問一下」帶出退貨需求。不包含：單純抱怨商品品質但沒有提出退換貨要求（屬於「商品瑕疵」），或只是詢問訂單配送到哪裡（屬於「物流查詢」）。 |

### 範例二：電信服務 —「帳單費用疑問」標籤

| **修改前（5 字）** | **修改後（260 字）** |
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| 帳單問題。 | 客戶對帳單金額、費用項目或扣款有疑問，想了解為什麼這樣收費。常見說法包含「這個月怎麼變貴了」「這筆是什麼費用」「我沒有用到為什麼要收錢」「多扣了一筆」「帳單看不懂」「怎麼跟上個月不一樣」「幫我查一下這期的金額」等。客服可能會逐項說明月租費、加值服務、超量費用、代收費用、分期款、優惠到期、發票或收據等內容。客戶一開口直接說「我要問帳單」「這筆錢是什麼」也屬於此標籤。長通話中留意「另外想問帳單」「對了，我看到一筆」等轉折。不包含：客戶只是要繳費或詢問繳費方式（屬於「繳費服務」），或要求退還已收費用（屬於「退費申請」）。 |

👉 可以看到，修改後的描述同時包含了**情境定義、客戶口語、短句直述、話題轉折線索與排除條件**，AI 判斷時的依據就完整多了。

## 🧩 可以直接套用的撰寫架構

如果不知道從哪裡開始，建議依照下面的順序撰寫，五個段落寫完大約就是 250～300 字，剛好把 300 字的空間用滿。

| **順序** | **段落內容** | **建議字數** | **寫法範例** |
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| 1 | **情境定義**：這個標籤代表什麼、客戶為什麼打來 | 約 40～60 字 | 客戶針對已購買的商品提出退貨、退款……的需求。 |
| 2 | **常見說法**：客戶與客服會講的口語、同義詞、產品名稱 | 約 80～100 字 | 常見說法包含「我要退貨」「這個可以退嗎」……客服可能會說明退貨流程、退款作業天數等。 |
| 3 | **短句直述**：客戶一開口就講的簡短句型 | 約 30～40 字 | 即使客戶一開口就直接說「我要退貨」，也屬於此標籤。 |
| 4 | **話題轉折**：多主題長通話中的轉換詞 | 約 20～30 字 | 客戶可能用「另外」「對了」「順便問一下」帶出此需求。 |
| 5 | **排除條件**：什麼情況不算、應歸到哪個標籤 | 約 50～70 字 | 不包含：只是詢問配送進度（屬於「物流查詢」）。 |

| 💡 **字數建議：** 300 字是上限，但不建議只寫一、兩句話。描述越完整，AI 可以比對的線索越多；建議寫到 **250 字以上**，讓每一分空間都發揮作用。 |
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## 🙋‍♂️ 寫好之後，怎麼確認效果？

標籤描述不需要一次就寫到完美。建議開啟功能後，先觀察一到兩週的貼標結果，再依照下面的方式調整：

• **貼錯了（不該貼卻貼上）**：通常是這個標籤和另一個標籤的描述重疊，請補上排除條件，或把兩個標籤的邊界寫得更清楚。

• **漏貼了（該貼卻沒貼）**：請回頭看逐字稿，客戶實際是怎麼講的？把這些真實的說法補進描述中。

• **貼太多或太少**：可以到「設定 > EVOX AI」調整【信心值】。設「高」會比較嚴格、貼得少但精準；設「中／低」則貼得多，但準確度可能略降。

• **定期回顧**：當公司推出新產品、新方案，或客戶開始出現新的講法時，記得回來更新描述，AI 才能跟上。

| 💡 由 AI 自動貼上的標籤，在通話紀錄中會標示為「系統」所編輯，方便您和專員手動貼的標籤區分，也方便回頭檢視 AI 的貼標品質。 |
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🎉 開始動手寫出讓 AI 看得懂的標籤描述吧！如有任何問題，歡迎聯繫 EVOX 客服團隊。