系統邊界分析

將 RMN 系統產生的廣告候選與競價結果提供給搜尋推廣部門，由其根據實際頁面情境、版位規則與其他內容排序邏輯，決定最終廣告是否展現。

提供廣告請求、候選廣告、競價結果、曝光、點擊與轉換等事件資料，供數據分析、成效歸因、模型訓練與營運報表使用；數據發展部門亦可能回饋預測模型或分析結果，協助優化競價策略。

將最終排序後的搜尋結果、推薦內容與廣告展現資訊提供給電子商務平台，由前後端系統實際呈現在搜尋頁、商品頁、首頁或其他商業版位。

提供搜尋關鍵字、搜尋結果、推薦結果、廣告展現位置、點擊與互動等行為資料，供搜尋品質分析、流量分析與推薦模型優化；同時接收數據發展部門產出的搜尋趨勢、使用者分群或模型結果。

共同協作廣告投放流程。廣告部門負責產生符合競價與投放資格的廣告候選，搜尋推廣部門則負責將廣告與自然搜尋、推薦內容及頁面版位整合，決定最終展示結果。

將商品瀏覽、搜尋、廣告曝光與點擊、加入購物車、下訂、付款與交易結果等使用者行為與交易事件提供給數據發展部門，作為商業分析、轉換漏斗、廣告歸因與模型訓練的資料來源。

電子商務平台提供實際使用者行為與交易資料；數據發展部門則提供商品分析、使用者分群、轉換預測、熱門商品或其他衍生資料，協助平台優化商品呈現與使用者體驗。

電子商務平台提供實際的頁面、版位與使用者操作環境；搜尋推廣部門負責決定搜尋、推薦與廣告內容，雙方共同定義展示介面、資料契約與互動事件。

提供廣告成效分析、使用者或商品特徵、轉換預測、CTR/CVR 預測與其他模型結果，供廣告競價、排序與投放策略使用。

提供搜尋趨勢、商品熱度、使用者偏好、推薦模型或排序特徵，協助搜尋與推薦系統改善內容相關性與排序品質。

提供營運指標、商品分析、使用者分群、個人化結果或其他數據產品，供電子商務平台進行個人化呈現與營運功能使用。

接收廣告競價、曝光、點擊與轉換事件，並透過分析或模型產出回饋廣告系統，形成廣告資料的閉環。

接收搜尋、推薦與廣告展現行為，並提供分析結果、模型與特徵資料，協助搜尋與推薦策略持續優化。

接收平台上的瀏覽與交易事件作為主要事實資料來源，並將衍生指標、分析結果與個人化資料產品回饋至平台。