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80%的流失！可能就發(fā)生在用戶面對(duì)看似簡單卻充滿壓力的空白輸入框的瞬間。這迫使我們產(chǎn)品人必須重新審視：在AI時(shí)代，我們?cè)撊绾卧O(shè)計(jì)引導(dǎo)，才能跨越這道鴻溝？

一、為什么AI的“引導(dǎo)”這么難？

說實(shí)話，跟傳統(tǒng)軟件比，給AI產(chǎn)品做用戶引導(dǎo)，挑戰(zhàn)完全不在一個(gè)量級(jí)。傳統(tǒng)軟件的交互是確定性的，而AI產(chǎn)品則充滿了不確定性，這種不確定性有三大核心難題。

1. 揮之不去的“黑箱感”

傳統(tǒng)軟件的功能是明確且有形的。按鈕A就是導(dǎo)出，菜單B就是設(shè)置，所見即所得。但AI的能力邊界是模糊的、動(dòng)態(tài)的。用戶根本不知道它“能做什么、不能做什么”。它今天能理解的比喻，明天可能就無法復(fù)現(xiàn)；它能寫出驚艷的詩歌，卻可能算錯(cuò)簡單的數(shù)學(xué)題。這種感覺，就好比你拿到了一個(gè)號(hào)稱萬能的遙控器，卻沒有說明書，只能靠一次次試錯(cuò)來摸索它的能力范圍，這個(gè)過程充滿了挫敗感。

2. 開放式交互的“自由與詛咒”

自然語言交互是AI最大的魅力，但也是最大的“天坑”。當(dāng)一個(gè)簡潔的輸入框擺在用戶面前時(shí)，它給予了用戶無限的自由，同時(shí)也帶來了巨大的認(rèn)知負(fù)荷。用戶會(huì)瞬間陷入迷茫：

• 我該說什么？是該用命令式的口吻，還是聊天式的口吻？
• 我說到多細(xì)？是簡單說“總結(jié)一下”就行，還是必須得說“請(qǐng)幫我把這段3000字的內(nèi)容，總結(jié)成500字的核心要點(diǎn)，并以無序列表的形式呈現(xiàn)”？
• 我該用什么格式？它能理解我上傳的附件嗎？它能看懂我給的鏈接嗎？

這種“開口的恐懼”正是Kevin Weil所說的80%流失率的根源。最近一個(gè)月，國內(nèi)外的產(chǎn)品大佬們不約而同地將矛頭指向了“空白輸入框”。

“用戶才不管你 AI-first 還是 BI-first，他只關(guān)心‘我下一步該點(diǎn)哪’。把 Prompt 藏進(jìn)按鈕，就是新一代產(chǎn)品經(jīng)理的 KPI。”

—— 玉伯（螞蟻/支付寶前 VP）

這句總結(jié)道出了問題的本質(zhì)：空白輸入框是AI產(chǎn)品最大的流失漏斗，引導(dǎo)層的第一使命就是把“寫”變成“點(diǎn)”。

3. 被科幻拉高的“期望值”

從《鋼鐵俠》里無所不知、善解人意的賈維斯，到《流浪地球》中運(yùn)籌帷幄、邏輯縝密的MOSS，流行文化也為我們描繪了一個(gè)過于性感的AI形象。這導(dǎo)致許多初次接觸AI產(chǎn)品的用戶，潛意識(shí)里都把它當(dāng)成了無所不能。他們期待AI能理解弦外之音，能領(lǐng)會(huì)模糊意圖，能共情復(fù)雜情感。然而，當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)AI連一個(gè)簡單的比喻都聽不懂，或者無法理解上下文中的“那個(gè)東西”時(shí)，巨大的期望落差就會(huì)迅速轉(zhuǎn)化為不信任感和挫敗感，最終讓他們得出“AI也不過如此”的結(jié)論。

二、好的AI引導(dǎo)，應(yīng)該長什么樣？

既然AI引導(dǎo)如此困難重重，那好的引導(dǎo)應(yīng)該怎么做？關(guān)鍵在于轉(zhuǎn)變思路：我們不應(yīng)把用戶看作是需要被“教育”的學(xué)生，而應(yīng)把他看作一個(gè)聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的“實(shí)習(xí)生”。產(chǎn)品經(jīng)理要做的，就是設(shè)計(jì)一套精妙的機(jī)制，像一位循循善誘的導(dǎo)師，帶著他快速上手，并最終能獨(dú)立完成復(fù)雜的任務(wù)。

這套機(jī)制可以貫穿用戶旅程的三個(gè)關(guān)鍵階段：首次接觸、互動(dòng)過程和持續(xù)反饋。

1. 第一次接觸：別只說，讓他試

用戶的第一次體驗(yàn)至關(guān)重要，決定了的留存。這一階段的目標(biāo)是打破僵局，讓用戶成功地與AI完成一次有價(jià)值的互動(dòng)。

互動(dòng)式Onboarding：從“看說明書”到“做任務(wù)”

傳統(tǒng)的幾頁靜態(tài)圖功能介紹已經(jīng)過時(shí)了。對(duì)于AI產(chǎn)品，最好的介紹就是讓用戶親身體驗(yàn)一次“魔法時(shí)刻”。例如，一個(gè)AI寫作助手，可以在用戶首次打開時(shí)，直接彈出一個(gè)對(duì)話框：“你好！我可以幫你處理各種寫作任務(wù)。我們來試試？比如，幫你寫一封請(qǐng)假郵件？” 用戶只需點(diǎn)擊“好啊”，然后輸入“明天下午想請(qǐng)假3小時(shí)”，AI就能立刻生成一封格式完整、語氣得體的郵件。這次成功的體驗(yàn)，遠(yuǎn)比看十遍說明書都有用。

提供“腳手架”（Examples & Templates）：把“輸入”變“選擇”

一個(gè)空白的輸入框會(huì)讓人焦慮，而高質(zhì)量的范例和模板則是緩解這種焦慮的良藥。這正是近期行業(yè)討論的焦點(diǎn)。

“小白用戶只能說出 X，但真正的需求是 X+Y+Z。AI 產(chǎn)品的引導(dǎo)層，必須主動(dòng)把 Y 和 Z 翻譯成可點(diǎn)選的標(biāo)簽?！?/p>

—— 陳紫堯（Creao AI 創(chuàng)始人）

這意味著，當(dāng)用戶輸入“小紅書文案”時(shí)，產(chǎn)品不應(yīng)該等待用戶繼續(xù)輸入，而應(yīng)該主動(dòng)提供“探店風(fēng)”、“好物分享”、“干貨教程”等標(biāo)簽供用戶點(diǎn)選。這不僅降低了門檻，更在無形中教會(huì)了用戶如何構(gòu)建一個(gè)更有效的Prompt。

國內(nèi)獨(dú)立開發(fā)者王登科在開發(fā)“哄哄模擬器”時(shí)的A/B測(cè)試數(shù)據(jù)，也為這一觀點(diǎn)提供了強(qiáng)有力的支撐：

“別讓玩家打字，先給 3 個(gè)‘哄女朋友’模板，點(diǎn)擊率 42%→78%。AI 產(chǎn)品第一步：把‘輸入’變‘選擇’?！?/p>

—— 王登科（哄哄模擬器作者）

從42%到78%的點(diǎn)擊率躍升，生動(dòng)地展示了從“開放式輸入”到“引導(dǎo)式選擇”的巨大威力。這與玉伯所說的“把Prompt藏進(jìn)按鈕”異曲同工，都是通過具象化的交互組件（按鈕、標(biāo)簽、模板）來替代抽象的思考過程，讓用戶“先點(diǎn)起來再說”。

主動(dòng)“亮底牌”：有效管理用戶期望

為了避免因期望過高而導(dǎo)致的失望，AI在初次見面時(shí)不妨坦誠一點(diǎn)。在歡迎界面或新手引導(dǎo)中，用清晰直白的語言告訴用戶：“我是一個(gè)大語言模型，擅長處理文本、生成創(chuàng)意內(nèi)容。我的知識(shí)庫截止到2024年，所以最新的時(shí)事我可能不知道哦。” 主動(dòng)說明自己的能力邊界、知識(shí)局限和潛在缺陷，是建立長期信任關(guān)系的第一步，也是最重要的一步。

2. 互動(dòng)過程中：成為用戶的“副駕駛”

當(dāng)用戶開始與AI進(jìn)行多輪交互后，引導(dǎo)的角色就從“領(lǐng)路人”變成了“副駕駛”，在用戶需要時(shí)提供恰到好處的幫助。

即時(shí)建議與思考過程外顯

就像我們用搜索引擎時(shí)，輸入一半就會(huì)跳出搜索建議一樣。當(dāng)用戶在輸入框中打字時(shí)，AI可以根據(jù)已輸入的上下文，動(dòng)態(tài)推薦一些更精準(zhǔn)、更高效的指令或參數(shù)。例如，當(dāng)用戶輸入“畫一只貓”時(shí)，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)提示“在陽光下”、“賽博朋克風(fēng)格”、“使用–ar 16:9”等補(bǔ)充選項(xiàng)。

“傻瓜式”糾錯(cuò)（Graceful Failure）：化失敗為教學(xué)

當(dāng)AI無法理解或執(zhí)行任務(wù)時(shí)，最忌諱的就是彈出一個(gè)冰冷的“執(zhí)行失敗”或“我無法回答這個(gè)問題”。一個(gè)好的失敗反饋，應(yīng)該是一次有效的即時(shí)教學(xué)。例如：

• 澄清式提問：“抱歉，您提到的‘那個(gè)方案’我不太明白，您是指我們上次討論的A方案，還是B方案呢？”
• 提供解決方案：“您提供的圖片分辨率太低了，可能會(huì)影響生成效果。可以試試上傳一張更清晰的圖片嗎？”
• 引導(dǎo)修正Prompt：“您希望我‘寫得更有趣一點(diǎn)’，能具體描述一下您喜歡的風(fēng)格嗎？比如‘用更口語化的方式’或者‘加入一些網(wǎng)絡(luò)熱?！?？”

這種“優(yōu)雅的失敗”將交互的斷點(diǎn)，轉(zhuǎn)化為了一個(gè)引導(dǎo)用戶學(xué)習(xí)如何與AI更好地溝通的契機(jī)。

漸進(jìn)式披露（Progressive Disclosure）：讓高手之路更平滑

對(duì)于像Midjourney中的寬高比、風(fēng)格化這類高級(jí)功能或復(fù)雜參數(shù)，不要在第一時(shí)間就全部塞給用戶。初級(jí)界面應(yīng)該保持極簡。當(dāng)用戶熟悉了基礎(chǔ)功能后，可以通過一些小Tips（“你知道嗎？你可以通過–ar 16:9來控制圖片比例”）、“高級(jí)模式”開關(guān)，或者在用戶執(zhí)行了某些特定操作后，再適時(shí)地引導(dǎo)他們?nèi)ヌ剿骱褪褂眠@些高級(jí)功能。這能保證新手不被嚇跑，高手有成長路徑。

3. 別忘了反饋：讓用戶成為“AI訓(xùn)練師”

每一次交互的結(jié)束，都應(yīng)該是下一次更好交互的開始。建立一個(gè)低成本、高回報(bào)的反饋閉環(huán)至關(guān)重要。

簡化反饋操作

沒人愿意填寫復(fù)雜的反饋問卷。一個(gè)簡單的“贊”或“踩”按鈕，就已經(jīng)能收集到大量有價(jià)值的信號(hào)。如果能更進(jìn)一步，比如允許用戶在不滿意的生成結(jié)果上圈出具體段落，并提供幾個(gè)預(yù)設(shè)的標(biāo)簽（如“事實(shí)錯(cuò)誤”、“語氣不當(dāng)”、“邏輯混亂”）供用戶點(diǎn)選，那就更好了。操作越簡單，用戶提供反饋的意愿就越強(qiáng)。

解釋反饋的價(jià)值

更重要的是，要讓用戶明白他的反饋是有意義的。產(chǎn)品可以在用戶點(diǎn)擊“贊”或“踩”之后，給出一個(gè)即時(shí)回應(yīng)：“感謝您的反饋！您的每一次評(píng)價(jià)都在幫助我變得更聰明?！?這種正向激勵(lì)，能讓用戶從一個(gè)被動(dòng)的“使用者”轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)主動(dòng)的“AI訓(xùn)練師”，從而產(chǎn)生成就感和參與感，極大地增強(qiáng)了用戶粘性。

三、幾個(gè)有意思的案例

我們來看看市面上一些優(yōu)秀的產(chǎn)品是如何實(shí)踐這些引導(dǎo)策略的。

Notion AI：融入無形的引導(dǎo)

Notion AI的引導(dǎo)做得非?？酥魄腋叨热谌牍ぷ髁?。不是為了用AI才去打開一個(gè)專門的AI功能，而是在你寫作的任何時(shí)候，只要敲一個(gè)空格鍵（或輸入`/`），AI助手就會(huì)像一個(gè)隨時(shí)候命的秘書一樣出現(xiàn)，輕聲詢問你需要“總結(jié)”、“潤色”、“找點(diǎn)靈感”還是“翻譯”。這種“在情境中”（in-context）的引導(dǎo)方式，將強(qiáng)大的AI能力化整為零，無縫地嵌入到用戶的既有習(xí)慣中，幾乎沒有學(xué)習(xí)成本。

Midjourney：社區(qū)即引導(dǎo)系統(tǒng)

雖然Midjourney以其陡峭的學(xué)習(xí)曲線和純命令行的交互方式“勸退”了不少新手，但它卻通過另一種方式構(gòu)建了強(qiáng)大的引導(dǎo)體系——社區(qū)。在Discord頻道里，所有用戶的作品和他們使用的Prompt都是默認(rèn)公開的。這意味著任何一個(gè)新手都可以隨時(shí)“偷師”大神的作品，復(fù)制、修改、再創(chuàng)作。這種開放的“抄作業(yè)”模式，形成了一種獨(dú)特的、自下而上的學(xué)習(xí)氛圍和正向循環(huán)。社區(qū)本身，成為了一個(gè)活的、不斷更新的、擁有海量范例的引導(dǎo)系統(tǒng)。

豆包/扣子（Doubao/Coze）：預(yù)制化的場景專家

字節(jié)的豆包和扣子平臺(tái)，則將“模板化”引導(dǎo)發(fā)揮到了極致。它們內(nèi)置了海量的“智能體”（Bots）。這些Bots本身就是針對(duì)特定場景（如“小紅書寫作專家”、“英語學(xué)習(xí)伙伴”、“旅游規(guī)劃師”）的最佳實(shí)踐固化。用戶不再需要從零開始學(xué)習(xí)如何編寫復(fù)雜的Prompt，只需在Bots商店里選擇一個(gè)符合自己需求的“專家”，就能立刻開始高質(zhì)量的對(duì)話。這極大地降低了AI的使用門檻，讓普通用戶也能輕松享受到專業(yè)級(jí)的AI服務(wù)。

四、總結(jié)：好的引導(dǎo)，是讓用戶感覺自己更聰明了

從Kevin Weil的“80%流失率”警告，到玉伯、王登科等人對(duì)“把輸入變選擇”的實(shí)踐，我們不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)的風(fēng)向正在發(fā)生深刻的轉(zhuǎn)變。

說到底，AI產(chǎn)品的用戶引導(dǎo)，其核心目標(biāo)已經(jīng)不再是傳統(tǒng)意義上教會(huì)用戶“使用”一個(gè)工具，而是教會(huì)他們一種與AI“協(xié)作”的思維方式。它需要產(chǎn)品經(jīng)理像一位優(yōu)秀的導(dǎo)師一樣，精心設(shè)計(jì)每一個(gè)環(huán)節(jié)：用漂亮的“開場白”（Onboarding）吸引用戶，用實(shí)用的“腳手架”（Templates）幫助用戶起步，用及時(shí)的“點(diǎn)撥”（Suggestions）陪伴用戶成長，并在用戶受挫時(shí)給予“鼓勵(lì)”（Graceful Failure）。

一個(gè)真正優(yōu)秀的AI引導(dǎo)，最終帶來的效果是，用戶會(huì)覺得“不是這個(gè)AI厲害，而是我用這個(gè)AI很厲害”。他會(huì)感覺自己的能力被延伸了，創(chuàng)造力被激發(fā)了，而不是被一個(gè)冷冰冰的、捉摸不透的機(jī)器所支配或取代。

作為產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師，這或許是我們?cè)谶@個(gè)激動(dòng)人心的AI時(shí)代，最應(yīng)該追求的價(jià)值所在。讓技術(shù)隱于無形，讓用戶感覺自己更聰明、更強(qiáng)大——這才是用戶引導(dǎo)的終極奧義。