摘要：在AI产品设计中，用户面对空白输入框时的“卡顿”往往被忽视，却是影响留存与转化的关键节点。本文深入剖析“输入障碍”的心理机制，并提出一套可落地的引导策略，帮助产品人打造更具交互温度的AI体验。

在AI产品设计中，用户面对空白输入框时的“卡顿”往往被忽视，却是影响留存与转化的关键节点。本文深入剖析“输入障碍”的心理机制，并提出一套可落地的引导策略，帮助产品人打造更具交互温度的AI体验。

“为一款新上市的运动饮料，设计一张富有冲击力的创意广告海报。”

当满怀期待地向最新的AI生图产品输入指令后，结果屏幕上只出现了一瓶平平无奇的饮料，背景是几个模糊色块，跟脑海中那种充满动感、活力四射的画面相去甚远。

相信很多用户刚接触ai都是这个情况。我们天天惊叹于AI的飞速进步，但在实际使用中，用户和AI之间似乎总隔着一层难以言喻的“次元壁”。到底该怎么和它沟通，才能让它真正“听懂人话”？

这背后其实是产品设计中的一个核心命题——用户引导。在AI产品里，引导不再是画个箭头、写句提示那么简单，它更像是一场产品设计者、用户与AI模型之间的“三方共舞”。如果这场舞跳不好，后果可能比想象中更严重。

正如OpenAI的CPO Kevin Weil在一次对谈中指出的那样，这个问题关乎生死存亡：

“如果用户第一次用你的产品时，需要停下来思考‘我该写什么 Prompt’，你已经失去了 80%的留存。”

—— Kevin Weil (OpenAI CPO), 与 Anthropic CPO Mike Krieger

80%的流失！可能就发生在用户面对看似简单却充满压力的空白输入框的瞬间。这迫使我们产品人必须重新审视：在AI时代，我们该如何设计引导，才能跨越这道鸿沟？

说实话，跟传统软件比，给AI产品做用户引导，挑战完全不在一个量级。传统软件的交互是确定性的，而AI产品则充满了不确定性，这种不确定性有三大核心难题。

1. 挥之不去的“黑箱感”

传统软件的功能是明确且有形的。按钮A就是导出，菜单B就是设置，所见即所得。但AI的能力边界是模糊的、动态的。用户根本不知道它“能做什么、不能做什么”。它今天能理解的比喻，明天可能就无法复现；它能写出惊艳的诗歌，却可能算错简单的数学题。这种感觉，就好比你拿到了一个号称万能的遥控器，却没有说明书，只能靠一次次试错来摸索它的能力范围，这个过程充满了挫败感。

2. 开放式交互的“自由与诅咒”

自然语言交互是AI最大的魅力，但也是最大的“天坑”。当一个简洁的输入框摆在用户面前时，它给予了用户无限的自由，同时也带来了巨大的认知负荷。用户会瞬间陷入迷茫：

这种“开口的恐惧”正是Kevin Weil所说的80%流失率的根源。最近一个月，国内外的产品大佬们不约而同地将矛头指向了“空白输入框”。

“用户才不管你 AI-first 还是 BI-first，他只关心‘我下一步该点哪’。把 Prompt 藏进按钮，就是新一代产品经理的 KPI。”

—— 玉伯（蚂蚁/支付宝前 VP）

这句总结道出了问题的本质：空白输入框是AI产品最大的流失漏斗，引导层的第一使命就是把“写”变成“点”。

3. 被科幻拉高的“期望值”

从《钢铁侠》里无所不知、善解人意的贾维斯，到《流浪地球》中运筹帷幄、逻辑缜密的MOSS，流行文化也为我们描绘了一个过于性感的AI形象。这导致许多初次接触AI产品的用户，潜意识里都把它当成了无所不能。他们期待AI能理解弦外之音，能领会模糊意图，能共情复杂情感。然而，当他们发现AI连一个简单的比喻都听不懂，或者无法理解上下文中的“那个东西”时，巨大的期望落差就会迅速转化为不信任感和挫败感，最终让他们得出“AI也不过如此”的结论。

既然AI引导如此困难重重，那好的引导应该怎么做？关键在于转变思路：我们不应把用户看作是需要被“教育”的学生，而应把他看作一个聪明但缺乏经验的“实习生”。产品经理要做的，就是设计一套精妙的机制，像一位循循善诱的导师，带着他快速上手，并最终能独立完成复杂的任务。

这套机制可以贯穿用户旅程的三个关键阶段：首次接触、互动过程和持续反馈。

1. 第一次接触：别只说，让他试

用户的第一次体验至关重要，决定了的留存。这一阶段的目标是打破僵局，让用户成功地与AI完成一次有价值的互动。

互动式Onboarding：从“看说明书”到“做任务”

传统的几页静态图功能介绍已经过时了。对于AI产品，最好的介绍就是让用户亲身体验一次“魔法时刻”。例如，一个AI写作助手，可以在用户首次打开时，直接弹出一个对话框：“你好！我可以帮你处理各种写作任务。我们来试试？比如，帮你写一封请假邮件？” 用户只需点击“好啊”，然后输入“明天下午想请假3小时”，AI就能立刻生成一封格式完整、语气得体的邮件。这次成功的体验，远比看十遍说明书都有用。

提供“脚手架”（Examples & Templates）：把“输入”变“选择”

一个空白的输入框会让人焦虑，而高质量的范例和模板则是缓解这种焦虑的良药。这正是近期行业讨论的焦点。

“小白用户只能说出 X，但真正的需求是 X+Y+Z。AI 产品的引导层，必须主动把 Y 和 Z 翻译成可点选的标签。”

—— 陈紫尧（Creao AI 创始人）

这意味着，当用户输入“小红书文案”时，产品不应该等待用户继续输入，而应该主动提供“探店风”、“好物分享”、“干货教程”等标签供用户点选。这不仅降低了门槛，更在无形中教会了用户如何构建一个更有效的Prompt。

国内独立开发者王登科在开发“哄哄模拟器”时的A/B测试数据，也为这一观点提供了强有力的支撑：

“别让玩家打字，先给 3 个‘哄女朋友’模板，点击率 42%→78%。AI 产品第一步：把‘输入’变‘选择’。”

—— 王登科（哄哄模拟器作者）

从42%到78%的点击率跃升，生动地展示了从“开放式输入”到“引导式选择”的巨大威力。这与玉伯所说的“把Prompt藏进按钮”异曲同工，都是通过具象化的交互组件（按钮、标签、模板）来替代抽象的思考过程，让用户“先点起来再说”。

主动“亮底牌”：有效管理用户期望

为了避免因期望过高而导致的失望，AI在初次见面时不妨坦诚一点。在欢迎界面或新手引导中，用清晰直白的语言告诉用户：“我是一个大语言模型，擅长处理文本、生成创意内容。我的知识库截止到2024年，所以最新的时事我可能不知道哦。” 主动说明自己的能力边界、知识局限和潜在缺陷，是建立长期信任关系的第一步，也是最重要的一步。

2. 互动过程中：成为用户的“副驾驶”

当用户开始与AI进行多轮交互后，引导的角色就从“领路人”变成了“副驾驶”，在用户需要时提供恰到好处的帮助。

即时建议与思考过程外显

就像我们用搜索引擎时，输入一半就会跳出搜索建议一样。当用户在输入框中打字时，AI可以根据已输入的上下文，动态推荐一些更精准、更高效的指令或参数。例如，当用户输入“画一只猫”时，系统可以实时提示“在阳光下”、“赛博朋克风格”、“使用–ar 16:9”等补充选项。

“傻瓜式”纠错（Graceful Failure）：化失败为教学

当AI无法理解或执行任务时，最忌讳的就是弹出一个冰冷的“执行失败”或“我无法回答这个问题”。一个好的失败反馈，应该是一次有效的即时教学。例如：

这种“优雅的失败”将交互的断点，转化为了一个引导用户学习如何与AI更好地沟通的契机。

渐进式披露（Progressive Disclosure）：让高手之路更平滑

对于像Midjourney中的宽高比、风格化这类高级功能或复杂参数，不要在第一时间就全部塞给用户。初级界面应该保持极简。当用户熟悉了基础功能后，可以通过一些小Tips（“你知道吗？你可以通过–ar 16:9来控制图片比例”）、“高级模式”开关，或者在用户执行了某些特定操作后，再适时地引导他们去探索和使用这些高级功能。这能保证新手不被吓跑，高手有成长路径。

3. 别忘了反馈：让用户成为“AI训练师”

每一次交互的结束，都应该是下一次更好交互的开始。建立一个低成本、高回报的反馈闭环至关重要。

简化反馈操作

没人愿意填写复杂的反馈问卷。一个简单的“赞”或“踩”按钮，就已经能收集到大量有价值的信号。如果能更进一步，比如允许用户在不满意的生成结果上圈出具体段落，并提供几个预设的标签（如“事实错误”、“语气不当”、“逻辑混乱”）供用户点选，那就更好了。操作越简单，用户提供反馈的意愿就越强。

解释反馈的价值

更重要的是，要让用户明白他的反馈是有意义的。产品可以在用户点击“赞”或“踩”之后，给出一个即时回应：“感谢您的反馈！您的每一次评价都在帮助我变得更聪明。” 这种正向激励，能让用户从一个被动的“使用者”转变为一个主动的“AI训练师”，从而产生成就感和参与感，极大地增强了用户粘性。

我们来看看市面上一些优秀的产品是如何实践这些引导策略的。

Notion AI：融入无形的引导

Notion AI的引导做得非常克制且高度融入工作流。不是为了用AI才去打开一个专门的AI功能，而是在你写作的任何时候，只要敲一个空格键（或输入`/`），AI助手就会像一个随时候命的秘书一样出现，轻声询问你需要“总结”、“润色”、“找点灵感”还是“翻译”。这种“在情境中”（in-context）的引导方式，将强大的AI能力化整为零，无缝地嵌入到用户的既有习惯中，几乎没有学习成本。

Midjourney：社区即引导系统

虽然Midjourney以其陡峭的学习曲线和纯命令行的交互方式“劝退”了不少新手，但它却通过另一种方式构建了强大的引导体系——社区。在Discord频道里，所有用户的作品和他们使用的Prompt都是默认公开的。这意味着任何一个新手都可以随时“偷师”大神的作品，复制、修改、再创作。这种开放的“抄作业”模式，形成了一种独特的、自下而上的学习氛围和正向循环。社区本身，成为了一个活的、不断更新的、拥有海量范例的引导系统。

豆包/扣子（Doubao/Coze）：预制化的场景专家

字节的豆包和扣子平台，则将“模板化”引导发挥到了极致。它们内置了海量的“智能体”（Bots）。这些Bots本身就是针对特定场景（如“小红书写作专家”、“英语学习伙伴”、“旅游规划师”）的最佳实践固化。用户不再需要从零开始学习如何编写复杂的Prompt，只需在Bots商店里选择一个符合自己需求的“专家”，就能立刻开始高质量的对话。这极大地降低了AI的使用门槛，让普通用户也能轻松享受到专业级的AI服务。

从Kevin Weil的“80%流失率”警告，到玉伯、王登科等人对“把输入变选择”的实践，我们不难发现，当前AI产品设计的风向正在发生深刻的转变。

说到底，AI产品的用户引导，其核心目标已经不再是传统意义上教会用户“使用”一个工具，而是教会他们一种与AI“协作”的思维方式。它需要产品经理像一位优秀的导师一样，精心设计每一个环节：用漂亮的“开场白”（Onboarding）吸引用户，用实用的“脚手架”（Templates）帮助用户起步，用及时的“点拨”（Suggestions）陪伴用户成长，并在用户受挫时给予“鼓励”（Graceful Failure）。

一个真正优秀的AI引导，最终带来的效果是，用户会觉得“不是这个AI厉害，而是我用这个AI很厉害”。他会感觉自己的能力被延伸了，创造力被激发了，而不是被一个冷冰冰的、捉摸不透的机器所支配或取代。

作为产品经理和设计师，这或许是我们在这个激动人心的AI时代，最应该追求的价值所在。让技术隐于无形，让用户感觉自己更聪明、更强大——这才是用户引导的终极奥义。

来源：人人都是产品经理