02 AI产品的反直觉真相

"我们的AI准确率达到95%,比竞品高5%!"

用户视角:
- 90%准确率 → "还凑合,能用"
- 95%准确率 → "还是会错,不能完全信任"
- 99%准确率 → "好像可以试试"
- 99.9%准确率 → "我愿意付费"

从90%到95%,技术难度提升10倍,
但用户感知差异几乎为0。

从95%到99%,技术难度提升100倍,
用户感知才有质变。

策略:
  ✅ 不追求100%语法准确
  ✅ 而是:
     - 高亮标注"不确定"的建议
     - 让用户一键接受/拒绝
     - 降低用户的"信任成本"

结果: 用户不在乎偶尔的错误,因为修正成本低

"我们用了最新的GPT-4/Claude-3"
"我们有自研的大模型"

用户根本不关心你用什么模型。

他们关心的是:
  ✅ "能不能帮我10分钟完成原本2小时的工作?"
  ✅ "会不会让我在老板面前丢脸?"
  ✅ "我的数据安全吗?"
  ✅ "操作复杂吗?"

技术只是手段,不是目的。

首屏大字:
  "基于transformer架构的先进NLP模型"
  "准确率高达93.7%"

结果: 用户看不懂,直接关闭页面

首屏大字:
  "10秒生成周报,解放你的周五下午"
  "1000家公司在用,0次数据泄露"

底部小字:
  "技术细节: 基于..."

结果: 用户理解价值,愿意试用

"我们的AI能做所有事情!"
- 能写作
- 能翻译
- 能生成代码
- 能分析数据
- ...

"万能" = "什么都不精" = 用户不买单

用户选择专用工具,不选择全能工具。

理由:
  1. 专用工具在具体场景下体验更好
  2. 专用工具让用户觉得"更专业"
  3. 全能工具让用户学习成本高(太复杂)

功能:
  - 写邮件
  - 写报告
  - 写周报
  - 写广告文案
  - 写代码
  - ...

结果:
  - 每个功能都做得浅
  - 用户不知道它到底"主要是干什么的"
  - 获客成本高(无法精准定位目标用户)

定位: "Notion内部的AI助手"

功能看似很多,但:
  - 所有功能都围绕"文档场景"
  - 用户心智清晰: "这是帮我写文档的"
  - 不单独售卖,作为Notion的增值功能

结果: 转化率高

"用户要知道我们有AI!"
- 界面上到处是"AI生成"按钮
- 疯狂强调"由AI驱动"

用户最喜欢的体验是:
  "咦,这个功能好智能,应该是AI做的吧?"

而不是:
  "这里有AI,那里也有AI,到处都是AI,好烦..."

不强调: "我们用了先进的AI人脸识别"

而是:
  - 用户上传照片
  - 系统自动分组
  - 用户发现: "哇,全家人自动归类好了"

AI藏在体验里,而不是写在功能说明里。

功能: AI美颜
按钮: "点击使用AI美颜"

问题:
  - 用户每次都要"决策"要不要用AI
  - 增加了操作步骤
  - 反而降低了体验

功能: 智能美颜
按钮: "美颜"(默认开启,可调节强度)

结果:
  - 用户无感知完成美颜
  - AI在背后工作,不打扰用户

"我们的AI会根据每个用户定制化!"

个性化的三个阶段:

阶段1 (50%准确): 垃圾
  - 用户感觉"它根本不懂我"
  - 还不如不个性化

阶段2 (80%准确): 尴尬
  - 有时候准,有时候不准
  - 用户不知道该不该信任
  - 还不如用默认方案

阶段3 (95%+准确): 惊喜
  - "它怎么知道我想要这个!"
  - 用户建立信任
  - 形成依赖

结论: 如果做不到95%+,不如不做个性化

Spotify (早期):
  - 过度个性化
  - 推荐的歌经常不喜欢
  - 用户失望

网易云音乐:
  - 先做好"热门歌单"
  - 个性化推荐极其克制
  - 只推极高把握的

结果: 用户觉得网易云"懂我"

"全自动!不用人工干预!"

完全自动化的问题:
  ❌ 用户失去控制感 → 焦虑
  ❌ 出错时不知道怎么办 → 不信任
  ❌ 不透明的过程 → 不敢用

用户真正想要的是:
  ✅ 90%自动,10%可干预
  ✅ 能看到过程,能随时暂停
  ✅ 知道"为什么这么做"

不是:
  ❌ 完全自动驾驶(用户不敢用)

而是:
  ✅ 辅助驾驶
  ✅ 用户手必须在方向盘上
  ✅ 可以随时接管
  ✅ 提示"当前自动驾驶的限制"

结果: 用户敢用,而且用得爽

不是:
  "AI自动生成报告"

而是:
  "AI生成报告草稿 → 你审阅修改 → 一键定稿"

让用户保留"最终决策权"

"我们要追求极致准确"

场景决定优先级:

场景A: 法律文书生成
  - 准确率 > 速度
  - 错一个字可能输官司

场景B: 社交媒体文案生成
  - 速度 > 准确率
  - 错了改一下无所谓,但慢了就没灵感了

很多AI产品死于"场景错配":
  - 在需要速度的场景追求极致准确(用户等得不耐烦)
  - 在需要准确的场景追求极致速度(用户不敢用)

选择: 快速生成 + 用户迭代

而不是: 一次生成完美图片

理由:
  - 创意场景,用户需要"快速试错"
  - 4张图10秒 > 1张完美图2分钟

结果: 用户体验极佳

"我们的模型更先进!"

模型会被追平(OpenAI/Claude/Gemini能力差距越来越小)

真正的护城河是:

用户使用 → 产生数据 → 优化产品 → 吸引更多用户 → 更多数据

这个飞轮转起来,竞争对手追不上。

飞轮设计:
  1. 用户纠错时,选择接受/拒绝建议
  2. 这个选择成为训练数据
  3. 模型越来越准
  4. 新用户体验更好
  5. 用户增长
  6. 回到第1步

竞争对手即使用相同技术,
也无法获得同等质量的训练数据。

问题:
  - 用户用完就走,没有留下数据
  - 没有设计"反馈机制"
  - 每个用户都是"第一个用户"的体验

结果: 无法形成壁垒

"我们的AI能帮员工提升50%效率!"

to B购买决策:
  - 决策者(老板): 关心ROI、成本、风险
  - 使用者(员工): 关心好不好用、会不会增加工作量

如果只优化使用体验,老板不买单
如果只优化ROI指标,员工抵制

需要双重设计:
  ✅ 给决策者的"dashboard"(展示价值)
  ✅ 给使用者的"工具"(真正好用)

对老板说:
  "提升团队协作效率,减少邮件75%"
  → 强调价值和ROI

对员工说:
  "再也不用翻邮件找文件了"
  → 强调体验和便利

两者都满意,才会成交。

"我们的技术这么好,怎么没人用?"

技术再好,如果目标用户错了,就是0。

常见错误:
  ❌ 为"想象中的用户"开发产品
  ❌ 为"自己"开发产品(自己不是典型用户)
  ❌ 为"所有人"开发产品(= 没有明确用户)

策略:
  1. 不面向"所有需要邮件的人"
  2. 只面向"每天收100+邮件的高频用户"
  3. 收费$30/月(过滤低频用户)

结果:
  - 目标用户极其满意
  - 愿意高价付费
  - 形成口碑传播

如果面向所有人,反而做不好