AI创作者AMA知无不言
做AI产品最致命的误区：你看到的好评，大多是假象从传统产品转型做AI产品之后，我发现一件很容易踩坑的事：AI产品的好评很多时候都带有迷惑性。普通互联网产品的反馈直接又及时，按钮交互、页面加载、功能是否可用，用户打开就能感受到好坏，点击率、跳出率这些数据直观清晰，产品好坏几天就能下定论，迭代方向也很明确。AI产品却是完全不同的逻辑，它最大的问题就是短期体验看着很好，长期效果却极不稳定，很容易产生虚假的正向反馈。之前我们上线过一款AI文案生成工具，刚上线的数据很漂亮，使用率上涨，评论区全是好评，大家都觉得这次功能做得很成功，计划加大推广力度。可问题并不会在第一次使用时暴露。AI模型属于概率式输出，它不像普通代码每次运行结果固定。简单通用的需求，它很容易交出不错的答卷；一旦用户长期使用，去尝试小众、复杂、个性化的场景，输出不稳定的缺点就会慢慢暴露出来。用户的心态也会发生变化。刚体验新产品时，大家带着新鲜感，对小问题比较包容，愿意给出正面评价。可随着使用时间变长，用户的期待值会不断提高，只要AI出现一次错误回答、失真内容，之前积累的好感就会快速消耗，负面评价会集中出现。这种假象非常危险。前期数据一片向好，底层隐患却一直被掩盖，等到大量用户发现效果不稳定的时候，产品口碑已经受损。传统产品用来判断效果的数据指标，放在AI产品身上参考价值有限，高打开率不等于用户认可，短期好评掩盖了模型稳定性不足的核心问题。吃过这次亏之后，我们调整了整套评估方案。不再把上线初期的好评当作判断标准，弱化短期流量数据的权重，重点观察长期深度用户的反馈，关注跨场景输出稳定性、差评变化趋势。我们拉长了观测周期，区分新用户和老用户的评价，深度使用者的感受，才是产品真实的水平。慢慢我意识到，普通产品比拼的是功能能不能实现，而AI产品比拼的是长期的稳定性。传统产品的缺陷上线就能看见，AI产品的隐患往往要半个月甚至更久才会浮现。做AI产品，一定要摆脱短期数据带来的乐观错觉。一次惊艳的回答算不上优秀，长期稳定可靠的输出才是产品真正的竞争力。学会分辨虚假评价，耐心等待真实反馈沉淀，是每一个做AI产品的人必备的能力。
发布于 四川
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