AI可辅助优化用户访谈提纲：一、输入目标、画像与假设；二、生成三层问题链；三、嵌入条件化追问提示；四、规避引导性语言与术语；五、模拟多角色访谈并迭代问题。
如果您希望在用户访谈中获取更深层次的洞察，AI可以协助优化问题结构、识别潜在盲点并提升问题的有效性。以下是利用AI辅助设计用户访谈提纲的具体操作路径：
一、明确访谈目标与用户画像输入
AI需基于清晰的业务目标和具体用户特征生成适配性问题，避免泛化或偏离核心需求。输入信息越精准，输出问题越具针对性。
1、在AI工具中输入本次访谈的核心目标，例如：“了解用户放弃购物车的主要原因”。
2、补充用户基础画像字段，包括年龄范围、使用频次、最近一次行为（如：3天前完成注册但未下单）。
3、标注已知假设，例如：“我们怀疑物流时效是主要障碍”，以便AI设计验证性或反证性问题。
二、生成多层问题结构
AI可自动构建由表及里的问题链，覆盖行为事实、动机归因与潜在需求三个层次，防止停留在表面回答。
1、要求AI按“描述性→解释性→延伸性”顺序输出问题组，例如从“您上次添加商品到购物车后没有付款，当时发生了什么？”过渡到“如果有一个功能能解决当时的问题，它最需要做到哪一点？”。
2、设定每组问题不超过5个，避免受访者认知负荷过重。
3、指示AI对每个问题标注其作用类型，如“触发具体场景回忆”或“暴露未被言明的权衡取舍”。
三、嵌入追问逻辑提示
AI可预设条件化追问路径，帮助访谈者在听到特定关键词时即时响应，提升现场灵活性。
1、向AI提供常见模糊回应词汇库，例如“还行”“差不多”“看情况”，请求生成对应追问话术。
2、获得如下提示：“当用户说‘价格有点高’时，追问：‘和您预期中的哪个部分有差距？是商品本身、运费，还是凑单成本？’”。
3、将AI生成的追问提示以括号形式附在主问题后，供访谈者快速查阅。
四、规避引导性与术语陷阱
AI可扫描初版提纲，识别隐含价值判断或行业黑话，降低答案失真风险。
1、将草拟问题粘贴至AI，指令其标记所有含评价性副词的句子，如“非常方便”“明显更好”。
2、接收修改建议，例如将“您觉得这个新功能是不是特别方便？”改为“您上次使用这个功能时，做了哪几步？中间停顿或返回过吗？”。
3、要求AI同步检查术语使用，将“DAU”“LTV”等替换为用户自然语言表述，如“每天打开App的人数”“用户长期带来的总价值”。
五、模拟访谈并迭代问题
AI可扮演不同用户角色进行问答演练，暴露出逻辑断点或歧义点，支撑问题优化。
1、指定AI模拟三类典型用户：新手用户、流失用户、高频付费用户。
2、对每个问题分别获取三类角色的回答，观察是否存在普遍性回避或答非所问现象。
3、针对AI反馈的薄弱问题，例如“70%模拟用户未提及具体时间点”，调整为“您记得那是周几吗？上午还是晚上？”。
