當AI浪潮席卷而來，產品經理們站在十字路口：一邊是戰(zhàn)略驅動的產品布局，一邊是體驗為王的用戶需求。在這場技術與人性的博弈中，如何找到平衡點，既不迷失在“左腦”的理性推演中，也不沉溺于“右腦”的感性想象？本篇文章將從產品策略與用戶體驗的雙重視角，拆解AI產品背后的思維邏輯，帶你看清AI時代產品人的新坐標。
產品經理重用戶體驗的要求早已稀松平常，今天來聊聊策略設計。
為什么要單獨開一篇文章介紹？
一方面是現今產品同質化嚴重，同個領域的產品無論是產品核心流程、設計結構還是視覺風格，都殊途同歸；另一方面，AI硬科技的浪潮下，僅從產品的外觀表現你很難真正了解一款產品，產品的差異不再是多么花哨的視覺和別出心裁的交互體驗，更多的是底層策略的高下之分。
回到今天的話題，我的論斷是：大模型產品百花齊放的時代，產品策略的建設變得比過去更稀缺、更核心。究其原因，主要有以下幾點：
首先是大模型產品的泛化能力，不再是即插即用，而要看你如何將特定的能力封裝成產品功能。這近似是一個條件優(yōu)化的問題：基于當前的大模型能力，找到一個最能產出價值的業(yè)務場景，選一個剛需、可控又能衡量ROI的點，先把這個點打穿。這個轉化過程強依賴產品經理定義適用場景和約束邊界；
其次是成本敏感的特征，不像傳統(tǒng)軟件服務的邊際成本趨近于0，模型的每次推理都有顯著成本，產品經理得在調用頻率、外圍工程、用戶路徑之間做資源的權衡。比如，你可以定義一些工程手段，把大模型變得盡量穩(wěn)定，例如加入一些規(guī)則引擎、知識圖譜、RAG、提示詞模板、審核和兜底機制等，確保大模型的輸出是成本可控且體驗穩(wěn)定的。
最后是反饋的不確定。即便你應用場景找對了，工程手段也上了，但產品的輸出效果非線性，缺乏閉環(huán)的反饋機制，也純粹只是靜態(tài)試驗品。真實用戶的使用數據、問題記錄和滿意度反饋，得作為迭代優(yōu)化的依據。你需要設計閉環(huán)反饋和能力評估機制，這些都屬于策略性的工作。
當需求場景已經明確，用戶體驗和產品策略的設計都應該齊頭并進。如果說，用戶體驗設計就像是在搭房子，比如設計房間布局、功能、裝修風格；那么產品策略設計就是在建設水電氣暖，讓整個房子合理運轉且節(jié)能高效。二者缺一不可。
1.策略產品：從業(yè)務出發(fā)，用數據驅動
先來介紹下策略產品。
策略產品的本質是：基于數據和業(yè)務洞察，制定科學的產品策略，并通過數據體系、算法策略和能力封裝，將這些策略落地為具體可執(zhí)行的產品功能。
劃重點：一個是從業(yè)務出發(fā)，一個是用數據驅動。
舉個例子，你在負責電商平臺“猜你喜歡”的推薦策略優(yōu)化，該模塊的推薦點擊率低，用戶轉化不佳，影響整體GMV。
你的工作重心繞不開以下幾點：
1）從業(yè)務出發(fā)，識別策略機會：
轉化率低→用戶推薦不精準→用戶興趣未被滿足，將該問題轉化為策略問題：如何讓推薦結果更貼合用戶興趣？
為此你可能需要調整推薦優(yōu)先級邏輯與召回策略。你可以定義目標場景與優(yōu)先級：提升首頁推薦點擊率+后續(xù)轉化率→優(yōu)先攻關“高活躍用戶+高客單價商品”場景。
2）以數據為驅動，設計底層數據體系：
輸入數據：用戶畫像（性別、年齡、消費偏好）、瀏覽行為（近期點擊、停留時長）、商品特征（品類、價格、促銷力度）；
輸出指標：推薦點擊率（CTR）、推薦轉化率（CVR）、單位推薦位GMV貢獻；
在此基礎上，你可以跟數據團隊協(xié)作，補充用戶興趣標簽字段，建立“推薦行為-轉化”的映射關系，完善數據埋點。
3）策略模型與算法聯動：
接著上一步，你將用戶興趣標簽作為算法的輸入，用以召回商品，再對模型打分排序。同時你需要與算法團隊共建：優(yōu)先召回近期互動頻繁品類，去做個性化的加權，比如用戶的歷史消費金額*點擊偏好。
4）制定產品方案，包括策略邏輯、交互設計和后臺配置能力：
策略邏輯說明：比如，“猜你喜歡”優(yōu)先展示用戶最近3次瀏覽品類下的高轉化商品；
交互設計：推薦位樣式不變，后臺策略調整，確保用戶在交互時無感知；
后臺配置能力：將數據指標經由數倉計算后落庫，再通過策略運營平臺下發(fā)，形成圈選用戶的下發(fā)策略。
5）策略協(xié)同與沖突解決：
多條策略難免會遇到沖突場景。比如，首頁也有“限時促銷”推薦，兩個模塊都想搶流量位。
這種情況并不罕見，此時你需要定義策略之間的協(xié)同機制，設計優(yōu)先級配置系統(tǒng)，根據用戶畫像動態(tài)分配推薦位。比如，高消費用戶優(yōu)先“猜你喜歡”，低消費用戶優(yōu)先“促銷”，讓所有推薦策略進入統(tǒng)一的策略運營平臺，方便后續(xù)持續(xù)優(yōu)化。
這是產品經理在策略建設中的“數據-策略-算法-產品-業(yè)務”的工作閉環(huán)。
同理，產品經理在AI產品的策略設計中，也需要將業(yè)務場景轉化為可落地的模型策略體系，包括策略設計、數據支撐、驗證反饋與產品化，實現“業(yè)務目標→模型能力→產品形態(tài)”的完整鏈路。
2.AI產品策略：模型能力的調優(yōu)和外圍工程的建設
除共性之外，說說AI產品策略相較傳統(tǒng)產品策略設計的核心區(qū)別。
仔細回想，原先所謂的產品策略更多是規(guī)則與數據驅動的產品設計范式，即：人制定策略規(guī)則+系統(tǒng)執(zhí)行邏輯，比如：推薦策略、定價邏輯、排序規(guī)則、匹配機制、任務達標邏輯等。背后依賴的是：
結構化數據（標簽、指標、用戶行為等）
可解釋的邏輯設計（if-then、權重模型、ABTest等）
可控可調的系統(tǒng)架構（策略平臺、規(guī)則引擎、定時調度等）
而AI產品改變了這套范式。
一方面，大模型引入了“能力即服務”?；Ｐ停ㄈ鏕PT、Gemini、Claude）提供的是通用語言的理解+生成能力，系統(tǒng)不再依賴具體規(guī)則，而是：
從數據中學習模式（訓練）
通過自然語言prompt驅動行為（提示）
通過外掛知識或模型微調提升上下文適應能力
底層范式轉為：構建能力→套用能力→收集反饋→再強化能力。因此，算法團隊需主導對基座模型進行預訓練，產品經理則需要花更多精力在模型能力的調優(yōu)上，比如模型微調，就是最常被考慮但最需要謹慎的行動點。
另一方面，策略設計由“顯式邏輯”變成“能力配置”。傳統(tǒng)策略的輸入主要靠寫規(guī)則、配權重，現在會更傾向于從設計提示詞結構、配置知識庫、判斷模型是否微調逐層分析；而在策略的迭代調整上，傳統(tǒng)產品以ABtest為主調整策略，AI產品依賴數據-反饋-能力多輪迭代去提升能力。
是的，當模型被訓練完成后就擁有了通用和特定領域的知識和推理能力，但不一定能適配到特定的業(yè)務場景。大模型雖強，可天然是不穩(wěn)定、不確定、不懂邊界的，因此要圍繞它建大量的工程體系來約束和監(jiān)控它。
外圍工程是什么？外圍工程是指在不改變大模型本身參數和訓練語料的前提下，通過外圍能力增強模型的實用性和可靠性，從而更好地服務于垂直業(yè)務的需求。
換言之，真正把大模型從“能力”轉化為“生產力”，就必須圍繞它構建一套完整的工程化體系，也就是所謂的外圍工程。
一般來說，外圍工程主要覆蓋幾個方面：
提示工程（PromptEngineering）：通過設計和編寫提示文本，引導模型生成符合特定要求的內容；
知識庫系統(tǒng)（RAG）：結合外部知識庫（如企業(yè)文檔、FAQ、數據庫）進行檢索和生成。比如，企業(yè)知識問答、IT技術支持、財務/法律垂類助手等；
模型聯網：顧名思義，讓模型通過索引網站或搜索引擎上的內容，總結和引用后再輸出內容。比如，股市信息摘要、跨境電商價格檢索等；
插件系統(tǒng)/工具調用：為模型配置具備特定功能的插件，如搜索、計算、調用API等，使其具備“觀察-決策-行動”的能力。背后通常集成多模態(tài)輸入、外部系統(tǒng)接口、狀態(tài)管理等能力，是當前智能體（Agent）應用的底座能力之一。
不止這些，還有上下文管理、多模型路由和策略控制、多模態(tài)輸入和理解支持等，嚴格來說也都是工程化的一部分。
這套工程放到現在，已然成了AI產品落地的基本盤，也是策略性工作的重點。尤其是當下的AI產品崗，無論你是服務于B端還是C端場景，幾乎都會涉及到這部分職責。
那么，在模型能力調優(yōu)和外圍工程方面，產品經理在其中的職責是什么，和算法、研發(fā)之間的分工如何，似乎都不太顯性。
簡言之，在大模型產品的策略設計中，產品經理不負責“怎么寫代碼或訓練模型”，但必須負責“為什么要做、做哪些、怎么判斷做得好”。
基于AI產品最核心的三種策略手段，我們一個個來說。
2.1提示詞工程(PromptEngineering)
提示工程是一個成本低、無需編程能力就能做策略調優(yōu)的工作，產品經理更應該深入到提示工程優(yōu)化里面去鉆研。
很多人都解釋過提示工程，這里再稍微澄清下。
提示詞本質上是一種AI交互設計語言，可以直接影響輸出質量，目標是通過優(yōu)化輸入，讓大模型更好地“聽懂”和“回答”。
因此，產品經理需要負責提示詞的應用場景設計，規(guī)劃提示詞的體系，再由研發(fā)團隊編寫提示詞的細節(jié)，從而讓模型輸出更符合業(yè)務預期和用戶需求的結果。
聽起來有點繞，簡單來說：產品經理負責設計“怎么問”，算法負責“怎么算”。
相比傳統(tǒng)的交互設計，提示詞工程更像是意圖層的UX設計，即：產品經理需要設計「用戶意圖如何被理解」+「模型如何被引導輸出」的整個閉環(huán)。
如何提升提示詞工程的設計能力？與其套用各種花式模板，我認為對產品經理而言，更可行的訓練方式是：
把提示詞設計流程，用Figma+流程圖+表格做出來，像以前做多輪Bot對話那樣設計，即：每一輪都要考慮意圖觸發(fā)→指令拆解→內容生成→格式輸出；
建立Prompt組件庫，就像你以前建立組件式UI庫一樣，以便快速復用到不同的Agent或場景中，降低跨部門的協(xié)作成本；
建議輸出結構時，強約束格式，如JSON、Markdown、表格等，就像你曾經設計標準返回格式一樣。輸出結構的格式化，非常便利后續(xù)的系統(tǒng)性ab實驗，以及對失敗case的分類和歸因，形成可分析的Prompt-to-OutputMapping。
本質上，這是將提示詞設計上升到“產品工程化”的高度，讓提示詞不再只是對話玩具，或是一個唬人的心法，而是真正具備工程調用能力的接口設計。
2.2外掛知識庫
外圍工程里另一個核心部分是知識庫建設，本質是為了補充模型記不住、不知道、不能更新的內容。這種情況下，研發(fā)和算法團隊會主導知識庫的基建開發(fā)工作，產品經理負責知識庫場景定義、內容策略、結構和召回規(guī)則的設計，確保系統(tǒng)滿足落地需求。
具體職責包括：
明確哪些問題靠知識庫，哪些靠大模型生成，可通過問題類型分類表和意圖識別路由策略來實現；
制定知識來源標準（來源渠道、內容標準如準確性、更新時效性、安全性等）；
設計知識庫的組織結構（FAQ型、實體型、文檔型），比如實體型就是基于知識圖譜或結構化數據組織的可查詢實體，如酒店信息、商品數據等；
制定知識更新機制（靜態(tài)or動態(tài)？由誰維護，是否需要人工審核，更新頻率等）；
設定知識召回策略，即：模型調用知識庫的時機和優(yōu)先級。
舉個例子，你正在做一個支持AI智能客服的產品，模型回答一些標準問題經常答不準或產生幻覺，你判斷：
大模型通識能力不夠；
提示詞的增強效果有限；
需要外掛知識庫，采用RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）架構。
那么，在策略考慮上，你需要主導知識庫結構設計與RAG調用邏輯方案。
首先是知識庫結構的整體規(guī)劃，你要思考的核心問題是：
要注入什么知識？
知識以什么形式存儲？
怎么讓模型好用？
1）知識導入：
明確知識來源，輸出《知識內容源清單&類型歸類表》。為此你要拉通業(yè)務團隊、客服團隊、知識庫團隊，確認知識結構包括：
2）知識抽?。?/p>
產品要負責設計知識顆粒度與分段策略：
分段太粗，可能會導致召回的信息干擾多；
分段太細，容易導致上下文丟失或無法覆蓋完整答案。
常見的分段方式有：按文檔結構分段，比如每個FAQ一段，每個操作步驟一段；按主題分段，比如按退貨、丟件、配送等主題切分；按意圖標簽組織，比如「物流查詢意圖」的標準回答集合就是一段。
3）知識召回：
該過程涉及到的環(huán)節(jié)較多，其中產品經理要注意定義嵌入策略（Embedding），輸出知識入庫規(guī)則，再交給算法或工程團隊接入到向量存儲平臺。
簡單來說，Embedding就是把一句話變成一串能讓計算機理解的數字（向量）。當你把知識倉庫搭建好，里面有大量的句子和文章，你希望將來別人來提問時，AI能準確找到相關的內容并回答。而AI不懂人類的語言，它只能理解數字。因此你需要把文字變成向量，以便后續(xù)的向量召回。
注意，你不需要寫embedding算法，但你要確定：
分段內容中，哪些字段需要embedding（如正文+標題）
向量庫結構：是否需要多模態(tài)向量？多個通道？
是否加索引字段用于召回過濾？
其次是RAG調用邏輯的設計，核心目標是：當用戶問一句話時，該應用能召回正確的知識段，并組織成有效的prompt，讓大模型生成可靠答案。
1）設計檢索邏輯，明確檢索規(guī)則、召回數量和過濾機制，以確保知識的召回率。
2）設計Prompt拼接策略，你要定義：召回的知識段，如何拼到prompt中？拼什么？拼幾段？拼的位置是哪？
比如，知識在拼接時要講究結構的標準化，可以定義一些格式模板。這些結構化的知識可以拼在系統(tǒng)提示（systemprompt）中，或是用戶輸入后作為背景補充。
此外，拼接的內容一般都會控制長度，結合數據相關度或分類做權重排序，避免超出token限制。
3）設計回答可信機制與兜底應對策略。大模型仍可能輸出幻覺，因此你要定義：
當召回失敗時：輸出「抱歉我沒找到相關信息」or其他兜底和引導話術；
當召回信息過多時：提示用戶細化或進一步明確問題；
輸出結果是否附帶“參考信息”字段提升信任感（如“本回答來源于XXX知識文檔”）
4）上線后的數據閉環(huán)。該過程在所有類型的產品落地時都會多次強調，對知識庫而言，你需要重點關注知識的召回率與準確率，同時建立知識內容的版本管理與動態(tài)更新機制，確保知識庫在實際應用中的持續(xù)有效性與業(yè)務匹配度。
這不僅是效果評估手段，更是推動知識庫持續(xù)演進與模型能力迭代的關鍵機制。
2.3模型微調
如果說，模型的預訓練環(huán)節(jié)是通過海量的語料讓模型學習通用規(guī)律，讓模型在巨大的圖書館中自學成才，那么微調則是做模型的老師，定義標準答案，負責打磨優(yōu)質的學生樣本出來，對其針對性輔導，以便讓模型去學習和模仿。
在預訓練環(huán)節(jié)，參數量和語料的豐富多樣幾乎直接決定了預訓練后模型的智商上限；而在微調環(huán)節(jié)，樣本的質量和多樣性決定了模型的專業(yè)度和可控性。
舉個例子，你做了一個物流客服機器人，泛化模型回答太泛，于是你提出針對「快遞物流問題」微調一個專用模型。在微調模型的過程，涉及到具體微調的方法、訓練調參的工作，由算法團隊支持；但關于微調場景的定義、數據策略和資源的優(yōu)先級，由產品經理負責。
第一步：明確調優(yōu)目標，輸出能力調優(yōu)的需求說明書，包含問題類型分析、失敗示例、當前能力的評估結果。
你要正面明確以下幾個問題：
哪類問題表現差？回答是否穩(wěn)定？
提示詞優(yōu)化是否有效？
是否值得微調？
第二步：定義微調的數據范圍與質量標準，輸出《標注任務說明》，包括標簽體系、數據格式、案例等，可交給數據團隊執(zhí)行。
第三步：定義微調的策略和能力邊界，包括目標、調用邏輯、能力邊界和風險點等。
第四步：設計評估機制與上線驗收的標準，從業(yè)務視角定義「什么是好結果」，幫助算法明確優(yōu)化方向。
衡量指標可以是：準確率的提升，同類問題回答的一致性，用戶的滿意度，推理成本的控制等，視具體的應用場景去調整。
第五步：上線后數據閉環(huán)與策略優(yōu)化，輸出《上線效果評估報告》，看是否達成目標，是否需要進一步迭代。
和前文的外掛知識庫一樣，上線后你需要監(jiān)控模型微調后的核心指標變化，比如模型的調用次數、回答的準確率、用戶的滿意度等，并及時分析失敗case，看是否存在一些意圖識別錯誤、回答內容偏移的問題。
不同之處在于，模型微調的成本更高（研發(fā)投入+算力），以至于你必須把評估ROI納入到每次微調的復盤工作中，去甄別微調帶來的滿意度提升是否匹配訓練+推理的成本投入。
3.小結
現階段市面上所謂“AI產品經理”，很多其實只是用過API的“偽AI產品經理”，而真正能從“業(yè)務需求→模型能力→場景設計→效果評估與優(yōu)化”的AI產品經理鳳毛麟角。
傳統(tǒng)產品經理大多分外關注用戶體驗路徑和產品功能形態(tài)的落地，這無可厚非。但除此之外，AI產品經理更要重視技術上下游（算法、數據、工程團隊）的協(xié)作，需重點考慮將能力調優(yōu)和外圍工程融入產品設計，并通過策略制定實現產品價值的最大化。
產品策略是方向盤，決定我們做對的事；用戶體驗是油門和剎車，決定我們把事做對。二者互為配合和牽制：向左走，你需要理解模型的能力邊界、業(yè)務目標和反饋機制；向右走，你需要深入用戶行為背后的動機，構建良好的交互體驗和輸出信任。
左右互搏的過程中，用戶體驗必須服務于產品的策略目標，產品策略也要為用戶體驗讓路。
專欄作家
