场景问题蒸馏,是指从客户真实的决策场景中,蒸馏出一批"客户会主动问 AI"的问题,把它们变成可被 AI 匹配到的场景化问题资产。
品牌定位、核心卖点、差异化优势与荣誉资质,决定问题中品牌被推荐的角度与立场。
主营产品与服务范围、目标行业与典型交付场景,限定问题蒸馏的业务边界,不跑偏、不泛化。
目标客户的企业规模、决策角色、真实痛点与采购习惯,让蒸馏出的问题就是客户真正会问 AI 的问题。
用户刚知悉领域时,提出体现其寻找靠谱、有实力服务商的问题,降低踩坑风险。
用户深入对比差异时,提出体现其寻找效果好、专业、案例丰富服务商的问题。
用户做最终抉择时,提出体现其寻找最值得信赖、有保障服务商的问题,降低购买风险。
客户问 AI 的方式,和在百度上敲关键词完全不一样。搜索引擎里是"水切割 加工 深圳",而在 AI 里他们问的是完整的一句话:"我有一批 304 不锈钢要切 20mm 厚,深圳哪里能加工?"——带场景、带条件、带决策意图。所以覆盖问题的第一步,是把客户整个决策过程拆开,看他每个阶段会问什么,而不是去堆关键词。
问题不是越多越好。把 500 个臆想出来的问题铺开,不如把 30 个真实客户问过的问题答透。判断一个问题的价值标准是:你的目标客户真的会在 AI 里这样问吗?这个只能从销售记录、客服记录、真实对话里来,不能靠拍脑袋生成。另外,问题库需要定期更新——客户的问法会随市场变化。
起步建议 30~50 个,覆盖五个决策阶段,每个阶段 6~10 个。跑一段时间后根据实际提及情况增补,而不是一开始就求全。
看两点:一是客户在这类问题上的决策影响大小,二是目前 AI 在这些问题上的回答里有没有你。没被覆盖且影响决策的,优先级最高。
会。这是服务的一部分,客户可以拿它去做内部内容规划,也可以用来自己复测。