今年3月，隨著Manus橫空出世，“通用型AI智能體”的概念逐漸火爆起來，最近剛剛啟動內測的扣子空間也再度創造了“一碼難求”的景象 - AI不再是一個被動接受指令進行重復勞動的工具，而是能夠主動規劃、執行、交付任務的工作助手。

事實上，我們測試過很多這類產品，讓智能體跑了上百個真實場景的任務。比如Manus、扣子空間、autoGLM沉思、proxy，甚至還有cherry studio和MCP工具的組合系統。

<-左右滑動看更多介紹->

這些工具的能力固然強大，但“通用性”的代價就是無法在垂直的業務場景“開箱即用”，探索和配置耗時耗力。

舉個例子：“洞察”是從老板到執行層的高頻剛需，任何商業決策都少不了。我相信品牌方市場部在這方面的需求更加迫切，因為產品創新和營銷創新的工作流中幾乎天天都要用到。

現有的通用型工具在這方面的能力還是偏弱。一方面是缺乏精準的信息源和數據，另一方面是沒有專業的know-how。

那么，有沒有一款AI工具可以幫助大家更方便的做商業洞察？

很巧的是，我剛在小紅書上注意到大量的“自來水”在推薦atypica.AI這個產品，似乎是個不錯的解決方案。

再仔細一看，這不是我的老朋友、特贊CEO范凌老師親自設計的產品嗎？

那就好辦了 - 我立刻就去找他白嫖了一個可以無限使用的賬號，今天來幫大家做做測試！當然，各位也可以提前去白嫖一個賬號，跟著這篇文章的教程一起來操作。

聲明：本文示例僅為工具操作演示，并不構成對任何品牌或特定業務的策略指導；所呈現的洞察僅用于說明工具功能及其可能輸出。建議每位使用者都能根據自己的品牌特性、產品階段與內部需求，嘗試設定適合自己的調研問題與指令，透過實際操作探索出最貼合自身的洞察路徑。

01AI智能體如何幫我們洞察用戶？

介紹atypica.AI之前，我們先從一個底層邏輯入手：對于品牌來說，今天最重要的商業洞察來自哪里？

毫無疑問，是消費者的聲音。

“以用戶為中心”這個理念已經被講爛了，但真要去系統性洞察用戶需求，還是存在不少阻礙：

• 樣本偏差：訪談時，往往是那些愛發言的人最積極參與，但他們不一定代表大多數沉默的大眾，結果就是數據可能“走偏”。

• 結果滯后：傳統調研從收集、整理到出報告常常拖很久，但用戶的關注點可能早已變化，最后出來的洞察就有點“過期”。

• 執行成本高：每次做用戶研究都像打一場仗，要安排訪談、處理數據、寫報告，過程復雜又費人力，很難快速復制。

那么，AI能夠幫上什么忙呢？

2024 年，斯坦福大學的研究團隊成功構建出一批可模擬 1000 位真人用戶行為和表達方式的 AI 智能體，并發布了論文《Generative Agent Simulations of 1,000 People》。

這些智能體并不是憑空生成，而是基于大量真實訪談內容所訓練出來的行為模型，因此在互動中展現出高度擬人的行為邏輯與語言風格。

研究結果顯示，這些模擬體在動機回應、判斷邏輯等關鍵維度上的表現，與真人的相似度高達 85%。

這項成果提供了一個重要啟示：只要數據來源真實、語境設置合理，AI 的確可以作為“虛擬用戶”，用來還原人類的表達方式與思考路徑。

atypica.AI 的工作原理正是沿用這一思路：它從社交平臺上抓取用戶的自然言論，提煉出有代表性的表達內容，進一步生成典型的用戶畫像（Persona），并結合一定行業洞察的Konw-how，與這些虛擬用戶展開模擬訪談，深入挖掘他們的動機與偏好。最終，這些互動內容會被結構化整理成一份面向品牌方和營銷團隊的用戶洞察報告。

這并不是要取代傳統調研的嚴謹性，而是讓流程更高效、更及時，讓團隊能從繁雜的數據處理中解脫出來，把精力放在更有判斷價值的地方。它不會直接給出答案，但能幫我們走一條更快靠近用戶真實想法的路徑。

你只需要登錄atypica.AI這個網址，通過最簡單的對話框，在10-20分鐘內就可以通過用戶洞察初步驗證你的idea。

02三大應用場景實例：AI 如何輔助不同階段的用戶洞察

我們選擇了快速驗證新品概念、尋找產品差異化突破、追蹤評估市場活動效果不同業務階段的場景示例，開展用戶洞察工作，提供一些新的分析路徑與參考角度。

場景一：快速驗證新品概念

假設我現在是某食品公司的營銷負責人，想要在端午節推出一款面向年輕職場人群、主打送禮場景的創新粽子禮盒，并提前掌握用戶在包裝創意、產品形式和社交分享價值等方面的真實關注點與需求偏好，但目前缺乏足夠的用戶洞察為新品定位提供方向。這時候，我就可以用atypica.AI先來做一輪輕量調研，先初步驗證想法，再開展更具體的工作。

在首頁輸入調研指令：“我打算在端午節推出一款適合送禮的新式粽子禮盒，目標用戶是都市白領，希望了解他們在選購端午禮時最看重哪些因素（是在包裝創意、組合形式、情感價值和實際體驗等方面）、用戶在過往禮盒消費中常見的不滿或痛點、以及當前市場上有關端午節禮品的新趨勢或創新方向”

若對指令撰寫不夠熟悉，可借助 DeepSeek、元寶等具備自然語言理解與指令優化能力的工具，透過多輪交互，逐步明確表達意圖，有助于提高問題聚焦度，獲得更具結構性的指令提示。

輸入完成之后，系統會自動詢問補充的背景信息：我們產品當前的階段、目標市場及差異化優勢。這一步的目的是幫助 AI 精準了解你的需求情境，更好地抓取對應的用戶討論內容，提升報告的準確性。

產品階段：我們選擇了"正在構思階段，尚未確定具體產品形態"－選擇這一項代表我們目前還在探索最佳的產品呈現方式，希望借助 AI 工具找到明確方向。

目標市場：選擇"主要面向個人消費者"－我們鎖定的是都市職場白領群體，他們通常有端午節送禮或自用的需求，因此個人消費者的市場偏好是我們調研的重點。

差異化優勢方向：我們勾選了"時尚創新路線"與"實用主義路線"－我們期望粽子禮盒既能滿足職場人群的送禮面子需求，又具備足夠的實用價值，這兩個方向的結合能幫助我們清晰了解用戶的復合需求。

接下來系統會抓取社交討論并歸納用戶關注點，根據我們提供的背景信息與問題指令，自動啟動社交平臺搜索任務，跨平臺檢索關于“端午送禮”、“粽子創意禮盒”等關鍵詞的真實討論內容。隨后，系統迅速整合這些零散討論，提煉出用戶普遍關注的幾大要點，比如“包裝創意是否有趣”、“組合是否適合送禮”、“是否具備節日感與實用性”等。

系統開始各社交平臺抓取內容信息并進行分析

根據搜索到海量內容生成用戶典型畫像的過程示意，可以點擊打開看每個步驟的執行決策

系統在整合完社交平臺討論后，會自動生成五個典型用戶畫像（Persona），每個角色都基于大量真實討論，具備清晰的標簽與行為特征，方便從不同維度對我們的問題進行深入探討。

此案例生成出的Persona與他們基于真實用戶數據生成的標簽，并以此為性格做虛擬訪談

隨后將對這些 Persona 進行模擬訪談，由 AI 發起對話，以我們最初的指令為出發點生成一系列訪談內容，逐步揭示他們的購買偏好、送禮場景與評估標準等。

系統與"新意禮物探索家"的訪談部分截錄

通過這一過程，我們能全面獲得來自五位用戶畫像對訪談內容的的直觀反饋，為后續報告生成打下基礎。

結構化報告輸出洞察總結:所有訪談完成后，atypica.AI 會自動整理出一份結構化報告。在這個案例中，系統對不同的用戶畫像做了詳細拆解，歸納出各自的購買動機與影響因素。同時也分析了產品各個價值點在不同用戶心中的重要性。除此之外還有許多有價值的洞察。

詳細報告可點擊鏈接查看：https://atypica.musedam.cc/artifacts/report/tNaAeztyDmMEPF2A/share

這些信息不僅幫助我們更理解用戶的真實決策邏輯，也能輔助指導產品定位、包裝策略與傳播方式等。

基于報告輸出的結論，我們進一步提出了一個追問：“除了價格以外，用戶在選購創新粽子禮盒時，有哪些讓他們猶豫或放棄購買的細節？”

這個問題的目的，是為了捕捉用戶在實際送禮或自用過程中，未必會在正面評論中表達、卻極可能影響購買決策的“隱性顧慮”。atypica.AI 分析了用戶在評論區、開箱筆記、吐槽內容中的真實表達后，發現總結用戶主要有八大顧慮，并句這些痛點提出了相應的可能解決方案。

這次追加分析中系統給出的優化建議非常豐富，這里就不一一展開。如果品牌方還希望進一步深挖其中某一點也可以繼續提出追問。

場景二：挖掘競品用戶不滿，尋找差異化突破

假設我現在是一家中小型護膚品牌的營銷負責人，想要通過對市場上已有多款大牌控油潔面產品的用戶自然討論進行深入分析，找出他們的不滿點與未被滿足的期望，以發現可切入的差異化機會，但目前缺乏對競品用戶真實反饋的洞察。這時可借助atypica.AI快速開展一次調研，發掘痛點及潛在機會，指導下一步的具體執行。

在首頁輸入調研指令：“請幫我分析幾款熱門控油潔面產品的用戶討論內容，目標是找出他們使用過程中有哪些常見抱怨或未滿足的細節期待，例如使用感受、成分信任度、清潔力與刺激性之間的矛盾等。”

特別值得注意的是，我們在初始輸入中只描述了產品方向與目標，但系統在實際執行前主動補充詢問了三個關鍵問題：目標消費人群、主要關注的競品價格層、希望找到的差異化維度。這些信息我們一開始沒說清楚，卻是構成有效洞察的基礎。這種“反向補全”機制，減少了我們遺漏信息所造成的偏差，也讓報告更貼近真實業務判斷需求。

系統接下來自動抓取了社交平臺上用戶對各類競品產品的自然討論內容，識別出出現頻率高的問題描述與情緒波動點，并據此快速生成了用戶畫像與模擬訪談。

此次調研根據社媒用戶內容數據生成的Persona

差異化機會一目了然：以五份訪談結論為基礎，根據我們給到的指令，生成的報告聚焦于細分用戶的痛點與期望及在售同類產品的差異化機會進行有條理的整理。

值得注意的是報告內詳盡的將所有大類痛點另外細分為小類，并皆提出了相應的機會點，最后給到了整合性的建議方向。詳細內容可點擊查看完整報告：https://atypica.musedam.cc/artifacts/report/DLgNes3Cg7FFrky2/share

這些結論為我們開發新產品提供了實用的切入點，也讓我們明白“平價潔面”用戶的關注點有大大超出價格帶以外的隱性需求。

我們進一步追加了一個提問：“在同等價位下，用戶更愿意為哪種差異化特性付費？他們覺得哪些創新點只是‘噱頭’？”

從"用戶是否愿意買單"的角度帶入實際案例分析幾大差異化特性是否可行

此場景我們以不久前霸王茶姬與電影《哪吒之魔童鬧?！返穆撁顒訛槔?，展示如何運用 atypica.AI 捕捉用戶自然討論進行實時監測，了解活動進行中用戶的反饋與情感熱度，進而挖掘潛在的優化空間，給未來活動提供指導。

我們先來輸入調研指令：“請幫我分析霸王茶姬與電影《哪吒之魔童鬧?！仿撁顒釉谏缃黄脚_上的用戶自然反饋，了解用戶對視覺設計、活動內容、產品創意、IP匹配度的真實態度，是否存在槽點或認知偏差?！?/p>

在輸入初步調研指令后，系統進一步追問了兩個問題：

目的是得知市場反饋，故我們選擇了"產品創意與視覺設計接受度"及"品牌形象與IP匹配度"

我們選擇"各類用戶群體的全面反饋"，希望能從不同角度還原用戶對活動的真實體驗

隨后，系統開始自動抓取相關社交平臺內容，一樣根據真實評論與互動討論生成五類典型用戶畫像。這次調研目標為追蹤活動熱度，故也列出了各種類型的用戶更活躍于哪一個社交平臺。這些畫像幫助我們在訪談中從多元角度理解用戶是如何看待及“參與”這場活動的，有哪些行為又對哪些細節感到滿意或略感遺憾。

熱度背后的反饋脈絡清晰：報告顯示，本次《哪吒之魔童鬧海》聯名活動整體用戶反響熱烈，在視覺設計與周邊打造方面獲得廣泛好評，互動形式則較為單一難以滿足用戶多元參與需求。

報告部各類周邊中“杯袋包材”、“鐳射票卡”和“冰箱貼”最受用戶喜愛

鐳射票卡也滿足粉絲收藏電影票的儀式感，這可啟發品牌在未來周邊設計中結合情感互動因素與熱門品類，以創造更具吸引力的產品

活動內容形式過于單一是普遍的聲音

點擊查看完整報告內容：https://atypica.musedam.cc/artifacts/report/EUFtEzqE2UxNpap4/share

從反饋可以推導，即便活動已具高關注度，但在眾多品牌卷聯名、且《哪吒之魔童鬧?！稩P熱度持續高漲的背景下，品牌完全可以借此契機，創新互動方式——如角色扮演、趣味話題或線上沉浸式體驗——以在競爭中脫穎而出，贏得用戶好感及品牌粘性，或可作為后續優化的參考方向。

不過得吐槽下，訪談中Pesona提到平時會和自己的"姬友"一起去線下打卡，但報告中卻曲解成聯名期間各地網友在線上約定時間集體打卡。所以在使用報告時務必回顧訪談原始記錄，確保得出的結論與訪談、自己的理解一致。

系統給出的問題及Persona回答皆是"平時"是否會去線下門店打卡，是比較泛用場景

報告中卻顯示為特指此次聯名的線下門店打卡

通過前述三個案例——從節日新品構思、產品差異化開發再到活動反饋追蹤，展示了 atypica.AI 在產品全周期中的多元角色與價值支點。它不僅適用于前期驗證市場需求、中期產品優化、后期溝通策略微調，也具備延展性可靈活應用于用戶畫像建立、新市場假設驗證、或產品功能迭代前的風險評估等工作場景，協助我們重新安排時間與精力的分配方式。

我們能看到 atypica.AI 的幾點優勢：

• 將零散信息轉化為清晰洞察：傳統社交聆聽常依賴關鍵詞搜索，結果零散，難以拼成用戶全貌。atypica.AI 會自動整合多平臺上的自然討論，把它們整理成結構化的話題，讓你一眼就能把握用戶關心的核心內容。

• 從用戶真聲出發，而不是預設問題：很多調研都是先設好問題再問用戶，雖然方向明確，卻容易錯過用戶主動表達的想法。atypica.AI 則相反：先從真實討論中挑出典型句子，再模擬訪談，全程不靠預設提問，更貼近用戶的自然表達，也更容易發現傳統調研忽略的細節。

• 實時跟蹤洞察，而非等待周期報告：傳統的分析通常按月或按季度才出結果，常常錯過話題初起的黃金時機。atypica.AI可以通過實時模擬用戶訪談捕捉熱點和消費者情緒變化，讓你在話題一出現時就能及時掌握。

不過，任何工具都有局限性，我們在實際操作中也發現了幾點值得提醒大家注意的地方：

• 平臺覆蓋廣度仍有提升空間：目前 atypica.AI 主要覆蓋小紅書、抖音、TikTok和Instagram，其他平臺將于未來陸續開放。建議在使用時根據品牌自身需求和慣用渠道，靈活選擇并評估。

• 系統穩定性有待提升：項目上線初期偶有不穩定情況，可能導致社交媒體數據抓取失敗并生成未經驗證的用戶畫像。因此，閱讀報告時務必核實分析流程。

• 洞察結論具有參考價值，但非決策替代：盡管系統的輸出結果皆基于真實內容且具支撐性，但“策略”終究需回歸品牌自身定位、階段目標與資源狀況。工具能幫助你聽見市場聲音，卻不能代替你理解品牌的初心與底線。

• AI 仍可能產生“幻覺”：在采納分析結果前，應審視系統的推理過程并保持自身獨立思考的能力，不無腦使用結論，盡信AI不如無AI。

這里，我們也提供一些小技巧，讓atypica的效率更上一層樓：

優化指令：讓 Deepseek、豆包們成為你的“提示詞優化助手”

精準提示能讓問題聚焦，輸出更貼近需求。許多人覺得 AI 難用，其實只是因為一開始下的指令不夠清晰。對大多數人來說，不知道怎么寫清楚的問題是常態。

但這并不表示你無法產出高質量的洞察。你可以把 Deepseek、豆包等工具 當成“提示詞共創伙伴”，通過逐步對話，它能協助你把模糊的需求，打磨成結構明確、容易被理解的提示詞。以下是一種常見的互動流程，讓你從“有個想法”走到“一個高質量提示詞”：

第一步：把你腦中的問題對AI說出來。AI工具會依據這段話幫你寫出一個初稿，但初步版本可能不夠聚焦

第二步：和 AI 一起“拆解”它的回答，對 AI 給出的初稿繼續提問。這一步可以反復和AI溝通，它會不斷幫助你細化，你只要確認：“這是我要的方向嗎？”然后不斷往目標靠近

第三步：請 AI輸出最終版提示詞。當你覺得差不多時，可以直接告訴AI。若返回結果不夠清晰還可以反復打磨，直到得出你滿意的提示詞

如果你完全不知道怎么開始，也可以直接問AI："我不會寫提示詞，但我有一個商業問題想調研。你可以帶我一步步梳理，最后幫我寫出一個可用的提示詞嗎？"

重點不是一開始就寫得多精準，而是你愿不愿意與 AI“對話式共創”。這不僅是下指令，而是整個過程中就能幫助你梳理問題、聚焦目標。

深挖報告細節：巧用“追加問題”功能

在 atypica.AI 報告中，找到你想更深入了解的部分，在對話框可以“追加問題”，輸入具體指令。

也可以給出更具體提示例如"針對過去幾年粽子的新創口味請給出在白領小資中，評價最好的三個選項并深度分析用戶喜愛的原因，以及是否有地域上區別"。系統會基于原始討論和上下文，自動生成補充洞察。

這里一樣可以像上一點提到的，使用Deepseek、豆包等作為補充提示指令詞助手，輔助更精準想要挖掘的聲音。記住，你不需要一開始就會寫指令提示詞，只需把“你想知道什么”說出來，Deepseek、豆包等工具就能幫你一步步拆解、整理、精煉，讓你產出一個適合丟進洞察工具的高質量提示詞。

最后，別忘了企業內部的知識積累也是一座金礦。我們可以把初步得到的洞察報告，與過往的數據進行對照和驗證，從而交叉得到更多深入洞察。

04結語：讓AI來賦能你，而不是取代你

看了這么多理論和案例，相信atypica.AI提供的價值也比較明確了：

• 對品牌管理者來說，它不只是節省時間的“分析工具”，而是將市場的嘈雜討論重新編排為決策線索的“信息翻譯器”。

• 對產品經理，它讓你在定義功能時不再僅憑主觀想象，而是把“用戶真正卡住的點”帶進每一次版本規劃中。

• 對營銷人員，它是一種“反向理解消費者”的機制 —— 從他們已經表達的情緒中，推回我們尚未做到位的品牌溝通細節。

AI 無法取代的是人的判斷力、情緒理解力與價值判斷，而這恰恰是未來每個創意人、策略人、經營者最該守護與修煉的部分。所以我們想說的是：AI 不會決定你要做什么，但它可以幫你理清，你該往哪里看。

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