借助AI，从大量评论中挖掘用户需求，效果惊人

做产品，离不开分析市场需求。以前我们搞市场调研，要花上几个月做访谈、问卷、猜用户想法。

现在，可以用 AI 大大加速市场调研，用真实世界中用户的行为数据 + AI 模型的语言理解能力，代替过去昂贵、低效的调研流程。

这个方法已经被一线创业者验证可行，能做到：快速识别用户高频吐槽、重复痛点；判断哪些问题适合用 AI 自动化或代理解决；一下午完成过去几周的工作，销量甚至增长 15%+。

如果你在开发新产品、寻找 PMF，或者想优化已有流程，可以试试下面的方法。

整套操作分三步，抓用户数据 → 用 AI 分析 → 给出建议。

不需要做复杂的工程开发，只需要抓用户数据、喂提示词、提问题。

以下是完整流程：

第一步：找到真实用户发声都地方

用户最真实的需求，往往不会出现在问卷里，而是在他们自发发帖、评论、吐槽时暴露出来。

下面以国外平台为例。你可以把这些平台换成国内的小红书、电商平台、B站、特定领域论坛。

比如我要调研用户在AI自动化工作流上，有哪些痛点。可以去这些平台：

Reddit（全球最大的社区论坛）：关注 /r/sysadmin, /r/freelance, /r/startups 等子版块搜索关键词：“这份工作真糟糕，因为...”“客户持续要求...”“每周我都要...”

Glassdoor（求职者匿名反馈平台，类似国内的脉脉）：查看员工评论中暴露大量公司内部低效流程，按评分从低到高排序，更容易发现怨气高的岗位和公司。

Product Hunt / Quora / Facebook 群组 / LinkedIn 评论区：看产品评论、话题争论、人们的常见吐槽

找到自然表达中反复出现的情绪/需求/流程问题。

接下来，批量抓取这些内容

至少抓取 10~100 条有代表性发言，越原始、越具代表性的用户评论越好。

如果会编程，可以写脚本爬取。如果不会，直接复制粘贴。

第三步：用 AI 分析评论，提炼高价值问题

这一部分才是 AI 发挥力量的主场：

Step 1：分组情绪关键词

将所有评论贴进 GPT，输入提示：

“请将这些评论按情绪关键词分组，比如：沮丧、困惑、恐惧、厌倦、愤怒，并总结每组用户具体在抱怨什么。”

发现大家集中不满的问题领域（如：价格太高、操作太复杂、数据太慢、重复劳动）

Step 2：提炼可自动化的低效流程

针对 Reddit，使用这条提示：

“你是一个伪装成 Reddit 社区管理员的 AI 工作流策略师。请识别这些发帖中隐藏的现实世界中重复、低效、令人沮丧的流程，并给出可以用 AI 代理改进的 3 个具体例子。”

对于 Glassdoor，换提示：

“你是一位麦肯锡出身的 AI 代理系统设计师，专门分析员工吐槽，识别重复性操作和流程冗余。请指出这些评论中有哪些适合引入自动化工具的痛点，并说明为何可以用轻量 AI 实现改进。”

比如你可能发现：

每周花 3 小时做 Excel 报告（自动化）
三套系统重复录入数据（构建中间数据代理）
客户每次都要手动跟进（自动消息/任务系统）

Step 3：按痛苦程度打分，优先做最痛的点

这是容易被忽视但极其重要的一步：给每个发现的问题打痛苦分数，确定你的切入优先级。

提示词如下：

“请为每个识别出的问题按 1~10 分打‘流程痛苦程度分数’（1=轻微麻烦，10=严重阻碍工作），并简要说明评分理由。”

然后再问：

“请根据打分结果推荐一个最值得立即优化的场景，并简要建议对应的 AI 自动化策略。”

这一部分是整个调研的决策闭环。它告诉你：到底从哪里开始下手最有效。

自动化

如果你想做成持续的自动化系统，可以把整个流程封装成一个自动运行的“AI 调研代理”。

包括：

输入关键词 → 自动链接到 Reddit 子版块、Glassdoor 页面、LinkedIn 帖子
自动爬取内容 → 清洗杂质
GPT 分析 → 提炼出可改进流程
打痛苦评分 → 输出自动化建议

案例

有位推特用户分享，用 Grok 分析客户评论后，销量增长了 15%。

怎么做的？

准备大量用户评论，然后提问：“我的产品为什么不受欢迎？”
用 Grok 提取评论中的关键模式（比如“价格敏感”反复出现）
洞察结果：“用户对价格极其敏感”
调整定价策略 → 转化率直接上升

总结

用 AI 做市场需求分析，只需：

找到用户在抱怨的地方
抓取并汇总这些自然发言
用提示词让 GPT 提炼情绪、流程、低效点
打痛苦分数，聚焦真正值得解决的问题
给出 AI 自动化建议，快速验证、快速优化

更多资料可参考