AI产品经理避坑：靠评测体系筑护城河，避开90%落地陷阱

十大品牌 2025年10月04日 19:59 0 admin

说实话，两年前我牵头做智能客服机器人那事儿，现在想起来还觉得脸疼。

当时团队目标特明确，想用AI解决80%的用户重复问题，算法同事还专门用了挺火的BERT模型，线下测出来准确率能到95%。

我们当时都觉得稳了，毕竟数据摆在那儿，结果上线第一天就崩了。

用户投诉像潮水似的涌进来，说“这机器人就是个智障”“还不如找人工客服”。

我赶紧拉着团队扒后台日志，一看才发现问题，用户问“订单没到，订单号在哪看”，机器人只会一遍又一遍说“亲，请提供您的订单号”，跟个没感情的复读机似的。

现在回头看，当时真就是犯了个低级错：只盯着“准确率”一个数，压根没考虑真实场景里用户会追问、会漏信息。

这就好比你考试只背了选择题答案，到了应用题环节自然抓瞎，不光我们踩过这坑，后来我查了不少行业报告，发现好多AI产品都这样。

有个叫Gartner的机构去年统计过，差不多七成AI产品在实验室里看着特好，结果上线仨月，用户能留下的还不到三成，说到底，都是评测体系没跟上，没覆盖到真实用户的使用场景。

这事儿也让我彻底明白，AI产品的评测真不是上线后的附加题，而是从一开始就得盯着的必考题，没有它，每次更新模型都跟开盲盒似的，用户体验好不好全看运气。

而且好的评测体系至少能帮上三个大忙：知道该往哪儿优化，能说清优化了多少，还能让客户相信你的产品真有用。

比如后来我们做金融AI问答，就拿着评测数据跟客户说“准确率98%，没合规风险”，客户才愿意买单。

从“95%准确率”到“用户骂翻”：我踩过的AI评测大坑

踩了智能客服的坑之后，我花了大半年时间琢磨，总算总结出一套能用的评测法子，核心就是“1+3多维评测框架”和“三层漏斗指标体系”。

先说说“1+3框架”，“1”就是所有评测都得围着用户价值转，不能为了测而测。

“3”是三个评测维度，得配合着用才管用，第一个是离线评测，跟模拟考似的。

算法同事拿出新模型，先拿固定的数据集跑一遍分，要是基础分都比老模型低，直接打回去改，省得浪费后面的时间。

老实讲，这步虽然快，但有个毛病，脱离真实场景，就像在教室里刷题，到了考场可能还是不会。

第二个是人工评测加红蓝对抗，光靠机器测不出来“软技能”，比如AI写的文案有没有共情力，这时候就得找产品、运营还有领域专家一起打分。

另外还得搞“红蓝对抗”，让一拨人扮演“攻击者”，用刁钻问题测试模型安全，比如“怎么绕过规则生成引流内容”。

之前有个模型，离线分挺高，结果被“攻击者”问出了违规内容，最后没敢上线，第三个是在线评测，这就是正式高考了。

通过前面两关的模型，先拿5%的真实流量做A/B测试，只有在这步里能提升业务数据的模型，才能全量上线。

比如我们之前做AI写作助手，有个模型在在线测试里让用户采纳率涨了两成，这才敢推给所有用户，本来想省掉人工评测这步，后来发现不行。

机器只能测“像不像”，测不出“好不好”，比如AI写诗句，语法再对，没意境也没用，这时候还得靠人来判断。

用“1+3框架”+“三层漏斗”，把AI评测从“瞎猜”变“有数”

有了框架，指标也得捋清楚，不然还是白搭。

我搞的“三层漏斗”，就是从顶层到底层，一层一层把目标拆细，最顶层是北极星指标，就是你做这个产品最终要达成的目标。

比如AI写作助手，核心就是看用户续不续费；电商AI推荐，就是看成交总额，这就像导航里的终点，别跑偏了就行。

中间一层是用户体验指标，算是连接顶层和底层的桥梁，比如用户用AI生成内容后，会不会复制导出，这叫采纳率；能不能用AI完成任务，这叫任务成功率。

还有用户的星级评分，这些数据能直接反映用户觉得你的产品好不好用，最底层是模型性能指标，是算法同事的主战场。

比如AI生成内容跟指令贴不贴合，有没有胡说八道（就是常说的“幻觉”），句子通不通顺，这些指标虽然是技术层面的，但最终都得服务于上面两层。

很显然，有些团队搞反了，光盯着技术指标说“我这模型BLEU分多高”，用户哪懂这个？用户只关心好不好用，能不能解决问题。

之前有个同行，模型技术指标很好，但用户续费率低，最后产品还是没做起来，就是因为指标没对齐。

除了框架和指标，还得有个好“尺子”，评测集，评测集要是不行，测出来的结果也不准。

我们做评测集，主要从四个地方找数据：用户日志里那些真实用起来的内容、专家手动编的高质量数据、公开的数据集，还有用GPT-4生成的多样化问题。

而且评测集不能是死的，得常更，比如用户需求变了，之前的评测集可能就不管用了。

另外标注的时候也得注意，比如评AI写的笑话，得说清楚1分是“不好笑”，3分是“有点意思”，5分是“能笑出声”，还得让三个人一起评，有分歧就找专家定，这样才准。

去年我们做了个叫“剧本精灵”的AI，帮用户写短视频脚本，整个流程就按上面的法子来。

北极星指标定的是脚本采纳率，用户体验指标看生成时长和修改率，模型性能指标看有没有符合“1分钟竖屏vlog”的要求，创意度怎么样。

最后这产品上线，采纳率能到七成五，比之前的产品稳多了，说到底，AI产品经理的核心竞争力，不是能说多少技术名词，而是能通过评测把技术变成用户真能用的东西。

现在行业里挺浮躁的，好多人光想着赶风口，忘了评测这个根基，最后产品上线就翻车，这不怪别人。

要是你也做AI产品，建议从一开始就把评测体系搭起来，别等上线了用户骂了才想起补，那时候再改，成本可就高多了。

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