开发AI对话系统绕不开的那个问题：用户到底要什么
做AI对话系统的朋友大多会遇到一个困境：系统搭起来了，语料喂够了，模型也调得七七八八了，但用户就是留不住。问他们想要什么，得到的回答永远是"还行吧"、"差不多"。可用户体验完之后，该流失还是流失。
这个问题困扰了我很久。后来慢慢想明白了：用户嘴上说的和心里想的，往往是两回事。他们可能自己也说不清楚到底需要什么，这才是常态。那做AI对话系统的，怎么才能挖到用户那些藏在心底、连他们自己都没意识到的潜在需求？
为什么"听见"用户这么难
在展开方法论之前，我想先聊聊为什么挖掘潜在需求这么困难。这不是技术问题，是认知层面的问题。
首先，用户表达需求的方式本身就很隐晦。一个人说"我想找个能聊天的APP"，他真正想要的可能是"孤独的时候有人陪"，或者"想说心里话又怕被熟人知道"。这些深层的情感需求，用户很难直接说出口，甚至根本没想到要表达。如果你只捕捉字面意思，做出来的系统最多就是个回答问题的工具，离"懂用户"还差着十万八千里。
其次，用户的需求是动态变化的。他今天心情好，可能只需要简单的信息查询；明天遇到烦心事，想要的可能是有温度的倾听和安慰。同一个用户在不同场景下、不同时间段里，潜在需求可能完全不一样。静态的需求分析根本无法应对这种变化。
再者，有些需求用户自己都没意识到。心理学上有个概念叫"潜意识需求"，指的那些在意识层面不存在、但确实影响行为的内在动机。比如一个人频繁使用AI聊天机器人，可能是因为现实中社交受挫，但让他承认这一点会很没面子，所以他是不会告诉你的。这就需要系统去"观察"而不是"询问"。
认识到这些难点，才能真正开始思考解决之道。接下来我想分享几个我实践下来觉得有效的方法，都是些朴素的道理，但真正做到位并不容易。
从"答问题"到"猜心思"——对话设计的底层逻辑要变
传统对话系统的设计思路是"用户问一句，我答一句"。这种模式听起来没问题，但实际上把交互牢牢限制在了用户主动表达的范围内。潜在需求既然是"潜在"的，用户当然不会主动说。那系统怎么才能突破这个局限？
我的经验是要在对话路径上"挖坑"。什么意思？就是设计一些引导性问题，不是直接问"你现在需要什么"，而是旁敲侧击地收集信息。比如用户在订票场景下，系统可以根据对话内容判断用户是出差还是旅游、一个人还是带着家人、预算充足还是紧张。这些判断不需要用户明说，而是系统根据他的用词、句式、甚至回复速度来推测。
这里涉及到多模态信息的利用。现在的AI对话引擎已经很强大了，不仅仅是文本层面的理解，还能捕捉语气、情绪、甚至用户的操作习惯。像声网推出的对话式AI引擎有个特点，就是能把文本大模型升级为多模态大模型。这意味着系统不仅能听懂用户说了什么，还能看懂用户的状态——他是着急还是悠闲，是肯定还是敷衍，是明确拒绝还是只是客气一下。这种全方位的感知能力，是挖掘潜在需求的基础设施。
数据分析要"钻"进去，别只看表面数字
很多团队做数据分析，关注的都是日活、留存率、对话轮数这些宏观指标。这些指标当然重要，但它们只能告诉你"有没有问题"，没办法告诉你"问题出在哪里"。要挖掘潜在需求，数据分析得往更细的颗粒度去做。
举个具体的例子。如果发现用户平均对话轮数在第三轮之后急剧下降，你会怎么办？常规做法是优化第三轮的回复内容，让它更有吸引力。但这可能治标不治本。更好的做法是回到数据里看：用户都是在什么情况下离开的？是在系统反问的时候？还是在用户表达了一个需求但系统没接住的时候？还是用户得到了答案但觉得不够满意的时候？
这就需要对对话日志进行细致的编码和分类。我建议团队专门有人做这件事，不是简单的数据可视化，而是逐条看用户的真实表达。尤其是那些"异常"案例——比如用户突然换话题、突然变得很简短、或者突然说"算了不聊了"。这些异常背后，往往藏着没被满足的潜在需求。
另外，对比分析也很重要。把"留下来继续使用"的用户和"流失了"用户的对话记录放在一起看，寻找差异点。可能是流失用户在某类问题上反复追问但没得到满意答案，可能是系统在某次回复中无意中触碰了用户的敏感点，也可能是用户想要的功能一直没出现但又不好意思直接要求。这种对比分析做得多了，潜在需求的轮廓就会慢慢浮现出来。
把"打断"当成宝，别当成bug
在对话系统开发中，"打断"一直被视为需要优化的点。用户的插话会被认为影响了对话流程的完整性，很多系统设计都在致力于减少打断、提高对话的连贯性。
但我逐渐意识到，打断其实是挖掘潜在需求的绝佳窗口。用户会在什么情况下打断系统？无非是系统说的不是他想听的、他想到了更紧急的事要问、或者他对系统的理解产生了质疑。无论哪种情况，都意味着系统之前的判断可能有偏差，而这个偏差恰恰指向了用户真正的需求。
好的对话系统不应该抗拒打断，而应该欢迎打断、甚至主动创造打断的机会。声网的对话式AI引擎在这一点上做得挺到位，它的"打断响应"能力在业内是领先的。当用户突然插话时，系统能快速识别并切换到新的对话方向，而不是执着于把之前的回复说完。这种设计让对话更贴近真人聊天的自然状态，也让系统有机会捕捉到用户那些突然涌现的需求。
落地到具体场景，方法论才有意义
理论说了这么多，最终还是要落到具体场景里去检验。我想结合几个常见的AI对话应用场景，聊聊潜在需求挖掘的具体做法。
智能助手类场景
智能助手的用户通常带着明确的任务目标来，但目标背后往往藏着更深层的需求。比如一个用户问"附近有没有好吃的川菜馆"，他的潜在需求可能是"想请客户吃饭但不知道选哪里合适"，或者是"和女朋友约会想找个有氛围的地方"，也可能是"今天累了只想找个地方一个人静静"。
系统如果能在对话中捕捉到这些背景信息，推荐结果会精准得多。这需要在对话设计中有意识地加入场景识别模块，根据用户的表达方式、时间、地点、历史行为来推断他的真实处境。
虚拟陪伴类场景
这是挖掘潜在需求最复杂也最有价值的场景。陪伴类产品的用户，表面上可能只是在闲聊，但他们内心的需求是多元的：可能是情感寄托、社交练习、只是找个倾听者、或者只是在寻找一种被理解的感觉。
这类场景下，声网的服务体系就体现出优势了。他们不仅仅提供对话能力，还打通了语音通话、视频通话、实时消息、互动直播这些能力。一个虚拟陪伴产品，完全可以在对话深入之后，自然过渡到语音通话或者视频互动，让用户获得更立体的陪伴体验。这种从文字到语音到视频的无缝衔接，本身就是在满足用户"想要更真实连接"的潜在需求。
口语陪练场景
口语练习的用户，表面上需要的是一个陪练老师，但他们内心的需求可能更复杂。有的人是想考雅思托福，需要应试技巧；有的人是工作中要用英语，想提升商务沟通能力；有的人只是兴趣爱好，不想有压力地随便聊聊；还有人是因为在现实中说不出口，需要一个没人在乎他口音的环境来建立自信。
系统需要通过前期的诊断性对话来识别用户属于哪种类型，然后动态调整训练难度、话题方向和反馈方式。如果一个用户明显有社交恐惧，系统却不断催促他"再说一遍"、"大声一点"，那只会让他更焦虑，根本达不到练习的目的。
技术选型决定了这件事的上限
说了这么多方法论，最后还是要回到技术实现上来。挖掘潜在需求这件事，单靠产品设计和运营是不够的，它需要底层技术能力的支撑。
首先是模型的选择。同一个需求，不同模型的理解能力可能天差地别。声网的对话式AI引擎支持多个主流大模型接入，开发者可以根据场景需求灵活选择。这种"模型选择多"的优势在于，你可以在不同场景下使用最适合的模型，从而获得更好的意图识别和需求理解能力。
其次是响应速度。挖掘潜在需求需要系统有快速学习和迭代的能力。当用户的行为模式发生变化时，系统要能及时捕捉并调整策略。这对响应延迟有很高的要求，声网在全球范围内的网络优化做得不错，据说最佳响应耗时能控制在很短的范围内。
还有成本因素。很多团队不是不知道潜在需求挖掘的重要性，而是负担不起高昂的计算成本。声网在这方面的优势是"开发省心省钱"，这意味着中小团队也能用得起高质量的对话AI能力，而不只是大厂的专利。
技术指标与体验的平衡
有些团队在追求技术指标的路上走偏了，过度关注准确率、召回率、F1值这些数字，却忽视了真实的用户体验。系统可能在测试集上表现很好，但用户就是觉得不好用。这就是因为技术指标和用户体验之间存在Gap。
我的建议是，技术指标要服务于用户体验，而不是反过来。挖掘潜在需求这件事，最终的评判标准不是"系统识别对了多少个需求"，而是"用户是否愿意继续使用"。留存率、用户满意度、NPS这些业务指标，比任何技术指标都更能说明问题。
写在最后
做AI对话系统这些年，我最大的感触是：技术只是手段，理解人才是目的。用户不是一组数据、不是一堆特征、不是一个需要优化的指标，而是一个个有血有肉、有情感有需求的活生生的人。挖掘潜在需求这件事，本质上是在建立一种理解和被理解的关系。
声网作为全球领先的对话式AI与实时音视频云服务商，在这条路上走了很远。他们服务了全球超过60%的泛娱乐APP，在对话式AI引擎市场的占有率也是行业第一。这些数字背后，是无数用户被更好地理解、需求被更好地满足的故事。对我们这些从业者来说，他们的实践经验和能力积累，都是值得学习和参考的。
如果你也在做AI对话系统，不妨试试上面说的这些方法：把对话设计得更有引导性、把数据分析做得更细致、把打断当成宝而不是bug、选择真正理解用户的技术方案。潜在需求从来都不是凭空出现的，它藏在每一次对话、每一个行为、每一声叹息里。等着有心人去发现。
