六场访谈做完，笔记记了三十多页，回到办公室一整理，能直接支撑决策的结论不到三条。翻回去听录音，问题多半出在提问上：问的是「你觉得这个功能怎么样」，用户客气地答「挺好的」，然后就没有然后了。用 AI 帮忙设计提纲能省不少事，但它拿不到你的用户画像，也判断不出哪句话会把答案带偏。下面把提问设计拆成五步，说清每步交什么、哪里最容易失效。
「好不好」这类问题，为什么问不出东西
评价题要求用户当场做一次归纳：把过去几个月的行为压缩成一个态度，再翻译成「还行」「挺好」。这个动作对人是负担，多数人会用最省力的答案应付。行为题不问态度，问发生过的事：「上次用它是什么时候，当时想做什么，后来怎么处理的」。这类问题有具体场景，答错了自己也能察觉，信息密度高得多。
还有一层：用户会读你的表情和语气。你问「是不是有点慢」，他听到的是「你认为慢」，于是顺着答「是有点」。这不是用户不诚实，是提问把选项递过去了。
五步，从一句目标到一份记录模板
| 步骤 | 产出物 | 常见坑 |
|---|---|---|
| 定访谈目标 | 一句话写清要验证的假设，外加三条「这次不查什么」 | 目标写成「了解用户需求」，什么问题都能往里装 |
| 把问题改成行为题 | 8–12 个以「上次」开头的问题，每题带场景 | 写成「你觉得……怎么样」的评价题，答案全是形容词 |
| 给每题配两层追问 | 每题下面挂「哪里不方便」「当时怎么处理」 | 只准备主问题，现场卡住就顺着用户的话聊偏 |
| 过一遍诱导检查 | 删掉带预设、带选项、带褒贬的问法 | 问「是不是因为加载慢」，把答案递到用户嘴边 |
| 定记录规则 | 原话、当时的动作、情绪标记三列模板 | 边听边归纳成「用户想要批量操作」 |
提纲和记录这两步最容易被敷衍。前者决定你能不能问到点子上，后者决定两周后写报告时手里还有没有证据。中间三步都是围绕这两件事展开的，缺一环，提纲就退回成一张问卷。
把「为什么」往下追三层
用户说「因为不方便」，这句话本身没有信息。往下问「哪里不方便」，可能得到「要填的东西太多」；再问「当时你怎么处理的」，才可能得到「我截了图发微信让同事帮我填」。到第三层，你拿到的是一条能改产品的线索：某个字段对某类用户是障碍，他们有绕过去的土办法。
三层通常够用。第四层开始，用户会为你编理由，因为他也不知道再往下的原因，又不好意思说不知道。追问的节奏也要看场合，连着三个「为什么」像审讯，换成「能举个例子吗」「那次具体是什么情况」会自然很多。
把假设藏进问题里，等于自己给答案
「你觉得是不是因为加载太慢才不用的」——这句话里有三个预设：他不用、原因是慢、慢是加载造成的。用户只要点头，你就得到一个自己想要的答案，还以为是验证。
改法是把预设拿掉，换成开放式的事实询问：「你上次打开它的时候，发生了什么」。如果一定要验证某个猜测，留到访谈最后，用「有人提到过加载慢，你有类似感受吗」这种并列问法，别把它放在开头定调。提示词里怎么给约束是同一个道理：条件给得越窄，拿回来的东西越像你想要的，也越不可信。
AI 出的提纲只是底稿，现场得自己接
让工具按目标出一版提纲，效率很高：它能在一分钟内给你十二个行为问题、每个配两层追问，还会标出哪些问法容易得到空话。这部分确实省时间。
它接不住的是现场。用户突然提到一个你没预料到的场景，该不该追、追多深，取决于你对业务的判断；用户情绪上来开始抱怨，什么时候打断、什么时候让他说完，也没有模板。把提纲当脚本逐条念，访谈会变成问卷，用户答得越来越短。
它给的追问还常常太工整，像教科书。真实对话里的追问是半句话：「那次是……」「后来呢」。这个语感要自己练。训练数据里的偏见也会渗进提纲：它默认的用户画像往往偏向某一类人群，问法跟着偏。
记录留原话，归纳留到散场之后
访谈现场最诱人的动作是边听边总结：「所以你是希望能批量操作」。这句话一说出口，用户多半会点头，然后你就再也听不到他原本怎么描述这件事。
记录建议用三列：原话、当时在做什么、情绪。原话尽量逐字，包括口头禅和停顿；情绪不写「不满」，写「说到第三步时语速变快」。这些细节在两周后写报告时，比任何一句总结都值钱。整理阶段把原话按主题归类，本质是一次人工编码，标注里怎么定义类别的思路可以直接借用：类别先定死，再逐条贴，别边贴边改标准。
速查：访谈提问自检
- 问题里有「上次」「当时」吗，没有就改成行为题
- 问题里有没有预设原因，有就删掉重写
- 每题至少备两层追问，第一层问哪里，第二层问怎么办的
- 现场只记原话，不写结论
- 提纲是底稿，用户跑题时跟着走
