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# 产品问题

> 为具体产品建立可归类、可比较的 AI 对话监测问题。

产品问题用于追踪用户围绕某项产品的能力、价格、比较、使用方式和购买决策提出的 AI 问题。它依赖“旗下产品”中的产品资产；若产品未维护或问题关联错误，后续产品归类和结果解读会失去稳定基准。

<Frame caption="将问题切换为品牌产品并关联产品的示例。">
  <img src="https://mintcdn.com/yekyos/7p_7rnvxmz2EOhut/images/product-question-classification.png?fit=max&auto=format&n=7p_7rnvxmz2EOhut&q=85&s=e627e0b781f8ccfc7d519f872156c65a" alt="AI 对话问题设置中将监测问题归类为品牌产品并选择关联产品" width="1586" height="992" data-path="images/product-question-classification.png" />
</Frame>

## 页面模块总览

| 模块    | 显示什么              | 如何使用            | 注意事项           |
| ----- | ----------------- | --------------- | -------------- |
| 产品选择  | 问题关联的品牌产品         | 确保回答样本进入正确产品视角  | 产品必须先在品牌资产中维护  |
| 问题文本  | 用户围绕该产品提出的自然语言问题  | 区分功能、场景、比较和购买意图 | 一个问题只保留一个主要目标  |
| 业务主题  | 问题所属的分析维度         | 便于汇总同类产品需求      | 主题名称应稳定并可被业务理解 |
| 状态与操作 | 问题是否进入持续监测及可用维护操作 | 控制当前产品问题集合      | 具体状态和限制以当前界面为准 |

## 产品资产前提

创建问题前先确认产品名称、描述和必要识别信息准确。产品更名、合并或下线时，应同时检查产品问题、产品表现和相关内容资产，避免旧名称继续形成无法解释的数据。

| 检查项  | 为什么重要         | 如何验证           | 常见错误          |
| ---- | ------------- | -------------- | ------------- |
| 产品名称 | 决定问题关联和结果归类对象 | 与实际产品和用户常用称呼一致 | 使用内部代号或过度泛化名称 |
| 产品描述 | 提供能力、场景和差异背景  | 与品牌资料和知识库一致    | 多个产品使用完全相同描述  |
| 维护状态 | 决定产品是否仍应继续分析  | 确认产品仍在当前业务范围   | 下线产品继续建立新问题   |

## 问题设计与归类

产品问题应围绕单一产品或明确的产品比较目标编写。品牌认知问题与具体产品问题需要拆分，否则产品视角会混入品牌层样本。

| 问题类型  | 适合观察什么           | 示例结构                | 注意事项            |
| ----- | ---------------- | ------------------- | --------------- |
| 功能与能力 | 用户是否理解产品能解决什么问题  | “某产品是否支持……？”        | 使用用户语言而不是内部功能代号 |
| 使用场景  | 产品是否适合特定人群或情境    | “在……场景中如何选择？”       | 明确场景，不要同时混入多个目标 |
| 比较选择  | 产品与替代方案如何被 AI 对照 | “A 与 B 在……方面有什么区别？” | 需要核对竞品配置和比较范围   |
| 购买顾虑  | 价格、限制、风险或决策因素    | “购买前需要注意什么？”        | 避免把预设结论写进问题     |

## 创建与启用

<Steps>
  <Step title="确认产品已存在">
    在“配置中心 → 品牌资产 → 旗下产品”核对产品名称、描述和当前维护状态。
  </Step>

  <Step title="添加自然语言问题">
    输入用户可能实际提出的问题，避免只有关键词或一次包含多个分析目标。
  </Step>

  <Step title="选择产品类型并关联产品">
    将问题归类为品牌产品，选择正确产品和业务主题，再检查是否与已有问题重复。
  </Step>

  <Step title="启用并复查">
    保存后确认列表中的产品、类型、主题和状态；数据形成后检查结果是否进入正确产品范围。
  </Step>
</Steps>

## 结果如何解读

产品问题形成回答后，应先判断产品是否出现，再看出现位置、推荐语境、竞品提及、口碑和引用来源。若产品完全未出现，优先检查产品识别、问题关联和来源证据，而不是直接解读排名。

| 现象       | 优先检查             | 下一步         | 边界           |
| -------- | ---------------- | ----------- | ------------ |
| 产品未出现    | 产品名称、关联产品和问题意图   | 查看回答原文与产品资料 | 不等于用户需求不存在   |
| 出现但排名靠后  | 推荐顺序和竞品比较语境      | 下钻问题详情      | 平均位置需结合样本量   |
| 回答频繁提到竞品 | 竞品配置、比较问题和引用 URL | 核对竞品占位来源    | 提及不等于被推荐     |
| 负面词集中    | 具体产品事实、体验问题或信息误差 | 阅读回答及来源原文   | 情感标签不能替代事实核查 |

## 修改、停用与数据边界

修改关联产品或核心问题语义后，后续样本可能不再与历史数据直接可比。对不再监测的问题优先停用并保留变更背景；当前资料未确认删除后的历史数据规则，不应在操作前作默认假设。

同一个问题不要同时承担品牌认知和具体产品比较两种目标。拆分为两个问题后，品牌层与产品层趋势更容易解释。

<Card title="查看产品表现" icon="chart-column" href="/guides/brand-insights/product-performance" horizontal>从产品维度汇总问题中的出现、推荐与竞争差距。</Card>

相关定义见[核心指标](/reference/metrics)、[术语表](/reference/glossary)与[数据口径与统计范围](/reference/data-scope)。