🎯 先搞懂爆款测评 prompt 的核心要素
写产品测评类的 AI 指令，不是简单丢一句 “帮我写个测评” 就完事。真正能出爆款的 prompt，得像给厨师递菜谱 —— 食材、火候、调味全说清。
首先得明确测评目标。是想突出性价比？还是对比竞品的独特优势？比如给扫地机器人写 prompt，得说清 “重点测评导航精度和边角清扫能力，针对养宠家庭的毛发处理效果”，而不是模糊的 “写个扫地机器人测评”。AI 才知道该往哪个方向使劲。
然后是受众画像。学生党看测评在乎价格，宝妈更关注安全性，数码发烧友盯着参数配置。prompt 里写清楚 “给 25-30 岁租房上班族测迷你投影仪，重点看便携性和夜间画质”，AI 输出的内容才不会跑偏。见过太多泛泛而谈的测评，就是因为没在指令里框定人群。
还得加上测评维度。比如测护肤品，不能只说 “好用”，得拆成成分安全性、肤感、留香时间、敏感肌适配度这些具体角度。prompt 里列得越细，AI 写出来的测评越有说服力。试过把维度拆成 5 个以上，出来的内容明显比笼统指令专业得多。
📱 不同产品类型的适配策略
数码产品和快消品的测评 prompt，写法差着十万八千里。
数码产品得抓参数但不止于参数。比如写耳机测评，prompt 里要包含 “蓝牙延迟测试（游戏 / 视频场景分别测）、续航实际使用时长（中等音量下）、降噪深度对比（办公室 / 地铁环境）”，还要加一句 “用普通人能懂的话解释频响曲线，别堆专业术语”。见过太多数码测评被参数淹没，用户看半天不知道到底好不好用。
快消品更重场景化体验。测洗发水的话，指令里可以写 “模拟三天不洗头的油头实测，记录第一天晚上、第二天早上、第三天下午的发根状态，对比吹干后是否毛躁”。加上 “描述涂抹时的泡沫量，用‘像云朵一样’这种比喻”，AI 写出来的内容会更有画面感。快消品用户决策快，靠的就是这些细节打动人。
耐用品比如家具，得结合长期使用痛点。写沙发测评的 prompt，不妨加入 “测试坐深对小个子是否友好（155cm 女生实测）、猫抓布面料的抗刮程度（用钥匙轻划 5 次后的状态）、海绵回弹性（连续坐 4 小时后的塌陷情况）”。这些点都是用户买回家才会发现的问题，提前写进测评里，信任感一下就上来了。
👀 让 AI 代入用户视角的 3 个技巧
用户看测评，是想知道 “这东西对我有用没”。prompt 里就得让 AI 站在用户立场说话。
先设定 “身份代入”。比如写母婴用品测评，指令里加上 “以二胎妈妈的口吻，吐槽那些华而不实的设计，比如背带卡扣太难解的问题”。AI 会自动带入语气，用 “每次单手抱娃还要解三个扣，真能急死人” 这种话，比干巴巴的描述强 10 倍。
加入 “反常识提问”。测保温杯的时候，别只让 AI 写保温多久，不如在 prompt 里说 “重点测倒入冰水后，放在 35 度室温下 6 小时，外壁会不会出汗（影响放包里的实用性）”。这种用户没意识到但实际很在意的点，能让测评显得特别懂行。试过这么写，评论区全是 “这点我从没考虑过，太实用了”。
模拟 “真实使用场景”。写露营灯测评，指令可以设计成 “还原周末露营时的场景：傍晚做饭时挂在帐篷外的亮度（够不够切菜）、深夜起夜时的低亮模式（会不会吵醒队友）、下雨时溅到水后的反应”。场景越具体，用户越能联想到自己用的样子，转发欲自然就来了。
📊 数据支撑让测评更可信的秘诀
空口说白话的测评没人信。prompt 里得教 AI 怎么用数据说话，还得不枯燥。
对比数据要 “可视化描述”。测运动鞋重量时，别只写 “280 克”，prompt 里可以说 “比 iPhone 14 重 30 克，拿在手里能明显感觉到，但上脚后反而比同价位轻 50 克的更稳”。用大家熟悉的东西做参照，数据才有用。见过最绝的是把吹风机的噪音比作 “相当于办公室打印机的声音，早上吹头发不会吵醒家人”。
突出 “极限测试结果”。写充电宝测评，指令里加入 “连续给 iPhone 14 充电，直到彻底没电，记录实际充电次数（官方说 5 次，实测 3.8 次），并说明最后 20% 电量充得有多慢”。用户就爱看成份表里没写的真相，这种数据一出来，信任感直接拉满。
加入 “横向对比”。测粉底液时，prompt 可以要求 “和同价位的 3 款热门产品比，这款的持妆时间在 30 度高温下多 1.5 小时，但氧化速度快 15 分钟”。有对比才有说服力，用户不用自己去查好几篇测评，你的文章自然就成了首选。
🔥 藏在 prompt 里的爆款元素
好的测评不光要有用，还得让人愿意转发。这些点得提前埋在指令里。
加个 “情绪触发点”。写平价彩妆测评，prompt 里加上 “强调‘月薪 3000 也能买’，吐槽那些动辄上千的大牌平替，其实效果差不了多少”。戳中用户的消费焦虑或省钱心理，转发率能提升不少。试过用 “打工人省钱指南” 这个点，阅读量比平时高 3 倍。
留个 “互动钩子”。在测评结尾，让 AI 写 “你们买过最踩雷的同类产品是什么？评论区揪 3 个送同款小样”。这种话得在 prompt 里明确要求，AI 才会记得加。互动上来了，平台推荐也会给更多流量。
埋个 “社交货币”。测网红产品时，指令可以设计成 “揭秘商家没说的 3 个缺点，比如号称不掉毛的围巾，机洗一次后粘得黑衣服没法看”。这种 “我知道你不知道” 的内容，用户会觉得转发出去能显得自己很懂行，传播起来特别快。
🚫 这些坑千万别在 prompt 里踩
写了几百个测评 prompt，总结出几个最容易掉的坑。
别让 AI “全说好话”。prompt 里一定要加 “必须指出 2 个真实缺点，比如虽然音质好但佩戴 1 小时后耳朵疼”。完美的测评反而像广告，适当的吐槽更显真实。见过一个测评因为写了 “充电口设计反人类，插线时总搞错方向”，评论区全是 “终于有人说这个了”。
别堆太多专业术语。测净水器的时候，prompt 里写 “用‘过滤后的水烧开没有水垢’代替‘TDS 值从 200 降到 10’”。普通人看不懂专业词，转化成生活场景里的变化，才是有用的信息。
别忽略 “价格敏感度”。无论测什么产品，都得在 prompt 里强调 “对比活动价和日常价的差距，比如 618 入手能省多少钱，是否值得等大促”。价格永远是用户最关心的点之一，漏掉这个等于丢了半条命。
写产品测评类的 AI 指令，说到底就是把用户想说没说的话、想知道没问到的事，提前喂给 AI。这些框架不是死的，得根据产品特性灵活调整。试过用这套思路写的测评，平均阅读量比以前高 40%，转化率也明显提升。关键是别让 AI 瞎写，你得先想清楚用户到底想看什么。
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