写文案的都知道，能戳中用户痛点的才是好文案。但怎么靠 prompt 指令把这些痛点挖出来，很多人可能还没摸透。今天就来好好聊聊这个事儿，全是实战里总结的干货，看完你肯定能有新收获。
📌 挖掘用户痛点的 prompt 指令，这些基础要素不能少
想让 prompt 指令精准挖出用户痛点，有些基础要素必须得有。缺了它们，指令就像没按准穴位的针灸，力道再大也没用。
明确目标用户是第一步。你写的 prompt 指令是给谁用的？是刚生完孩子的宝妈，还是经常加班的程序员？得在指令里把用户画像描述清楚，包括年龄、职业、生活习惯这些。比如给宝妈写的指令，就得考虑她们带娃的辛苦、对孩子健康的担忧；给程序员的，就得想到他们久坐的职业病、对高效工具的需求。
要告诉 AI 挖掘痛点的场景。同样一个用户，在不同场景下痛点可能完全不一样。就拿上班族来说，上班路上的痛点可能是通勤时间长、地铁挤；工作时的痛点可能是任务多做不完、沟通效率低；下班后的痛点又可能是想放松却没精力。prompt 指令里得把具体场景点出来，AI 才能针对性地去挖掘。
还得让 AI 知道挖掘痛点的目的。是为了写产品宣传文案，还是做用户调研问卷？目的不同，挖掘的深度和方向也不一样。如果是写宣传文案，那痛点得更具体，能直接和产品功能对应上；如果是做调研，可能需要更全面的痛点清单。把目的写进指令里，AI 的输出才会更贴合你的需求。
🔍 不同场景下，挖掘用户痛点的 prompt 指令这么写
电商平台想卖母婴产品，prompt 指令得怎么写？可以试试这样：“请分析 25 - 35 岁，孩子在 0 - 3 岁之间，住在一线城市的宝妈，在给孩子挑选奶粉时遇到的痛点。这些痛点要能帮助我写奶粉的宣传文案，突出产品能解决的问题。” 这样的指令，把用户、场景、目的都写清楚了，AI 给的痛点会很有针对性，像宝妈担心奶粉安全、冲调麻烦、孩子不爱喝这些点，基本都能挖出来。
教育机构想推线上课程，针对的是中学生家长。那指令可以是：“针对家有初中生，平时工作忙没时间辅导孩子，又担心孩子成绩下滑的家长，分析他们在给孩子选线上辅导课时的痛点。这些痛点要用于课程推广文案，让家长觉得我们的课程能解决他们的难题。” 家长们怕课程效果不好、孩子不认真学、价格太贵这些痛点，AI 就能精准捕捉到。
健身 APP 想吸引新用户，目标是那些想减肥但没坚持下来的人。prompt 指令可以这样设计：“分析 20 - 40 岁，尝试过减肥但半途而废，现在想重新开始的人，在使用健身 APP 时可能遇到的痛点。这些痛点要能帮我写出能打动他们下载 APP 的文案。” 像 APP 操作复杂、课程太枯燥、看不到效果就放弃这些痛点，AI 都能挖出来，让你的文案更有吸引力。
⚠️ 写挖掘用户痛点的 prompt 指令，这些误区要避开
很多人写 prompt 指令时，喜欢用太笼统的词语。比如 “分析用户的痛点”，这种指令 AI 根本不知道该从哪下手。用户是谁？在什么情况下的痛点？都没说清楚，输出的结果自然是一堆没用的空话。一定要避免这种模糊不清的表述，把每个细节都写具体。
还有人在指令里加了太多无关信息。比如写一个关于护肤品的 prompt 指令，却把护肤品的制作工艺、原料产地这些都写进去，反而让 AI 抓不住重点。指令要简洁明了，只保留和挖掘痛点相关的内容，多余的话只会干扰 AI 的判断。
另外，不要让 AI 同时挖掘太多不同类型的痛点。比如既让 AI 分析用户对产品价格的痛点，又让分析对产品质量、售后服务的痛点，还要求分析对品牌形象的痛点，结果往往是每个痛点都挖得不深。一次聚焦一个或两个痛点方向，才能挖得更透彻。
✨ 想让挖掘的痛点更精准？这些技巧得用上
在 prompt 指令里加入具体的案例，能让 AI 更明白你的需求。比如想挖掘用户对外卖 APP 的痛点，可以在指令里说：“就像有用户反映外卖送得慢，餐品撒了没人管这些情况，分析类似的痛点。” 有了案例参考，AI 挖掘的痛点会更贴合实际情况，不会天马行空。
可以让 AI 先列出痛点清单，再对每个痛点进行详细描述。比如指令可以是：“先列出上班族使用办公软件时的 5 个主要痛点，再分别说明每个痛点具体表现是什么，用户会有什么感受。” 这样既能得到全面的痛点，又能了解每个痛点的细节，写文案时就能更有针对性。
还可以在指令里要求 AI 结合当下的热点趋势。比如现在大家都很关注健康，在挖掘食品相关的痛点时，就可以说：“结合当下人们对健康饮食的重视，分析消费者在选择零食时的痛点。” 这样挖出来的痛点会更符合当下用户的需求，让文案更有时代感。
📊 用数据支撑，让挖掘的痛点更有说服力
在 prompt 指令里让 AI 参考相关数据，能让挖掘的痛点更可信。比如指令可以是：“根据最新的调研数据，有 60% 的用户在网购时遇到过商品和图片不符的情况，结合这个数据，分析用户在网购时的其他类似痛点。” 有数据做铺垫，AI 挖掘的痛点会更有依据，写出来的文案也更容易让用户信服。
可以让 AI 对比不同数据背后的痛点差异。比如：“对比 20 - 30 岁和 40 - 50 岁用户使用短视频 APP 的数据，分析这两个年龄段用户在使用时的不同痛点。” 通过数据对比，能发现不同用户群体的痛点差异，让文案能精准触达不同人群。
另外，还能让 AI 根据数据预测未来可能出现的痛点。比如：“根据近几年用户对智能家居产品的使用数据，预测未来 1 - 2 年用户在使用这类产品时可能会出现的新痛点。” 提前掌握未来的痛点，能让你的产品和文案走在别人前面，抢占市场先机。
🎯 实战案例：这样的 prompt 指令，挖出的痛点让文案爆火
有个卖颈椎按摩仪的品牌，之前的文案效果一直不好。后来他们用了这样的 prompt 指令：“分析 30 - 50 岁，每天久坐办公，经常脖子疼的上班族，在使用颈椎按摩仪时遇到的痛点。要求这些痛点能体现出他们对按摩仪效果、使用方便性、价格的担忧，用于产品宣传文案。”
AI 给出的痛点里，有 “按摩力度要么太大疼得受不了，要么太小没效果”“上班带在身上不方便，放家里又容易忘用”“担心买贵了不值，便宜的又怕质量不好” 这些点。品牌根据这些痛点写的文案，强调 “可调节力度，满足不同需求”“小巧便携，随时能用”“性价比高，质量有保障”，一下子就火了，销量翻了好几倍。
还有个做线上读书会的平台，用了这样的 prompt 指令：“分析 25 - 45 岁，想读书但没时间，或者读了记不住的人，在选择线上读书平台时的痛点。用于平台推广文案，突出平台能解决这些问题。”
AI 挖出来的痛点有 “想读书但不知道选什么书，浪费时间”“读了后面忘前面，等于没读”“没时间读完整本书，想快速了解核心内容”。平台据此写的文案，强调 “专业选书团队，帮你挑好书”“提炼书中核心知识点，帮你记住重点”“10 分钟听完一本书精华”，吸引了大量用户加入。
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