AI技术越强，产品越容易陷入“功能膨胀”的陷阱。本文提出“taste”作为AI产品的关键分水岭，讲透技术驱动与体验打磨之间的张力，并通过多个案例拆解“有能力≠有品味”的产品悖论，是一份值得产品操盘手深读的认知升级指南。

在最近的 AI 产品讨论中，taste越来越频繁地出现。相比准确率、效率这些偏技术指标，taste听起来更主观、更虚无，但它正在成为决定一个AI产品能否脱颖而出的核心。

taste，在中文常翻译为审美或品味。taste不只是说一款AI产品的界面好看、交互流畅，而是关乎到用户在使用产品时的感受、认知和情感联结等综合要求，远不止功能性UI。

笔者认为包含两个核心的要求：

1、对用户需求的深度洞察。不仅能满足用户口中的需求，更要洞察用户真正需要什么，给到超预期的解决方案。

2、产品价值的层次感。设计的产品不仅满足于“能用”，而是让使用体验符合情境、更加顺滑，甚至在交互和结果呈现上有一种气质和高级感。

一个70分的AI 产品能解决问题，但有 taste的AI产品，会让人觉得“懂我”，甚至留下记忆点。这就好比一个咖啡店，70分的水平是“能喝”，taste的感觉是“让人觉得有格调、符合审美”。

为什么现在大家越来越关注taste，笔者认为有很大的原因是来自AI技术的激烈竞争。由于AI技术的激烈竞争，大模型能力越来越同质化、越来开箱即用，用AI产出一个70分的产品是非常容易的。这使得明明这个产品能用，但是在市场竞争中没有办法获得优势，只能再去精益求精。

同时，当用户享受过更好地体验，他们的预期会随之上升，这使得“产品有taste”的门槛被进一步抬高。因此，需要产品团队投入更多的精力去打磨产品的创意、内容设计、本地化语境等，又推动了AI行业对taste的更高要求。

可以说，AI技术越“卷”，taste的门槛就被推得越高，形成了这种高压的正反馈。既然taste已经成为必选项，那应该怎么去打造一款有taste的产品呢？

这里，笔者提出AI产品构建taste的IDATC方法论：

1、I — Insight（洞察）

通过深度访谈、情境复盘等用户调研手段，分析用户的真实需求，而不是停留在用户的表面描述上。

2、D — Decomposition（拆解）

通过结构化的拆解思维，从多个维度去定义和实现AI产品独特的、有吸引力的风格或调性。这里列举几个维度：

• 人设：在你的产品中，AI是专业助手、创意伙伴、还是幽默朋友？这会影响其语言风格、反应速度和态度。
• 交互：交互的节奏和语感。是简洁高效、一针见血，还是循序渐进、充满引导？遇到回答不上来问题，是幽默地向用户道歉，还是提供一些参考性建议？
• 界面：界面的颜色、排版、字体和动效的风格，要确保与AI的人设一致。
• 多模态：审美不止于视觉，可以涉及用户能看、听、感知到的所有元素。
• 具身化：考虑AI是否配套虚拟形象，其外观设计、表情和肢体语言的风格和美感。

3、A — Analytics（分析）

把 taste 当成工程问题，设定用户增长指标，比如功能使用率、留存、NPS等。然后，用定量+定性数据验证围绕产品taste的改进，是否真的带来了用户增长，这里像互联网常的AB TEST、VOC客户之声等调研手段都可以继续使用。

4、T — Team（协同）

taste不是产品经理一个人的灵感，而是需要跨职能的配合。需要把产品、UI、文案、社群、市场等兵种协同起来，共同研究，把taste视为共同产出。

比如，当团队协同定下产品初版的定位与taste之后，内容相关兵种做相应视觉与文案策划，市场相关兵种做搭建传播和转化渠道，用较低的成本找到第一批用户。之后，持续收集社群、新媒体等不同渠道的用户反馈，通过多兵种复盘会讨论产品迭代方向，快速落地迭代动作。

5、C — Codification（沉淀）

因为taste往往起源于个别灵感，或精雕细琢的案例，但如果没有模板，团队只能临场发挥，结果就是每款产品的体验不稳定、迭代成本高。沉淀的作用就是把通过复盘、经验文档化等手段，把那些经过验证的好的taste的维度沉淀下来，既能规模化复制，又能留出空间让团队在新场景中继续创新。

当下技术正在趋同，唯有taste能成为AI产品的差异化壁垒，这既需要持续的用户洞察，也需要团队的共创与验证。