AI构建用户画像需五类提示词设计：一、人口统计学结构化输出；二、行为数据反推心理特征；三、竞品评论情感迁移；四、问卷文本蒸馏归因；五、多源数据融合校验。
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如果您希望利用AI工具快速构建用户画像并支持市场调研决策，提示词设计是关键环节。以下是实现该目标的多种方法：
一、基于人口统计学特征的提示词构建
该方法通过明确指定年龄、性别、地域、职业等基础维度，引导大模型生成结构化用户标签集合，适用于初步分群与样本筛选。
1、在提示词开头明确指令类型，例如：“请生成一份符合以下条件的典型用户画像描述”。
2、列出具体约束条件，如：“35–45岁、女性、居住在新一线城市、从事互联网行业、月收入25000元以上、已婚有孩”。
3、追加输出格式要求：“仅输出JSON格式，字段包括：age_range、gender、city_tier、occupation、monthly_income_level、family_status”。
4、在最终提示中加入校验指令：“不添加任何解释性文字，不使用Markdown，不包含注释或空行”。
二、基于行为数据反推的提示词构建
该方法以真实或模拟的用户行为日志为输入，通过提示词引导模型归纳高频行为模式并映射至心理与消费特征，适用于已有埋点或CRM数据的场景。
1、提供结构化行为序列，例如：“近30天内完成：浏览母婴类目12次、加入购物车3次、收藏奶粉品牌A 2次、点击直播回放5次、未下单”。
2、设定推理方向：“据此推断其核心需求、信息获取渠道偏好、价格敏感度、决策周期特征”。
3、限定输出粒度：“每项推断需附带1句依据说明，依据必须直接来自所给行为序列”。
4、强制格式控制：“输出为无序列表，每项以‘-’开头，不编号，不换行，不加粗”。
三、基于竞品用户评论的情感迁移提示词构建
该方法将竞品平台公开评论作为语义源，通过提示词驱动模型提取隐含态度、痛点与期望，迁移生成目标客群潜在画像要素，适用于冷启动阶段缺乏自有数据的情况。
1、引入评论样本：“以下为某竞品APP中用户对‘智能健身镜’的10条差评摘要（已脱敏）：……”。
2、定义分析任务：“识别其中重复出现的3类未被满足需求，并分别标注对应人群的设备使用频率、技术接受度等级、售后服务预期强度”。
3、设置术语映射规则：“技术接受度等级=低/中/高，对应表述为‘需要一键开机’/‘能看懂设置菜单’/‘会主动查API文档’”。
4、禁用主观延伸：“禁止推测用户收入、学历、婚姻状况；禁止使用‘可能’‘大概’‘或许’等模糊表述”。
四、基于问卷文本的提示词蒸馏建模
该方法将原始开放题答卷作为输入，通过提示词触发关键词聚类、意图归因与标签升维，将非结构化反馈转化为可计算的画像变量，适用于定性调研后的量化转化。
1、输入清洗后的问题响应：“Q：您为什么不再续订该课程？A1：太贵了；A2：讲得太慢；A3：练习题没答案；A4：老师不回消息；A5：孩子说听不懂”。
2、指定聚合逻辑：“将全部回答按‘价格感知’‘内容节奏’‘服务响应’‘认知匹配’四类归因，每类下仅保留最典型的1条原始引述”。
3、绑定标签权重：“在每类后标注‘高影响’‘中影响’‘低影响’，判断依据为该类在全部回答中出现频次占比”。
4、输出约束：“结果以表格形式呈现，列名为：归因类别、典型引述、影响等级；不使用HTML或Markdown语法”。
五、基于多源异构数据融合的提示词协同建模
该方法将问卷、评论、搜索词、广告点击等不同模态数据并行输入，通过提示词设计强制模型执行跨源一致性校验，生成具备交叉验证支撑的稳健画像。
1、分段输入各数据源：“来源1（小红书笔记）：‘平价替代’出现7次，‘成分党’出现4次；来源2（百度指数）：‘敏感肌修复霜’搜索量周环比+210%；来源3（客服工单）：‘包装漏液’投诉占比达63%”。
2、设定校验机制：“仅当至少两个来源共同指向同一特征时，才将其纳入最终画像；若单一来源独有，则标记为‘待验证’”。
3、定义冲突处理规则：“当来源间存在矛盾（如某来源强调低价，另一来源强调功效），优先采纳高信噪比来源（小红书＞百度指数＞客服工单）”。
4、强制标注出处：“每个画像条目后括号注明支撑来源编号，如‘价格敏感（来源1、来源2）’”。
