能用ChatGPT做用户体验文案设计吗？这几个关键点要知道！

最近收到很多朋友私信问：“作为非专业文案/设计师，能用ChatGPT做用户体验（UX）文案吗？会不会翻车？”今天我就结合和沃尔沃汽车首席UX内容设计师Annelie Tinworth的合作经验，从底层逻辑到实战技巧，把用ChatGPT做UX文案的“正确姿势”拆解清楚。

我第一次用ChatGPT生成UX文案时，干了件傻事。我直接甩了句“帮我写个支付确认页的标题”，结果得到“请验证您的银行卡信息以便继续付款”。乍一看好像没问题，但实际测试发现，用户盯着这个标题看了5秒才点下一步。为啥呢？因为标题太长，关键动作不突出。

后来和Annelie交流后我才明白，AI本质是“语言模式生成器”，它擅长模仿人类语言，但不理解用户需求、产品目标这些“上下文”。这就好比木匠不会用锤子直接钉出家具，用AI做UX文案前，必须先完成三件事。

我们要搞清楚用户在这个流程中最想解决什么问题。以支付页为例，用户的核心需求是“快速完成支付”。如果我们不明确这一点，AI生成的文案可能就会偏离用户的核心诉求。比如若没有考虑到用户快速支付的需求，AI可能会生成一些过于冗长、复杂的文案，让用户在支付过程中感到困惑，从而影响支付的效率和体验。

要明确哪些信息必须优先展示，哪些可以简化。在支付页中，标题要突出“确认”而非“验证”，这样才能让用户更清晰地了解当前的操作重点。信息结构的清晰与否直接影响用户对操作的理解。如果信息结构混乱，用户可能会在众多信息中迷失，不知道该如何进行下一步操作。

要考虑品牌是专业严肃还是轻松活泼，以及字符限制等因素。比如沃尔沃的UX文案更强调“可靠感”，那么在生成文案时就要符合这种风格。不同的品牌有不同的定位和形象，文案的表达风格需要与之相匹配。如果品牌是专业严肃的，而文案却采用了过于活泼、随意的风格，就会让用户觉得不协调，影响品牌的形象和用户的信任度。

给大家举个真实案例。我们曾为某金融产品的“银行卡绑定页”生成标题。最初直接让AI写，得到“请绑定您的银行卡以完成账户设置”，这句话有25个字符，用户反馈“有点绕”。后来我们补充了上下文：“用户刚完成注册，需要快速绑定银行卡开通服务，标题需在20字符内，突出‘绑定’动作”，AI输出变成“绑定银行卡完成开通”，用户点击率提升了18%。

总结来说，AI不是“万能文案机”，它的输出质量90%取决于你给的“上下文”。用AI前，一定要先问自己：用户是谁？场景在哪？目标是什么？只有明确了这些问题，才能让AI生成更符合用户需求和产品目标的文案。

贝丝·邓恩（Beth Dunn）在《培养内容设计》里提出的“范围 - 结构 - 表面”框架，是UX文案设计的底层逻辑。具体来说：

• 范围：要解决什么问题？用户的“任务需求”是什么？比如支付页要解决“用户不确定当前操作是否安全”的问题。明确范围是文案设计的基础，只有知道要解决的问题和用户的需求，才能有针对性地进行文案创作。
• 结构：信息如何组织？先讲什么后讲什么？比如支付页先确认“这是你的卡”，再提示“下一步操作”。合理的信息结构可以让用户更容易理解和接受文案内容，提高操作的流畅性。
• 表面：最终呈现的文字、图标、颜色等。AI生成的文案就属于“表面”这一层。虽然AI可以生成文字，但如果没有前面“范围”和“结构”的支撑，生成的文案可能只是表面上看起来正确，但实际上并不能满足用户的需求。

很多人用AI时，直接跳过“范围”和“结构”，只盯着“表面”。这就像建房子不打地基直接贴瓷砖，结果往往是“文案看起来没问题，但用户用起来就是不舒服”。

给大家举个反例。某教育APP想优化“课程购买页”的提示语，直接让AI写“点击购买立即学习”。但用户调研发现，用户在购买前最担心“课程不适合自己”。后来我们补充了“范围”信息（用户核心顾虑是“课程匹配度”）和“结构”（先消除顾虑再引导购买），AI生成的提示语变成“选对课程再学习，点击购买免费试学3天”，转化率提升了22%。

关键点在于，AI只能处理“表面”的文字生成，但“范围”和“结构”必须由人来把控。如果你跳过这两步，AI生成的文案可能只是“正确的废话”，无法真正解决用户的问题，提高用户的体验。

掌握了前面的底层逻辑，接下来给大家分享3个经过验证的提示技巧，帮你避开90%的坑。

瑞典人有个词叫“lagom”，意思是“不多不少，刚好合适”。用AI写UX文案时，提示语既不能太简单（信息不足），也不能太复杂（信息过载）。

错误示范：

• “帮我写个支付确认页的标题”（太简单，信息不足，AI很难生成符合需求的文案）。这种简单的提示没有提供足够的信息，AI无法了解用户的具体需求和场景，生成的文案可能会偏离目标。
• “按照品牌风格指南第3章第2节，用亲切但专业的语气，在20字符内，写一个支付确认页的标题，需要包含‘确认’和‘支付’两个关键词，同时符合WCAG无障碍标准……”（太复杂，信息过载，可能会让AI不知所措）。过于复杂的提示会让AI陷入混乱，无法准确理解核心需求，从而生成不理想的文案。

正确做法：用“信息 - 语境 - 目标”框架构建提示。

• 信息：核心要传达什么？比如“用户需要确认银行卡信息”。明确核心信息是提示的关键，让AI知道要传达的重点内容。
• 语境：在哪个界面？用户当前情绪？比如支付流程中，用户可能有点紧张。考虑语境可以让文案更符合用户的实际情况，提高用户的接受度。
• 目标：用户看了后要做什么？比如点击“确认”按钮。明确目标可以让文案更有针对性，引导用户完成预期的操作。

示例提示：“为支付流程中的银行卡确认页写标题，用户刚选择借记卡支付，需要快速知道当前操作是确认银行卡信息。标题需在20字符内，突出‘确认’动作。”AI输出结果：“确认支付卡信息”（10字符，动作清晰，用户1秒理解）。这种提示方式提供了足够的信息，让AI能够生成符合需求的文案。

很多人用AI时喜欢“一次性丢所有需求”，比如：“写个亲切的、100字内的、带emoji的、适合年轻人的注册成功提示语”。结果AI生成的内容要么生硬，要么偏离重点。

更高效的方法是“链式提示”：先提核心需求，再逐步优化。

案例：我们为某社交APP写“新用户注册成功页”的文案。

• 第一轮提示：“写一句注册成功的提示语，突出‘欢迎’感”，AI输出：“恭喜注册成功，欢迎加入我们！”（太官方）。这一轮提示只提出了核心需求，AI生成的文案可能比较常规。
• 第二轮提示：“更亲切点，像朋友说话”，AI输出：“哇~注册成功啦！欢迎来这里交朋友～”（太活泼）。通过第二轮提示，对文案的风格进行了优化，但可能有点过度。
• 第三轮提示：“保持亲切但不过分，适合25 - 35岁职场人”，AI输出：“注册成功！欢迎加入，这里有和你同频的伙伴～”（用户测试满意度85%）。经过三轮提示的逐步优化，最终生成了符合目标用户需求的文案。

注意：如果需求跨度大（比如同时写注册页和支付页的文案），建议开新对话。因为AI会记住历史对话，跨场景需求容易互相干扰（比如前一个对话要求“活泼”，后一个要求“专业”，AI可能生成“四不像”）。

AI不是“真理机”，它会生成“看起来合理但错误”的内容（业内叫“幻觉”），也可能暴露训练数据中的偏见。

常见陷阱1：性别/职业偏见

我们测试过，让AI写“公司CEO的新闻稿”，默认用“他”；让AI生成“护士”图片，90%是女性。如果你的产品用户是多元群体（比如女性CEO、男性护士），必须明确提示纠正。这种偏见会影响文案的公正性和包容性，可能会让部分用户感到被忽视。

示例纠正：“写一篇公司CEO的新闻稿，CEO性别不限，避免使用‘他/她’等代词。”通过明确提示，可以避免AI出现性别偏见。

常见陷阱2：逻辑错误

比如让AI写“退款流程提示语”，它可能生成“退款将在3个工作日内到账，遇节假日顺延”，但实际你的产品退款规则是“7个工作日”。这时候必须人工核对业务规则。逻辑错误会让用户对产品产生不信任感，影响用户体验。

检查清单：

• 信息是否准确？（比如时间、金额、规则）。确保文案中的信息准确无误是非常重要的，否则会给用户带来不必要的麻烦。
• 语气是否符合品牌？（比如科技公司避免“太萌”的语气）。文案的语气要与品牌的形象和定位相符合，保持一致性。
• 是否有隐含偏见？（比如默认用户是“年轻人”或“男性”）。要避免文案中出现隐含的偏见，确保能够覆盖到所有目标用户。

用ChatGPT做UX文案，本质是“用工具提升效率”，而不是“用工具替代思考”。专业的内容设计师依然不可替代，他们能判断“足够好”是否真的“够好”，能在AI输出的基础上打磨出“超预期”的文案。

如果你是设计师、产品经理或者运营人员，下次用AI写UX文案时，不妨试试这3步：

1. 先理清“范围 - 结构 - 表面”，明确用户需求和目标。这是文案设计的基础，只有明确了这些，才能让AI生成更有针对性的文案。

2. 用“信息 - 语境 - 目标”框架写提示，保持“lagom”。这样可以让提示既不过于简单也不过于复杂，让AI能够准确理解需求。

3. 用“链式提示”优化，最后人工检查偏见和逻辑错误。通过逐步优化和人工检查，可以提高文案的质量，避免出现问题。

最后送大家一句话：AI能生成文字，但用户体验的温度，永远来自对人的理解。我们在使用AI工具的同时不能忘记关注用户的需求和感受，只有这样才能设计出真正优秀的用户体验文案。

（本文部分案例与沃尔沃汽车首席UX内容设计师Annelie Tinworth共同验证）