AI 訪談

訪談不是把問題唸完，而是持續追問，直到找到答案背後真正的原因。

AI 訪談是 WeJot 針對深度研究提供的端對端產品流程：從訪談大綱開始，讓受訪者透過語音、視訊或文字完成訪談，再回看錄製的影音、轉寫、題目片段、總時長與匯出資料。

它不只是把聊天式問卷換個形式，而是讓 AI 扮演訪談員：依照大綱推進、適時追問、記錄過程，並把結果帶回統計頁。

為什麼需要 AI 訪談

傳統問卷擅長收集結構化答案，但許多研究問題真正需要的是一個「為什麼」：

• 使用者說「不喜歡」，原因可能是價格、情境、信任或替代方案；
• 一個評分並不夠，研究者還需要知道對方想到的是哪一次具體體驗；
• 產品、包裝、裝置、桌面或環境的描述，往往難以用簡單選項完整捕捉；
• 不同的人工訪談員，追問的深度與語氣不一定一致；
• 訪談結束後，錄音回看、轉寫、片段擷取與報告整理，又是一輪額外工作。

AI 訪談把可重複的執行工作交給系統，讓研究者專注在研究設計、判斷與決策。

一次 AI 訪談包含什麼

訪談大綱

建立 AI 訪談時，你需要設定標題、研究背景、訪談說明、開場、結尾、預計時長與題目結構，這些設定會決定 AI 訪談員如何開場、追問與收尾。

你也可以更新品牌資訊，包括品牌名稱與品牌 logo。它們會出現在訪談邀請與進入頁面，讓受訪者在開始前就看到一致的品牌呈現，也讓整場訪談像是同一產品體驗的一部分。

訪談模式與錄製設定

AI 訪談支援兩種主要體驗：

• 即時通話模式：接近電話或語音通話，適合自然、對話式的深度訪談；
• 回合式聊天模式：接近聊天流程，可按住說話或鍵盤輸入，適合較輕量、節奏更可控的訪談。

建立者控制開放哪些模式，受訪者只能進入被開放的模式。

你也可以選擇僅錄音，或開啟視訊。視訊會增加攝影機授權、人像偵測、子母畫面視窗與畫面錄製；僅錄音則讓流程專注在麥克風輸入。

如果允許鍵盤輸入，受訪者可以打字補充回答；如果關閉，流程會維持以口語回答為主。

語言

AI 訪談支援多種語言。建立時選擇的語言不只能改變介面文字，也會影響開場、提示語、授權文字、按鈕標籤、ASR 提示與備用措辭。

也就是說，同一套訪談框架可以跨地區重複使用，同時保持大綱與追問邏輯一致。對跨地區研究而言，語言設定能減少重複的設定工作，也降低受訪者卡在第一個畫面的機率。

題目與追問

AI 訪談同時支援開放式問題與結構化題卡，包括單選、多選、評分、矩陣評分與檔案上傳。

開放式與互動式問題會由 AI 追問；標準題卡會直接出現在回答流程中，讓受訪者點選或填寫。這樣既能維持訪談的自然感，也能在關鍵節點收集可比較的資料。

追問深度可以逐題設定：不追問、追問一輪、追問兩到三輪、開放式追問，或依邏輯條件追問。例如使用者提到預算，AI 可以追問價格區間；提到顧慮，可以追問原因與替代方案。

受訪者會看到什麼

受訪者打開訪談連結後，會先看到邀請與必要的說明。正式開始前，系統會依序進行幾個步驟：

1. 授權：說明會收集與分析哪些音訊或視訊內容。
2. 麥克風與環境檢查：請受訪者以正常音量朗讀一句話，並確認辨識品質。
3. 攝影機檢查：視訊訪談會請受訪者將臉與上半身維持在畫面中央，並確保光線充足。
4. 開始訪談：AI 訪談員依照大綱進行，受訪者可以說話、打字、作答題卡，或視需要結束訪談。

訪談過程中，AI 會結合題目推進、題卡呈現、回答收集與最終提交，讓流程持續進行。視訊訪談時，系統還可以保留畫面脈絡，適合包裝、裝置、桌面或場景觀察任務。

研究者能拿回什麼

訪談結束後，結果不只是單一筆「已完成」的回覆。在統計側，研究者可以查看：

• 有效回答：實際完成多少份訪談；
• AI 訪談總時長：按有效訪談加總，用於評估樣本品質與投入規模；
• 影音錄製：回到訪談的原始現場，而不是只讀摘要；
• 轉寫：快速核對受訪者的原話，方便二次分析；
• 題目片段：依題目或受訪者回看影音與字幕；
• 匯出資料包：下載音訊／視訊檔案與轉寫檔案，供團隊回看或報告。

也就是說，AI 訪談同時支援快速收集與事後回看。當團隊對結論有分歧時，可以回到原始片段，而不是爭論一份整理過的摘要。

價格、樣本與額度如何運作

AI 訪談通常有兩種運作方式。

直接分享

建立者把訪談連結分享給自己的受訪者。直接分享會消耗發布者的 AI 訪談時間額度，用量會獨立記錄在資源管理中。核心概念是：AI 訪談按訪談時長管理，而不是按題目數量。

樣本庫投放

如果透過樣本庫招募受訪者，WeJot 會根據預計時長、訪談模式、樣本標籤與篩選條件產生報價。價格卡會顯示預計時長、基礎分鐘費、標籤費、篩選費與預估總額。

樣本庫投放的 AI 訪談時長成本已包含在報價中，不會再次扣減發布者自己的 AI 訪談額度。完成後，系統會按每份有效回答的實際時長彙總。

可見範圍：哪些資訊給使用者看，哪些留在內部

AI 訪談會產生大量過程資料，但並非所有資料都該暴露給一般使用者。

建立者可以看到直接支援業務決策的資訊：

• 預計時長
• 訪談模式
• 樣本投放報價
• 有效回答數
• AI 訪談總時長
• 影音與轉寫資料
• 完成狀態

受訪者只會看到理解與操作所需的資訊，例如提交進度、完成狀態與獎勵進度。

內部品質分、品質原因、獎勵審核明細、獎勵拆分與後台備註等，會留在後台或營運領域，不會作為統計頁的顯性欄位顯示。

什麼時候適合使用

當你需要提問並持續追問時，AI 訪談就很適合：

• 需求探索：沿著使用者的抱怨，追到真正的阻礙；
• 功能測試：了解使用者如何解讀概念、判斷價值，以及是否願意採用；
• 流失回顧：探究某次具體體驗背後的動機、觸發點與替代選擇；
• 購買決策研究：重建從認識、比較、猶豫到購買或放棄的歷程；
• 包裝、裝置與場景觀察：讓受訪者用視訊展示真實物品或環境；
• 跨地區研究：用多語言訪談降低協調成本，同時維持大綱與追問的一致性。

如果研究只需要單選、評分或簡短文字回答，一般問卷通常更簡單。 如果需要聽受訪者說明發生什麼、展示現場，並在事後回看原始素材，AI 訪談是更合適的選擇。

如何在 WeJot 使用 AI 訪談

如果你是第一次使用 AI 訪談，可以依以下順序完成完整流程。

1. 從自然語言開始

在 WeJot 的 AI 對話中直接描述你的研究目標，例如：

• 「幫我設計一份語音 AI 訪談，了解試駕過電動車卻還沒購買的使用者，為什麼仍未入手。」
• 「幫我設計一份視訊 AI 訪談，讓受訪者展示最近購買的飲料瓶身，並說明購買情境與包裝體驗。」
• 「幫我訪談新使用者，了解他們在手機上點餐的體驗，先問整體評分，再追問他們放棄的具體原因。」

AI 會把目標轉成一份包含標題、背景、核心題目、追問方向與預計時長的訪談大綱。你可以先請它調整大綱，或直接編輯。

2. 檢查大綱與關鍵設定

在 AI 訪談編輯器中，重點檢查這些設定：

• 標題與背景：受訪者了解這場訪談的主題，AI 也用它來建立情境；
• 開場與結尾：決定訪談是否自然地開始與結束；
• 預計時長：形塑受訪者的預期，也用於時間額度與樣本計價；
• 訪談模式：選擇即時通話、回合式聊天，或兩者並用；
• 錄製模式：只需要語音就選錄音；需要包裝、裝置、表情或環境時選視訊；
• 鍵盤輸入：只想要口語回答就關閉；希望受訪者補充較長文字就開啟；
• 追問策略：為關鍵題目設定一輪、兩到三輪或依邏輯追問，避免只得到表面答案。

如果後續需要可比較的結構化資料，可以在訪談的關鍵節點加入單選、多選、評分、矩陣評分或上傳題。

3. 發布前先預覽

發布前，自己先走一遍流程：

• 檢查開場是否自然、預計時長是否清楚；
• 測試麥克風或攝影機授權流程是否順暢；
• 觀察 AI 是否依照你設定的大綱推進；
• 確認關鍵題目是否真的追問到原因；
• 確認結尾訊息、提交狀態與結果頁是否符合預期。

如果追問太淺，可以在大綱中補充更多指引；如果訪談太長，可以減少題目數量或降低追問深度；如果受訪者需要展示現場，可以改用視訊。

4. 分享給自己的受訪者

直接分享最適合你已經有特定受訪者的情況。你可以複製連結、產生 QR Code 或建立海報，再透過聊天、Email 或社群管道分享。

如果帳號尚未啟用 AI 訪談，分享入口會提示啟用。啟用後，完成的訪談會消耗發布者的 AI 訪談時間額度。

5. 需要外部受訪者時，使用樣本庫投放

如果你沒有自己的受訪者，或想依標籤招募，可以使用樣本庫投放。需要注意：

• 樣本數量
• 樣本標籤與篩選條件
• 訪談是音訊還是視訊
• 預計時長
• 價格卡中的分鐘費、標籤費、篩選費與預估總額

樣本庫報價已包含 AI 訪談時長成本，因此這條路徑以樣本任務計價，不會再次扣減發布者自己的 AI 訪談額度。

6. 在統計頁查看結果

回收完成後，打開統計頁：

• 檢查有效回答數與 AI 訪談總時長，了解整體規模；
• 打開單筆回答，回到原始影音；
• 依題目或受訪者查看片段與字幕，定位關鍵回答；
• 需要歸檔或回顧專案時，下載影音資料包與轉寫檔案；
• 想撰寫報告時，可以把轉寫與資料交給 AI 進一步分析。

幾個實用建議

• 先把研究目標寫具體：不要只說「訪談使用者體驗」，要說明對象、情境、想驗證什麼，以及希望追問的方向；
• 有目的性地使用視訊：只有當你需要看包裝、裝置、環境、表情或動作時，視訊才有額外價值；
• 不要每題都把追問開到滿：核心題目可以追兩到三輪，但背景題或事實題不需要追那麼深；
• 用結構化題目當檢查點：評分題、單選題很適合放在訪談中間當作錨點，方便後續比較不同受訪者；
• 預覽時留意受訪者負擔：如果連你自己走一遍都覺得長，真實受訪者大概也會覺得長；
• 結論務必回到原始片段核對：AI 訪談最大的優勢之一，就是可以從統計頁回到影音與轉寫，不要只依賴整理過的摘要。

常見問題

與其他能力的關係

• 與「澄清」配合：先把研究問題、關鍵假設與追問方向想清楚，再生成訪談大綱；
• 與「小帮手」配合：訪談結束後，讓小帮手從不同角度平行分析轉寫與開放式回答；
• 與「檔案庫」配合：訪談素材、轉寫檔案與後續報告可以持續存放並重複使用；
• 與「團隊協作」配合：團隊成員可以在同一個空間查看結果、回看片段並繼續分析。

AI 訪談不是要取代研究者，而是把主持、錄製、追問與回看這些重複環節產品化，讓研究者專注於判斷哪些題目重要、哪些結論可信，以及接下來該做什麼。