AI 访谈

访谈不是把问题念完，而是在受访者给出答案后，继续追到真正的原因。

AI 访谈是问卷派面向深度研究场景的一条完整产品链路： 从创建访谈大纲开始，到受访者通过语音、视频或文字完成访谈，再到系统沉淀音视频、转写、题目片段、总时长和导出资料。

它不是把普通问卷换成聊天界面，而是让 AI 承担“主持人”的工作：按大纲推进、根据回答追问、记录过程、把结果带回统计页。

为什么需要 AI 访谈

传统问卷擅长收集结构化答案，但很多研究问题真正难的是“为什么”：

• 用户说“不喜欢”，背后可能是价格、认知、场景、信任或替代方案的问题；
• 用户给出一个评分，研究者还需要知道他想起的是哪一次具体经历；
• 用户口头描述产品、包装、设备、桌面或使用环境时，文字选项往往不够用；
• 多场人工访谈之间，主持人的追问深度和提问口径很难保持一致；
• 访谈结束后的录音整理、转写、片段回看和报告准备又会再消耗一轮时间。

AI 访谈的价值就在这里：把可重复的访谈执行交给系统，把研究者的精力留给研究设计、判断和决策。

一次 AI 访谈由哪些部分组成

访谈大纲

创建 AI 访谈时，你需要配置标题、研究背景、访谈要求、欢迎语、结束语、预计时长和题目结构。这些信息会共同决定 AI 访谈员怎样开场、怎样追问、什么时候收尾。

你还可以补充或修改品牌信息，包括品牌名称和品牌 logo。它们会出现在访谈邀请页和访谈入口中，让受访者在开始前就感受到统一的品牌识别，也让整场访谈更像是同一个产品体系里的流程。

访谈模式与录制设置

AI 访谈支持两类主要体验：

• 实时通话模式：更像电话或语音通话，适合希望受访者自然表达的深访；
• 回合对话模式：更像聊天，可以按住说话，也可以键盘输入，适合更轻量、节奏更可控的访谈。

创建者可以控制开放哪些模式，受访者只能进入被允许的访谈入口。

访谈还可以选择仅录音，也可以开启视频。视频模式会增加摄像头授权、人像检查、自拍视频窗和画面记录；音频模式则主要采集麦克风语音。

如果访谈允许键盘输入，受访者也可以用文字补充回答；如果关闭键盘输入，回答页会更聚焦在语音表达上。

语种

AI 访谈支持多语种使用。你在创建时选择的语种，不只是决定界面文案，还会一起影响访谈开场、提示语、隐私授权、按钮文字、ASR 识别提示和兜底表达。

这意味着同一套访谈框架可以面向不同地区的受访者使用，同时保持大纲和追问逻辑一致。对于跨地区调研，语种设置能帮你减少重复配置，也能降低受访者在第一步就看不懂页面的风险。

题目与追问

AI 访谈不只支持开放式访谈题，也可以把结构化题卡放进访谈过程里，包括单选、多选、评分、矩阵评分和上传题。

开放题和互动题由 AI 继续追问；标准题会在回答页展示题卡，让受访者直接点选或填写。这样既能保留深访的自然表达，也能在关键节点收集可比较的数据。

追问策略可以按题设置：不追问、追问 1 轮、追问 2~3 轮、开放性追问，或者按逻辑条件追问。比如用户提到预算，就继续问价格区间；用户提到顾虑，就继续问原因和替代方案。

受访者看到的体验

受访者打开访谈链接后，会先看到访谈邀请和必要说明。正式开始前，系统会完成几件事：

1. 信息采集与使用授权：说明本次访谈会采集和分析哪些音视频或语音信息；
2. 麦克风与环境检测：引导受访者用平时音量朗读一句话，确认识别是否清晰；
3. 摄像头检测：如果是视频访谈，会要求受访者把脸和上半身放在画面中央，并保持光线充足；
4. 进入访谈：AI 访谈员按大纲开始对话，受访者可以说话、打字、按题卡回答，必要时也可以主动结束。

访谈过程中，AI 会根据受访者的表达继续追问，并把问题推进、题卡展示、回答记录和结束提交串起来。对于视频访谈，系统还可以保留画面上下文，适合包装展示、设备展示、桌面场景观察等任务。

研究者能拿到什么结果

AI 访谈结束后，结果不是只剩一条“已完成”的回答。研究者可以在统计侧继续查看：

• 有效回答数：看本次访谈实际完成了多少份；
• AI 访谈总时长：按有效访谈聚合，帮助评估样本质量和投入规模；
• 音视频资料：回到访谈原始现场，而不是只看文字摘要；
• 转写文件：快速复核受访者原话，便于二次分析；
• 题目片段：按题目或按答题者回看音视频和字幕；
• 导出资料包：下载音视频文件压缩包和转写文件，用于团队复盘或报告整理。

这让 AI 访谈既能服务“快速收集”，也能服务“事后回看”。当团队对某个结论有分歧时，可以回到原始片段，而不是只争论一段整理过的摘要。

投放、样本与权益怎么理解

AI 访谈有两条常见使用路径。

普通分享

创建者把访谈链接发给自己的受访者。普通分享会占用发布者的 AI 访谈时长权益，时长会在资源管理里独立记录。这里的核心是让创建者知道：AI 访谈不是普通问卷题量消耗，而是按访谈时长管理。

样本库投放

如果通过样本库招募受访者，系统会根据预计访谈时长、访谈模式、样本标签和筛选条件生成报价。价格卡会展示预计访谈时长、访谈基础分钟费、标签费用、筛选费用和预估总价。

样本库投放的 AI 访谈时长成本已经计入报价，不再额外扣发布者的 AI 访谈时长。完成后，系统会按每条有效回答的真实时长做汇总。

展示边界：哪些信息给用户看，哪些不外露

AI 访谈会产生很多过程数据，但不是所有数据都应该暴露给普通用户。

创建者可以看到和业务决策直接相关的信息：

• 预计访谈时长；
• 访谈模式；
• 样本投放报价；
• 有效回答数；
• AI 访谈总时长；
• 音视频与转写资料；
• 回答完成状态。

受访者侧只展示他们能理解、能行动的信息，比如提交进度、访谈完成状态、红包预计进度和领取状态。

内部质量分、质量原因、红包审核明细、奖励拆分、后台处理备注等信息会留在后台或运营域，不直接展示给受访者，也不作为普通统计页里的显性字段。

适合什么时候用

AI 访谈适合那些“问完还要追问”的研究：

• 需求探索：从用户的一句抱怨里继续追到真实阻碍；
• 新功能测试：听用户如何理解概念、如何判断价值、为什么愿意或不愿意使用；
• 流失复盘：围绕一次具体经历追问动机、触发点和替代选择；
• 购买决策研究：还原用户从知道产品到比较、犹豫、购买或放弃的过程；
• 包装、设备、场景观察：通过视频让受访者展示真实物品或使用环境；
• 跨地区调研：用多语种访谈降低组织成本，统一大纲和追问口径。

如果研究问题只需要选择题、评分题和简单文本题，普通问卷通常更直接。 如果你需要听受访者说出经历、解释原因、展示现场，并且希望后续能回看原始材料，AI 访谈更合适。

在问卷派如何使用 AI 访谈

如果你第一次使用 AI 访谈，可以按下面这条路径完成一次完整项目。

1. 先用自然语言生成访谈

在问卷派的 AI 对话里直接描述你的访谈目标，例如：

• “帮我设计一份语音 AI 访谈，了解试驾新能源汽车但还没购买的用户为什么犹豫。”
• “帮我设计一份视频 AI 访谈，让受访者展示最近购买的一瓶饮料，并讲讲购买场景和包装感受。”
• “帮我访谈新用户使用小程序点单的体验，先了解整体评分，再追问放弃下单的具体原因。”

AI 会把你的目标整理成一份访谈大纲，包括访谈标题、背景、核心问题、追问方向和预计时长。你可以先让 AI 修改大纲，也可以进入编辑区手动调整。

2. 检查访谈大纲和关键设置

进入 AI 访谈编辑页后，重点看这几类设置：

• 标题与背景：受访者会感知到这场访谈在问什么，AI 也会用它理解访谈语境；
• 欢迎语与结束语：决定访谈开场是否自然、收尾是否清楚；
• 预计时长：影响受访者预期，也会用于访谈时长权益和样本库报价；
• 访谈模式：选择实时通话、回合对话，或同时开放；
• 录制方式：只需要声音就选录音；需要看包装、设备、表情或使用环境时选视频；
• 键盘输入：如果希望受访者必须说出来，可以关闭键盘；如果允许补充长文本，可以打开；
• 追问策略：给关键问题设置 1 轮、2~3 轮或逻辑追问，避免只拿到一句表层回答。

如果访谈里有必须统一收集的字段，比如评分、选择、上传图片，可以加入单选、多选、评分、矩阵评分或上传题。这样后续统计时既有深访材料，也有可比较的结构化数据。

3. 先预览，再正式发布

发布前建议自己先走一遍预览：

• 看欢迎语是否自然，预计时长提示是否清楚；
• 测试麦克风或摄像头授权流程是否顺畅；
• 观察 AI 是否按你设定的大纲推进；
• 检查关键题是否真的追问到了原因；
• 确认结束语、提交状态和结果页展示是否符合预期。

如果 AI 追问太浅，可以回到大纲里补充访谈指引；如果访谈太长，可以减少问题数量或降低追问轮次；如果受访者需要展示现场，就把录制方式改成视频。

4. 分享给自己的受访者

普通分享适合你已经有受访者名单的场景。你可以在发布/分享页复制链接、生成二维码或海报，再通过社群、私信、邮件等渠道发给受访者。

如果账号尚未开启 AI 访谈能力，分享入口会提示开启。开启后，受访者完成的 AI 访谈会占用发布者的 AI 访谈时长权益。

5. 需要外部样本时，使用样本库投放

如果你没有现成受访者，或者希望按标签招募样本，可以走样本库投放。投放时重点确认：

• 样本数量；
• 样本标签和筛选条件；
• 访谈模式是音频还是视频；
• 预计访谈时长；
• 价格卡里的分钟费用、标签费用、筛选费用和预估总价。

样本库投放的报价已经包含 AI 访谈时长成本。也就是说，这条链路按样本任务报价，不会再额外扣发布者自己的 AI 访谈时长。

6. 回到统计页看结果

访谈回收后，进入统计页查看结果：

• 先看有效回答数和 AI 访谈总时长，判断整体回收规模；
• 再看单个受访者的回答详情，回到原始音视频；
• 按题目或按答题者查看片段和字幕，定位关键回答；
• 需要复盘或归档时，下载音视频资料包和转写文件；
• 后续要写报告，可以把转写和资料继续交给 AI 分析。

几个使用建议

• 先把研究目标写具体：不要只说“访谈用户体验”，最好说明对象、场景、想验证的问题和希望追问的方向。
• 视频访谈要有明确目的：只有当你需要看包装、设备、环境、表情或动作时，视频才比语音更有价值。
• 追问不要每题都拉满：核心问题可以追 2~3 轮，背景题和事实题不需要过度追问。
• 结构化题用于关键节点：评分题、单选题适合放在访谈中间做锚点，方便后续对比不同受访者。
• 预览时关注受访者负担：如果你自己走一遍都觉得长，真实受访者大概率也会觉得长。
• 结论要回到原始片段复核：AI 访谈最大的优势之一，是能从统计结论回到音视频和转写，不要只看整理后的摘要。

常见问题

和其他能力的关系

• 与「理思路」配合：先把研究问题、关键假设和追问方向想清楚，再生成访谈大纲；
• 与「AI 小帮手」配合：访谈结束后，可以让小帮手从不同视角并行分析转写和开放回答；
• 与「文件库」配合：访谈资料、转写文件和后续报告可以继续沉淀和复用；
• 与「团队协作」配合：团队成员可以在同一个空间里查看访谈结果、复盘片段和继续分析。

AI 访谈的目标不是替代研究者，而是把主持、记录、追问、回看这些高频执行环节产品化。 研究者仍然负责判断什么问题值得问、哪些结论可信，以及下一步该做什么决策。