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20年人机交互心血,被一个AI提示框毁了

发布日期:2026-07-06 08:02:47 浏览次数: 1546
作者:番阅

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AI产品用一个提示框取代了20年精心设计的空白状态,却导致首次会话流失率飙升。本文探讨AI产品设计如何误入歧途,以及如何找回引导用户的关键。

核心内容:
1. AI产品“空白状态”简化为提示框的设计弊端
2. 传统软件精心设计空白状态的科学依据与价值
3. 重建高效空白状态、降低用户流失的设计方向

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

AI 产品用一个提示词输入框,无情取代了长达 20 年的“空白状态”设计研究,而首次会话的极高流失率正是这一做法付出的代价。

原作者:Adi Leviim |原标题:The death of the empty state in AI products | 翻译:蕃茄酱

这是大多数 AI 产品在首次打开时向你展示的界面。闪烁的光标本应起到引导操作的作用。但它并没有。

在我们共同开发的一款 Chrome 插件程序中,约有 70% 的新安装用户在完成首次会话后就再也没有回来。而“空白状态(Empty State)”设计就是导致流失的最核心原因。我们曾将这个界面重做过三次,其中表现最差的一个版本,恰恰长得最像现在市面上的各类主流 AI 产品。

在过去的 UI发展史中,空白状态往往是设计师们最倾注心血的阵地。提供模板、示例数据、引导教程、60 秒演示视频,以及一个极其醒目的、写着“从这里开始”的行动导向按钮(CTA)。然而,当 AI 产品席卷而来时,空白状态退化成了一个居中的文本输入框,里面带着一句“问我任何事”的占位符文本。自 2023 年以来推出的每一款 AI 工具,几乎都在照搬这种大同小异的空白提示框。我们曾美其名诸为“极简主义”,但这根本不是极简主义,这是设计的缺失


空白状态曾是产品中经过最精心设计的表面

在过去,新用户首次打开软件时看到的“空白状态”屏幕,历来是任何软件产品中投入心血最多、设计最精细的界面。Linear、Notion、Figma、Airtable、Slack、Trello、Intercom、Asana 等公司,都曾耗费数年心血来打磨新用户的初次运行体验。

这背后是有科学依据的。唐·诺曼(Don Norman)在《设计心理学》(The Design of Everyday Things)中明确指出:一个设计良好的物体应该通过示能信号来传达其功能——即通过可见的线索告诉用户这个物体是什么、以及该如何使用它。一个没有任何示能信号的空白表面,按照他的定义,就是功能失效的。

尼尔森诺曼集团(Nielsen Norman Group)在其空白状态设计指南中也表达得非常清晰:一个高效的空白状态必须向用户解释这里应该显示什么、展示如何让内容呈现出来,并给予用户一个起始的操作行为。这些绝对不是多余的装饰,它们决定了一个用户是会在第二天继续活跃,还是让这个产品永远尘封。

在 2019 年,任何一家产品公司的资深设计师都能准确地告诉你,为什么他们的空白状态里要放模板库、演示视频和示例数据集。因为这些选择是不可或缺的“承重墙”。

三个起始动词、六个实用示例,并将“用 AI 构建”作为三个核心选项之一。这就是 2026 年一个专为激发行动而设计的空白状态。图片来源:作者截取自 Notion 界面。


AI 产品将空白状态坍缩为一个提示框

过去三年中发布的每一款主流 AI 产品,其空白状态几乎如出一辙:一个居中的文本框、一串占位符字符串,以及四到六个邀请用户点击的推荐提示词。ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Cursor、Perplexity、Grok、Mistral 的 Le Chat。它们的界面看起来几乎完全一样,因为它们本质上就是同一个屏幕。在这里,模型是产品,提示词输入框是交互表面,而那些建议标签(chips)成了仅存的示能信号。

这并不是这类产品基因里不可改变的客观限制。这只是一种在 2023 年固化下来的品类惯例——当时第一代大语言模型(LLM)产品在完全没有经历过真正成熟的设计阶段时便匆匆上线,且此后再也没有被重新审视过。布雷特·维克托(Bret Victor)在二十年前的《魔法墨水》(Magic Ink)一文中就对这种设计失败提出过警告:当“交互性”被当成信息产品的主要表面时,用户就会被强迫在面对每一款新软件时都从零开始学习如何操作。提示词输入框就是这种极其依赖交互的设计。每一次会话都始于一个闪烁的光标,以及一个需要用户凭空发明的提问。

我曾在《聊天框并不是一种真正的 UI 范式》一文中写过类似的失效模式:聊天框只是大语言模型诞生之初在“缺乏设计时间”的情况下被推上台面的临时方案,而不是我们深思熟虑后选择的完美范式。而“空白状态”则是这个大背景下缩影到用户看到的第一帧画面上的相同故事。

图注:一个标题、一个文本框、三个标签。没有模板库、没有使用示例、没有起始动词。“问任何事”是动词的反面。图片来源:作者截取自 ChatGPT 界面。


70% 的首次会话用户流失率究竟意味着什么

在我们参与开发的一款 Chrome 扩展程序中,大约 70% 的新安装用户在完成首次会话后便流失了。而这批安装用户是非常精准且高质量的:他们主动搜索了这款产品、阅读了应用商店的介绍、点击了安装并授予了相应权限。他们显然需要我们构建的功能。但他们之所以没有留下来,是因为产品的首次会话在要求他们去“思考”,而不是去“行动”。

当我们对空白状态进行 A/B 测试时,数据表现出了高度的一致性。那些直接向用户展示真实产出物、已填充的示例、基于他们自身数据生成的样本结果,或者一个他们想要创建的事物的完整实例的版本,其表现完胜那些只提供一个空白输入框和“输入以开始”说明的版本。两者的差距之大,足以让任何 2010 年代的增长团队毫不犹豫地将前者作为唯一版本上线。

凯茜·塞拉(Kathy Sierra)将这种差距称为“小白门槛(Suck Threshold)”——即从安装产品到掌握技能之间的那段距离,用户在变得熟练之前必须忍受自己显得笨拙无能的阶段。你让用户跨越这个门槛的速度越快,你就越有可能留住他们。而每一次由“空白提示框”构成的初次体验,都在通过其设计本身不断拉宽这一门槛。

虽然我手头的数据来自一款 Chrome 插件程序,但这种规律是通用的。任何读过 AI 产品首周留存曲线的人都熟悉它的形状:在第一次会话后出现悬崖式的暴跌,随后是一条长长的平坦尾巴,以及一小撮撑起发布公告中高活跃度数据的核心用户(power-user)”。这个断崖式的暴跌发生在新用户面对“空白状态”的瞬间,而不是发生在底座模型上。

断崖式下跌发生在安装与第二次会话之间。空白状态里发生的一切,决定了这条曲线的最终走向。图片来源:作者基于匿名内部数据通过 Canva 生成的图表。


当我们接受提示框时,我们抛弃了哪些经典理论

提示词输入框并没有用更简单的设计来取代“空白状态”的设计,它只是用“一无所有”取而代之。过去四十年人机交互(HCI)领域关于新手如何成长为熟练用户的研究成果——示能信号、引导性、识别优于回忆、渐进式披露(progressive disclosure)、脚手架式引导(scaffolded onboarding)——在最需要它们的 AI 产品品类中,被悉数弃置不用了。

雅各布·尼尔森(Jakob Nielsen)的 10 项可用性启发式原则中包括“识别胜过回忆”:用户不应该需要通过记住界面某一部分的信息来使用另一部分。而提示词输入框在定义上就违背了“识别”原则。它要求用户在看到产品能做什么之前,必须先在脑海中用自己的语言“回忆”并构造出产品的功能。

史蒂夫·克鲁格(Steve Krug)在《点石成金》(Don't Make Me Think)中提出的观点,是主流互联网用户体验的核心基石。而提示词输入框恰恰是一个写着“请开始思考”的屏幕。用户首先要思考是输入具体问题还是探索性问题,接着要思考模型对哪些词汇的响应效果最好,然后还要思考如何组织这些语句。当用户敲完两个句子的时间里,他们所付出的认知负荷,已经远远超过了 2019 年一款同类 SaaS 产品整个新手引导流程所要求的总和。

埃里卡·霍尔(Erika Hall)在《对话式设计》(Conversational Design,2018 年出版)中提出,只有当双方存在真正的共享上下文时,对话式界面才能取得成功。然而,一个新用户在首次会话时面对的空白提示框,是不存在任何共享上下文的。用户不知道这个产品擅长什么、不擅长什么、哪些功能需要收费、它能记住哪些数据。这场对话根本无法真正、有意义地开始。


一个真正属于 AI 时代的空白状态应该是什么样

一个经过深思熟虑设计的 AI 空白状态应该具备四个属性:它应该展示一个工作示例;提供一个起始动词;主动公开模型的局限性;并且让用户在说话之前就能先进行操作。现有的技术完全能够支持这四点。之所以这些都没有在大规模产品中上线,是因为提示词输入框是开发成本最低的界面,而整个行业自那以后就再也没有动力去构建一个成本更高的界面了。

用工作示例取代闪烁的光标:与其要求用户凭空捏造一个问题,产品应该在第一个屏幕上直接向他们展示一个针对代表性问题的解答。布雷特·维克托在《魔法墨水》中的框架在这里完全适用:信息软件应当去“展示”,而不是单纯依赖“交互”。第一屏的工作示例应该是一个直观的图表或成果物,而不是一个等待交互的空白。
用一个具有启发性的主动动词来取代“有什么可以帮您(问我任何事)”。比如 Linear 的空白状态显示的是“创建您的第一条任务”,Notion 的则是“输入斜杠以使用命令”。具体的动词能直接引导用户付诸行动。而“有什么可以帮您”恰恰是动词的反面——它代表着行动的缺失。
用公开局限取代无声的失败。唐·诺曼的反馈原则(feedback principle)指出,系统应该清晰地传达它所处的具体状态以及它无法做到的事情。然而,AI 产品普遍将它们的局限性用对冲性语言隐匿在最终的回答层。一个设计良好的空白状态应该提前把边界说清楚:本模型没有实时联网功能、本模型无法读取图像、本模型的知识库截止于某年某月某日。我在《AI 聊天中被遗忘的上下文对话问题》中也表达过类似的观点:AI 产品总是习惯性地隐藏自身局限性的底层架构,而代价最终由用户来承担。
用先行动后说话取代对话优先的设计:任何 AI 产品首次会话中最美妙的时刻,都是用户无意间通过系统完成了一些真正有用的事情的瞬间。一个优秀的空白状态设计应当主动去制造这个瞬间,而不是站在原地,苦苦等待用户把问题组织得足够完美后才把奖励施舍给他们。

一个经过深思熟虑设计的 AI 空白状态应当具备的四个属性。技术完全支持这四点,但整个品类没有一个选择它们。



核心要点

  • 在历史上,空白状态曾是产品中经过最精心设计的表面。AI 产品用一个提示框取代了它,并停止了在这方面的设计探索。
  • 提示框并不是极简主义。它是示能信号、引导性以及起始动词的全面缺失。
  • AI 邻近品类产品中新用户的首期会话流失,主要是由空白状态的设计导致的,而不是其背后的底座模型。
  • 在 2019 年适用的 HCI(人机交互)原则在 2026 年依然适用。识别优于回忆、示能信号、小白门槛以及“别让我思考”对 AI 产品来说绝非可有可无。
  • 一个经过深思熟虑设计的 AI 空白状态应当展示工作示例、提供起始动词、坦诚公开模型局限,并让用户在说话前就能先上手操作。

哪款 AI 产品的空白状态给你留下的印象最深?在我的日常使用中,那些能让我不断复访的产品,往往是在把闪烁的光标丢给我之前,就已经先向我展示了生动工作示例的产品。


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