AIGC互动营销，我们到底在追踪什么？聊聊那些藏在数据背后的“人味儿”

说真的，最近跟几个做市场的朋友聊天，大家的话题总是绕不开“AIGC”和“互动营销”。感觉就像两年前大家聊“元宇宙”一样，有点兴奋，又有点不知所措。尤其是当一个campaign真的跑起来，老板在群里问：“效果怎么样？用户参与度高吗？”的时候，我们这些一线执行的人，就开始头皮发麻。我们到底该看什么数据？那些后台冷冰冰的数字，真的能说明用户喜不喜欢我们做的东西吗？

这篇文章，我不想给你一份标准答案，因为这事儿根本就没有标准答案。我想做的，是像剥洋葱一样，跟你一起把“AIGC互动营销的用户参与数据追踪”这事儿，一层一层剥开看看。我们不聊那些虚头巴脑的理论，就聊点实在的，聊聊我们到底在追踪什么，这些数据背后藏着什么样的用户行为，以及，我们怎么才能不被数据“骗”了。

别被“工具”两个字带偏了，核心是“追踪什么”

很多人一上来就问：“有什么好用的工具推荐？” 这问题没错，但有点本末倒置。这就好比你想做一顿大餐，上来就问“什么锅最好用”，却没想好到底要做川菜还是粤菜。工具只是锅，我们想追踪的“用户参与”，才是那道菜的食材和风味。

所以，我们先别急着找工具。我们先坐下来，泡杯茶，想清楚一个问题：在AIGC的互动营销里，一个“好”的用户参与，到底长什么样？

它可能不再是简单的点赞、转发。因为AIGC的出现，让互动变得前所未有的“个性化”和“即时性”。用户可能是在和一个AI生成的虚拟偶像对话，可能是在一个AI生成的互动故事里做选择，也可能是在用AI工具生成一张属于自己的专属海报。这些行为，比单纯的“点击”要复杂得多，也有趣得多。

所以，我们的追踪思路，也得跟着升级。下面这张表，是我自己梳理的一个框架，把用户参与从浅到深分成了几个层次。你可以看看，你们的项目目前处在哪个阶段，又想追踪到哪个阶段。

你看，这样一拆解，是不是就清晰多了？我们追踪的不再是单一的“点击”，而是一个完整的用户旅程。每一个层次的数据，都在告诉我们一个不同的故事。

那些藏在数据背后的“人味儿”

光有上面那个表格还不够。数据是死的，人是活的。如果我们只盯着数字，很容易就掉进“数据陷阱”里。比如，一个AI聊天机器人，对话轮次很高，但仔细一看，全是用户在骂它“傻X”，或者用户在用一些奇怪的词测试它的底线。这种“高参与”，显然不是我们想要的。

所以，追踪数据的时候，我们得带点“人情味”去解读。这里有几个我经常问自己的问题，希望能给你一些启发。

1. 用户的“情绪”是什么？

在AIGC互动里，用户的情绪是能被感知的。比如，在一个AI生成故事的互动里，用户选择的剧情走向，是偏向温暖治愈的，还是偏向悬疑刺激的？这直接反映了他们当下的情绪偏好。

我们可以追踪一些关键词。比如，用户在和AI虚拟偶像聊天时，用的词是“哈哈”、“太有趣了”，还是“无聊”、“没意思”？虽然现在技术还不能100%精准判断情绪，但我们可以通过设置一些情绪标签，或者分析用户输入的感叹号、表情符号等，来大致勾勒出用户的情绪曲线。一个情绪曲线持续上扬的互动，绝对比一个平平无奇的互动更有价值。

2. 用户的“创造力”被激发了吗？

AIGC最大的魅力，就是让普通人也能成为“创作者”。所以，第二个要关注的点是，用户的创造力有没有被激发出来。

这怎么追踪？看“意外之喜”。比如，在一个AI绘画工具里，大部分用户可能都只是输入“一只猫”，但如果有很多用户开始尝试“赛博朋克风格的猫”、“在月球上吃泡面的猫”，这说明什么？说明用户不满足于基础功能，他们开始探索、开始“玩”了！

我们可以追踪用户输入的Prompt（提示词）的多样性、复杂度。如果用户生成的内容越来越天马行空，越来越有个人风格，那就证明我们的AIGC产品真正赋予了他们创造力。这种参与，是深度且高质量的。

3. 用户有没有把我们当成“伙伴”？

这一点可能有点玄，但非常重要。当一个AI聊天机器人，被用户当成一个可以倾诉的“伙伴”时，它的价值就远远超出了一个客服工具。

追踪这种“伙伴感”，可以看一些很细节的数据。比如，用户会不会主动开启一个新的话题？会不会在对话中透露一些个人情绪（比如“今天工作好累”）？会不会在多次对话后，用词从一开始的“请问”、“谢谢”变得像和朋友聊天一样随意？

这些数据点，可能需要我们对对话内容进行更深度的NLP（自然语言处理）分析。但一旦我们捕捉到这些信号，就意味着我们和用户之间建立了一种超越交易的、更深层次的情感连接。这种连接，是任何营销技巧都换不来的。

我们到底用什么“家伙事儿”来追踪？

好了，聊完了“追踪什么”和“怎么解读”，终于可以回到最初的那个问题了：到底用什么工具？

说实话，市面上没有一个“一键搞定”的神器。一个完整的AIGC互动营销数据追踪体系，更像一个“组合拳”，需要不同工具的配合。我把它分成三类，你可以根据自己的需求来搭配。

第一类：基础的“体检报告”——埋点分析工具

这是最基础的，也是必须的。就像人的体温和血压，能告诉你最基本的运行状况。

• 它们能做什么：追踪用户的访问、点击、停留时长、跳出率等基础行为。比如，用户从哪个渠道进入你的AIGC页面？页面加载需要几秒？用户点击了“开始生成”按钮几次？
• 代表工具：Google Analytics (GA4), 百度统计, GrowingIO, Mixpanel 等。
• 怎么用：在你的AIGC应用里，对关键按钮和页面进行埋点。比如，“开始对话”、“生成图片”、“分享结果”这些按钮的点击事件，一定要能被追踪到。通过这些数据，你可以画出一个基础的用户行为漏斗，看看用户在哪一步流失了。

第二类：深度的“行为显微镜”——会话与内容分析工具

这类工具，能让你看到用户具体“玩”了什么。它们是理解用户参与深度的关键。

• 它们能做什么：记录用户的完整交互过程。比如，在一个AI聊天机器人里，它们能记录下每一轮对话的内容；在一个AI生成工具里，它们能记录下用户输入的每一个Prompt和生成的每一张图片。
• 代表工具：这类工具通常需要自己开发，或者使用一些专业的会话录制工具（如 FullStory, Hotjar 的部分功能），以及针对NLP的分析平台（如 MonkeyLearn, 或者直接调用大模型的API进行分析）。
• 怎么用：分析对话轮次、用户输入的关键词频率、生成内容的类型分布。通过这些，你就能回答前面提到的“用户创造力”和“伙伴感”的问题。比如，你可以定期抽样分析用户输入的Prompt，看看最近流行什么主题，从而优化你的AIGC模型或者引导语。

第三类：前瞻的“创意实验室”——A/B测试与优化工具

当你的AIGC互动产品有了基础数据和深度分析后，你就需要不断优化。这时候，A/B测试工具就派上用场了。

• 它们能做什么：让你同时上线两个或多个版本的AIGC互动（比如，不同的AI虚拟偶像人设、不同的引导语、不同的生成风格），然后看哪个版本的数据更好。
• 代表工具：Optimizely, VWO, 或者一些大厂自研的A/B测试平台。
• 怎么用：比如，你想测试两种不同的AI虚拟偶像人设，一个活泼，一个知性。你就可以用A/B测试工具，把用户随机分成两组，一组和活泼的AI聊天，一组和知性的AI聊天。然后对比两组的对话轮次、用户满意度（可以设置一个反馈按钮）和分享率。数据会告诉你，哪种人设更受你的目标用户欢迎。

总的来说，没有单一的“神兵利器”。你需要把这三类工具结合起来，形成一个从“宏观体检”到“微观洞察”再到“优化迭代”的闭环。这事儿不简单，需要产品、研发、市场几方配合，但一旦跑通，你对用户参与的理解，会比竞争对手深刻得多。

聊点实在的，怎么开始第一步？

我知道，看到这里，你可能觉得头都大了，又要埋点，又要分析Prompt，还要做A/B测试，这得需要多少人力物力？

别慌。对于我们大多数普通公司和营销人来说，没必要一上来就搞这么复杂。我们可以先从最重要的事情做起。

第一步，先定义你的“北极星指标”。

问问自己，对于你这个AIGC互动，你最希望用户做什么？是生成一张海报并分享出去？还是和AI聊满5个回合？先把这个核心动作找到，然后集中所有资源，把这个动作的追踪做到最准。比如，你的目标是分享，那就死死盯住“分享按钮的点击率”和“分享带来的新用户数”。

第二步，用最“笨”的办法去理解用户。

在没有复杂的分析工具之前，最有效的方法就是“人肉”分析。每天花半小时，去后台看10个用户的完整对话记录，或者看10个用户生成的作品。不要觉得这是浪费时间，这是培养“用户体感”最快的方法。你看多了，自然就知道用户喜欢什么，讨厌什么，哪里被卡住了。

第三步，先用好现成的工具。

别总想着自研。先用好Google Analytics、百度统计这些免费又好用的工具。把基础的页面访问、按钮点击数据跑通，你就能解决80%的问题。等业务发展到一定规模，发现这些工具不够用了，再考虑更专业的、甚至自研的方案。

说到底，AIGC互动营销的数据追踪，不是为了给用户打分，也不是为了给老板交差。它更像是一面镜子，让我们能看清自己做的东西，在用户眼里到底是什么样子。它能帮助我们不断打磨产品，让AIGC真正从一个“噱头”，变成一个能和用户产生情感连接的、有价值的东西。

这个过程肯定充满了各种试错和不确定性。但没关系，只要我们始终把“人”放在数据的前面，去理解数据背后那些活生生的、有情绪、有创造力的用户，我们就走在了一条正确的路上。这事儿，值得我们慢慢琢磨。