在用户痛点挖掘的过程中，到底该不该给秘塔AI搜索添加参考样例？这个问题看似微小，却让不少从业者陷入两难。添加样例担心AI机械模仿导致偏离重点，不加样例又忧虑模型随意编造、产出虚假需求。下面我们逐一拆解。

先明确前提：并非所有痛点挖掘场景都需要样例

如果你的提问本身已具备强约束条件，例如“从2025年Q4小红书美妆类笔记评论区中提取3个未被品牌方回应的高频投诉点”——这种问法已经锁定了平台、时间跨度与语境。在这种情况下，秘塔AI搜索在学术模式并选用全网范围时，能够直接调取原始语料片段。此时加入样例反而可能干扰模型对真实语境的有效抓取。

添加样例后，模型会倾向于优先模仿样例的句式结构，而非真正检索真实数据源——这正是许多初学者第一步就失败的关键原因。

什么情况下必须添加参考样例

当你需要AI识别特定表达形态的痛点时，样例就成了不可或缺的锚点。例如，用户抱怨“充电10分钟掉电5分钟”属于典型的具象化吐槽，而“续航差”则是模糊描述。如果你的目标是前者，就必须提供样例进行引导。

方法一：单点锚定式样例
在提示词末尾加入一句：“参考样例：‘下单后客服消失48小时，连自动回复都没有’——请严格按此句式（具体行为+时间量化+服务断点）提取3条新痛点。”

方法二：对比强化式样例
写下两行对比：“无效样例：‘物流太慢’；有效样例：‘预售页面写72小时发货，实际第136小时才揽件，且无任何延迟通知’。请按照有效样例的标准生成。”

实操中三步判断样例是否必要

第一步：打开秘塔AI搜索，输入原始提示词（不含样例），选择“研究模式”。

第二步：观察首屏结果中是否出现“用户原话引用”板块——如果出现并且密度超过3处，说明当前提示词已成功触发了真实语料召回，可直接跳过样例。

第三步：如果结果全是概括性描述（例如“部分用户反映体验不佳”），立即补充方法一的单点锚定式样例，然后重新提交。

操作起来非常简便：直接把样例粘贴到搜索框末尾即可。但需特别注意：样例必须来自你自己验证过的真实用户发言，绝不能凭空编造。否则AI学习到的也是虚假痛点，反而会越挖越偏离实际。