用户在天工AI搜索里输入“AI视频搜索”相关问题时，常常因为描述太模糊、术语混用或者需求没说明白，导致返回的结果跑偏——比如本来想找“怎么用AI识别视频里的商品然后直接跳转购买”，结果搜出来一堆视频生成工具的介绍。这种偏差其实很普遍，背后暴露的是用户自己没有把真实意图翻译成机器能理解的“痛点语言”。

要解决这个问题，其实只需要三步：先判断用户提问属于哪类场景，再从提问句式反推隐藏诉求，最后验证这个痛点是否真的被产品侧认可。

先区分用户提问的三类典型场景

第一步，打开天工AI搜索首页，直接输入用户原始问题（比如“AI视频搜索怎么用”），不加任何修饰词，提交看看结果。

第二步，扫一眼前3条结果是不是真的聚焦在“检索”动作上。如果大多数结果讲的是“AI生成视频”“视频剪辑插件”“SaaS平台介绍”，那说明用户实际想问的其实是【视频内容理解后的精准定位与提取】，而不是泛泛的“搜索功能”。

第三步，把这个原始问题复制到小红书、知乎、脉脉这类平台的搜索框里，翻看真实用户评论里高频出现的动词——“找不到”“识别不准”“没法按人物/时间/台词搜”，这些词就是隐藏的痛点关键词，直接抄下来。

从提问句式反推未明说的需求

方法一：把所有技术名词删光，只留下动作和对象。比如“怎么用Qwen-VL实现跨模态视频检索” → 简化成“怎么找视频里出现过的某个东西”。这么一拆，就发现用户真正的卡点是【没有视觉锚点就没法启动搜索】，根本不是模型选型的问题。

方法二：把“怎么”换成“为什么不能”。原句“AI视频搜索为什么搜不到我画的草图？”——痛点立刻就浮出来了：用户想用简笔画当查询条件，但当前系统只支持视频帧或文字输入。

方法三：加一个“最”字重新问。“AI视频搜索最快的方法是什么？” → 实际要的是“5秒内定位到第17分23秒出现红色背包的片段”，背后是时效性加精确时间戳的双重需求。

验证痛点是否真实的两个动作

打开天工AI搜索右下角的“反馈入口”（小图标），点“提建议”，把刚才提炼出的痛点短句（比如“搜台词只能输完整句子，不能模糊匹配”）粘贴进去，然后发送。

如果10分钟内收到系统自动回复“该问题已收录至优化队列”，说明这个痛点已被产品侧确认为有效信号；如果没有回复，或者提示“请描述更具体的操作路径”，那就得回头重新切问题粒度——可能是痛点颗粒度太大，或者用户自己都没想清楚到底卡在哪一步。