受众：可复用的合成研究样本

受众是代表你想了解的人群、可重复使用的一组 Minds。真正的研究在研究项目中进行，可以是一对一深度访谈、定性探索、问卷、概念测试或细分比较。

不同团队对它的叫法各不相同：

• 营销团队 — 客户受众
• 代理公司 — 客户洞察受众
• 产品团队 — 用户受众
• 创始人 — 专家受众 / 顾问委员会

机制是同一个：一批有代表性的 Minds，在传统调研简报还没写完之前就已经可以发问。

组建 受众：两条路径

路径一 · 挑选已有 Minds

1. 在 Minds 列表中开启多选，选中你想要的 Minds。
2. 在弹出的操作栏中点击 Create 受众。
3. 受众 会即时创建并自动命名；随时可以改名（“Z 世代焦点小组”、“顾问委员会”）。

你也可以点击 New 受众，把已有的 Minds 直接拖进面板。

路径二 · 描述你的受众

当你手里还没有合适的 Minds 时，描述这个细分群体，让平台来构建：

1. 点击侧边栏的 New 受众，创建面板会滑入。
2. 描述受众：“旧金山的企业级 CTO，SaaS 行业，员工 500 人以上”、“德国 30–45 岁、孩子在上学的职场父母”、“B 轮公司的 B2B CMO”。
3. 点击 Create。平台会针对你的细分群体检索真实信息来源，并草拟一批有代表性的 Minds：信息来源、草拟的人物画像，以及研究依据的置信度标签都会实时流入。
4. 迭代：删掉你不想要的草稿 Minds，或在改稿框中输入指令（“让其中两个更挑剔一些”、“加一个农村细分群体”），然后点击 Rework。
5. 用 Create 确认。每个 Mind 都带着自己的进度条并行构建，即使你关闭面板，构建也会在后台继续。

这是从 “我需要用我的 ICP 测试这个” 到 “测试已经在跑了” 的最快路径。

运行 受众

在研究中打开这个 受众。提出你的问题，或者直接丢进去一个素材：落地页截图、融资演示稿、竞品广告、定价页面。每个 Mind 并行作答。

快速或定制（引导式）设置

• 快速会分析你的请求和附加来源，建议多个相关的现有及新建 受众，并在打开研究前等待你确认。现有 受众 保留实际 Mind 数量；只有新建草稿使用当前 5–20 Minds 的范围。
• 定制会打开引导式设置，用于定义研究目标、添加网站/文件/备注、选择 受众、检查问题结构并确认完整计划。空白选项允许你在没有问卷的情况下开始。

快速规划、定制模式生成的问题、计划修订、v1 和 MCP 使用同一套研究规划策略和同一个快速模型。确认可用方法后，其准确的方法契约会继续附加在普通流式执行或持久化问卷处理器上。实验性或计划中的方法仍可在计划中查看，但运行会被阻止；系统绝不会静默地把它们改成定制研究。

高级方法始终是可选的。它们只会在用户提出时出现，而且只有目录状态允许执行时才会运行；MaxDiff 和 Conjoint 绝不会被隐式启动。

在已启用的环境中，MaxDiff 是可执行的方法：服务器生成均衡的强制选择任务，问卷处理器只负责收集选择，随后由服务器端方法适配器计算整体及各受众的确定性排名。计算结果会作为权威证据传入研究摘要，详细数据可通过计算图标查看。Conjoint 仍处于计划阶段，目前不可执行。

确认回答格式和量表

在计划研究运行之前，每个问题都会在与 Method 选择器相同样式的下拉菜单中显示建议的回答格式。你可以选择开放文本、选择题、标准 1–5、1–7、1–10 或 0–10 量表，也可以定义自定义整数范围。建议格式会根据问题推断，但仍可编辑；确认后，精确格式会随计划保存，持久化处理器将用它进行分类和聚合。v1 API 和 MCP 客户端会收到同一份逐题 response 契约，并可在确认最新计划修订版之前按问题 ID 修改。

回答如何分类

每个问题会被自动归入三种类型之一：

• 量表型 — 数值评分（“从 1–10 给这个打分”）→ 分布 + 组内均值
• 分类型 — 离散选项（“是 / 否 / 也许”、“这三个标题选哪个？”）→ 百分比拆分
• 定性型 — 开放式问题（“你怎么看这个概念？”）→ 聚类主题

追问会被放在上下文中理解。先问 “你喜欢冰淇淋吗？”，再问 “哪种口味？”，系统知道“哪种口味”指的是什么，并会为每个 Mind 把它重新表述成一个独立完整的问题。

同一个研究里放两个 受众

这是洞察最锐利的地方。把两个（或更多）受众 丢进同一个研究，问同一个问题：“这个落地页哪里有效，哪里无效？”

你会得到并排视图：例如 B2B 营销负责人 对比 中端市场 SaaS CMO。你能看到他们在哪里达成共识，在哪里分道扬镳。细分群体之间的反差本身就是研究结论：不是 12 个人重复同一句话，而是两批经过校准的受众同时对你的工作做压力测试。

从 受众 到一对一

有时某个回答会让你眼前一亮。点击那个 Mind，你就进入了只与她一人的私密一对一。问她为什么。挑战她的逻辑。给她看竞品。问什么才会让她改变想法。受众 研究会一直保存在侧边栏里，你随时可以直接跳回聚合视图。

受众 给你广度，单独拉出来给你深度。

Alignment

每个受众回答块的标题栏都有一个 Alignment 下拉菜单。展开后可以看到每个 受众 的两项得分（0–100%）：

• Personality match — 每个 Mind 的回答与其自身人格定义的吻合程度，按 受众 取平均。可以这样读：这个 受众 的回答有多符合角色设定。分数低是一个信号，提醒你在依据汇总结果行动之前，先逐条看看个体回答。
• Distribution match — 该 受众 的回答分布与其所依据的原始调研回答的吻合程度（100 = 完全一致，0 = 完全相反）。仅对基于参考调研数据构建的 受众 显示；其他 受众 显示 Not available。

当某项得分偏低时，得分的悬浮提示中会出现一行原因说明。

Alignment 在图表渲染完成后才开始计算，因此每一行会先显示 Calculating…，等分数出来后再更新。

提问技巧

• 具体一点 — “从 1–5 给这句标语的清晰度打分” 远胜 “你怎么看？”。
• 混合人格类型 — 在同一个 受众 里同时放入怀疑者和拥趸，反馈更均衡。
• 持续追问 — 追问能把有意思的回答挖得更深。
• 用不同的 受众 跑同一个问题 — 差异本身就是洞察。

受众 与 Chat 的区别

受众 把你的 Minds 变成一件研究工具。两个 受众，一个问题，两种视角：这是从问题到洞察的最短路径。