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用户互动推送消息设计

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Dec 11, 2025更新

本提示词专为UX设计师打造,通过系统化分析应用特性与用户场景,生成精准有效的推送通知方案。提示词融合用户体验设计原则与行为心理学,从触发时机、内容价值、情感共鸣三个维度构建消息策略,确保推送内容既能提升用户参与度又避免打扰。输出结果包含具体文案、设计依据及预期效果评估,帮助设计师快速验证消息有效性并优化产品互动体系。

产品分析摘要

  • 核心功能:
    • 一键生成标题/导语/社媒帖,长文扩写与改写
    • 场景化模板库与品牌语气、禁用词配置
    • 内容日历与定时提醒
    • AI灵感卡片与A/B文案对比
    • 多平台一键分发与数据回流
  • 目标用户:
    • 自媒体创作者、品牌运营与小微商家;多平台运营、时间紧、追求稳定输出节奏与可量化优化;注重品牌一致性与合规。
  • 关键场景:
    1. 紧急产出:在短时间内生成多平台可用的高互动文案
    2. 节奏管理:通过内容日历与定时发布维持稳定更新
    3. 效果优化:用A/B对比与数据回流,迭代选出更优版本

推送消息设计方案

消息一:完成品牌语气与禁用词设置,后续生成更贴合

  • 触发时机:
    • 条件:近24小时内已创建≥2条草稿,且未完成“品牌语气&禁用词”设置
    • 发送窗口:工作日 10:00–11:30 或 14:00–17:30(用户本地时区),避免打扰时段
    • 冷却:7天内不重复触发
  • 文案内容:
    • 标题:完成品牌语气与禁用词设置,后续生成更贴合
    • 正文:为让标题/导语/长文自动匹配你的品牌风格并规避禁用词,请先完成“品牌语气&禁用词”设置。步骤不多,完成后生成将默认应用。
    • 行动:去设置
  • 设计依据:
    • 降低后续编辑返工率,减少每次生成的纠正成本(降低摩擦)
    • 在用户已展现强生产意图时下发提示(情境相关的即时干预)
    • 将“一次性配置→长期收益”明确化,提升完成动机(效益可视化)
  • 预期效果:
    • 点击率(CTR):8%–12%
    • 完成率(设置完成/点击):35%–50%
    • 负面反馈率(关闭/吐槽):<1.5%

消息二:将草稿加入内容日历,开启定时发布

  • 触发时机:
    • 条件:48小时内保存≥2条草稿,且未在内容日历中创建任何计划
    • 发送窗口:工作日 14:00–16:00;若为周末,推迟至下周一 10:00
    • 冷却:每位用户每14天最多触发1次
  • 文案内容:
    • 标题:将草稿加入内容日历,开启定时发布
    • 正文:你已保存多条草稿。把它们添加到内容日历并设置定时发布,可自动维持稳定的更新节奏。现在安排本周发布。
    • 行动:安排本周
  • 设计依据:
    • 把“意图→安排→执行”拆解为一步操作(缩短意图–行动差距)
    • 使用“本周”限定,帮助用户建立近期计划(实施意图)
    • 以现有草稿为锚点,减少从零开始的认知负担(复用已完成进度)
  • 预期效果:
    • 点击率(CTR):6%–9%
    • 转化率(创建至少1个日程/点击):25%–40%
    • 负面反馈率:<1%

消息三:一键生成A/B文案,数据回流对比更直观

  • 触发时机:
    • 分支A(已连接平台账号):过去7天内至少发布1次,但未使用A/B对比;在“发布完成”后30–120分钟内发送
    • 分支B(未连接平台账号):过去7天内有发布意图(进入过发布页)但未连接平台;在发布页关闭后5–30分钟内发送
    • 冷却:每位用户7天内各分支最多触发1次
  • 文案内容:
    • 标题:一键生成A/B文案,数据回流对比更直观
    • 正文(分支A):为评估不同文案表现,可一键生成A/B两版并同时分发,回流数据将展示点击与互动对比。现在创建A/B版本。
    • 正文(分支B):连接平台账号后,可一键创建A/B文案并查看回流数据的对比结果。先完成连接,再开始实验。
    • 行动(A):创建A/B版本
    • 行动(B):连接账号
  • 设计依据:
    • 将“实验创建→自动对比→结果可视化”串成最短路径(闭环反馈)
    • 在已发布后发送,利用复盘动机,提升对实验的接受度(时机匹配)
    • 为未连接用户提供前置步骤,减少无效点击(分流避免阻塞)
  • 预期效果:
    • 点击率(CTR):7%–10%(A);5%–8%(B)
    • 转化率(创建A/B/点击):30%–45%(A);连接完成率/点击:35%–50%(B)
    • 负面反馈率:<1.5%

综合建议

  • 发送频率优化建议

    • 日上限:Push每日≤1条,重要行为触发可叠加1条站内提醒;一周总计≤4条
    • 冷静时段:22:00–9:00不发送;跨时区按用户本地时区计算
    • 优先级与去重:同一时间窗口内,如同时满足多触发条件,仅发送优先级最高的一条(优先级:系统配置完成类 > 关键路径激活类 > 优化增效类)
    • 生命周期分层:
      • 新用户(注册7日内):引导完成核心配置与首个发布,≤3条/周
      • 活跃用户:以行为触发为主,≤2条/周
      • 沉默用户(14天无活跃):以高价值单点唤回为主,≤1条/周,优先推广场景化模板或灵感卡片
    • TTL与撤回:触达后若用户已完成目标动作,后续关联提醒自动取消;过期文案(如错过本周时段)不再补发
  • A/B测试方案设计

    • 变量设计:
      • 标题结构:益处先行 vs 动作先行(如“完成设置→收益”对比)
      • CTA文案:去设置/立即设置/开始安排/创建A/B版本
      • 正文长度:精简版(≤60字) vs 说明版(≤110字)
      • 发送时机:事件后5分钟 vs 30分钟 vs 次日上午10点
      • 个性化要素:是否引用用户现状(“你已保存多条草稿”)与否
    • 分群维度:角色(自媒体/商家)、平台连接数(0/1/2+)、近7天活跃度(高/低)
    • 指标与方法:
      • 主指标:CTR、关键操作完成率
      • 次指标:负面反馈率(关闭、取消订阅)、后续7天相关功能使用频次
      • 评估:二项检验或比例Z检验;每个版本最低曝光量建议≥5,000(基线CTR约7%、期望检测相对提升≥20%、α=0.05、功效≈0.8)
      • 保护:10%持出组(Holdout)测量增量效果;实时监测样本比例不匹配(SRM)
    • 迭代节奏:每轮测试7–14天;胜出版本进入下一轮测试新变量,避免多变量同时更改导致归因困难
  • 风险提示与规避措施

    • 过度打扰:设置全局频控与冷却时间;为用户提供可见的通知管理入口和免打扰选项
    • 误导性表述:避免承诺具体提升幅度或具体用时;使用“可”“建议”“有助于评估/管理”的表述
    • 隐私与合规:不在通知中展示敏感数据;使用行为描述时保持泛化(如“多条草稿”而非具体内容);遵循各平台通知政策
    • 时区与节假日:按用户本地时区与当地法定节假日策略降频;重大事件期间暂停非必要推送
    • 技术准确性:分支与条件需与实际权限状态、连接状态对齐;确保点击后直达对应页或预设流程,避免落地页不一致造成流失

以上三条消息分别抓住配置完成、节奏建立与效果优化三类关键操作,通过场景化触发与低摩擦路径设计,提升功能激活率与后续留存。

产品分析摘要

  • 核心功能:根据用户关注领域与阅读时段,自动聚合≤10条权威来源要闻,生成速读摘要、要点卡片与延伸阅读;支持稍后读、收藏分类、周报自动汇总与跨端同步提醒。
  • 目标用户:时间有限、追求高信噪比信息的职场人士与高校学生;偏好固定时段的高质低频触达,强调“可在≈5分钟内完成阅读”的效率体验。
  • 关键场景:
    1. 起床或通勤前后固定时段的“晨读”快速扫要闻。
    2. 午休/晚间碎片时间继续处理未读的“稍后读”与要点卡片。
    3. 周末或周五晚的本周重点回顾与收藏整理,并微调关注领域。

推送消息设计方案

消息一:今日晨读简报已就绪

  • 触发时机:
    • 条件:当日已聚合完成且通过质量阈值(来源权威、摘要完整度达标),并接近用户偏好晨读时段的前5–10分钟。
    • 频率控制:每日最多1次;若高质量要闻<3条则跳过。
  • 文案内容:
    • 标题:今日晨读简报已就绪
    • 正文:{关注领域简称}要闻已精炼至≤10条,≈5分钟可读。含要点卡片与延伸阅读。打开查看
  • 设计依据:
    • 贴合“固定时段+低干扰”习惯,提供明确完成时长与结构化内容,降低进入成本与不确定性。
    • 前置5–10分钟触达提升在通勤/开工前打开率;质量阈值避免“无效推送”。
  • 预期效果:
    • 点击率:10%–15%(活跃用户),6%–9%(近7天未打开用户)
    • 转化(完成一次简报阅读会话,停留≥2分钟或浏览≥70%卡片):6%–9%

消息二:继续上次的阅读

  • 触发时机:
    • 条件:用户在过去24–48小时内新增“稍后读”≥2篇或未读要点卡片≥3个;当前处于用户常见碎片时段(中午12:00–13:30或晚间19:30–22:00),且非请勿打扰时间。
    • 去重:与消息一同日不重复发送;同类提醒每48小时最多1次。
  • 文案内容:
    • 标题:继续上次的阅读
    • 正文:已为你整理{稍后读数量}篇“稍后读”速览摘要,跨端可读。点此从上次位置继续
  • 设计依据:
    • 利用“未完成闭环”动机与最近任务线索,强调“继续”与“跨端同步”降低恢复成本,促进留存与完成度。
    • 数量提示带来具体感,避免紧迫感或压力用语。
  • 预期效果:
    • 点击率:7%–11%(对已使用“稍后读”的用户)
    • 转化(回到内容并完成≥1篇稍后读):5%–8%

消息三:本周周报已生成

  • 触发时机:
    • 时间:周五17:30–20:30或周日18:00–21:00(基于用户历史周报查看时间段个性化选择其一)。
    • 条件:本周用户有阅读/收藏行为,或系统生成≥1个高价值主题聚类。
    • 合并:若当日已有其他推送,则合并至应用内收件箱,仅对高活跃用户推送通知。
  • 文案内容:
    • 标题:本周周报已生成
    • 正文:本周{关注领域简称}重点与你的收藏已汇总完成。3分钟回顾要点,顺手调整关注领域
  • 设计依据:
    • 周末回顾契合复盘心智,强化“完成与整理”的心理奖励;附带“调整关注领域”作为自我个性化入口,降低未来“无效推送”概率。
  • 预期效果:
    • 点击率:6%–10%
    • 转化(完成周报浏览或进行一次关注领域调整):4%–7%

综合建议

  • 发送频率优化建议:
    • 全量上限:默认每日最多1条;如发送“晨读简报”,当日不再发送其他推送,除非用户主动订阅特定栏目的临时提醒。
    • 静默策略:来源质量或数量不足时跳过;22:00–07:00禁发(尊重系统与用户的免打扰设置)。
    • 合并策略:同日多触发时合并为应用内收件箱消息,仅提示角标,不发通知。
  • A/B测试方案设计:
    • A/B1 标题风格:功能型(“已就绪”)vs 行动型(“立即速读”)对点击率影响。
    • A/B2 信息密度:展示“≤10条+≈5分钟”vs 仅“已精炼要闻”,评估时长提示对转化的作用。
    • A/B3 触达时机:晨读前5分钟 vs 整点推送,对不同通勤模式用户的差异化表现。
    • A/B4 个性化字段:显示{关注领域简称} vs 不显示,对感知相关性的提升和退订率的影响。
    • 评估指标:点击率、会话完成率、次日留存、7日内退订率;试验周期≥7天,样本分层(新用户/活跃/沉默)。
  • 风险提示与规避措施:
    • 频率风险:短期内多触发导致骚扰感;通过频控、去重、质量阈值与合并策略规避。
    • 内容相关性风险:误判兴趣导致低相关内容;建议提供“调整关注领域”快捷入口与一键减少该主题提醒。
    • 时间干扰风险:跨时区/夜间推送;使用本地时区与系统免打扰适配。
    • 隐私与合规:不在通知中暴露具体个人行为细节(如具体阅读标题);仅使用用户显式选择的领域简称作为个性化元素。
    • 质量门槛:当来源权威性不足或摘要不完整时不发送,维护信任与品牌感知。

说明:预期数值为同类内容产品推送的经验区间,实际表现需以A/B测试与用户分层结果校准。

产品分析摘要

  • 核心功能:分级课程、场景对话、跟读打分;错题本与间隔复习;语音练习记录与成长报告;新手水平测试与目标设定;智能提醒与连续打卡激励。
  • 目标用户:准备出国或求职的英语学习者与在职人,时间碎片化、口语薄弱、需要系统路径与清晰进度反馈,偏好在晚间用约20分钟完成练习。
  • 关键场景:
    1. 晚间固定时段进行20分钟口语/场景练习
    2. 依据错题本与复习计划进行短时巩固
    3. 间隔多日未学习的用户进行低门槛重启

推送消息设计方案

消息一:今晚20分钟口语练习待开始

  • 触发时机:本地时间19:30-20:30用户常见练习窗口;当日尚未开始学习,且用户已设定学习目标/级别。
  • 文案内容:你今天的第1个20分钟练习已就绪:场景对话《面试自我介绍》,含跟读打分与复述。点击开始,继续你的进度。
  • 设计依据:时间与习惯绑定(固定晚间窗口)降低启动成本;明确任务名称与时长形成可完成的承诺;进度导向文案提升目标接近感与行动意愿。
  • 预期效果:CTR 12%-18%;点击后会话启动率 70%-80%;当日完成率 45%-55%。

消息二:今日复习到期:错题本 ×8

  • 触发时机:系统复习计划出现≥5条到期项目且当日未复习;首条消息发送后90分钟仍未学习时作为替代提醒(避免同小时内重复)。
  • 文案内容:有8条错题进入复习窗口,已按遗忘曲线排列。用10分钟巩固重点发音与词句。去复习。
  • 设计依据:间隔复习与错题优先可提升巩固效率;用具体数量与预计时长降低不确定性;将口语评分相关能力点(发音与词句)聚焦为清晰收益。
  • 预期效果:CTR 10%-14%;点击后复习启动率 65%-75%;复习完成率 40%-50%。

消息三:轻启动练习:3分钟跟读热身

  • 触发时机:连续≥4天未学习;上次学习主题存在未完成的跟读或场景任务。
  • 文案内容:从你上次的主题继续(旅行问路)。先做3分钟跟读热身,完成后生成简短成长报告。开始热身。
  • 设计依据:通过“微目标”降低重启心理门槛;结合上次主题实现情境连续性;完成后即时反馈(成长报告)增强正向强化,促进后续深度学习。
  • 预期效果:CTR 6%-10%;点击后热身启动率 60%-70%;热身后继续正式练习的转化率 25%-35%。

综合建议

  • 发送频率优化建议

    • 每日上限:1条主提醒+1条备选提醒(若主提醒未触发或未响应),避免同类消息在1小时内重复。
    • 晚间窗口优先(19:30-20:30,按用户本地时区与历史行为个性化),若用户已开始学习,自动取消当日后续提醒。
    • 静默策略:22:00-08:00不发送;对连续3次未点击用户,将频率降为每周2次,优先“轻启动练习”与“成长报告驱动”的文案。
    • 动态节流:若用户近7天点击率<5%或关闭相关提醒权限,暂停该类别推送并提供设置入口提示(在应用内)。
  • A/B测试方案设计

    • 文案变量
      • 标题对比:时间承诺型(“今晚20分钟…”)vs 进度导向型(“继续第X单元…”)。
      • 数量提示:显示到期错题数量(×8)vs 不显示数量,仅强调“今日复习到期”。
      • 微目标时长:3分钟热身 vs 5分钟热身。
    • 时机变量
      • 单一晚间时段 vs 个性化时段(基于用户过往开始学习的众数时刻±15分钟)。
    • 评估指标与方法
      • 主要指标:CTR、点击后会话启动率、当日完成率、7日内活跃天数提升。
      • 保护指标:通知关闭率、应用卸载率、用户投诉率。
      • 实验设计:为每个变体分配≥5,000名用户;运行至少7天覆盖周内行为差异;采用逐步淘汰(多臂老虎机)在第3天开始动态加权有效变体。
  • 风险提示与规避措施

    • 避免夸大承诺与压力性用语(如“最后机会”“必须完成”);时长为估算,实际以课程为准。
    • 不嵌入或展示敏感/隐私信息;仅使用用户自身的学习进度与公共课程名称。
    • 控制频次与重复:同一用户当天不重复发送相同主题;在用户进行通话或系统“勿扰模式”下不触发。
    • 明确管理入口:在应用内通知设置提供关闭/调节频率的选项说明(不在推送正文中占位,避免冗长)。
    • 合规与平台规范:遵循系统通知分类(学习提醒/复习提醒),不使用误导性标题或诱导点击元素。

示例详情

解决的问题

用一套可复用的“推送策略生成器”,帮助产品/UX/增长团队在不同业务阶段,快速产出高转化、低打扰的推送方案。聚焦三大关键:最佳触达时机、清晰可感的价值点、能引发行动的情绪表达;一次生成完整方案(产品要点摘要、分层策略、3条高质量文案、设计依据、效果预估、频次与A/B策略、风险提示),以更少时间获得更高的激活、回流、留存与付费转化。

适用用户

增长负责人

搭建全生命周期推送策略,制定唤醒与转化计划,安排A/B测试,稳步提升复购与留存。

产品经理

梳理核心场景,快速生成三条可执行消息方案,明确节奏与风险,推动研发与运营协同落地。

用户运营

高效产出活动提醒、复购唤醒与内容推荐文案,按时机批量出稿,降低打扰率与退订率。

特征总结

系统化洞察产品与用户场景,自动识别高价值触发时机,生成高点击推送方案。
融合行为心理与体验原则,自动优化标题语气与正文结构,减少打扰提升相关度。
一键产出三条差异化消息,含触发条件、完整文案与行动召唤,直接投入验证。
自动预估点击与转化潜力,给出风险提示与替代方案,减少无效推送与投诉。
提供发送频率与节奏建议,按周日历规划窗口,避免疲劳并把握黄金时段。
按用户生命周期分层触达,新客、活跃、沉睡各有话术与力度,实现个性化沟通。
适配电商、社交、工具与内容等场景,快速复用模板,缩短从创意到上线的周期。
内置A/B测试思路与变量清单,一键生成实验版本,稳步提升点击率与留存率。
输出设计依据与合规提示,统一跨团队沟通语言,降低多渠道协同成本。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
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