我如何构建 IdeaLens 痛点挖掘引擎

从社交噪音，到真正能用的商业洞察

很多人第一次看到 IdeaLens，都会下意识觉得：

“哦，这是个帮我找需求的工具。”

对，也不完全对。

更准确地说，IdeaLens 解决的是一个被严重低估的问题：

真实世界里的需求，几乎从来不是“清楚地说出来”的。

它们藏在吐槽里、抱怨里、反复失败的经验里，藏在不同平台、不同语境、不同情绪之中。

而 IdeaLens 的目标，是把这些混乱、嘈杂、不成体系的讨论，一步步变成你可以直接用来做决策的东西。

这篇文章，我不打算讲概念，也不打算“秀技术”，我就跟你讲清楚三件事：

我一开始是怎么发现“需求挖掘”这件事其实很难的
IdeaLens 是怎么一步步被设计成一个“可长期使用的系统”的
为什么它不是一个随便就能复制的工具

一、为什么我不相信“拍脑袋式找需求”

如果你做过产品、做过副业，或者认真想过创业，大概率经历过下面这些瞬间：

“这个想法我觉得挺好的，应该有人用吧？”
“好像很多人都在讨论这个方向？”
“等我先做出来，再看反馈。”

然后结果通常是： 没反馈，或者只有你朋友的反馈。

我自己踩过几次之后，慢慢意识到一个问题：

不是你不懂技术，也不是你不努力，而是你根本没有系统性地“听用户在痛什么”。

大家都知道要“从用户出发”，但现实是： 真实用户并不会排着队等你采访。

他们只是在各个地方，随口说一句：

“这个真的太麻烦了”
“我已经试了好几个方法，都不行”
“有没有更好的解决办法？”

而这些话，很快就被新的内容淹没了。

IdeaLens 的起点，其实就是一个很朴素的问题：

有没有办法，把这些“随口说的痛苦”，长期留下来，并且能被系统性地分析？

二、我很快发现：这不是“把内容总结一下”那么简单

一开始，我也以为这件事挺直接的。

后来真正做起来，才发现坑一个接一个。

1️⃣ 真实讨论的“噪音”远超想象

真实讨论有几个特点：

情绪多，但信息密度低
表达很随意，前后逻辑经常跳
同一个问题，换十种说法
有些看起来很热闹，其实并没有问题本身

如果你只是把这些内容简单整理一下，得到的往往是：

“大家好像都在吐槽，但我也不知道能做什么产品。”

所以我很早就放弃了“泛泛总结”的思路。

2️⃣ 真正有用的不是“内容”，而是“结构”

后来我换了一个角度想：

如果我是一个产品经理，我真正想看到的是什么？

答案其实很清晰：

谁在痛？
在什么场景下 痛？
具体痛在哪里？
有多痛？
是不是反复出现？

一旦你用这个标准去看原始讨论，你会发现：

大多数内容，其实根本不构成“需求”。

而 IdeaLens 的工作，就是把那少数真正有用的部分筛出来。

三、IdeaLens 本质上是一条“痛点信号流水线”

如果用一句话总结 IdeaLens 的设计理念，那就是：

不要追求一次性结论，而是建立一条可持续产生高信号的问题流水线。

整个系统，我一直是按“流水线”来设计的。

第一段：把不同地方的讨论，统一成一种“可处理的形态”

不同社区、不同平台，表达方式完全不一样。

但在系统内部，我会把它们都当成同一类东西：

一次围绕某个问题展开的真实讨论。

只要做到这一点，后面所有处理才能统一，而不是平台写一套逻辑。

第二段：先别急着“聪明”，先把脏东西处理掉

这是很多人最容易忽略的一步。

真实内容里有太多：

没信息量的情绪宣泄
太短、断裂的表达
重复内容
没上下文的只言片语

如果你直接往后走，后面不管用什么模型，结果都会很飘。

所以 IdeaLens 很大一部分精力，其实花在了：

尽量只把“像问题的内容”留下来。

第三段：核心不是“总结”，而是“识别痛点”

这是整个系统最关键的地方。

IdeaLens 不追求“写得多好”，而是只关心一件事：

这里面有没有明确的“困扰”？

比如：

是否在描述重复劳动
是否在描述失败经历
是否在表达明显不满
是否暗示“现有方案不行”

一旦这些信号出现，系统才会继续往下走。

第四段：让“痛点”变成可以排序的东西

如果你不能排序，那它就不能用来做决策。

所以每一个被识别出来的痛点，都会被打上几个非常关键的标签：

痛苦程度（到底是小烦恼，还是强烈困扰）
讨论热度（是不是只有一个人提）
出现频率（是不是反复发生）
场景和人群（有没有清晰边界）

这一步完成后，你才能回答一个很现实的问题：

如果我只能做一件事，应该先做哪个？

四、为什么前端一定要“可探索”，而不是“给结论”

我从一开始就没打算让 IdeaLens 告诉你：

“你应该做这个产品。”

那是非常危险的。

真正安全、也真正有价值的方式，是：

让你自己，一步步把范围缩小。

所以 IdeaLens 的前端体验，更像是在“找东西”：

先选人群
再选场景
再看高痛苦的问题
再回到原始讨论确认

你永远可以看到证据，而不是只看到结论。

五、系统会不会越用越准？这是关键

如果 IdeaLens 只是一个静态工具，那它的价值是有限的。

我真正看重的是另一点：

它会不会随着使用而变聪明？

所以系统里专门设计了反馈闭环：

你点了哪些问题
你收藏了哪些组合
你觉得哪些有用，哪些没用

这些行为本身，就是在告诉系统：

“什么样的痛点，才是真的对用户有价值。”

这是长期护城河，而不是某一次分析结果。

六、那商业价值到底在哪里？

说得现实一点。

IdeaLens 并不是帮你“多想几个点子”，而是帮你少犯几个致命错误：

少做一个没人用的产品
少浪费几个月时间
少一次方向性判断失误

如果你认真算过一次创业或副业的时间成本，就会知道：

只要它帮你避开一次大坑，付费就是合理的。

最后：我为什么觉得这件事值得长期做

我越来越相信一件事：

产品世界里，最值得被工程化的，不是功能，而是判断力。

IdeaLens 本质上是在做一件很克制的事情：

把“听用户说话”这件事，变成一套稳定、可重复、可验证的系统。

如果你是那种：

不太相信灵感
不太喜欢拍脑袋
希望用证据做决定

那 IdeaLens，可能正是你在找的工具。

我如何构建的 IdeaLens 痛点挖掘引擎：从社交噪音到商业洞察