让 AI 假装用户来做定价测试，靠谱吗

上周接了个活，帮客户验证一版定价。三档价格，想找真实用户聊，看哪档能接受、为什么。问了一圈，排期排到两周后，一个人头一份钱，聊完还不一定聊到点上。

我就想，能不能先让 AI 模拟一群人来跑一轮。

搜的时候先绕了个弯。搜「仿真」，出来的是机器人仿真、工业仿真、Abaqus 那类物理场仿真，跟我要的完全不是一回事。Simile 做的是人的行为仿真，模拟人怎么选、为什么选。创始人 Joon Sung Park 是斯坦福的博士，2023 年那个 AI 小镇 Smallville 实验就是他做的，后来出来创业，据说年初拿了 1 亿美元融资。斯坦福的 Percy Liang 说过一句「模拟是人工智能的下一个前沿」，指的也是这条线。

第一天。注册建项目，我以为流程是写一段描述，它给我生成一批虚拟用户，然后我问什么它答什么。结果不是。

界面上是个项目列表，点进去要选「模拟对象」和「场景」，场景就是你想问的那件事。但它还要你先喂真实材料，访谈记录、问卷、用户行为数据都行。没有这些，跑出来的东西很空，像通用大模型在演。

别让 AI 装人了，没用。

这是 Joon Sung Park 自己说的话。我第一天看到不太服气，心想这不就是在让 AI 装人吗。上手之后大概明白了，它装的是「你访谈过的那批人」，不是凭空捏的一个人格。所以第一天我基本没跑出东西，全耗在整理手头的访谈记录上，格式对不上，来回改了两轮。

第三天，总算跑起来了。我把三档价格丢进去，让它模拟一群人对每档的反应，买不买、卡在哪、会拿什么做对比。官方说能把数月研究压缩到半天，我这边没那么夸张，但从整理到出结果，确实比我原来排的两周快得多。

惊喜的地方在于它不只给一个比例，还给理由链条。有两条「不买」的顾虑是我自己没想到的，回去跟客户对了一下，他们也觉得有道理。

卡的地方也有。我这边测下来，同一批输入隔一天再跑一次，最受欢迎的那档没变，但第二第三档的顺序晃了一下。所以这东西出来的数字别当统计结论看，当假设清单看比较合适。另外我这次跑的是中文场景，样本底子是什么来源我没完全搞清楚，结论准不准心里没底，这点得说在前面。

一周用下来，我把它放在流程的前半段：先让它跑一轮，把明显站不住的方案砍掉，剩下的再拿真人验证。这个用法我觉得成立，省的是筛选的时间，不是验证的时间。

缺点说清楚。门槛卡在数据上，手上没有真实访谈素材的人，进去会觉得空转。中文场景我不敢替它背书。输出是一份文本，最后还是得自己判断，它不替你做决定。价格我没问，这次走的试用通道。

结论，看情况。适合已经有用户访谈素材、要快速筛假设的产品和市场团队，做定价、文案、活动方案这类选择题。不适合手上没数据、想直接要个答案的人，也不适合需要严格统计显著性来支撑决策的严肃研究。我自己的话，下个项目还会接着用，但不会让它单独下结论。