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腾讯元宝
拍题答疑

从工具到教育体系的超级入口

腾讯元宝拍题答疑界面预览
ROLEUX 设计师
DUTIES教育设计 owner
PROJECT PERIOD2025.07-至今

Overview / 00

项目能力速览

这个项目不是一次功能优化，而是从业务目标出发，推动拍题答疑从「工具」升级为「高频学习入口」。

项目能力速览 · 设计师专注推进
01

业务目标拆解

从大盘 7 日留存目标出发，判断拍题答疑的战略价值，并拆解为可执行的设计策略。

02

数据驱动设计

围绕入口 UV、追问率、日活和 7 日留存，持续验证设计优化是否带来用户行为变化。

03

用户洞察机制

通过深度体验、反馈整理、竞品摸底和用户访谈，持续发现拍摄、解答、追问与信任问题。

04

全链路设计 Owner

独立推动入口、相机、解答、追问、AI 讲题、错题本、AI 出卷和多端适配等核心链路升级。

Analysis / 02

拍题答疑要做成什么样？

要实现产品目标，拍题答疑需要同时满足新用户的使用门槛和老用户的持续学习需求。

业务目标

通过拍题答疑吸引高质量用户

北极星指标

推动大盘 7 日留存提升 0.3%

教育场景学习入口示意

Analysis / 03

项目前期问题归因

项目前期验证了拍题需求成立，但体验仍停留在基础能力可用，距离高频学习入口还有明显差距。

  • 01

    入口依赖用户主动发现

    用户需要主动找到相机或上传图片，用户门槛高

  • 02

    答案承载仍接近普通对话

    拍题结果混在对话流中，多题切换、回看答案、继续追问都不够清晰。

  • 03

    AI 讲解体验不稳定

    没有独立的链路，靠大模型自己解决

  • 04

    缺少后续学习承接

    用户拍完题后，题目没有沉淀复习资产，容易用完即走。

Analysis / 04

搭建设计侧的体验输入机制

通过每日体验、反馈整理、竞品摸底和用户访谈，持续发现问题，并推动需求进入迭代。

体验输入｜多渠道捕捉问题与机会

01 双周反馈

02 月度竞品

03 用户访谈

04 设计师自查

需求沉淀｜形成可检索、可跟进的体验需求池

将分散反馈沉淀为结构化 CE 档案，支持问题检索、优先级判断和迭代跟进。

Analysis / 05

用真实学习场景做深度体验

自己把内容转成练习、持续拍题并横向对比竞品，找到普通体验走查看不到的问题。

  1. 01

    找到想学习的东西

    作为设计师，最近想补充学习一些心理学知识点，正在看心理学书籍

  2. 02

    转化成练习

    按照中国人的学习习惯，学练考是最有效的学习方式，把内容知识点改成练习题，可以直接量化学习效果

  3. 03

    提供每日持续输入

    使用腾讯元宝的任务功能，可以让 AI 持续推送练习题

  4. 04

    多产品使用

    除了使用元宝的拍题答疑外，同一道题目会切换不同产品做对比

Analysis / 06

体验需求的一些有趣发现

除了基础的问题闭环，需求池也反映了用户的想法

用户对 AI 的信任是逐步下降的

用户之声 · 01

等待时间长，部分题目，解答要等很久

用户之声 · 02

对 AI 的回答不信任，不知道能否参考

用户之声 · 03

题目拍不全的时候，AI 乱回答

用户之声 · 04

拍摄的时候，图片不会自动反转

用户之声 · 05

AI 回答的内容太长，结构化不清晰

教育 具有 2B 性

用户之声 · 06

是我在帮孩子拍题，不是他自己在用

用户之声 · 07

AI 讲的我有点看不懂，也不知道对不对

用户之声 · 08

先不给孩子看答案，只看讲解

教育是多硬件场景

用户之声 · 09

我平时用电脑多，文件都在电脑上

用户之声 · 10

iPad 横着用的时候，排版有点乱

用户之声 · 11

孩子用 iPad 学习

Analysis / 07

从业务目标和体验问题，推导设计策略

围绕业务目标和体验问题，推导了设计策略

业务目标

体验问题

设计策略

01扩大拍题使用规模

02提升核心体验与使用深度

03保障 AI 体验质量

04建立长期学习闭环

01 扩大拍题使用规模

增加入口与多端触达，帮助更多用户完成首次拍题。

Solution / 08

设计多场景入口策略，降低触达门槛

用户访谈过程中发现，部分用户直接使用相机拍摄，并理解为已经进入拍题功能

进入元宝主页
打开元宝相机
主相机直接拍摄
进入解答

高优功能入口

左滑进入拍题答疑

*数据回收: uv 75W+

也可以进入拍题链路

*数据回收: uv 23W+

添加图片
打开加号面板
上传的是题目
进入解答

功能漏出

出特殊的 hints

*数据回收: uv 1.6W+

Solution / 09

用案例降低首次理解成本

设计师自查发现，福利中心链路不流畅，用户体验成本高。

福利中心
新用户自动弹出
图片直接扫描
真实流程体验

Solution / 10

补齐多端学习场景

Badcase 里发现里大量拍摄屏幕的图片， 数据分析后发现大学生群体占用户量的 23%，小学生 47%；

02 提升核心体验与使用深度

优化答案框架与追问能力，提升单次任务的使用深度。

Solution / 11

重构答案承载框架，降低用户成本

双周整理反馈发现用户大量反馈，上下文错乱，模型乱答，没有对题目回答。

传统拍题软件
对话流模式
新框架

新框架

  1. 1/用户迁移成本低

    沿用传统拍题用户熟悉的滑动、切题和编辑方式

  2. 2/拓展能力强

    相比对话流，新框架更适合承接多题、追问、讲题等后续能力

  3. 3/答案展示更聚焦

    去掉多回答干扰，让用户优先看到当前题目的答案

  4. 4/追问体验好

    在当前 tab 下追问，自动带入上下文，回答更流畅

Solution / 12

强化 AI 能力追问体验

*数据回收：23% 的人使用追问，人均追问 4 次

1/输入框常驻｜用户看完解答自然提问

2/按住提问｜进一步降低输入成本

3/追问 hint｜教育用户心智

4/追问沉淀｜自动继承题目上下文

03 保障 AI 体验质量

提升识别与回答的稳定性，逐步建立用户信任。

Solution / 13

为模型回答设计边界

设计师自查发现了模型回答明显体验缺陷，推动修改，点踩率下降 0.25%。

1/回答精简化｜通过策略调整，优化模型输出链路，解答更高效

2/不完整题目适当拒答｜题目缺失或原题有误时，不强答比乱答更可信

Solution / 14

提升拍摄输入质量

1.用户反馈想要拍多页 2.用户点踩数据发有一半的 badcase 来源于题目不完整/不清晰。

1/跨页题补齐长题输入｜解决文科题目过长，无法完整拍摄提问的问题

*数据回收: uv 3W+

2/水平提示提升拍摄质量｜提高解题的效率和正确度，降低用户等待时间

Solution / 15

补足 AI 答案的信任表达

意见反馈和用户测试发现，用户不指望 AI 百分百对，但希望错的时候能有感知。

过程探索｜尝试 3 个提升 AI 信任感的方向

01 模型验证｜参考 Gemini，支持二次验证 AI 回答

02 双回答｜输出深度思考回答，提升回答正确率

03 题库信源｜展示 AI 回答的信息来源

最终方案｜外显解题过程与信息来源，增强 AI 可参考感

01 增加 Loading｜降低等待焦虑

02 检索外显｜增强对答案来源的感知

03 深度思考｜保留能力且降低阅读压力

04 结果强化｜数据展示提升信任感

04 建立长期学习闭环

通过讲题、错题与出卷，将一次拍题沉淀为长期学习资产。

Solution / 16

把答案转成讲题过程，释放家长

月底摸底竞品发现上线了 AI 讲题功能，在跟进的基础上，做出了小亮点。

教育 2B 性｜孩子是用户，家长是客户

苏格拉底问答｜引导你真正学会

互动卡片｜轻互动检验，避免只看不学

知识小讲堂｜知识点延伸，学练闭环

Solution / 17

设计错题资产沉淀链路

增加资产沉淀，但又与传统错题本做出差异化。

错题自动收录｜降低手动收藏门槛

资产沉淀｜不再用完即走

个性化出题｜根据你的错题针对出卷

铺垫个性化学习｜数据持续积累

Solution / 18

把错题延展为继续练习

结合教育2B 性，拍题需要满足家长甚至是老师的场景诉求

老师和家长也可以用出卷｜上传试卷，获得相似卷；或自定义描述出卷

试卷即打即用｜试卷以标准考试样式排版，不增加水印，保证练习体验

Solution / 19

AI承接作业批改后的用户链路

*数据回收：作业批改拉新期间，带动新增教育用户提升 3.6%

传统拍题软件｜只有结果，没有分析

批改后露出报告｜引导用户进入复盘

入口吸顶减少遮挡｜减少占比

整体表现｜家长有整体感知，更高效

项目总结

腾讯元宝拍题答疑

Reflection / 20

用数据验证设计策略

通过大盘 7 留、日活、留存和人均使用次数，回看方案是否带来真实增长。

METRIC · 01

0

提升大盘 7 日留存

METRIC · 02

0

垂类功能日活 top1

METRIC · 03

0

7 日留存 top1

METRIC · 04

0

日人均使用次数

Reflection / 21

沉淀可复用的体验机制

把体验机制和浮层组件沉淀为团队资产，而不是停留在单次项目输出。

Reflection / 22

复盘从工具到学习入口的升级

围绕用户规模、核心体验、体验质量和学习闭环，完成从拍题工具到教育入口的升级。

扩大拍题使用规模

  • 增加入口
  • 案例演示
  • 多端适配

日活 110W+

提升核心体验与使用深度

  • 框架优化
  • AI 追问

7 日留存 34.25%

保障 AI 体验质量

  • 回答模型
  • 拍题相机
  • AI 信任感

体验升级机制获得认可

建立长期学习闭环

  • AI 讲题
  • 错题本
  • AI 出卷
  • 作业批改

带动新增教育用户提升 3.6%

Reflection / 23

未来展望

思考拍题答疑接下来需要探索的领域

未来展望 · 举星探索
01

助手化

要主动推进用户学习，不是被动的来等待

02

精细化

优化现在的问题，如 markdown 的输出

03

探索化

持续思考 AI 能给教育带来什么新的方向