任务场景
你需要一个 listing 标题——App Store（30 字标题 + 30 字副标题）、Google Play（30 字标题 + 80 字简短描述）、亚马逊（200 字符标题包含必填属性）或 Etsy（140 字符标题同时承担 SEO）。标题要点明核心 benefit、命中 ASO/SEO 关键词、在手机端不被截断。
哪些情况适合让 AI 来做
- 要快速产出 10-20 个候选做 A/B。
- 多语言市场都要上 listing。
- 需要尝试多种角度（benefit、好奇、反共识）找最优。
- 想基于转化数据做周度迭代。
什么时候不要完全依赖 AI
- 旗舰产品的品牌标题，一个词都得人工抠。
- 医疗、金融等监管严的品类，所有 claim 必须人工核实。
- 商标雷区——AI 不知道法务清单上有哪些禁词。
需要先给 AI 的信息
- 产品名和品类。
- 一句话核心 benefit。
- 第二 benefit 或钩子。
- 平台具体字符上限（App Store 和 Play 不一样）。
- ASO/SEO 必须命中的 3 个关键词。
- 两个语气你喜欢的现有 listing 标题。
可直接复制的 Prompt
你是 ASO 和电商平台文案。
为 `{product_name}` 生成 15 个 listing 标题候选。
平台：{platform}
字符硬上限：{char_limit}
核心 benefit：{primary_benefit}
关键词（至少含一个）：{keyword_list}
人群：{audience}
语气参考：{tone_examples}
15 条按角度混合：
- 5 条 benefit 型（"三倍效率规划行程"）
- 4 条好奇型（"团队会忘记自己在用的笔记 App"）
- 3 条反共识型（"不是又一个习惯打卡"）
- 3 条纯 ASO 关键词型
输出编号列表。每条后面用方括号标字符数。
含空格不得超过 `{char_limit}` 字符。建议让 AI 输出成什么样
编号列表，每行：标题 + 字符数 + 角度标签（benefit / 好奇 / 反共识 / ASO）。这样筛选最快。
怎么判断 AI 的结果能不能用
- 前 5 名的字符数自己再数一遍——模型经常数错。
- 把候选标题放进实际商店的截断预览里看。
- 删掉那种”换三个 App 也能用”的句子。
- 前 3 名用 Splitmetrics、Storemaven 或最简单的广告标题测，再决定上线。
容易踩的坑
- 直接相信模型给的字符数。
- 关键词堆到不像句子。
- 给产品团队写，而不是给第一次进来的用户写。
- 英语区共用一条标题——美、英、澳读者对说法的反应不同。
下一步怎么改得更好
每季度把两条转化最好的标题存进”赢家库”，下次作为示例喂回去。按标题版本跟踪安装转化，把从不赢的角度删掉。
实操加深
做「用 AI 写应用商店与店铺标题：扛得住滑动的 listing 标题」这类任务时，AI 输出质量主要取决于输入包是否完整。至少给它受众、原始材料、目标格式、你要做的决策，以及一好一坏两个参考。第一轮先要求保留事实，第二轮再优化结构、语气或表达，不要让模型一边猜事实一边润色。
拿到结果后单独做一次复核：有没有遗漏限制、编造细节、行动项不清、语气和真实场景不符。最终稿最好能马上使用，包含明确对象、下一步和判断标准，而不是还需要别人重新解释一遍。
FAQ
- 要生成多少候选？ 15-20 才有挑选空间，少了会将就。
- 标题和副标题要互相重复吗？ 不要。标题写 benefit，副标题写证据或场景。
- 店铺标题加 emoji 有用吗？ Play 和 Etsy 偶尔有效，App Store 几乎没用。谨慎测试。
- 多久该刷新一次？ 老 App 每季度，新发布每月。
相关阅读
可参考 电商平台标题 prompt、应用商店 listing prompt、商品描述 prompt 配套写描述文案。