如何為 WhatsApp、Instagram、Messenger 與 Webchat 設計 AI 聊天機器人的指令
by Jamie Chew | May 19, 2026
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WhatsApp、Instagram DM、Facebook Messenger 與 Webchat,這四個管道面對的使用者情境、意圖、對話風格各不相同。同一份指令在其中一個管道上表現很好,搬到另一個管道幾乎一定會失靈。本文要談的,就是如何分別為這四個管道設計指令的思路。
一份好指令的六個組成部分
一份完整的指令(Instructions prompt)由六個部分組成。任何一項缺失,都會在實際運作中對應地暴露出問題。
| 組成部分 | 作用 | 範例 |
|---|---|---|
| 1. 身份 | 告訴模型「你是誰」 | 「你是 Sofia,Acme Store 的客戶支援助理。」 |
| 2. 使命 | 定義最重要的目標 | 「你的任務是幫助客戶快速解決問題,讓他們在對話結束後覺得真的被幫到了。」 |
| 3. 語氣與風格 | 定義如何溝通 | 「保持溫暖、簡潔、專業。不要使用行話。每次回覆不要超過 4 句。」 |
| 4. 規則 | 明確「該做」與「不該做」 | 「查任何資料之前,先詢問訂單編號。不要承諾具體的送達日期。」 |
| 5. 範圍 | 涵蓋哪些主題、避開哪些主題 | 「只回答關於我們產品與政策的問題。其他問題,請引導使用者至官網。」 |
| 6. 升級 | 何時、以何種方式轉接給真人 | 「如果使用者要求找主管,或提到法律行動,就回覆:『我現在幫您轉接專員。』然後停止回覆。」 |
為什麼一份指令撐不起四個管道
每個管道吸引到的使用者,處於完全不同的心理狀態。同一句「這個多少錢?」,在 Instagram 上(滑 Reel 短影音時一閃而過的好奇)和在 Webchat 上(已經在產品頁認真研究)的份量,是完全不同的。指令必須把這種差異反映出來。
WhatsApp:私人、高信任的管道
在 WhatsApp 上,使用者跟商家溝通的方式,基本上跟跟朋友聊天沒兩樣:直接、隨意、期待你馬上回覆。在拉美、中東北非與東南亞,語音訊息很普遍;WhatsApp 也經常是這些非英語市場的第一入口。
WhatsApp 的指令首先要把回覆長度管住——四句話是合理的上限。Markdown 標題在 WhatsApp 上無法渲染,直接禁用。粗體可以使用,但建議每則訊息只用一次,留給最重要的那個詞。編號列表比短橫線列表穩定。語言辨識的規則要寫得清清楚楚;另外,語音訊息會被自動轉成文字,這一步可能會出錯——遇到轉錄不清晰的情況,讓助理先跟使用者確認一次,會比硬猜好得多。
在 WhatsApp 上最常見的失誤,是直接把 email 或網頁那一套語氣搬過來。一讀就覺得不對勁。
Instagram DM:探索階段,不是解決問題
Instagram 上的使用者,是從一則貼文、一個 Story、一支 Reel 或一則廣告點進來的。他們處於「先看看」的狀態:有興趣,但還沒下定決心。整個對話發生在社群情境裡,這時候用企業化口吻,就會顯得格格不入。
Instagram 的回覆要短,一到兩句就夠。要特別處理「只傳表情」的訊息——產品貼文底下出現一個「👀」,本身就是一個明確的興趣訊號。指令裡要直接引用品牌在 Instagram 上的聲音:如果你的 feed 是俏皮的,助理就要俏皮。任何超過三輪還沒聊完的問題,就主動引導到 WhatsApp 或 email 繼續。
如果你用了「留言觸發 DM」的自動化流程,上下文感知就更為關鍵。助理應該一開口就提到使用者留言的那個產品,而不是丟出一句通用的「請問有什麼可以幫您?」——後者一出口,使用者立刻知道這是一個對情況一無所知的機器人。
Facebook Messenger:實用比美感重要
Facebook Messenger 面對的族群比 Instagram 更廣,年齡整體偏大,意圖也更多元:諮詢、社群、在地生意都有。這裡的使用者比較願意把話寫完整,期望得到的也是實用的答案;其中不少人是從 Click-to-Messenger 廣告點進來的。
Messenger 的指令處於中間地帶:兩到三句,語氣友善但更克制,emoji 也比 Instagram 少。營業時間、配送範圍、廣告承接這類高頻問題,要在指令裡專門寫好怎麼回答。
Webchat:高意圖,距離成交最近
Webchat 與前面三個社群管道,差異最大。Webchat 上的使用者人就在你的網站,正在主動研究,常常是在做比較。他們已經讀過你網站的一部分內容。比起任何其他管道,他們離「下單」更近一步。
Webchat 的回覆可以寫長一點,五六句都可以接受。如果平台支援,指令裡要引用頁面上下文(使用者在哪個頁面:定價頁、產品頁、還是說明中心)。在使用者明確表現出興趣之後的三到四輪對話裡,主動蒐集名單。Webchat 同時也是把使用者引導到 WhatsApp 繼續跟進的天然入口——取得電話號碼,讓對話在使用者離開網站之後還能繼續。
四個管道都通用的幾個技巧
給助理取個名字,加一小段背景故事,會比一個面目模糊的「AI 助理」回答得更一致。
負面約束——也就是明確列出「不要說什麼、不要做什麼」,包括那種反射式的「當然!」開場——往往比正面指令更有效。
針對可預測情境做決策樹(使用者生氣、要求轉接真人、問「你是機器人嗎?」),可以避免模型在最不該自由發揮的時候自由發揮。
每一份指令在上線之前都要測試一次:每種支援的語言來一道典型問題、只有表情的訊息、一個字的提問、長篇大論的隨手發揮、情緒化的不滿訊號、明顯離題的問題,以及明確要求找真人的請求。測試要看的不是「機器人有沒有回應」,而是「這個回應像不像我們的品牌」。
下一步
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