蜜月懸崖：宣傳拉高的期望，要用留存來還
發佈會上的演示驚為天人，上手第一天很興奮，第三天開始挑刺，第三十天卸載。這條曲綫你在無數 AI 產品上見過。它有兩個成因：期望被宣傳拉高了，新鮮感又天然會掉。兩個都能設計。
體驗是固定成本做出來的，期望是營銷文案一句話抬上去的。抬期望免費，還期望要命。
AI 產品在這道減法題上天生吃虧，原因藏在概率裏。左邊是發佈會演示位，右邊是用戶真實使用。兩邊連的是同一個模型，點「生成」抽五次，看兩邊各拿到什麼。
既然期望是宣傳抬上去的，抬多高就成了一道產品決策題。左邊是你的落地頁，拖滑塊換五檔文案；右邊三個指標當場變。找找轉化 × 留存乘積最大的那一檔。
就算期望管理得當，還有一道坎：新鮮感天然會掉。教育技術研究裏叫 novelty effect：新工具剛進課堂時效果顯著，幾周後回落，因為一部分效果來自「新」本身。AI 產品的蜜月期尤其短：第一次看它寫詩是魔法，第十次是功能，第一百次是理所應當，出一次錯就是垃圾。
這是用戶上手後 30 天的滿意度曲綫。當前狀態：宣傳拉滿、能力首日全亮、改進悄悄擠牙膏，標準的蜜月懸崖。右邊三個槓桿挨個撥開，看曲綫怎麼被一段段接住。
滿意度 = 體驗 − 期望：抬期望免費，還期望要命。期望確認理論四十年沒被推翻過。
demo 是分佈裏挑的尖子：宣傳展示 P99，用戶拿到 P50，概率產品的宣傳天生自帶期望泡沫，落差全記在產品頭上。
魔法感是消耗品：新鮮感天然消退，靠首次驚豔撐留存等於靠煙花取暖。
三個槓桿接住曲綫：承諾低一檔（文案寫 P50）、能力藏一手（進階功能排期解鎖）、改進攢着發（changelog 是免費的二次蜜月）。
內容來源：小山學堂「AI 產品心理學」專題原創；期望確認理論出自 Oliver, A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions（1980）；新鮮感效應為教育技術研究通行結論。