AI Landing Pages 的 Jobs To Be Done
AI agents 可以挖掘客户语言，但仍然需要人类选择 job 和 success signal。用 Jobs To Be Done 把 AI landing pages 变成可测量的 job hypotheses。
AI 写 landing pages 的速度，已经比你 review 它们还快。
这听起来很有用，直到每个页面都穿着不同外衣说同一件事。
Claude Code、Cursor、Codex、Hermes 和类似 agents 可以把一个粗略想法变成十个 headlines、五个 sections、三个 CTAs 和一份 polished FAQ。写作不再是困难的部分。
困难的是决定访客正在试图取得什么进展。
Jobs To Be Done 通过让你的 agent 在写页面前先选择 job 来解决这个问题：
job evidence -> job hypothesis -> landing-page promise -> activation signal -> measured learning用大白话说：这个人处在什么情境里，他们想要什么进展，页面应该承诺什么，我们如何知道他们更接近价值了？
TL;DR：现在就复制给你的 AI agent
在你的 agent 写 landing page、feature page、comparison page 或 launch post 之前，先用这个：
Use Jobs To Be Done for this product. Inspect the product, docs, landing page, competitors, support notes or reviews if available, and current analytics context. Identify 5 possible customer jobs. For each job, explain the situation, the progress wanted, the trigger, the current workaround, the anxiety or objection, the landing-page promise, and one activation signal that would prove the visitor is moving toward value. Then choose one job to test this week and explain why.然后再让它写页面：
For the chosen job, write one landing-page hero, one proof section, one objection-handling section, one CTA, and one activation event we should measure. Keep every section tied to the job. Do not broaden the page to cover other jobs.这对我有什么用？
你会停止 review 泛泛而谈的页面。
这就是收益。
你不再要求 agent 再写一个“更好”的 landing page，而是得到一个更小的决策：
| 改进什么 | 为什么重要 |
|---|---|
| 页面 | 它围绕一个客户进展故事构建，而不是围绕模糊受众。 |
| Prompt | 你的 agent 在写作前已经有 situation、trigger、workaround、objection 和 success signal。 |
| Readout | 你判断的是访客是否向 job 前进，而不是文案听起来是否好。 |
| 下一周 | 你知道该保留这个 job、缩窄它，还是测试另一个。 |
这比一堆 polished variants 更有用。
没有咨询味的 JTBD
Jobs To Be Done 说，人们会“雇用”一个产品，在某个情境中取得进展。
对 AI builders 来说，不要把它变成 workshop。把它用作 agent-generated landing pages 的 guardrail。
一个 job 应该迫使有用的决策：
| JTBD 组成 | Agent 应该找什么 | 它如何改变页面 |
|---|---|---|
| Situation | 访客在寻找帮助时正在发生什么？ | 设定首屏语境。 |
| Desired progress | 他们想达到什么结果？ | 塑造 headline 和 promise。 |
| Trigger | 为什么是现在？ | 让页面显得及时，而不是泛泛而谈。 |
| Current workaround | 他们今天怎么解决？ | 展示产品替代了什么痛点。 |
| Anxiety or objection | 什么会阻止他们？ | 决定页面需要什么 proof 或 reassurance。 |
| Activation signal | 什么行为证明进展？ | 把页面变成可测量测试。 |
No job, no page. No progress, no promise. No activation signal, no readout.
Segments 不是 jobs
Segment 告诉你你在和谁说话。
Job 告诉你他们正试图完成什么。
这是不同的决策。
差：
Founder wants analytics.
更好：
Solo AI builder launches three growth surfaces in one week and needs Claude or Codex to know which one deserves more work.
差：
Marketer wants more conversions.
更好：
Growth lead needs to prove whether a new ICP page creates qualified activation before scaling the content cluster.
差：
Recruiter wants scheduling automation.
更好：
Recruiting team at a 50-person startup needs to book qualified first-round interviews before candidates go cold.
现在页面有事情可做。Headline、proof、CTA 和 activation event 都会改变。
把 job 变成页面 sections
Job 只有在改变页面时才有用。
对于 recruiting 例子，页面不应该说：
Automate scheduling workflows for modern teams.
这可以是给 sales、support、healthcare、consultants，或者任何有日历的人。
更像 job 的 promise 是：
Book qualified first-round interviews before candidates go cold.
然后每个 section 都有一个 job：
| 页面 section | Job 问题 | 衡量 signal |
|---|---|---|
| Hero | 访客是否认出了自己的情境？ | First-screen engagement，来自目标 source 的 low quick-exit rate。 |
| Problem | 页面是否说出了当前 workaround？ | Scroll to problem section、time on page、comparison/proof interaction。 |
| Proof | 它是否降低了主要 anxiety？ | Case-study clicks、integration clicks、security 或 setup detail views。 |
| CTA | 下一步是否匹配 job？ | 来自目标 segment 的 CTA clicks。 |
| Onboarding | 访客是否到达 first progress？ | Calendar connected、first interview scheduled，或另一个 job-specific activation event。 |
这就是 AI pages 变好的地方。Agent 不只是写作。它会把写作和你之后可以读取的行为绑在一起。
让测试变小
TL;DR prompt 会让你的 agent 给出 candidate jobs。
不要让它把这变成巨大的 strategy deck。选择一个 job、一个 page、一个 promise、一个 activation signal。
一个好的 one-week test 可以放进一行：
| Job | 页面 promise | Surface | Activation signal | Kill 条件 |
|---|---|---|---|---|
| Recruiting team needs faster first-round scheduling before candidates go cold | Book qualified first-round interviews without another coordination thread | Landing page + demo booking flow | First interview booked or calendar connected by a qualified visitor | Visitors click the CTA but do not connect calendar or book any interview |
小测试更容易读取。
衡量 job progress，而不是 copy output
JTBD 只有在改变你衡量的东西时才重要。
不要问 agent 是否写出了更好的页面。问所选择的 job 是否更接近完成。
好的 JTBD readouts 包括：
- 哪个 source 带来了带有该 job 的访客
- 他们是否与 job-shaped promise 互动
- 他们是否点击了匹配 job 的 CTA
- 他们是否触发 activation event
- objection-handling section 是否改变了行为
- activated visitors 是否回来
- 他们是否显示 buying intent 或 revenue quality
如果你使用 Agent Analytics，把它连接到 closed-loop growth analysis guide 并询问：
Use Agent Analytics to read the JTBD test for <project>. The job we tested was <job>. The page promise was <promise>. The activation signal was <event or behavior>. Compare source, page engagement, CTA behavior, and activation quality. Tell me whether to keep this job, narrow the promise, or test a different job next week.重点不是让 agent 听起来聪明。
重点是让下一页少一点随机性。
AI landing pages 的 7 天 JTBD loop
当你的 agent 不断生成看起来合理的页面，但你看不出哪一个重要时，用这个节奏。
| Day | 做什么 | Agent 输出 |
|---|---|---|
| 1 | Collect job evidence | Review product、docs、competitors、reviews、forums、interviews 和 analytics context。 |
| 2 | Choose one job | 选择有 urgency、reachable traffic 和 measurable activation signal 的 job。 |
| 3 | Write the page | 只为这个 job 起草 hero、proof、objection handling、CTA 和 onboarding path。 |
| 4 | Instrument the signal | 确认 CTA、signup、setup 或 first-value event 已被追踪。 |
| 5-6 | Let behavior collect | 在第一次 readout 前避免重写整个页面。 |
| 7 | Read and decide | 基于 activation quality 保留、缩窄或 kill 这个 job hypothesis。 |
这就是工作流。
没有仪式感。没有巨大的 research doc。一个 job。一个可测量页面。
常见错误
- 需要 jobs 时却要求 personas。
- 因为 AI 可以写每个页面，就让 agent 选择每个 job。
- 在命名 activation signal 前先写页面。
- 当访客没有到达价值时，把 traffic 当作 proof。
- 保留 job-shaped headline，但页面其他部分漂回 generic copy。
JTBD 如何适配这个系列
当你的 agent 需要选择 channels 时，用 Bullseye。
当你的 agent 需要在用户到达后诊断 growth loop 时，用 AARRR。
当你的 agent 需要找出 landing page 上 leaking stage 时，用 AIDA。
当你的 agent 在写更多 copy 前需要决定一个 surface 是为谁服务时，用 STP。
当你的 agent 需要决定访客正在寻求什么进展时，用 JTBD。
Read next:
- How to Use STP Marketing When AI Can Write for Everyone for segment, target, and promise discipline.
- Teach Your AI Agent AIDA for Landing Page Analytics for landing-page leak diagnosis.
- Your Product Isn’t One Website Anymore for multi-surface product context.
For setup, use the Agent Analytics Skill guide. For the product-system model behind multi-surface JTBD tests, read Projects, Surfaces, and Portfolios.
最终表述
AI 让 landing-page production 变便宜了。
Jobs To Be Done 是你的 agent 再为“谁也不是”的对象写另一个页面之前的暂停。
命名 job。命名 progress。衡量访客是否移动了。
否则你只是在生成页面，并希望其中一个偶然重要。
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