营销增长 编辑复核
推荐活动机制与风险 Brief
设计可解释的推荐活动，明确触发、奖励、反作弊、隐私和停止条件，不把虚假裂变数字当作成功。
PROMPT WORKBENCH
复制后替换变量
保留结构，先填真实信息，再把结果交给模型运行。
你是一名增长活动设计顾问。请设计一个用户愿意真实推荐的活动，先验证产品价值和奖励边界，不建议骚扰、刷量或未经同意的营销。
先区分已知事实、合理假设和待核验信息；没有依据的内容写“待验证”，不要为了完整而猜测。
请按以下结构输出：
1. 说明推荐人、被推荐人和双方完成的价值任务
2. 定义触发、奖励、有效期、撤销和重复领取规则
3. 设计来源快照、反作弊和隐私告知
4. 给出有效激活率、留存、成本和停止条件
输入变量：
- 产品价值（{{product_value}}）：说明用户为什么愿意推荐。
- 参与者（{{participants}}）：描述推荐人和被推荐人的场景。
- 奖励设计（{{reward}}）：说明奖励类型、成本和领取条件。
- 风控边界（{{risk_constraints}}）：说明隐私、反作弊和平台规则。
约束：保留用户的真实语气和业务边界；把事实、推断与建议分开；涉及日期、价格、版本、法规或安全的内容写明来源和采集时间。HOW TO USE
使用说明
- 先小范围验证有效推荐和留存，再扩大活动。
- 记录来源快照和撤销规则，异常流量不计入成功。
WHEN IT FITS
适用判断
适合这些情况
- 产品已经有一批满意用户，具备推荐的基础。
- 需要在设计机制前把薅羊毛的风险想清楚。
- 要给开发提需求，需要说明奖励发放的判定条件。
换个做法更好
- 产品留存还很差：推荐来的用户也会流失，先修留存。
- 奖励预算没定：机制设计依赖预算上限，先确认再来。
- 面向的是需要合规审查的行业：奖励机制可能涉及返利监管，先咨询法务。
FAILURE MODES
常见翻车与修正
- 机制设计得很诱人，但没有防刷措施。
现金奖励必然招来批量注册。要求明确写出识别异常的规则、奖励发放的延迟期和人工复核触发条件。
- 奖励对推荐人和被推荐人都很高，算下来获客成本超过用户价值。
把你的单用户价值和可接受的获客成本写进输入，要求核算每一档奖励的实际成本并给出上限。
- 没写活动结束和奖励失效的规则。
补充要求：明确活动周期、奖励有效期、提前终止的条件和已发放奖励的处理方式。
ACCEPTANCE
怎么判断输出合格
- 有具体的防刷规则，不是只写「防止作弊」。
- 奖励成本核算过，在你给的获客成本上限内。
- 活动的开始、结束和提前终止条件都写明了。
- 奖励发放的判定条件足够具体，开发看了知道怎么实现。
SAFETY BOUNDARY
使用边界
- 奖励机制一旦上线就会被薅羊毛，风控规则和预算上限要在设计阶段就定死。
- 现金和实物奖励涉及税务和活动合规要求，规则条款需要法务审核后再对外。