产品想通过免费额度提升 AI 功能使用量，但模型调用成本不低。你会如何设计并评估这次增长实验？
考察说明
考查兼顾增长质量与推理成本设计运营实验的能力。
回答思路
- 先明确实验假设，例如降低首次尝试门槛能否提升有效激活和后续复用，而不是把调用次数增长本身视为成功。
- 按新老用户、使用意图和任务价值选择实验人群，设置对照组并保持其他产品变化尽量一致。
- 额度设计应支持用户完成一个有价值的任务，同时通过频率、并发和异常使用限制控制滥用。
- 核心指标包括有效任务完成、周期内复用、付费或留存变化；护栏指标包括单个激活用户成本、失败调用、服务延迟和安全事件。
- 观察免费额度结束后的行为，区分真实需求与仅因补贴产生的调用，并计算增量价值是否覆盖推理和运营成本。
- 根据分层结果决定扩大、调整或停止；如果只有低价值请求增长，应优化目标人群或任务引导，而不是继续增加额度。