文｜光子星球
“五個(gè)離職同事里，至少有三個(gè)人在搞應(yīng)用”，一位剛從大廠離職的員工告訴光子星球。
大廠高管出走、組團(tuán)找融資，大熱項(xiàng)目組成員離職看應(yīng)用，是目前AI賽道最真實(shí)的寫照。
進(jìn)入2024年，模型層大局已定，鮮少有新玩家能夠進(jìn)入。而卷生卷死的AI應(yīng)用，門檻不高，投入成本低，“單槍匹馬+N個(gè)GPT”抵得過一支創(chuàng)業(yè)隊(duì)伍。
另一位剛從百度離職欲投身海外AI應(yīng)用的前產(chǎn)品經(jīng)理算了一筆賬：雇傭四名員工，兩個(gè)Claude Pro（薪資40美金/月），一個(gè)GPT（薪資20美金/月），一個(gè)Devv AI（薪資20美元/月），單月成本共計(jì)80美元。從技術(shù)開發(fā)到UI設(shè)計(jì)一應(yīng)俱全，而其自身只需要作為產(chǎn)品經(jīng)理提需求。
“折騰到最后可能還是要返廠，但至少得試一把，萬一就跑通了呢”，一位前大廠員工表示道?；诖?，市面上能看到的AI應(yīng)用也不過是冰山一角，大量項(xiàng)目仍在深水區(qū)。
看上去今年創(chuàng)業(yè)環(huán)境似乎更友好了，實(shí)則恰恰相反。被迫接受了一年市場教育的投資人終于學(xué)聰明了，張口便是：“你的PMF（產(chǎn)品市場匹配)/TPF(技術(shù)產(chǎn)品匹配)是什么?”
肉眼可見的是，今年以來AI應(yīng)用賽道初創(chuàng)公司融資數(shù)量正在減少。懸在頭上那把達(dá)摩克利斯之劍，把創(chuàng)業(yè)者推向了兩個(gè)極端，要么小而美，獨(dú)自優(yōu)雅；要么在用戶規(guī)模攀升中，跑通PMF/TPF。
后者最好的方式便是天降一場“流量雨”，躋身爆款應(yīng)用行列。如此的潑天富貴，在國內(nèi)屈指可數(shù)，早期的妙鴨到“哄哄模擬器”再到近期爆火的文風(fēng)測試。
拆解三款爆款應(yīng)用，用戶群體、傳播裂變渠道、流量增長曲線幾乎可以一比一復(fù)制，這對(duì)埋頭苦干的開發(fā)者來說不失為一個(gè)好消息。但流量催生的產(chǎn)品終是曇花一現(xiàn)，如何不困在制造流量的循環(huán)游戲中，找到商業(yè)轉(zhuǎn)化的正確著陸姿勢才是關(guān)鍵。
從妙鴨到文風(fēng)測試
去年踩著AI相機(jī)風(fēng)口爆火的妙鴨，首次證明了AI時(shí)代社交關(guān)系圈的重要性。
時(shí)間回到去年3月份，彼時(shí)張?jiān)鹿鈳ьI(lǐng)的AI團(tuán)隊(duì)才剛剛確定了“寫實(shí)人像”的方向。妙鴨作為阿里大文娛內(nèi)部的“試驗(yàn)品”本沒有過多期待，但令其團(tuán)隊(duì)始料不及的是，妙鴨剛內(nèi)測就顯露出爆火的潛質(zhì)。
6月底，在為期兩周的內(nèi)測期間，妙鴨使用人數(shù)達(dá)到了一萬人左右，邀請(qǐng)碼一碼難求。種子用戶是阿里大文娛內(nèi)部的工作人員，通過在朋友圈分享傳播迅速打破圈層，向外擴(kuò)散。7月17日，妙鴨全面上線，沖上微博熱搜，又進(jìn)一步助推傳播。微信指數(shù)顯示，“妙鴨相機(jī)”一詞指數(shù)值在7月25日到達(dá)頂峰，前后熱度約維持了一周左右。
后期妙鴨熱度雖然逐漸回落，但還是影響了一波創(chuàng)業(yè)者。這些創(chuàng)業(yè)者亦步亦趨，將產(chǎn)品種子用戶沉淀在微信群里，開始了最早期的用戶反饋和產(chǎn)品迭代。如今的AIPPT和蛙蛙寫作等AI應(yīng)用在社區(qū)運(yùn)營上仍沿襲同樣思路。
今年年初的哄哄模擬器和年中的文風(fēng)測試，則意外地跑通了“QQ空間-小紅書”的流量鏈路。
臨近春節(jié)，一款在線教你怎么在線哄女朋友的網(wǎng)站突然爆火。據(jù)開發(fā)者王登科統(tǒng)計(jì)，僅24小時(shí)之內(nèi)，涌入超過60萬用戶，消耗了大模型十幾億token，發(fā)生2000萬次對(duì)話。突如其來的爆火，也讓王登科瞬間“負(fù)債累累”，背上了幾千美元的賬單。
事后追溯，王登科發(fā)現(xiàn)這次流量是從QQ空間和QQ群引爆。
他稱，剛開始找不到流量來源的原因在于，QQ空間和QQ群比較封閉，沒有KOL，傳播節(jié)點(diǎn)也很分散。彼時(shí)的QQ群已經(jīng)逐漸Discord化，成為了孵化爆款A(yù)I應(yīng)用的溫床。Minimax大火社交產(chǎn)品“Glow”就是在QQ群中逐漸成型。
QQ群流量外溢路徑在文風(fēng)測試網(wǎng)站得以進(jìn)一步明晰。據(jù)文風(fēng)測試網(wǎng)站算法模型負(fù)責(zé)人Ankie介紹，文風(fēng)測試網(wǎng)站的爆火源于其朋友在QQ空間發(fā)的一條動(dòng)態(tài)。測試用戶開始涌入網(wǎng)站，半個(gè)小時(shí)文風(fēng)測試網(wǎng)站502崩潰，一個(gè)小時(shí)之內(nèi)帖子的轉(zhuǎn)發(fā)量達(dá)到了3000。截至7月初，該條動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)發(fā)量已經(jīng)將近有1.5萬。
據(jù)光子星球調(diào)查發(fā)現(xiàn)，QQ空間和QQ群里聚集了大量00、05后的年輕人，他們對(duì)新事物接受程度較高，態(tài)度也更加開放。在QQ形成了大量二次元、乙女、同人、宅男、耽改為標(biāo)簽的亞文化群體。
基于QQ用戶特性，這實(shí)際上在回答一個(gè)核心問題：AI應(yīng)用到底需要一個(gè)怎樣的“風(fēng)洞測試”？答案是，試錯(cuò)成本低、容錯(cuò)率高、敢于嘗試新事物。
緊接著，以QQ為圓心，流量開始向小紅書、豆瓣、微博四面八方迸發(fā)。其中流量承接效果最好的是小紅書。Ankie團(tuán)隊(duì)把文風(fēng)測試排名前三的結(jié)果納入了統(tǒng)計(jì)，截至目前，網(wǎng)站累計(jì)產(chǎn)生了約200萬個(gè)測試結(jié)果。僅小紅書一個(gè)平臺(tái)就貢獻(xiàn)了300多萬的瀏覽量，轉(zhuǎn)發(fā)和討論熱度居高不下。
爆款A(yù)I應(yīng)用啟示錄
借用Ankie的一句話來形容文風(fēng)網(wǎng)站：“非典型創(chuàng)業(yè)”。
“非典型”有幾層含義，大學(xué)生在校畢業(yè)論文項(xiàng)目，成本低至500元，純粹為愛發(fā)電。
但站在AI應(yīng)用井噴的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，研究具有爆款氣質(zhì)的AI應(yīng)用，或許能成為打開超級(jí)APP的鑰匙。
應(yīng)用的傳播路徑基本形成：在QQ空間和QQ群里醞釀，瞬時(shí)爆發(fā)后，流量開始向四處擴(kuò)散。Ankie認(rèn)為小紅書之所以能夠成為流量二次爆發(fā)地得益于其開放和推薦機(jī)制。
“無論是在QQ空間、微博還是豆瓣，如果你不去主動(dòng)搜索，或者沒有朋友在用，就不會(huì)收到相關(guān)推薦，但小紅書卻能。比如你平時(shí)關(guān)注閱讀、寫作方面的內(nèi)容，很大概率就能被推薦到我們網(wǎng)站”，Ankie表示道。
光子星球注意到，小紅書已經(jīng)成為了大模型公司和AI應(yīng)用的營銷陣地，最大的目的不在于導(dǎo)流轉(zhuǎn)化，而是明晰用戶畫像和獲取垂類領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。Kimi在B站、抖音、微博等地大肆投流，但在小紅書則發(fā)起“Kimi居然還能這樣”的話題，希望通過收集prompt和使用場景來進(jìn)行用戶分層。
Kimi目前上線的“Kimi+”就是用戶細(xì)分后的結(jié)果，即把一些最熱門、最常用的功能單獨(dú)做成Agent。此外，小紅書上的熱門應(yīng)用也成了Kimi+“素材來源”，其首頁一段時(shí)間內(nèi)就掛著與文風(fēng)測試網(wǎng)站相似的“文風(fēng)測試器”功能。
Ankie告訴我們，“上述Kimi玩法來自于我們的文風(fēng)測試網(wǎng)站”，該說法也得到了Kimi運(yùn)營人員的證實(shí)，曾主動(dòng)聯(lián)系A(chǔ)nkie詢問是否需要從首頁撤掉。
盡管Ankie放棄了Kimi撤銷“文風(fēng)測試器”的提議，但絲毫未減弱文風(fēng)測試網(wǎng)站的爆火程度。在網(wǎng)站基建極其差，動(dòng)輒就502的情況下，文風(fēng)測試網(wǎng)站的流量熱度持續(xù)了約三周，流量高峰期日活達(dá)到十萬，衰落期降到一萬以內(nèi)。該應(yīng)用的長尾效應(yīng)超出了Ankie的預(yù)期，直到今天，還有人源源不斷地在小紅書分享測試結(jié)果。
“有些人會(huì)重復(fù)去測試，特別對(duì)于養(yǎng)成寫作習(xí)慣的部分用戶，只要寫了新的，就會(huì)再重新測試一遍”，Ankie談道。
事實(shí)證明，一個(gè)好的idea比大模型噱頭更重要。
Ankie在采訪中跟我們復(fù)盤成功經(jīng)驗(yàn)提到了幾點(diǎn)：放棄對(duì)大模型的執(zhí)念，能快速讓用戶用起來才是王道。2016年的算法技術(shù)、垂類小模型、作家測試數(shù)據(jù)集，幾乎構(gòu)成了文風(fēng)測試網(wǎng)站的全部。
在ChatGPT、Kimi等通用對(duì)話助手之外，AI應(yīng)用的價(jià)值是更懂場景和用戶。一個(gè)案例或許可以側(cè)面印證，起初，Ankie預(yù)計(jì)用戶對(duì)AI測試結(jié)果的信任度在60%-70%，但沒想到竟收到了“被打擊到了”“完全不想再寫作”的反饋。
只有引導(dǎo)用戶打破各種“框”，才能實(shí)現(xiàn)破圈傳播和增長。對(duì)比下來，在Kimi中生成的文風(fēng)測試結(jié)果有兩個(gè)最主要的問題，測試結(jié)果冰冷且不夠有說服力，生成結(jié)果缺乏分享轉(zhuǎn)發(fā)的欲望，從本質(zhì)上來看，輸入和輸出都沒能逃出問答框。而文風(fēng)測試網(wǎng)站雖然也是在框里生成答案，但通過各種截圖、網(wǎng)站鏈接的傳播，最后產(chǎn)生了巨大流量。
爆款可復(fù)制，AI應(yīng)用商業(yè)化思考
制造一個(gè)爆款A(yù)I應(yīng)用是偶然，那制造一批呢？
王登科證明了復(fù)制爆款A(yù)I應(yīng)用的可行性。延續(xù)文風(fēng)網(wǎng)站調(diào)性（簡潔）、用戶群體（二次元、同人）基礎(chǔ)上，他如法炮制，復(fù)制出了OC測試、名家嘴替等AI應(yīng)用。
作為參考，文風(fēng)測試網(wǎng)站的全部支出成本在500元。雖然爆款A(yù)I應(yīng)用有周期，但只要能掌握方法論，跳出曇花一現(xiàn)的周期，就可以無限地延長熱度曲線。
Ankie認(rèn)為目前輕量化的AI應(yīng)用與網(wǎng)易云H5功能如出一轍，既可以在業(yè)務(wù)研發(fā)過程中進(jìn)行A/B 測試，收獲用戶反饋數(shù)據(jù)，預(yù)測上線效果。也可以通過爆款應(yīng)用引流到主業(yè)務(wù)上，繼而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。
如此一來，我們似乎找到了一條全新的引流路徑。省去幾十萬的投流成本，以爆款的應(yīng)用/Agent為餌料，吸引用戶使用，建立一定用戶黏性后，導(dǎo)流跳轉(zhuǎn)到主AI應(yīng)用上。
導(dǎo)流的效果初步顯現(xiàn)，王登科在《從文風(fēng)測試到OC分析，AI產(chǎn)品的一波流也有春天》一文指出，“OC成分測試雖然是一個(gè)小玩具，但是給團(tuán)隊(duì)產(chǎn)品精準(zhǔn)導(dǎo)流的效果好到不可思議。OC成分測試約30萬人的訪問量，帶來數(shù)萬APP的下載轉(zhuǎn)化”。
拆解上面的流程實(shí)則有兩波流量，AI應(yīng)用作為流量接口吸納第一輪“潑天富貴”，導(dǎo)流后的主APP承接第二波空降流量，找尋商業(yè)轉(zhuǎn)化落點(diǎn)。
站在商業(yè)化的角度思考，流量與廣告變現(xiàn)掛鉤，單就上面的流量傳導(dǎo)過程就可以產(chǎn)生兩次廣告收入。最初的應(yīng)用可視為主APP的功能切片或嘗鮮，所以開發(fā)者在研發(fā)過程中要思考為應(yīng)用導(dǎo)流，以及與主營業(yè)務(wù)的匹配程度。如果前者是一項(xiàng)AI性格測試，后面導(dǎo)流到了一款寵物應(yīng)用，就會(huì)顯得十分割裂。一旦用戶體驗(yàn)感受損，必然會(huì)影響最后的轉(zhuǎn)化。
Kimi的思路其實(shí)沒有問題，比起專門開發(fā)一個(gè)網(wǎng)站或應(yīng)用，現(xiàn)在大火的智能體更適合輕量化的訴求。但就像上文所述，好的想法、垂類的場景數(shù)據(jù)集和具有傳播分享的趣味性，都缺一不可。
觀察市面上AI應(yīng)用，大部分AI應(yīng)用仍以付費(fèi)訂閱制為主，但能一上來就產(chǎn)生付費(fèi)的寥寥無幾。就現(xiàn)下應(yīng)用市場來看，日活、月活不過是浮云，訂閱付費(fèi)率和續(xù)費(fèi)率或許才是檢驗(yàn)AIGC時(shí)代應(yīng)用能不能打的唯一標(biāo)準(zhǔn)。
大多數(shù)AI產(chǎn)品為了活下去還是會(huì)選擇to B，這種模式在免費(fèi)應(yīng)用中尤為常見。通過在應(yīng)用中展示廣告，AI公司能夠從廣告商那里獲得收入。
另一種是“訂閱收費(fèi)+分成”機(jī)制，有些AI應(yīng)用會(huì)跟大模型廠商進(jìn)行深度合作，大模型廠商需要通過落地產(chǎn)品案例來證明自身模型能力，AI應(yīng)用也需要降低調(diào)用API成本。
二者互為導(dǎo)流通道，用戶使用AI應(yīng)用過程中會(huì)消耗token，也會(huì)強(qiáng)化對(duì)該模型廠商的心智。在大模型廠商的產(chǎn)品入口也能調(diào)用AI應(yīng)用的相關(guān)功能，為應(yīng)用引流，最終帶來的訂閱付費(fèi)轉(zhuǎn)化，將由二者按比例分成。
談?wù)摮?jí)應(yīng)用或許還為時(shí)尚早，但王登科和Ankie的實(shí)踐為我們揭示了一條可行之路：通過精心設(shè)計(jì)的輕量化AI應(yīng)用，不僅能夠有效吸引用戶，還能在商業(yè)化道路上開辟可能性。
這些應(yīng)用如同精心編織的漁網(wǎng)，捕捉著用戶興趣和注意力，最終將他們引導(dǎo)至更深層次的產(chǎn)品體驗(yàn)中，這才是審視爆款應(yīng)用案例的意義所在。