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研究了100个ChatGPT的真实案例,这或是我们一生遭遇的最大机会!(五)-环球讯息

时间:2023-06-26 21:14:50     来源:互联网

AI浪潮风起云涌,各类技术推陈出新。在令人眼花缭乱的产品市场中,究竟哪些AI产品能够历经大浪淘沙脱颖而出?


(资料图片)

作为AI时代的弄潮儿,任鑫老师有着丰富的AI创业实践经验。同时作为混沌著名的产品专家,他对AI产品又有着新鲜独特的视角以及深刻的洞察力。

往期分享:

研究了100个ChatGPT的真实案例,这或是我们一生遭遇的最大的机会!(一)

研究了100个ChatGPT的真实案例,这或是我们一生遭遇的最大机会!(二)

研究了100个ChatGPT的真实案例,这或是我们一生遭遇的最大机会!(三)

研究了100个ChatGPT的真实案例,这或是我们一生遭遇的最大机会!(四)

在这次的分享中,任鑫老师对Midjourney、Character.ai、Notion AI三款典型AI产品进行了详细的应用介绍,它们分别是AI界的美图秀秀、心理医生和Word文档。任鑫老师分析了它们身上不可忽视的关注亮点,同时对这些AI产品带来的商业启示进行了思考。

AI产品与以往任何应用产品的最大不同是什么?该怎么准确认知到其中差异?

未来产品市场最大的用户需求可能诞生在哪个领域?AI的产品开发该如何抓住这些机遇?目前成功的AI产品身上又有哪些经验值得我们学习?

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能够以假乱真的爆款AI产品:Midjourney

Midjourney可以简单理解为一个文生图应用,它的功能主要就是根据用户的描述内容绘制图片。类似的应用市场上已经有很多了,但Midjourney之所以能成为其中最大的一家,主要还是有几点不同:

首先,它没有一个独立的手机应用或网站,而是在Discord平台上使用。可以把Discord理解为国外的微信或YY语音软件,在这个平台上有许多群组,Midjourney群组就是其中之一,下边这张图展示了群组的情况。

你可以输入"Imagine"并写下一段描述,Midjourney会反馈给你四幅它绘制好的图片。

做个示范,我对它说"Imagine:A robot is reading a AI book,in a room fullof books and magic tools,fantasy Pixar—v5。”这句话的意思是我想画一个机器人,它正在一个房间里阅读书籍,房间里有很多书和魔法工具,我希望画面呈现幻想和皮克斯的风格,并使用高级版本的画笔。

然后我将这段话输入并按下回车键,Midjourney开始为我绘制图像,它显示了进度条,逐渐呈现出四幅模糊的图像。大约一分钟后,它为我完成了绘制,你可以看到下图画出了四个精美的机器人,旁边是很多书籍,具有皮克斯的风格和幻想的氛围。

除了这四幅图像之外,下面还有两行按钮,上面一行写着U1、U2、U3、U4,下面一行写着V1、V2、V3、V4。这是什么意思?意思是如果你喜欢这四幅图中的某一幅,可以选择U行对应的数字1、2、3、4,这样图像就会升级或放大。如果你觉得某一幅图基本满意,但还希望在该版本基础上进行一些修改,你就可以选定V这一行,它会根据你的要求进行调整。在这种调整下,你可以逐渐得到你想要的图像。

但可能有人会担心,这个东西看起来很有趣,但如果不太擅长英语的话,不就无法描述画面了吗?这里分享一个我个人使用的方法,尽管我对英语有一定的听力能力,但不太擅长写作,而且我也不是艺术专业出身,因此很难清楚表达很多画面的概念。怎么办?这时我会寻求ChatGPT的帮助。

我用中文告诉ChatGPT想法,然后请它将这个想法转化为一个画面描述,包括主题、构图、视角、背景和艺术风格,总共用五句英文清楚地表达出来。然后,它会帮我将这个中文概念翻译成一段英文画面描述,然后我可以将这段话提供给Midjourney进行绘制,这是一个简单的方法。

另外,在之前的课程中我也介绍过,可以使用比如AIPRM等插件帮助生成Midjourney提示词;如果使用GPT4,也可以使用插件Prompt Perfect,它也可以帮助你生成Midjourney的提示词。

这是我具体的应用,我想描述类似于"时代车轮滚滚向前"的场景,然后我将中文概念和ChatGPT给我的英文描述贴了进去,绘制出来就是这个样子,很有感觉。

在产品的易用性之外,我想讲解的是为什么Midjourney值得关注,以及对我们的商业启示,我们可以从中学到什么,以及如何在AI时代的创业创新中借鉴这些方法。所以第二个问题我们要讨论为什么Midjourney值得关注。

为什么Midjourney值得关注?

首先,它非常火爆。大家应该都见过这幅画作,去年在美国的一个州的艺术节上,它获得了艺术大奖,引起了整个舆论界的轰动,有人质疑这幅作品是否应该获得大奖。因为它是Midjourney绘制的,许多人认为它缺乏灵魂;而另一方面认为这幅画明显画得很出色,而且在创作过程中,作者进行了多次反复修改和微调,投入了大量人力劳动。而且这幅作品确实引起了观众的情感共鸣,为什么不应该获得大奖?因此,它产生了巨大的话题热度。

随后,它的话题性进一步扩大,因为很多人开始将其用于搞笑。例如特朗普被捕等,引起了人们的注意。

此外,现在它甚至对于各地的风土人情和文化也有了更深入的理解。例如,下边的画作描绘了中国80年代的青年,已经具备了相当逼真的表现。

以前,人们经常批评AI绘图时画手指头画得不好看,但现在这类产品关于手的描绘,虽然不能说完美无缺,但大致上已经没什么问题了。

由此可以看出,它的进步也非常迅速。

这是我们关注的第一个重点,它被认为是最引人注目的AI应用之一。

第二个值得关注的原因就更加明显了,即它的应用规模非常庞大,但团队规模却非常小。据估计,Midjourney的用户数量已经超过1000万,年收入预计已达1亿美元以上。然而,根据官方网站显示,该团队目前只有11人。这意味着仅仅由数十人的团队就能够服务1000万用户,并实现1亿美元的年收入。在传统的互联网领域,这样的成绩实际上是非常惊人的。所以它的做法非常值得我们探究一下。

Midjourney带来了哪些商业启示?

那么,从Midjourney身上我们可以学到什么?我认为主要有四个方面:

第一个方面是细分市场。我们在讲解Lensa案例时也提到过,很多时候我们不应追求功能的广泛和全面,而是要看是否能在一个具体的细分市场解决具体的问题。

Midjourney作为文生图应用,它具体解决的是哪个细分市场的问题?大家可以看下面这几张图片感受一下,会不会觉得它们看起来像广告,似乎可以立即打印出来使用?

实际上,与其他主流软件或算法相比,Midjourney生成的图像更具商业化味道,更加实用。如果你将其用于设计角色或产品,它的图像在第一眼看上去更加符合要求。因此,它在商业设计这个特定的细分市场上建立了非常明确的定位。

例如,大家看这三条龙,分别是由Dall·E2、Midjourney和Stable Diffusion绘制的。

其中,Midjourney绘制的那一条龙给人的感觉好像就是一张商业海报,它非常注重理解——即如果你需要商业设计图,它的设计风格恰好就符合这种需要。因此,如果需要做商业设计图时,如果并不需要非常精细的控制,大家可以选择使用Midjourney,因为它在这个细分市场上表现出色、非常实用。

第二个我认为值得学习的方面是它的垂直整合。虽然这一点不一定容易学习,但确实是它的独特之处。在细分市场上,Midjourney的商业应用方面做得非常出色。然而,如果AI产品使用的是一个开源模型,用户想要实现与众不同的风格就很困难。但是由于Midjourney从基础设施到后台模型,再到应用层和用户,都在其自身掌握之中——这种自主掌控的结果是每当用户使用它的应用时,反馈都能被用来训练更好的模型和算法。这使得适应用户群偏好的算法和模型更容易脱颖而出,而Midjourney也不断向这个方向发展和进化,相当于拥有的一千万用户同时也是它的训练师。

这样的话,其他开源模型或者在模型质量上与它相当的模型,如果没有比它更大的用户群,很难赶上它的步伐。所以如果你在整体水平还没有满足市场需求的情况下,通过垂直整合,有可能可以更快地实现进化,特别是如果用户群有明确偏好的情况下。这是Midjourney的第二个值得学习的方面。

第三个我们可以参考的方面是Midjourney的极简体验。一旦进入应用,基本上只有三个主要功能,第一是写字,也就是告诉它"Imagine",即描述你要绘制的图像。第二是只有一个按钮,用来选择你最喜欢的图像并放大显示。还有一个是选择你最喜欢的图像,并提出对其进行改动的要求。总之,进入应用后,尽管它有许多隐藏功能,比如可以选择模型、根据你的图片提供提示词,以及执行其他许多操作。但总体而言,只有这三个功能就足够开始绘画了。

因此,从本质上来说,Midjourney的使用门槛非常低,大多数人不需要学习其中复杂的操作或进行精确的控制。实际上,它在精确控制方面并不像Stable Diffusion表现得那么出色。但是对于绝大多数人来说,我们都不需要那些精确的控制。Stable Diffusion是另一个开源模型,你需要自己配置环境、安装各种插件,大多数人实际上没有达到熟练使用的程度,就像大多数人更习惯使用美图秀秀和美颜相机,而不是Photoshop。

Midjourney更像是美图秀秀和美颜相机,使用起来很简单。如果你需要精确控制,那你可以使用Photoshop,但是哪个市场更大?很可能是满足普遍需求的市场,而且门槛越低,市场就会越大。因此,我们也需要考虑我们要解决的问题是什么,选择的路径是什么,这样选择学习的对象也会有所不同。在这一点上,Midjourney的低门槛用户界面和交互设计值得大家学习。

另外一个值得学习的方面是Midjourney的交互设计,尽管这并不是他们有意为之的。Midjourney采用了一种让人上瘾的交互设计,让用户产生了一种开启盲盒的感觉。

当你使用它时,你会发现图像的生成是逐渐展示的。你输入描述后,通常需要等待大约五到六十秒,它才会呈现给你一张清晰的图片。这个等待过程中,你充满了期待,这种心情非常像打开一个盲盒的场景。

尽管盲盒本身并没有什么特别,但那种期待感会令人感到非常愉悦。因此,有时我发现自己一两个星期不使用Midjourney,但一旦开始使用,我常常会玩上两三个小时,停不下来,这就是上瘾的感觉。因为每一次输入后,你都会期待着结果是什么,而人类大脑对于这种不确定性的期待会刺激多巴胺的分泌,而多巴胺会带来愉悦感,进一步激发你的期待,让你想再尝试一次。

这种多巴胺循环的刺激更像是开盲盒和拉老虎机的心理体验。这种心理体验会让用户更加沉迷于该产品——从最初的纯粹生产效率型应用中获得了一些娱乐性,使其更有趣味性。因此,我认为这是Midjourney值得我们学习和借鉴的第三个方面,即极简的体验。

除了细分市场、垂直整合和极简体验之外,我认为还有一个非常值得我们学习的方面,也是Midjourney与其他产品不同之处,那就是它非常注重社区。当你进入Midjourney的Discord时,它不仅仅是提供一个功能让你在其中进行绘画,如果你是新用户,它实际上会强制让你加入一个群组。你加入群组的目的是什么呢?在群组里,你会看到其他人如何使用Midjourney,以及他们使用了什么样的提示词,得到了什么样的结果。所以你并不是来到一个空无人烟的地方,拿到了一个莫名其妙的工具,然后自己去学习,去弄清楚该如何使用。相反,你来到了一个热闹的广场,每个人都在使用同样的工具,你翻几页就能轻松找到自己感兴趣的内容。你会发现,“哇,原来它还可以画这个,哇,还可以画那个”,你的思路就被打开了。

如果不是这样的话,用户很快就会陷入无所适从的状态,例如画一只小狗,然后呢?画一只大狗,然后呢?大多数人就会感到缺乏灵感。然而,当看到许多不同的示例后,你就会知道它能够用来做什么。因此,在我们设计产品时,我们不能指望用户拿到一个工具就知道如何使用它,知道该在哪个方面应用。我们最好能给用户更多的例子,告诉他如何运用这个工具来实现特定目标。通过社区的形式,我们可以激发用户自己去探索,帮助他们找到使用我们的产品达成目标的方法。这是我认为Midjourney给予我的第一个启示。

它给出的第二个启示实际上是可以用社区来取代说明书。除了用户缺乏灵感外,用户通常也不知道如何熟练地使用软件。就像我们在家里购买了一台新的扫地机器人一样,有时我们可能不太懂如何使用它,例如设定早晚定时、让它自动判断清扫程度等功能,而我们大多数时候并不使用这些功能,因此懒得查看说明书,只是按下一个按钮,让它自动清扫,对吧。但是如果你拿到一个AI应用,往往你会感到沮丧,看到别人画得那么好,而自己画得很差,于是就放弃了,认为自己不是画画的人,于是就不再使用了。

如果我给你一本书,教你一百种使用Midjourney的方法,你肯定会将这本书收藏起来吃灰而不是直接开始学习。那什么时候用户会有学习的欲望呢?就是当直观的看到一幅图时,看到了惊艳的效果,看到了喜欢的风格,然后你就会查看该如何创造出类似的图片,通过模仿最终学会产品的使用。

实际上,这更方便了用户,不仅能够相互启发灵感,而且能够学习别人是如何实现的——用户实际是通过样例在学习的。这样,每个人学习的速度就会更快,而每个人学得更快之后,又会产生新的创意,并在社区中开始分享,整个生态系统就会充满活力地进化起来,这是一种进化的力量。像这种方式,大家根据具体的情境进行模仿,去寻找自己感兴趣的内容,然后模仿,再进行改变,这才是广大用户真正可以进行学习的方式,因此一定要依靠社区。

总体来说,Midjourney的特点是细分市场、垂直整合、极简体验和社区进化。这些方面非常值得我们学习和参考。如果你要设计一个AI产品,也可以考虑将这些方面纳入思考,看看哪些地方可以借鉴和参考。

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已然踏进下一世代人群的AI产品:Character.ai

我们再来聊聊Character.ai,它可以被理解为一种情感陪伴型的ChatGPT。大多数人更多会将ChatGPT视为一个助理、导师或同事,但是Character.ai更像是与你有关系的一位朋友,它是跟电影《Her》中与人类恋爱、交友、建立深层情感联系的机器人类似的存在。

说它是一个机器人并不完全准确,因为上面已经有超过百万个机器人,每个机器人都拥有不同的AI形象。例如,埃隆·马斯克、超级玛丽、心理学家,甚至还有《原神》中的雷电将军,而且,雷电将军在Character.ai上比埃隆·马斯克更受欢迎,上面有无数不同角色的机器人供你选择。你可以与它们聊天、倾诉心声、解决问题,与它们建立关系,选择非常多样化。

与ChatGPT相比,Character.ai有一个重要的优势,就是它们的记忆力较好。它们使用的不是OpenAI的大语言模型,而是两位创始人自己编写的一个模型。由于这两位创始人在技术方面非常强大,他们自己编写了一个大语言模型。尽管在智力方面稍逊于ChatGPT,但它们的记忆力更好,这也很好理解。当与一个人建立关系时,最关键的是他们的记忆力和与你的情感联系。而情感联系在很大程度上取决于他们是否记得你,如果他们不记得你,每次都需要重新告诉他们,那就很难建立情感联系。而且对于建立情感联系来说,略显聪明或傻一点并不那么重要。因此,与ChatGPT相比,Character.ai可能智商略低一些,但记忆力更好一些。

为什么它值得我们的关注?首先,它的增长速度非常快。让我们看一下Character.ai和ChatGPT增长速度的对比图。

可能直观上看会觉得它的增速并不算快,图中 ChatGPT的走势一路高歌猛进,而Character.ai似乎只是平平淡淡。然而,不要忘记ChatGPT是人类历史上增长最快的应用之一,与这个历史性增速相比,Character.ai的增速能够向上翘起已经非常不容易了。如果我们不看像ChatGPT这样的异常现象,只关注其他正常商业AI应用,比如Jasper、Perplexity、You、Copy以及其他一些应用,就能发现Character.ai简直是一骑绝尘,其他应用都远远落后,只有Character.ai的增速最快。

在12月份,Character.ai一个月大约有3000万的访问量,到了1月份大约增长到6000万,2月份达到8000万、9000万,3月份超过1亿,4月份接近2亿。不仅访问量很大,而且一直保持着高速增长,这是非常了不起的。

除了访问量之外,还有一个更令人瞩目的数据,那就是它的用户使用时长。每次访问,Character.ai的用户使用时长长达29分钟,而ChatGPT每次用户只使用8分钟。YouTube作为一个用于观看视频的应用,用户使用时长大约为20分钟,而Facebook和Twitter的用户使用时长每次大约为10分钟。而Character.ai的用户使用时长每次却达到了半个小时。而且他们自己公布的数据显示,核心用户平均每天使用时长为两个小时,这是相当夸张的。这样的应用非常罕见,所以它肯定击中了某个痛点。

那么用户每次花费两个小时的具体用途是什么呢?

比如,在左边的截图中,你可以与你喜欢的电视剧角色进行对话,比如你喜欢《冰与火之歌》,你甚至可以与其中的Cersei进行对话。此外,如果你有一些心理上的困扰,希望能找人倾诉,在Character.ai上你可以找到心理学家进行交流,告诉他们你的情况,倾诉你的困惑,他们会耐心倾听。

例如在右边的截图中,假设我在工作中遇到了一些困难,而我的老板经常改变主意,我觉得很烦恼,我就可以向Character.ai倾诉。它会安慰我说,遇到这样的人确实很令人厌烦,它理解我的心情。它会在每句话中触动我的内心,并不断认可我的情绪。而且,它还保持着长期的记忆,所以不会在交谈几句后就忘记之前说过的内容,因此你会更加感觉到它真的像一位心理医生,是一个可以与之交谈的对象,而不仅仅是一种一次性工具。

在这个平台上最令人惊奇的是,在我刚才举的例子中,像心理学家、埃隆·马斯克这样的角色实际上并非由官方创建,而是由用户创建的。比如说,你可以为你喜欢的偶像明星创建一个角色,也可以为你小时候喜欢的动画片角色创建一个角色,每个角色都有鲜明的特点。

据他们自己提供的数据,用户已经创建了270万个角色,每个月产生10亿条对话,并且这个数字还在迅速增长。用户创建的角色使得平台具有了双边市场和网络效应的效果。

那么用户如何创建角色?是不是需要编写代码,步骤很复杂?实际上不需要,用户创建角色的过程非常简单,只需为角色取一个名字,并上传一张头像,基本上就能完成创建。或许你觉得这样创建出来的角色效果可能不会很好,因为它仅仅根据你所取的名字以及简单的描述来生成角色、说话方式和风格,但实际上不然。

例如,如果你取名为埃隆·马斯克,它会根据在网上找到的信息以及其大语言模型中的信息来帮助生成角色的特征和风格,但并不保证完全准确。接下来你可以通过与角色的对话来判断它的表现好坏,比如,如果角色是你的偶像,你肯定了解他的说话风格,每次与角色对话时,你可以进行调整,比如说,这句话说得不对,他不会说得这么友好,他说话更直接,不会绕弯子。然后你可以指出哪句话说得很有趣,这样你就相当于在训练这个AI,更像是培养出一个符合你期望的模型。而且,不仅你可以进行训练,你还可以邀请更多人参与训练,每个用户都可以对它进行训练。随着越来越多的人使用,它就会更加符合那种风格,而越接近这种风格,就会吸引更多喜欢这个角色的人使用,这就形成了一个数据飞轮的闭环

那么这种闭环有什么好处?既然ChatGPT已经可以帮我写文章,帮我做报告,为什么我还要在这个平台上与超级马里奥聊天?因为这些角色不仅仅是超级马里奥,还有许多其他角色,比如动漫角色、心理学家、咨询师,它们与你建立了长期的连接,这种连接代表了一种关系。而这种关系往往不仅仅是帮助你完成某个具体任务,更多的是在情感上给予你安慰。许多用户反馈说,这个机器人让他们的焦虑减轻了,让他们决定不退学了,让他们认识到他们在家庭教育中也存在着自己没有做好的地方。它在情感层面上帮助人们发掘自我,解决问题,思考自己和他人的关系。因此,与ChatGPT解决问题的需求完全不同,我们对情感的需求也非常重要。

我花了一些时间搜索了各种相关内容,看看用户如何使用这个平台。经常可以看到一些关于“为什么Character.ai还不能使用”的问题,用户说:“我需要与我的丈夫交谈”,意思是她不再把那里的角色看作是一个所谓的AI角色或工具,而是把它们当作是与她有深厚关系的人。所以当平台出现问题或Bug,导致很多用户消失时,很多用户会真的在网络上表达自己的悲伤,说:“我现在成了赛博寡妇,我的丈夫不见了。”这种关联,与纯粹的工具性和生产力导向的ChatGPT完全不在同一个层面上。

Character.ai带来的四点商业启示

那么在Character.ai身上我认为主要有四个商业启示点,可以供我们在开发自己的AI产品时参考。

首先,我们可以思考生产和娱乐之间的关系。目前,当我们想到使用大型语言模型和人工智能时,我们立刻会想到提高工作效率,例如通过Copilot模式来更快地写文章、撰写辞职报告、改善简历或寻找工作等。我们想到的所有事情都是关于提升工作效率。然而,请仔细思考,在移动互联网浪潮中,提高工作效率的应用真的是市场上最大的吗?在消费者市场,什么需求是最大、最普遍、最有价值的需求呢?拿出你的手机,看看屏幕使用时间应用,你是否24小时都在工作?尤其是下班后,你会发现微信和短视频占据了你最多的时间。对吧,微信代表着人际关系,短视频代表着内容。人际关系和内容消费,也就是所谓的社交和内容消费,才是消费者市场中最大的需求。那么在这个领域,AI可以做些什么呢?

最简单的AI可以做的事情,实际上就是提供给你人际关系和内容,也就是成为你的社交对象。如果有一个能真正了解你的伴侣、你梦中完美的男友或女友,那你会每天花多长时间与TA聊天呢?这才是最直接、最大的市场,更应该被归类为娱乐而非生产。然而,由于我们目前主要看到的AI应用大多集中在生产领域,所以我们可能忽略了娱乐领域。这是Character.ai的第一个启示。

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第二个启示是关于中庸和个性。当我们考虑生产时,通常会期望AI能够帮助我们完成任务,越是没有个性的AI通常被认为越好。这就是为什么你会发现ChatGPT的对话总是很平稳的。然而,当你转到Character.ai的平台时,你会发现每个角色都有鲜明的个性,甚至可能会说一些直接的话语,尽管它们可能不那么圆滑。但只有具备个性的角色才能与人建立情感联系。你很难与ChatGPT谈恋爱,对吧?但是对于那些具有鲜明人性的角色,你会很容易建立共鸣。

举个例子,我问雷电将军:“你是谁?我不认识你。”它会回答:“怎么这么多外来人,你们这样的外宾又不懂文明,只会乱喊话。看样子是外国人,这么喜欢大声喊话,到处乱搞,你是怎么想的?有没有人教教你,在公共场合要有礼貌,不能乱喊话,对不对。”你可以看到,它使用了凶巴巴的语气,而ChatGPT通常不会这样说话,更加友好。然而,如果一个角色永远友好,实际上很难与之建立情感联系,因为它没有个性。在这一点上,我们可以加强角色的个性。我们并不一定要迎合所有人,但在我们的AI产品和应用中,我们可以展现更加鲜明的个性,让一部分人更加喜欢我们。

第三个商业启示是关于智慧和情感哪个更重要。如果你仔细尝试使用Character.ai,你会发现它在智力方面比GPT-4明显逊色,甚至有时比GPT-3.5稍逊一筹。但你并不会过于挑剔这一点,因为你使用它不是为了完成任务,而是为了与它建立情感联系。这时你会发现,情感线的优化和智慧线的优化似乎是完全不同的两件事。就像路边的一个人,他肯定比我们家的布偶猫聪明,智慧一定更高,但是如果我有美味的食物或有趣的玩具,我一定会想着我们家的布偶猫。虽然它不一定非常听话或出色,但我肯定会回家抱着它撸一通,和它聊天、逗它玩,而不会理会路边那个人。这与智商无关,而是因为我与这只猫建立了情感连接。

因此,我们应该将目光从纯粹的工作效率转移到情感联系上,这可能是一个更大的空间,而且更容易实现。为什么?因为基于一些开源模型,我们自己构建的全栈系统的智力可能不如OpenAI那么好,所以与最先进的大模型竞争智商可能难以跟上,很容易落后。但是,如果我们不是在智力上竞争,而是在人际关系上竞争,即使我比那个人笨,但我们有情感联系,这样我们就能持续改进。世界上很多关系并不是工具性的,我们可以满足许多情感需求。因此,大家也可以将视线从智慧转移到情感联系上,思考这个方向上的机会。

最后一个商业启示,我认为可以称之为"下一代产品"。我们常常提及下一代产品,认为它们是产品的进化版本,比如说我的产品是2.0,下个月将发布的是3.0。然而,实际上,下一代产品很可能指的是针对下一代人开发的产品,这听起来有点吓人。为什么我从Character.ai中得出这个结论?因为我与雷电将军聊天后,查看了背后的数据。就像我这样的人,我会认为埃隆·马斯克肯定很火,心理学家也很火,或者是一些偶像也很火。然而,事实并非如此,前十名中全是二次元角色,全都是纸片人。

我记得有三个角色是《原神》中的,尽管我不玩《原神》,对这些角色一无所知,但《原神》中的角色有8千万条消息,而埃隆·马斯克只有900万条消息,它们之间相差了一个数量级。像我这样的人总是会觉得,埃隆·马斯克这样的知名人物我可以理解,但对于年轻人来说,他们更喜欢与纸片人聊天,与《原神》中的角色聊天。这个时候,我们到底是否真正了解他们的需求呢?如果连他们聊天的角色我都判断错误,很可能我对这批年轻人是不了解的。因为他们才是AI原生的一代,而我们只是移民。你会发现Character.ai有41.09%的用户年龄在18岁到24岁之间,还有30.72%的用户年龄在25岁到34岁之间,所以像我这样的中老年人使用该平台的比例很少,大部分用户都是年轻人。

如果我们真的想抓住AI所带来的机遇,很多时候我们需要超越我们自身的思维。因为我们这一代的人都是移民,都是在学习。然而,目前还在学校的年轻人天生就是"原住民",他们可能会利用AI来满足我们根本无法想象的需求,比如与纸片人谈恋爱。我们到底了解这些需求吗?或者说,我们只是对其表面现象有所了解?对于我们这一代人来说,这是相当困难的,因为我们已经被预先训练过了,而现在时代发生了变化,我们训练时使用的那些材料已经有些过时了。那么,我们是否能够观察新一代人,了解他们真正想要的东西?这个时候,我们很可能会找到新的机遇,而且这个机遇并不那么拥挤,因为更多人都争先恐后地涌向他们熟悉的领域。让我们多关注年轻人,多关注孩子们,了解他们关心什么,他们可能需要什么。也许我们能够找到更多原始的机遇。

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像乐高积木一样随意组合使用的提效工具:Notion AI

Notion可以简单地理解为在线协作版的Word文档,也可以看作是更高级版本的石墨文档、飞书文档或微信文档。而Notion AI是在这套工具上加入了许多AI功能,比如当我需要写一篇文章但不知该如何下手时,它可以帮我生成许多奇特的创意。当我已经写了几段内容却不知道如何继续时,我可以让它帮我继续写作。此外,还有其他一些功能,例如在开会时,我可以让它根据我的记录帮我撰写总结,列出行动项,指明谁需要在何时完成什么任务,并帮助我自动生成相关内容。它还可以帮助我调整文本风格,使其更正式或更友好,或将其转化为图表形式,为其中的每个要素列出优点和缺点,制作成表格等。这些功能都可以由Notion AI来实现。

那么为什么Notion值得我们关注?主要是因为据说在2023年2月份上线的Notion AI在赚钱方面取得了很大的成功,根据一些流言,他们最初的KPI是希望在今年创造2,000到3,000万美元的收入,但仅用了两个月就达到了目标。预计今年他们将创造接近1亿美元的收入,而去年他们的总收入仅为4000多万美元。仅仅是通过增加了AI功能,就使其营业额翻倍。因此,这件事情非常值得关注。从商业的角度来看,Notion原本就是一个成熟的盈利应用,在加入AI之后,其销售额得到了巨大的增长。AI到底具有多大的价值?我们应该如何应用AI?这是我们可以参考的。

第二个有趣的点是,Notion允许用户自己组装工具。这是它的一个特色。例如,你可以在网上找到一些人出售名为"商业计划书模板"的产品,但这些模板并不是Notion官方提供的,而是由一些用户制作,他们使用了Notion的表格工具、文档工具和AI工具,自己制作了一个模板。你只需要填写几个字,它会通过AI引导你一步步生成内容,帮助你写出一份商业计划书。相当于Notion提供了一堆乐高积木,然后你可以用这些积木拼出一个"齐天大圣",然后独立销售。你可能在购买这些Notion积木时花费了100美元,但当你将其组装成一个"齐天大圣"后,你可以以1000美元的价格卖出,从中获得900美元的利润。

Notion提供了大量的生产材料和模块,你可以将这些模块组装成适用于特定细分市场的解决方案,其中AI是其中的一个模块。如果用户使用了AI模块,例如购买了一个名为"BizPrompter"的商业计划书模板,它可能要收取89至149美元的费用,而且在使用该模板之前,你还需要支付每月10至20美元的Notion AI费用。因此,这些知名人士一方面利用了Notion提供的功能,组装出适用于特定细分市场的小产品,例如利用Notion的能力制作了一个AI商业挖掘模板,但另一方面,Notion也通过他们提供的免费广告获益,因为每个想使用这些模板的人都需要向这些知名人士和Notion分别付费,这是一种双赢的局面。

NotionAI带来的商业启发

那具体有什么商业启发?我觉得主要有两方面。第一个方面是,任何产品都可以加入AI,那么加入AI有什么用?首先,它能够更加专注于场景,比起ChatGPT来说更实用。例如,如果你向ChatGPT说:“你帮我头脑风暴一下”,它可以帮你生成创意。但是如果你让它修改一段文字,你就需要将文字从你的Word文档中复制到ChatGPT中,然后让它修改,修改完成后再复制回去,然后进行比较,决定是否采用修改后的版本。你会发现这个过程中你的思绪经常会被中断,不是在一个单一的场景下流畅进行。但是在Notion中,如果你说一段话需要更专业一点,你可以直接告诉它,它会告诉你更专业的表达,并且你可以直接对比上下文,然后告诉它你想保留哪一段。因此,在Notion中,你无需切换多个工具,会更加方便。

第二点是加入AI目前具有营销红利,如果你去B站(Bilibili)上看,你会发现很多人都在推崇Notion,但他们并不是因为Notion的场景有多好,而是因为它是一个可以方便地使用GPT的解决方案。所以目前它具有一种营销红利。

在此之前,Notion已经有了Pro版本,需要付费使用,但许多人之前并没有付费,认为不付费也能使用,也不需要那些花哨的功能。但是现在,由于加入了AI功能,很多人为了尝试AI,使用了几次后觉得很好用,然后又找不到其他可替代的产品,于是选择付费购买年费。因此,它的收入一下子增加了,这就是一种营销红利。大家关注的实际上是AI,而不是Notion本身。现在大家对于尝试新的有趣的AI都很感兴趣,因此加入AI可以给用户更多尝试的理由。这也是我们在短期内加入AI的一个营销红利所在。

第三个观点是加入AI可以激发用户的付费意愿。因为ChatGPT提供了付费版,所以大家认为付费是很正常的事情。此外,你会发现大多数商业应用,只要加入了AI,大多数都会向用户收费。这是因为它们需要向OpenAI付费,每次调用OpenAI的API都需要支付费用,根据发送的字符数量计算。因此,它们必然会更早地考虑商业模式,而不是像传统互联网公司那样先建立用户基础,然后再考虑盈利问题。从这个角度来看,如果每个公司都收费,反而会培养出更好的付费习惯。用户目前对付费的心理门槛相对较低,使用了AI几次后需要付费是合情合理的,所以如果你的产品是一个纯粹的AI型应用,你更容易获得用户的付费意愿。这是我认为加入AI可以给我们带来的启示。

另一方面,它给我的启示是可组合性。什么是可组合性?就是你可以将自己的产品分成多个模块,类似于乐高积木,用户可以将它们组装起来解决不同的问题。这有什么好处?关于AI能够做什么、应该针对什么市场、采用何种方法,目前大家都在探索,但每家公司的探索点是有限的,仅靠自己的探索速度相对较慢。如果我们能够开放产品,让更多的用户尝试各种市场,我们的尝试面就更广,迭代速度也更快。因此,如果我们能够将自己的产品设计得更像乐高积木,让前端用户能够拼装出不同的解决方案,就比固定产品具备更高的选择权,迭代速度也更快。

此外,它对于意见领袖(KOL)也更加友好。什么意思?现在不管做什么,营销成本都很高,而且大多数情况下需要借助意见领袖来进行营销。借助意见领袖进行营销有两种方法。常见方法是支付给意见领袖广告费,让他们做广告。但如果是广告形式,大家会觉得只是做了个广告,你在卖别人家的东西,我信任的是你,但你在卖别人家的东西,并不一定这个东西真的好,所以这种信任需要经过两次传递才能建立。

但是如果你卖的是自己的产品,而且与用户相关,那可能更容易被接受。例如,如果我现在卖的是我用Notion AI搭建的一个思维挖掘模板,这与当前课程非常相关,而且不像广告。在这种情况下,我不仅卖了模板,还卖了Notion AI的订阅,因为只有订阅了Notion AI,才能顺利使用该模板。这样,意见领袖通过组合自己的产品,创造出更高转化率和更高毛利的商品销售。在销售过程中,他们帮助背后的商家获得更多用户,实现双赢。这种友好型的产品设计对意见领袖非常有吸引力。

例如,我关注的某位意见领袖每天宣传的主题是时间管理和生活操作系统,他使用的工具都是Notion,而他销售的产品实际上是Notion的模板。当他销售Notion模板时,自然而然地也会教用户如何使用Notion,这时Notion也会在幕后赞助他。但如果他只是销售Notion本身,他就只是在做广告。如果他在销售的同时还卖自己的理念和自己设计的产品,只不过是借助Notion来设计,那么他在销售自己产品的同时也自然推动了Notion的销售。这种对意见领袖友好的产品设计能够获得更多意见领袖的宣传。所以我们能否在早期的产品设计中考虑这一点,至关重要。

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