Thuật giả kim giao thông của các ứng dụng AI

Bài viết này chủ yếu mô tả tình hình hiện tại của hướng ứng dụng AI, cũng như nguồn cảm hứng và suy nghĩ mà các ứng dụng AI phổ biến mang lại cho chúng ta. Chỉ bằng cách xem xét chính xác các trường hợp ứng dụng phổ biến này, chúng ta mới có thể tìm ra cách thương mại hóa sản phẩm của mình. Tôi hy vọng điều này sẽ truyền cảm hứng cho mọi người và tôi sẽ giới thiệu nó tới bạn bè của tôi trên Internet.

"Trong số năm đồng nghiệp nghỉ việc, ít nhất ba người đang làm việc trên ứng dụng", một nhân viên vừa nghỉ việc tại một công ty lớn chia sẻ với Photon Planet.

Các giám đốc điều hành của các công ty lớn đang rời đi và thành lập các nhóm để tìm kiếm nguồn tài chính, và các thành viên của các nhóm dự án nổi tiếng đang rời đi để xem xét các đơn đăng ký. Đây là mô tả chân thực nhất về xu hướng AI hiện tại.

Khi bước vào năm 2024, tình hình chung ở cấp độ mô hình đã được xác định và ít người chơi mới có thể tham gia. Ngưỡng ứng dụng AI có tính cạnh tranh cao, thấp và chi phí đầu tư thấp. "Một người + N GPT" tương đương với một nhóm khởi nghiệp.

Một cựu quản lý sản phẩm khác vừa từ chức tại Baidu và muốn cống hiến hết mình cho các ứng dụng AI ở nước ngoài đã tính toán: thuê bốn nhân viên, hai Claude Pro (lương 40 đô la/tháng), một GPT (lương 20 đô la/tháng) và một Devv AI (lương 20 đô la/tháng), tổng chi phí hàng tháng là 80 đô la. Nó có mọi thứ từ phát triển kỹ thuật đến thiết kế UI, và anh ấy chỉ cần đưa ra yêu cầu với tư cách là người quản lý sản phẩm.

“Sau tất cả những rắc rối, bạn vẫn có thể phải trả lại sản phẩm cho nhà máy, nhưng ít nhất bạn phải thử, đề phòng trường hợp nó hoạt động”, một cựu nhân viên của một nhà máy lớn cho biết. Dựa trên điều này, các ứng dụng AI có thể thấy trên thị trường chỉ là phần nổi của tảng băng chìm, còn rất nhiều dự án vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Có vẻ như môi trường khởi nghiệp năm nay thân thiện hơn nhưng thực tế thì ngược lại. Sau khi buộc phải chấp nhận một năm đào tạo về thị trường, các nhà đầu tư cuối cùng cũng trở nên thông minh hơn và hỏi: "Mức độ phù hợp của sản phẩm với thị trường (PMF)/TPF (mức độ phù hợp của sản phẩm công nghệ) của các anh là bao nhiêu?"

Có thể thấy rõ ràng bằng mắt thường rằng số lượng các khoản tài trợ cho các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực ứng dụng AI đã giảm kể từ năm nay. Thanh kiếm Damocles treo lơ lửng trên đầu đẩy các doanh nhân đến hai thái cực: hoặc là nhỏ bé nhưng đẹp đẽ, thanh lịch theo cách riêng của mình, hoặc chạy PMF/TPF trong khi lượng người dùng ngày càng tăng.

Cách tốt nhất cho mục đích sau là tạo ra một "cơn mưa giao thông" từ trên trời và trở thành một trong những ứng dụng phổ biến. Chỉ có một số ít những tài sản lớn như vậy ở Trung Quốc, từ thời Miaoya ban đầu đến "Honghong Simulator" cho đến Wenfeng Test nổi tiếng gần đây.

Bằng cách phân tích ba ứng dụng phổ biến, người ta thấy rằng các nhóm người dùng, kênh phân chia phát tán và đường cong tăng trưởng lưu lượng truy cập có thể được sao chép gần như giống hệt nhau, đây là tin tốt cho các nhà phát triển chăm chỉ. Tuy nhiên, các sản phẩm do giao thông tạo ra thường có tuổi thọ ngắn. Điều quan trọng là tránh bị mắc kẹt trong trò chơi tuần hoàn của việc tạo ra lưu lượng truy cập và tìm ra tư thế hạ cánh phù hợp để chuyển đổi thương mại.

1. Từ Miaoya đến thử nghiệm phong cách

MiaoYa, ứng dụng trở nên phổ biến vào năm ngoái sau xu hướng camera AI, đã lần đầu tiên chứng minh được tầm quan trọng của các vòng tròn quan hệ xã hội trong kỷ nguyên AI.

Vào tháng 3 năm ngoái, nhóm AI do Trương Nguyệt Quang dẫn đầu vừa xác định được hướng đi của "chân dung chân thực". Là một "sản phẩm thử nghiệm" trong mảng Giải trí lớn của Alibaba, MiaoYa không được kỳ vọng nhiều. Tuy nhiên, điều mà nhóm không ngờ tới là MiaoYa đã cho thấy tiềm năng trở thành hit ngay sau đợt thử nghiệm nội bộ.

Vào cuối tháng 6, trong thời gian thử nghiệm nội bộ kéo dài hai tuần, số lượng người sử dụng MiaoYa đã đạt khoảng 10.000 và mã mời rất khó kiếm. Người dùng hạt giống là nhân viên nội bộ của Alibaba Entertainment, những người nhanh chóng vượt qua vòng tròn và lan rộng ra bên ngoài bằng cách chia sẻ trên WeChat Moments. Vào ngày 17 tháng 7, MiaoYa đã chính thức ra mắt và trở thành chủ đề nóng trên Weibo, thúc đẩy sự lan truyền của nó. Chỉ số WeChat cho thấy giá trị chỉ số của thuật ngữ "Miaoya Camera" đạt đỉnh vào ngày 25 tháng 7 và mức độ phổ biến kéo dài trong khoảng một tuần.

Mặc dù mức độ phổ biến của MiaoYa dần giảm sút vào giai đoạn sau, nhưng nó vẫn ảnh hưởng đến làn sóng doanh nhân. Những doanh nhân này đã làm theo, lưu trữ những người dùng đầu tiên của sản phẩm vào các nhóm WeChat và bắt đầu phản hồi sớm nhất từ ​​người dùng và lặp lại sản phẩm. Các ứng dụng AI ngày nay như AIPPT và Frog Writing vẫn tuân theo ý tưởng tương tự trong hoạt động cộng đồng.

Cuộc thi mô phỏng Hồng Hồng đầu năm nay và cuộc thi viết văn giữa năm bất ngờ mở ra đường liên kết giao thông của "Không gian QQ-Tiểu Hồng Thư".

Khi Tết Nguyên đán đang đến gần, một trang web hướng dẫn bạn cách làm hài lòng bạn gái trực tuyến đột nhiên trở nên phổ biến. Theo thống kê từ nhà phát triển Wang Dengke, chỉ trong vòng 24 giờ, hơn 600.000 người dùng đã tham gia, tiêu thụ hơn 1 tỷ token của mô hình lớn và diễn ra 20 triệu cuộc trò chuyện. Sự nổi tiếng đột ngột cũng khiến Vương Đăng Kha "nợ nần chồng chất" và phải gánh trên vai những hóa đơn lên tới hàng ngàn đô la.

Nhìn lại, Vương Đăng Kha phát hiện rằng lưu lượng truy cập này được kích hoạt bởi không gian QQ và các nhóm QQ.

Anh cho biết, lý do ban đầu không tìm được nguồn traffic là do QQ Space và QQ Group tương đối khép kín, không có KOL và các nút phát tán cũng phân tán. Vào thời điểm đó, các nhóm QQ dần trở nên giống Discord, trở thành nơi ươm mầm cho các ứng dụng AI phổ biến. Sản phẩm xã hội phổ biến "Glow" của Minimax dần được hình thành trong các nhóm QQ.

Đường dẫn lan tỏa của lưu lượng truy cập nhóm QQ được làm rõ hơn trên trang web kiểm tra phong cách viết. Theo Ankie, người phụ trách mô hình thuật toán của trang web Writing Style Testing, sự phổ biến của trang web Writing Style Testing bắt nguồn từ một bài đăng của bạn anh trên QQ Space. Người dùng thử nghiệm bắt đầu đổ xô vào trang web. Trong vòng nửa giờ, trang web thử nghiệm Wenfeng đã bị sập do lỗi 502. Trong vòng một giờ, số lượt chuyển tiếp bài viết đã lên tới 3.000. Tính đến đầu tháng 7, bài đăng đã được chuyển tiếp gần 15.000 lần.

(Nguồn: Người được phỏng vấn)

Theo một cuộc khảo sát do Photon Planet thực hiện, một lượng lớn người trẻ sinh vào những năm 2000 và 2005 tụ tập tại các không gian QQ và nhóm QQ. Họ dễ tiếp thu những điều mới mẻ và có thái độ cởi mở hơn. Một số lượng lớn các nhóm văn hóa phụ được gắn nhãn là 2D, otome, fan fiction, otaku và danmei đã được hình thành trên QQ.

Dựa trên đặc điểm của người dùng QQ, điều này thực sự trả lời được một câu hỏi cốt lõi: Ứng dụng AI thực sự cần loại "kiểm tra đường hầm gió" nào? Câu trả lời là chi phí thử nghiệm thấp, tỷ lệ chấp nhận cao và có lòng can đảm để thử những điều mới.

Ngay sau đó, với QQ là trung tâm, luồng thông tin bắt đầu bùng nổ theo mọi hướng đến Xiaohongshu, Douban và Weibo. Trong đó, Xiaohongshu có hiệu quả thu hút lưu lượng truy cập tốt nhất. Nhóm Ankie đã đưa ba kết quả cao nhất của bài kiểm tra phong cách viết vào số liệu thống kê. Tính đến thời điểm hiện tại, trang web đã tạo ra tổng cộng khoảng 2 triệu kết quả xét nghiệm. Chỉ riêng Xiaohongshu đã đóng góp hơn 3 triệu lượt xem, trong khi số lượt chia sẻ lại và thảo luận vẫn ở mức cao.

2. Tiết lộ các ứng dụng AI phổ biến

Mượn câu nói của Ankie để mô tả trang web Wenfeng: “Khởi nghiệp không điển hình”.

“Không điển hình” có nhiều nghĩa. Ví dụ, chi phí cho dự án luận văn tốt nghiệp của một sinh viên đại học chỉ khoảng 500 nhân dân tệ và được thực hiện hoàn toàn vì đam mê.

Nhưng đứng trước thời điểm quan trọng của sự bùng nổ ứng dụng AI, việc nghiên cứu các ứng dụng AI có tiềm năng trở thành bom tấn có thể trở thành chìa khóa để mở khóa siêu APP.

Đường dẫn phát tán của ứng dụng về cơ bản đã được hình thành: nó lan truyền trong không gian QQ và các nhóm QQ, và sau khi bùng phát tức thời, lưu lượng truy cập bắt đầu lan rộng khắp mọi nơi. Ankie tin rằng lý do Xiaohongshu trở thành nơi bùng nổ lưu lượng truy cập thứ cấp là do tính cởi mở và cơ chế giới thiệu của nó.

"Cho dù là QQ Space, Weibo hay Douban, nếu bạn không chủ động tìm kiếm hoặc không có bạn bè nào sử dụng, bạn sẽ không nhận được các đề xuất có liên quan, nhưng Xiaohongshu thì có thể. Ví dụ, nếu bạn thường chú ý đến việc đọc và viết nội dung, thì khả năng cao là bạn sẽ được giới thiệu đến trang web của chúng tôi", Ankie cho biết.

Photon Planet nhận thấy Xiaohongshu đã trở thành cơ sở tiếp thị cho các công ty người mẫu lớn và các ứng dụng AI. Mục tiêu lớn nhất của nó không phải là chuyển hướng lưu lượng truy cập và chuyển đổi mà là làm rõ chân dung người dùng và thu thập dữ liệu theo các trường dọc. Kimi đã đầu tư rất nhiều vào Bilibili, Douyin, Weibo và các nền tảng khác, nhưng trên Xiaohongshu, anh đã đưa ra chủ đề "Kimi thực sự có thể làm được điều này" với hy vọng phân tầng người dùng bằng cách thu thập lời nhắc và tình huống sử dụng.

“Kimi+” hiện đang được Kimi ra mắt là kết quả của phân khúc người dùng, nghĩa là một số chức năng phổ biến và được sử dụng nhiều nhất được tạo thành các Agent riêng biệt. Ngoài ra, các ứng dụng phổ biến trên Xiaohongshu cũng trở thành "nguồn tài liệu" cho Kimi+. Trong một thời gian, trang chủ của nó đã được trang bị chức năng "kiểm tra phong cách viết" tương tự như trang web kiểm tra phong cách viết.

(Nguồn ảnh: Kimi Smart Assistant)

Ankie nói với chúng tôi rằng "lối chơi Kimi ở trên xuất phát từ trang web thử nghiệm phong cách viết của chúng tôi". Tuyên bố này cũng được nhân viên điều hành của Kimi xác nhận, họ đã liên hệ với Ankie để hỏi xem liệu có cần xóa nó khỏi trang chủ hay không.

Mặc dù Ankie đã từ bỏ đề xuất của Kimi về việc hủy bỏ "Writing Style Tester", nhưng điều đó không làm giảm đi chút nào mức độ phổ biến của trang web kiểm tra phong cách viết. Mặc dù cơ sở hạ tầng trang web cực kỳ kém và thường xuyên xảy ra lỗi 502, lưu lượng truy cập vào trang web thử nghiệm Wenfeng vẫn duy trì ở mức cao trong khoảng ba tuần, với lượng người dùng hoạt động hàng ngày đạt 100.000 trong thời gian lưu lượng truy cập cao điểm và giảm xuống dưới 10.000 trong thời gian lưu lượng truy cập giảm. Hiệu ứng kéo dài của ứng dụng đã vượt quá mong đợi của Ankie và cho đến ngày nay, mọi người vẫn tiếp tục chia sẻ kết quả xét nghiệm của họ trên Xiaohongshu.

"Một số người sẽ kiểm tra nhiều lần, đặc biệt là những người dùng đã hình thành thói quen viết. Bất cứ khi nào họ viết điều gì đó mới, họ sẽ kiểm tra lại lần nữa", Ankie nói.

Hóa ra một ý tưởng hay còn quan trọng hơn một mô hình mẫu lớn.

Trong cuộc phỏng vấn, Ankie đã chia sẻ lại kinh nghiệm thành công của anh với chúng tôi và đề cập đến một số điểm: chìa khóa là từ bỏ nỗi ám ảnh về những mô hình lớn và cho phép người dùng sử dụng chúng một cách nhanh chóng. Vào năm 2016, công nghệ thuật toán, mô hình nhỏ theo chiều dọc và bộ dữ liệu kiểm tra người viết gần như chiếm toàn bộ trang web kiểm tra phong cách viết.

Ngoài các trợ lý trò chuyện chung như ChatGPT và Kimi, giá trị của các ứng dụng AI là hiểu rõ hơn về các tình huống và người dùng. Một trường hợp có thể gián tiếp xác nhận điều này. Ban đầu, Ankie kỳ vọng mức độ tin tưởng của người dùng vào kết quả thử nghiệm AI là 60%-70%, nhưng không ngờ lại nhận được phản hồi như "Tôi bị đánh" và "Tôi không muốn viết nữa".

Chỉ bằng cách hướng dẫn người dùng phá vỡ các "chiếc hộp" khác nhau, chúng ta mới có thể đạt được sự phát triển và lan truyền chéo. Ngược lại, kết quả kiểm tra phong cách viết của Kimi có hai vấn đề chính. Kết quả thử nghiệm còn lạnh lùng và không đủ sức thuyết phục, kết quả tạo ra cũng thiếu mong muốn chia sẻ và chuyển tiếp. Về bản chất, cả thông tin đầu vào và đầu ra đều không thoát khỏi hộp câu hỏi và câu trả lời. Mặc dù trang web kiểm tra phong cách viết cũng tạo ra câu trả lời trong một ô, nhưng cuối cùng nó đã tạo ra lượng truy cập lớn thông qua việc lan truyền nhiều ảnh chụp màn hình và liên kết trang web.

3. Các sản phẩm nóng có thể được sao chép và thương mại hóa các ứng dụng AI là một cân nhắc

Việc tạo ra một ứng dụng AI thành công là một sự trùng hợp ngẫu nhiên, nhưng việc tạo ra hàng loạt ứng dụng như vậy thì sao?

Vương Đăng Kha đã chứng minh tính khả thi của việc sao chép các ứng dụng AI phổ biến. Tiếp tục với phong cách và giọng điệu của trang web (đơn giản) và nhóm người dùng (hai chiều, tiểu thuyết người hâm mộ), ông đã sao chép phương pháp tương tự và tạo ra các ứng dụng AI như thử nghiệm OC và thay thế nhà văn nổi tiếng.

Để tham khảo, tổng chi phí của trang web kiểm tra phong cách viết là 500 nhân dân tệ. Mặc dù các ứng dụng AI phổ biến cũng có chu kỳ, miễn là bạn có thể nắm vững phương pháp luận và thoát khỏi chu kỳ ngắn hạn này thì bạn có thể kéo dài đường cong phổ biến vô thời hạn.

Ankie tin rằng các ứng dụng AI nhẹ hiện tại hoàn toàn giống với chức năng của NetEase Cloud H5. Chúng có thể được sử dụng để tiến hành thử nghiệm A/B trong quá trình phát triển doanh nghiệp, thu thập dữ liệu phản hồi của người dùng và dự đoán các hiệu ứng trực tuyến. Bạn cũng có thể sử dụng các ứng dụng phổ biến để chuyển hướng lưu lượng truy cập đến doanh nghiệp chính của mình và đạt được tỷ lệ chuyển đổi.

Theo cách này, có vẻ như chúng ta đã tìm ra một đường thoát nước mới. Nó tiết kiệm hàng trăm nghìn chi phí đầu tư, sử dụng các ứng dụng/tác nhân phổ biến làm mồi nhử để thu hút người dùng và sau khi thiết lập được mức độ trung thành của người dùng nhất định, sẽ chuyển hướng lưu lượng truy cập đến ứng dụng AI chính.

Hiệu quả của việc chuyển hướng đã bắt đầu xuất hiện. Vương Đăng Kha đã chỉ ra trong bài viết "Từ kiểm tra phong cách viết đến phân tích OC, làn sóng lưu lượng truy cập của các sản phẩm AI cũng sẽ có một mùa xuân" rằng "Mặc dù bài kiểm tra thành phần OC chỉ là một món đồ chơi nhỏ, nhưng nó có tác dụng cực kỳ tốt trong việc hướng lưu lượng truy cập chính xác đến các sản phẩm của nhóm. Bài kiểm tra thành phần OC có khoảng 300.000 lượt truy cập và mang lại hàng chục nghìn lượt chuyển đổi tải xuống APP".

Phân tích quá trình trên, thực tế có hai làn sóng giao thông. Ứng dụng AI đóng vai trò là giao diện giao thông để hấp thụ đợt “tài sản” đầu tiên, còn APP chính sau khi chuyển hướng sẽ tiếp quản đợt giao thông trên không thứ hai để tìm điểm chuyển đổi thương mại.

Theo góc độ thương mại, lưu lượng truy cập có liên quan đến việc kiếm tiền từ quảng cáo và chỉ riêng quá trình truyền tải lưu lượng truy cập nêu trên có thể tạo ra doanh thu quảng cáo gấp đôi. Ứng dụng ban đầu có thể được xem như một phần chức năng hoặc bản dùng thử của APP chính, do đó, các nhà phát triển nên cân nhắc cách hướng lưu lượng truy cập đến ứng dụng và mức độ phù hợp với hoạt động kinh doanh chính trong quá trình nghiên cứu và phát triển. Nếu cái trước là bài kiểm tra tính cách AI và cái sau dẫn đến một ứng dụng thú vị thì nó sẽ có vẻ rất rời rạc. Khi trải nghiệm của người dùng bị ảnh hưởng, chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến quá trình chuyển đổi cuối cùng.

Thực ra ý tưởng của Kimi không có gì sai. So với việc phát triển một trang web hay ứng dụng chuyên biệt, các cơ quan thông minh phổ biến hiện nay phù hợp hơn với nhu cầu nhẹ. Nhưng như đã đề cập ở trên, những ý tưởng hay, tập dữ liệu kịch bản theo chiều dọc và nội dung thú vị có thể lan truyền và chia sẻ đều là điều không thể thiếu.

Nhìn vào các ứng dụng AI trên thị trường, hầu hết vẫn dựa trên hệ thống đăng ký trả phí, nhưng chỉ một số ít có khả năng tạo ra thanh toán ngay từ đầu. Xét theo thị trường ứng dụng hiện tại, số lượng người dùng hoạt động hàng ngày và hàng tháng chẳng khác nào những đám mây trôi nổi. Tỷ lệ thanh toán đăng ký và tỷ lệ gia hạn có thể là tiêu chí duy nhất để kiểm tra xem một ứng dụng có thể thành công trong kỷ nguyên AIGC hay không.

Để tồn tại, hầu hết các sản phẩm AI vẫn sẽ lựa chọn B. Mô hình này đặc biệt phổ biến trong các ứng dụng miễn phí . Bằng cách hiển thị quảng cáo trong ứng dụng của mình, các công ty AI có thể tạo ra doanh thu từ các nhà quảng cáo.

Cơ chế còn lại là "phí thuê bao + chia sẻ lợi nhuận". Một số ứng dụng AI sẽ hợp tác chặt chẽ với các nhà sản xuất mô hình lớn. Các nhà sản xuất mô hình lớn cần chứng minh khả năng mô hình của mình thông qua các trường hợp sản phẩm thực tế và các ứng dụng AI cũng cần giảm chi phí gọi API.

Cả hai đều là kênh để chuyển hướng giao thông. Người dùng sẽ tiêu thụ token khi sử dụng các ứng dụng AI, điều này cũng sẽ củng cố tư duy của họ đối với nhà sản xuất mô hình. Các chức năng liên quan của ứng dụng AI cũng có thể được gọi tại lối vào sản phẩm của nhà sản xuất mô hình lớn để thu hút lưu lượng truy cập vào ứng dụng và tỷ lệ chuyển đổi thanh toán đăng ký cuối cùng sẽ được hai bên chia sẻ theo tỷ lệ.

Có thể còn quá sớm để nói về siêu ứng dụng, nhưng cách làm của Wang Dengke và Ankie đã hé lộ một con đường khả thi cho chúng ta: thông qua các ứng dụng AI nhẹ được thiết kế cẩn thận, chúng ta không chỉ có thể thu hút người dùng hiệu quả mà còn mở ra nhiều khả năng trên con đường thương mại hóa.

Những ứng dụng này giống như những tấm lưới đánh cá được đan cẩn thận, thu hút sự quan tâm và chú ý của người dùng và cuối cùng hướng họ đến trải nghiệm sản phẩm sâu sắc hơn. Đây chính là ý nghĩa của việc xem xét các trường hợp ứng dụng phổ biến.

Tác giả: Hao Xin

Nguồn: Tài khoản công khai WeChat: "Photon Planet (ID: TMTweb)"