今天小編分享的财經經驗：終于，又一AI新品“登頂”美國總榜，歡迎閱讀。
文｜白鲸出海
2024 年 4 月 1 日，一款名為 Ava 的 AI Dating 產品登上美國免費下載榜總榜 Top1。
最厲害的是 Ava 整個團隊不超過 5 個人，甚至是在一周前才開始招聘第一位產品經理、第一位產品設計師。
一個人 " 帶出 " 一款登頂應用
上文截圖中，除了大多數人從未聽說過的 Ava，餘下 7 款產品全都是用戶和創業者熟悉的美榜常客。
那麼 Ava 是如何做到超越這些熱門產品登頂美國下載榜榜首的呢？
分析主要有以下三個原因：
1、盡管知名度不高，但 Ava 同樣也背靠大樹。根據 crunchbase 數據，Ava 累計拿到了包括 OpenAI 和紅杉資本等知名投資機構的 580 萬美元的種子輪融資。
2、與大家都在卷模型、卷工具、卷效率不同，Ava 是一款輔助交友應用，在感興趣的用戶回復打招呼信息前，Ava 會作為僚機與用戶進行增進彼此了解的對話。
3、最最最重要的是善用節點營銷。有細心的讀者應該已經發現，我們在文章一開始就将 "4 月 1 日 " 進行了加粗，四月一日即愚人節。
沒錯，從頭到尾都沒有 Ava 登頂美榜這回事兒，只不過是 Ava 創始人 Clara Gold 利用 " 愚人節當天人們不會苛責一些無傷大雅的謊言 " 的心理做了一次成功的節日營銷。
随着年齡的增長，愚人節已經自動淡出了很多人的視野，對于很多人來講這只是一個需要上班的周一。而實際上要完成這次整活兒，Ava 也并不容易：
首先，為了盡可能能讓消息看起來真實，Clara 運用了大量的數據鋪墊這次 " 成功登頂 " 的不易。
" 經過 15 個月的探索與努力，我們登頂了 App Store 總榜，我終于可以自豪地說出，AI 可以改善人們的愛情生活。為了這一目标，我們進行了 603 次用戶訪談、對產品進行了 3 次重新設計、在 App Store 上推送了 246 個版本、被 Apple 拒絕了 57 次、修復了 2354 個錯誤，并吸引了 160 萬用戶加入該應用程式 "。
通過列舉詳實的數據和創業公司可能會遇到的問題，進一步增加了消息的可信度，吸引注意力，Clara 深谙社媒流量大法。
另外，Clara 特意選擇了晚上 8:59 的時間，此時大多數人已經下班所以可能也不會專門再打開榜單查驗，另外 " 成熟的大人們 " 可能也并未想起今天是 " 合法 " 開玩笑的日子。
除了 X 平台，Clara Gold 還把登頂的好消息同步到了 LinkedIn，從結果來看，該條内容獲得了超過 30 位投資人和各企業高管的 " 恭喜 "。
這波有趣的愚人節營銷，也将 AI Dating 再次帶回到公眾面前。
從 AI 陪聊到 AI 僚機
雖然創始人 Clara 的推文是一個玩笑，但其中包含的三次產品設計改版卻是真實發生的。
Ava 并非一開始就定位 AI 僚機。
至少在拿到 OpenAI 種子輪投資的時候，Ava 講的還是 " 青少年虛拟朋友 " 的故事。
2023 年 6 月，初代 Ava 上線，產品簡單的甚至有些不像 2023 年的社交產品。用戶可以創建一個專屬 Avatar，并自由為 Avatar 挑選并設定服裝。設定成功後，便可以和 Ava 通過文字、語音消息的形式進行互動。
從筆者 2023 年 7 月的實際體驗來看，產品的 Avatar 完成度和服裝款式都很醜，而且在互動聊天的過程中也并未感覺到其作為數字朋友應有的流暢和真誠，與 ChatGPT 3.5 聊天體驗差異不明顯。
甚至在與一位虛拟社交創業者交流該產品時，對方曾打趣道 "OpenAI 還是錢多 "。
于是 Clara Gold 選擇在 2023 年 10 月關停了該產品。而第二代 Ava 則在關停不久的 11 月正式上線。
改版前後的 Ava 最大的變化是将原來的 " 人 -AI" 模式更改為 " 人 -AI- 人 "，用戶不僅僅可以與 Ava 互動，還可以與 AI 算法挑選的潛在合适用戶聊天。
第二階段的 Ava 仍側重在原來傳統的 Dating 模式，用戶上傳自己的照片并點贊自己喜歡的用戶，甚至 Ava 還會根據算法和用戶選擇的興趣愛好為其挑選出 " 當日最佳約會對象 "。
這種" 照片信息流 +AI 互動 "的形式一直持續到 2024 年 1 月。2024 年 1 月 28 日開始，Ava 正式進入 3.0 時代，即" 即拍視頻 + 上下滑動 +AI 僚機 " 模式。
1、TikTok 式匹配
Ava 在新版本中強調，在該社區用戶不需要做完美的、過分優雅的人，因此系統并不允許用戶自己上傳照片或者視頻，用戶只能用平台内置的相機，錄制一段不加美顏和濾鏡的正臉短視頻。該視頻将作為用戶頭像以及主頁顯示資料。
用戶可在主頁進行上下滑動，用戶可以直接點贊自己喜歡的其他用戶，不喜歡直接向上滑動即可，Ava 官方将這種互動模式稱為 TikTok Style。
其實 Ava 并不是第一個使用 TikTok 經典互動模式的 Dating 類產品，此前曾有 Lolly 和 Snack 兩款約會交友類產品都以此為賣點。
相較于直接點擊 " 不喜歡 " 的殘酷，滑走也可以表示拒絕，但似乎更加體面和溫和。
2、三輪問答
用戶可以直接點擊開始與自己感興趣的用戶的 Ava 聊天，通常情況下對話會進行三輪。由 Ava 提出一個選擇題開始，當用戶回答完成第一個問題後，Ava 才會進行第二個提問。
當用戶完成三輪回答，系統将會給出 " 三個對方偏好和三個讨厭行為 "。并且 Ava 會自動退出對話，接下來的互動将由兩個人類用戶自己進行。
這裡特别說一下，Ava 在搜集用戶性格特征和資料時非常仔細，鼓勵用戶選擇 " 社交生活、感情生活、興趣愛好、嚴肅話題、個性特征 " 等多種分類的個性标籤，與此同時也會鼓勵用戶選擇自己讨厭或者無法忍受的行為。
Ava 強調，用戶标籤選擇得越詳細，Ava 的僚機作用會發揮地更加明顯。
從筆者的個人感受來看，Ava 最大的作用在于節省時間、提升效率。在使用 Tinder、Bumble 等 App 時，用戶常會遇到雖然匹配很多但會話卻很少的情況。
一個是因為其中确實存在充量的機器人，另一個是錯過了最佳互動時間，但不管怎麼說不能與自己認真挑選的潛在約會對象互動，都是非常浪費時間和感情的行為。
而 Ava 的三個問題則相當于自動屏蔽了機器人和對自己興趣不大的人，用戶只需要和向自己傳遞出強烈互動情緒的用戶對話即可。
簡單來說，就是你必須先過了助理一關，才能有機會和總經理談合作。
禮儀很好，但問題在于 Ava 的模式對用戶基數其實有一定要求，在筆者測試的一整天時間裡，在筆者感興趣的 17 名用戶中并沒有和其中任意一名真人用戶成功對話，包括 4 位已經通過了 Ava 篩選的用戶。
根據點點數據，過去 3 個月，Ava iOS 端累計下載量不超過 2 萬次，哪怕按照 20% 的月留存水平計算，筆者能匹配到的活躍真人用戶的概率仍然極低。
所以當下 Ava 最重要的任務一定是增長。
與很多基礎模型和 Bot 類產品一時難以找到合适的适配場景不同，Ava 的可應用場景非常清晰，而且通過我們對 Dating 賽道的過往觀察來看，擺脫 " 幽靈 " 是絕大多數用戶的訴求，甚至可以說告别無休止的刷卡、與自己匹配的用戶產生真實的連接幾乎是所有 Dating 用戶的需要。
而包括 Ava 在内的 AI 僚機類產品，則是對匹配提效的一次嘗試，不過我們似乎暫時還不能得出其是否有效的結論。
自 2022 年年末 ChatGPT 爆發以來，AI 僚機類產品曾層出不窮。
從提供 AI 僚機服務的服務方來說：
有 WooPlus、Grindr 等自發引入僚機服務的 Dating App；有 WingAI、Rizz 等不專注某一平台、但可為用戶提供約會指導的僚機服務商；也有用戶自發通過 GPTs 等工具創建的 AI Bot；還有将自身約會經驗與 AI 相結合的 Dating App 紅人提供的僚機服務。
從提供的 AI 僚機服務服務内容來看：
提供包括但不限于 Dating App 個人資料優化、開場白、個人形象指導、話題引導、具體問題互動回答、推進約會進程等涉及提升匹配效率、線上回復率、線下會面率等不同環節的 AI 服務。
可選性很多，但實際被用戶熟悉且能真正發揮效用的產品并不多，至少在 AI 流量 Top50 產品名單中從未出現 AI 僚機的身影。而這有以下幾個原因：
1、用戶可以直接使用 GPT 等大模型產品解決絕大多數日常問題，并且不需要額外付費。
在線上互動中，用戶其實擁有足夠的時間找出某個問題的最優解，而在線下互動時，用戶需要但卻無法及時使用 AI 僚機。
2、整體來看，在 Dating App 上對話還是一件相對比較隐私的事情，目前的僚機平台大多需要用戶截屏對方資料或者互動記錄，再給出針對性建議，這對注重隐私的外國用戶來講也是一隐形門檻。
3、AI 僚機的智能度還不足夠，在測試過多個僚機產品後，筆者的一大直接感受是，如果不是為了測試產品絕對不會再用第二次，AI 并不能準确捕捉到用戶性格和語言特點，因此便無法充分發揮約會助理的作用，既不能提升用戶在對方眼中的好感，又不能捕捉到對方的有效信息，因此仍算無用功。
而且更重要的一點是，人與人的交往很多時候重在一個 " 感覺 "，但 AI 僚機目前似乎并未能成功營造出适合戀愛或約會的線上氛圍。
當然，我們并不否認現在也有部分 AI 僚機產品通過小規模的用戶也獲得了不錯的盈利，但大多是強制訂閱的 " 一錘子買賣 "，并不是持久的生意。
至于随着 AI 的持續發展以及 AI 僚機的針對性訓練，能否改變現狀，我們也只能持續觀察。
最後，還是要說 Ava 這次并不讨人厭的愚人節營銷，讓我們看到了一種有趣的新式增長，同時也讓 AI 創業者們再一次反思，AI+ 到底在解決什麼問題、有沒有真正解決問題。
