今天小編分享的财經經驗：融了3個億的張月光，就做出了個“AI播客播放器”？，歡迎閱讀。
文 | 白鲸出海
聽播客，需要 AI 嗎？
2023 年 7 月份，我們曾經觀察過妙鴨相機靠 AI 寫真功能一炮而紅，又快速隕落的全過程。而在產品數據下滑的同時，同年 11 月 13 日，妙鴨相機對外确認，產品負責人張月光離職。
說起張月光，大家最先想到的是妙鴨相機，但除此之外，此前春節爆火的支付寶集五福活動也出自他的手筆，這樣一位互聯網 " 老兵 "，能借 AI 掀起什麼樣的風雨，一直備受關注。
北京沐言智語科技有限公司的融資情況｜圖片來源：企查查
離職後不到一個月，他就創立了北京沐言智語科技有限公司，走上自己創業的道路，根據 2024 年 4 月底的消息，沐言智語成立短短半年内，就狂攬 4 輪融資，總額近 3 億元人民币，其中有零一創投、智譜 AI、高榕資本等國内知名投資者參與。
而且完成這些融資時，沐言智語還沒有任何產品推出，甚至連雛形都沒有。根據《創業板日報》當時的報道，有投資人私下表示：" 沐言智語的團隊對公司到底要做什麼并沒想得很清楚，投資人們肯拿錢，更多的是看重張月光本人的能力。"
ChatPods 從上線以來的全球雙端下載量，注：目前 ChatPods 已在除中國大陸外的其他市場的 iOS 及 Google Play 端上架｜圖片來源：點點數據
到了 2024 年 11 月，公司成立接近 1 年的時候，沐言智語低調地發布了一款 AI 播客產品 ChatPods，而最近，随着公測開始，才有媒體開始陸續報道。點點數據顯示，ChatPods 于 2024 年 9 月上架，但幾個月以來每天僅有幾百的下載量，總下載量還不到 10 萬，也沒有收錄到活躍用戶的數據。
基于張月光的 " 個人能力 "，外加大量資金加持，沐言智語端出來的 " 第一盤菜 " 到底如何呢？
融了 3 個億，就做了一個播客助手？
我們先簡單了解下產品。
ChatPods（左），Apple Podcast（右）的落地頁面
ChatPods 的落地頁中有一個智能推薦版塊，每天會為用戶推薦 3-5 個播客單集，在官方小紅書賬号中，團隊解釋道："ChatPods 不希望在落地頁上堆疊大量的信息，為用戶帶來太大壓力，所以每天只推薦少量内容，力求精準。" 除此之外，ChatPods 會在每日的智能推薦中，生成一段由 AI 生成的語音推薦詞，輔助用戶做出決策，這屬于聽前階段。
ChatPods 的播放頁面
而在用戶聽播客的過程中，ChatPods 提供的 AI 功能包括 AI 總結、AI 章節劃分、AI 問答、AI 轉錄文字稿、AI Highlight 等，利用大模型對播客内容進行理解和預處理，然後将結果以文字的形式呈現給用戶，輔助用戶理解、消化播客内容，進而節省時間。
拿章節劃分功能舉例，經常聽播客或者看 YouTube 的讀者們應該都不會陌生，創作者在上傳内容時會将每一個章節 / 主題的時間段标注好，用戶如果僅對某一個段落感興趣，只要點擊标籤，就可以自動跳轉，有針對性地收聽。小宇宙上的某創作者告訴我們，将時間和章節對應上的工作，是需要手動完成的，而近期小宇宙上線了 AI 分段工具，但需要創作者額外付費才能使用。
AI Ask 功能（左 1）、播客轉文字功能（左 2，并非所有内容都支持該功能）、AI Summery 功能（左 3）、AI Highlight 功能（左 4）
其他 AI 功能如上圖，基本目的也都是幫助用戶進行理解，所有功能都可以在播客的播放頁面進行訪問。ChatPods 的變現點，也是這些 AI 功能，用戶每個月都可以獲得幾次免費額度（比如 AI 章節劃分功能是每月 4 次免費額度），超過了限定次數，就需要訂閱解鎖了，訂閱價格為 9.99 美金 / 月或 69.99 美金 / 年。
除了針對單集播客的 AI 功能，在訂閱頁面中還顯示，用戶可以獲得一個 "Personal AI Podcast Agent" 以獲得更精準、個性化的推薦内容。
了解產品後，我們簡單描述 ChatPods，就是聽前的 AI 推薦來解決聽什麼、以及聽播客過程中的效率提升輔助内容吸收。
後者依靠于不斷迭代的大模型能力，基本上已經沒有什麼問題，而前者則依賴于推薦算法，不論 AI 如何進步，依然需要用戶數據的反饋，也就是需要一定時間的積累。
我們在免費模式和訂閱後都測試了下，事實也确實如此。但是筆者試用了幾天發現，ChatPods 為我推薦的内容，僅依據筆者在個人信息中選擇的 3 個較為寬泛的主題（例如商業、體育、音樂），體驗下來，個性化程度并太不高，推薦的效果與其他平台的推薦區别不大。當筆者開啟訂閱後，ChatPods 的推薦也沒有出現太大的變化。（筆者的測試時間為 5 天，聽了 10 期左右的播客，時間并不夠久累計數據也不夠多，但如果不能在短時間内給到用戶不一樣的感受，退訂率也會升高）。
如此下來，用 AI 幫助用戶理解、吸收、領會内容，來實現節省時間、提高效率的目的，成為了 ChatPods 主要的差異點。這個角度看下來，我們直觀感受下的 ChatPods，有些平平無奇。
平平無奇的背後邏輯
其實用 AI 功能加持播客，ChatPods 主要服務于用戶吸收信息的環節，有其行業特殊性的一部分原因。因為與視頻、文字等内容平台不同，一個反直覺的常識是，播客的護城河并不是内容。
與視頻行業的創作者與 YouTube、TikTok 等平台深度綁定不同，播客的分發方式采取更加 " 去中心化 " 的 RSS Feed 模式。RSS Feed 可以看作是一個鏈接，裡面存儲了播客的标題、簡介、封面圖、播客音頻等信息。
知名播客創作者 Lex Fridman 的個人網站，其中就公開分享了 RSS Feed
要得到 RSS Feed，創作者需要找一個播客托管平台（比如 Spotify for Podcasters、Buzzsprout 等等，托管平台會收取服務費用），當創作者在托管平台上傳播客内容後，平台會生成這檔播客的 RSS Feed。
國内播客内容在蘋果播客的上架流程｜圖片來源：知乎
在分發内容時，創作者需要在各個平台上傳 RSS Feed，蘋果、Spotify 等大平台還會對内容進行審核，而一旦上架平台，播客的 RSS Feed 鏈接基本都可以在各平台的播客詳情頁中獲取，也就相當于全網公開了。而創作者再更新播客時，則只需要在托管平台上傳新内容，所有播客平台就會自動同步了。
對于播客創作者來說，公開分發可以擴大内容傳播的範圍，便于塑造個人 IP，并靠打賞、廣告、付費訂閱内容等方式變現，所以一般情況下，創作者會将 " 權限 " 設定為公開。因而對于播客平台來說，在這樣的分發生态下，内容并不是最核心的 " 護城河 "。一些專屬内容固然重要，但自身生态、流量、推薦、用戶體驗更加重要，這也就導致很多大公司做起播客來得心應手。
而作為小平台，ChatPods 上的播客内容，都取自于公開的 RSS Feed，除了少量大平台專屬或付費訂閱内容外，其實在内容豐富度上 ChatPods 與主流平台的差距并不大。因而不論是 AI 現有能力、還是行業競争情況來看，ChatPods 也只能去打 " 用戶體驗 " 來獲取用戶，而後積累數據再切入聽前推薦，而且這種體驗，也因為大模型現階段的能力更偏向于效率提升，這就引出來一個關鍵問題，這真的是一個好的切入點嗎？
在官方小紅書賬号中，ChatPods 将自己定位為 AI 播客助手，而根據 Z Finance 的報道，ChatPods 的核心差異點是推薦和 AI 相關功能，對應的是 " 獲取好内容 " 和 " 輔助吸收知識 " 兩個核心的用戶訴求｜圖片來源：小紅書
聽播客，到底需不需要 AI 加持？
音頻最大的特點是 " 低侵入性 "，用戶随時随地帶着耳機都能聽，不像看視頻、讀文字，需要用戶盯着螢幕一直看。所以，根據喜馬拉雅和 Ipsos 合作的調查，能夠專心聽播客不做其他事的國内受訪者，僅有 10.9%，身邊常聽播客的朋友，基本全部是在碎片時間或做其他事情的同時收聽播客的。
但朋友們反饋，由于 " 碎片時間 " 或 " 一心二用 "，聽播客期間遺漏細節、被其他事情打斷、或因為睡着忘記收聽進度等情況時有發生，而一旦發生這種情況，他們要麼花時間倒回去重新聽一遍，要麼只能放棄流失掉的内容。因為注意力分散，播客的信息獲取效率也是同步降低的。
這麼看下來 AI 是可以一定程度上解決以上問題，雖然 AI 給出的文字内容不會替代播客本身，但會對消化理解内容有所幫助。甚至，編輯部的同事們還會借助 Google 的 NotebookLM 這樣的 AI 工具協助他們理解消化播客内容，以服務于本職工作。
而我的另一位朋友，雖然并不直接從事内容行業，但是她會經常通過播客，來了解她所在行業的新聞及從業者的觀點和觀察，也以服務于本職工作為目的，在這類人群那裡，AI 加持播客是有其合理性的。
國内播客用戶的調查（喜馬拉雅 &Ipsos，上），美國播客用戶的調查（Pew Research，下）
但播客雖然有 " 獲取信息 " 的意義和價值，但播客的 " 娛樂 " 價值也不可忽視。從宏觀數據上看，中美用戶呈現出一定的趨同性，雖然獲取信息、學習是重要訴求，都排在第 2 位，但 Top3 中其餘 2 個訴求則是休閒娛樂和打發時間，秉持放松、陪伴、娛樂等非功利目的收聽播客的用戶占比幾乎與 " 獲取信息 " 等同甚至更高。
我自己的體驗和朋友的反饋看，我們超過一半聽播客的時間都會花在心理、旅行、藝術、歷史、體育、懸疑等更偏向于提供情緒價值或休閒娛樂方向的播客，比如作為一個足球迷，筆者自己就會每周固定聽兩檔體育播客，回顧這一周的比賽及新聞，而編輯部的另一位同事表示，她最喜歡講 " 離奇案件 " 的播客。
美國播客用戶的調查（Pew Research，上），國内播客用戶的調查（喜馬拉雅 &Ipsos，下）
而我們的收聽習慣也代表了大部分聽眾，無論是中國還是美國，最受歡迎的題材均是娛樂、流行文化、書籍 / 電影 / 音樂等主題，與工作 / 現實生活聯系更緊密的政治、商業、科技等主題排不進第一梯隊。在這類場景中 " 聽得愉快 " 比 " 記住東西 " 更加重要，AI 現有的能力并不能有所加持，反之，精準且個性化的推薦機制和更豐富的内容生态才更重要。
雖然 ChatPods 做 Personal agent，并把它放在訂閱權益中，确實是在往這方面努力，但推薦算法依賴于數據規模和運維能力，AI 在娛樂播客的切入點失效，則兩者脫節。
帶着這些觀察，回頭再看 ChatPods，我們認為，想要靠 AI 去做成一個新的泛播客工具 / 平台是比較困難的。由于大平台有算法、自身的内容生态與用戶基礎等等優勢，新平台想要在這方面後來居上非常困難。
但換個語境來看，用播客來 " 吸收知識 " 的用戶比例不低，兩份調查基本都能排在前列，如果能夠用 AI 技術更深度匹配細分需求，做一個垂類平台，可能更有機會些。作為一個資深產品經理，張月光對市場與用戶需求的洞察能力自不必多說，而 ChatPods 到底能在高速發展的播客賽道用 AI 引發怎樣的變數，我們也會持續關注。
