AIアプリケーションのトラフィック錬金術

この記事では主に、AI アプリケーション トラックの現状と、人気の AI アプリケーションがもたらすインスピレーションや考えについて説明します。これらの一般的なアプリケーション事例を正しく調査することによってのみ、製品を商品化する方法を見つけることができるのです。これが皆さんに刺激を与え、インターネット上の友人たちにも勧められることを願っています。

「退職した5人の同僚のうち、少なくとも3人はアプリケーションの開発に携わっていた」と、大企業を退職したばかりの従業員はフォトン・プラネットに語った。

大企業の幹部が退社して資金調達のためのグループを結成したり、人気のあるプロジェクトチームのメンバーが退社して申請を検討したりしています。これは現在の AI トラックを最もリアルに描写したものです。

2024年に入ると、モデルレベルでの全体的な状況が決まっており、新規参入できるプレーヤーはほとんどいません。競争が激しい AI アプリケーションの敷居は低く、投資コストも低く抑えられます。 「1 人 + N GPT」がスタートアップ チームに相当します。

Baidu を辞めて海外の AI アプリケーションに専念したいと考えている別の元プロダクト マネージャーは、計算をしました。Claude Pro を 2 人 (給与 40 ドル/月)、GPT を 1 人 (給与 20 ドル/月)、Devv AI を 1 人 (給与 20 ドル/月) の計 4 人の従業員を雇用すると、月額コストは合計 80 ドルになります。技術開発からUIデザインまで全て揃っており、プロダクトマネージャーとして要件をあげるだけでいいのです。

「大変な苦労の末、結局は工場に返送しなければならないかもしれないが、少なくともうまくいくかどうか試してみる価値はある」と、ある大規模工場の元従業員は語った。これを踏まえると、市場で見られる AI アプリケーションは氷山の一角に過ぎず、多数のプロジェクトがまだ未解決の状態にあることがわかります。

今年は起業環境がより友好的であるように見えますが、実際はまったく逆です。 1 年間の市場教育を余儀なくされた後、投資家たちはようやく賢くなり、「PMF (製品市場適合)/TPF (技術製品適合) とは何ですか?」と尋ねました。

AI応用分野のスタートアップへの資金調達数が今年から減少していることは一目瞭然です。頭上にぶら下がっているダモクレスの剣は、起業家を2つの極端な選択に追いやります。それは、小さくて美しく、それ自体でエレガントになるか、ユーザーベースが拡大する間にPMF/TPFを実行するかです。

後者にとって最良の方法は、空から「交通の雨」を降らせ、人気のあるアプリケーションの 1 つになることです。中国には、初期のミャオヤから「紅紅シミュレーター」、そして最近人気の文峰テストまで、このような大富豪はほんの一握りしか存在しません。

3 つの人気アプリを分解すると、ユーザー グループ、普及分裂チャネル、トラフィック増加曲線がほぼ 1 対 1 で複製できることがわかります。これは、勤勉な開発者にとって朗報です。しかし、トラフィックによって生成される製品は、最終的には短命です。重要なのは、トラフィックを生成するという循環的なゲームに陥らないようにし、商業的な変換のための正しい着地姿勢を見つけることです。

1. 苗屋からスタイルテストへ

AIカメラの流行に追随して昨年人気を博したMiaoYaは、AI時代におけるソーシャル関係サークルの重要性を初めて証明した。

昨年3月、張躍光氏が率いるAIチームは「リアルな肖像画」の方向性を決定したばかりだった。アリババのグレーターエンターテインメント内の「実験的な製品」として、MiaoYaに対する期待はそれほど大きくなかった。しかし、チームが予想していなかったのは、MiaoYaが社内テストの直後にヒットする可能性を示したことでした。

6月末の2週間の社内テスト期間中、MiaoYaの利用者数は約1万人に達し、招待コードが入手しにくくなった。シードユーザーはアリババエンターテインメントの社内スタッフであり、WeChatモーメンツで共有することですぐに輪を突破し、外側に広がりました。 7月17日、MiaoYaが本格的にローンチされ、Weiboで話題となり、さらに普及を促進した。 WeChat指数によると、「Miaoya Camera」というワードの指数値は7月25日にピークに達し、人気は約1週間持続しました。

後期には苗圃の人気は徐々に衰えていったものの、依然として多くの起業家に影響を与え続けた。これらの起業家もそれに倣い、製品のシードユーザーをWeChatグループに保存し、最も早いユーザーフィードバックと製品の反復を開始しました。 AIPPT や Frog Writing などの今日の AI アプリケーションは、コミュニティ運営において依然として同じ考え方に従っています。

今年初めの紅紅シミュレーターと年中文文体テストにより、予想外に「QQ空間-小紅書」のトラフィックリンクがオープンしました。

春節が近づくにつれ、オンラインで彼女を喜ばせる方法を教えるウェブサイトが突然人気を博します。開発者の王登科氏の統計によると、わずか24時間以内に60万人以上のユーザーが集まり、この大規模モデルの10億トークン以上が消費され、2,000万件の会話が行われた。突然の人気により、王登科氏は「多額の負債」を抱えることになり、数千ドルの請求書を背負うことになった。

振り返ってみると、王登科氏は、トラフィックがQQスペースとQQグループによって引き起こされたことを発見しました。

当初、トラフィックのソースを見つけられなかった理由は、QQ SpaceとQQ Groupが比較的閉鎖的で、KOLがおらず、普及ノードも散在していたためだと語った。当時、QQ グループは徐々に Discord のような形になり、人気の AI アプリケーションを育成する温床となっていました。 Minimaxの人気ソーシャル製品「Glow」は、徐々にQQグループに形成されました。

QQグループトラフィックの流出経路は、文章スタイルテストウェブサイトでさらに明確にされました。文章スタイルテストウェブサイトのアルゴリズムモデル担当者であるAnkie氏によると、文章スタイルテストウェブサイトの人気は、彼の友人がQQ Spaceに投稿した投稿から始まったそうです。テストユーザーがウェブサイトに集まり始めました。 30分後、WenfengテストWebサイトは502エラーによりクラッシュしました。 1時間以内に、この投稿の転送数は3,000件に達した。 7月初旬の時点で、この投稿は1万5000回近く転送されていた。

（出典：インタビュー対象者）

フォトンプラネットが実施した調査によると、QQスペースやQQグループには2000年代や2005年生まれの若者が多く集まっている。彼らは新しいものに対してより受容的で、よりオープンな態度を持っています。 QQ には、2D、乙女、ファンフィクション、オタク、ダンメイなどのサブカルチャーグループが多数形成されています。

QQ ユーザーの特性に基づくと、これは実際に核心的な疑問に答えています。AI アプリケーションにはどのような「風洞テスト」が本当に必要なのでしょうか?答えは、試行錯誤のコストが低く、許容率が高く、新しいことに挑戦する勇気があるということです。

その直後、QQを中心に、小紅書、豆瓣、微博など各方面にトラフィックが爆発的に増加し始めた。その中でも、小紅書はトラフィック獲得効果が最も優れています。 Ankie チームは、文章スタイル テストの上位 3 つの結果を統計に含めました。現在までに、ウェブサイトでは合計約 200 万件のテスト結果が生成されています。 Xiaohongshu だけでも 300 万回以上の視聴回数を記録し、リポストやディスカッションの数も高いままです。

2. 人気のAIアプリケーションの公開

Ankie の言葉を借りれば、Wenfeng の Web サイトは「非典型的なスタートアップ」です。

「非典型的」にはいくつかの意味があります。例えば、大学生の卒業論文プロジェクトの費用はわずか500元で、純粋に愛情から作られています。

しかし、AIアプリケーションの爆発的な増加という重大な局面に立つと、大ヒットとなる可能性のあるAIアプリケーションの研究が、スーパーアプリのロックを解除する鍵となるかもしれません。

アプリケーションの普及経路は基本的に形成されています。QQ スペースと QQ グループで発生し、瞬く間に発生してトラフィックがあらゆる場所に広がり始めます。 Ankie 氏は、小紅書が二次的なトラフィック爆発の場となった理由は、そのオープン性と推奨メカニズムにあると考えています。

「QQ Space、Weibo、Doubanのいずれの場合も、積極的に検索しなかったり、友人が使用していなかったりすると、関連する推奨は表示されませんが、Xiaohongshuでは表示されます。たとえば、普段からコンテンツの読み書きに注意を払っている場合、当社のWebサイトが推奨される可能性が高くなります」とAnkie氏は述べた。

Photon Planetは、Xiaohongshuが大手モデル企業やAIアプリケーションのマーケティング拠点になっていることに気づきました。その最大の目標は、トラフィックやコンバージョンを転換することではなく、ユーザーのポートレートを明確にし、垂直分野のデータを取得することです。キミはビリビリ、ドウイン、ウェイボーなどのプラットフォームに多額の投資をしているが、小紅書では「キミは実はこんなこともできる」というトピックを立ち上げ、ヒントや使用シーンを集めてユーザーを階層化したいとしている。

Kimiが現在リリースしている「Kimi+」は、ユーザーを細分化した結果であり、最も人気があり、最もよく使用される機能の一部を個別のエージェントにしたものです。さらに、小紅書で人気のアプリもKimi+の「素材源」となっている。ホームページには以前から、文章スタイルテストサイトと同様の「文章スタイルテスター」機能が搭載されていた。

（写真提供：Kimi Smart Assistant）

Ankie 氏は、「上記の Kimi のゲームプレイは、私たちの文章スタイル テスト Web サイトから取得したものです」と語りました。この発言はキミの運営スタッフによっても確認されており、彼らはアンキーに連絡して、ホームページから削除する必要があるかどうかを尋ねた。

アンキーはキミの「ライティング スタイル テスター」のキャンセルの提案を断念しましたが、ライティング スタイル テスト Web サイトの人気は少しも低下しませんでした。ウェブサイトのインフラストラクチャが非常に貧弱で、502 クラッシュが頻繁に発生したにもかかわらず、Wenfeng テスト ウェブサイトのトラフィックは約 3 週間にわたって高止まりし、トラフィックのピーク時には 1 日のアクティブ ユーザーが 10 万人に達し、トラフィックの低下時には 1 万人未満にまで減少しました。アプリのロングテール効果はAnkieの予想を上回り、今日に至るまで人々はXiaohongshuでテスト結果を共有し続けています。

「繰り返しテストする人もいます。特に、文章を書く習慣を身につけたユーザーはそうです。何か新しいものを書くたびに、またテストするのです」とアンキー氏は言う。

大きなモデルの仕掛けよりも、良いアイデアの方が重要であることがわかりました。

インタビューの中で、Ankie は当社との成功体験を振り返り、大きなモデルへの執着を捨て、ユーザーがすぐに使用できるようにすることが鍵である、といういくつかの点を述べました。 2016 年現在、アルゴリズム技術、垂直小型モデル、ライターテストデータセットが、ライティングスタイルテスト Web サイトのほぼ全体を構成しています。

ChatGPT や Kimi などの一般的な会話アシスタントに加えて、AI アプリケーションの価値は、シナリオとユーザーをより深く理解することです。一つの事例がこれを間接的に確認するかもしれない。当初、AnkieはAIテスト結果に対するユーザーの信頼度が60％～70％になると予想していたが、予想外に「当たった」「もう書きたくない」といったフィードバックが寄せられた。

さまざまな「箱」を破るようにユーザーを誘導することによってのみ、サークル間の普及と成長を達成できます。比較すると、Kimi で生成されるライティング スタイル テスト結果には、主に 2 つの問題があります。テスト結果は冷たく、説得力が足りず、生成された結果には共有したり転送したりする意欲が欠けています。本質的には、入力と出力の両方が質問と回答のボックスから逃れていません。ライティング スタイル テストの Web サイトもボックス内に回答を生成しますが、最終的にはさまざまなスクリーンショットや Web サイト リンクの拡散を通じて膨大なトラフィックを生み出しました。

3. 人気商品は複製可能であり、AIアプリケーションの商業化も検討中

ヒットした AI アプリケーションを作成するのは偶然ですが、そのようなアプリケーションをまとめて作成する場合はどうでしょうか?

王登科氏は、人気の AI アプリケーションを複製する実現可能性を証明しました。彼は、ウェブサイトのスタイルとトーン（シンプル）とユーザーグループ（2次元、ファンフィクション）を継承し、同じ方法をコピーして、OCテストや有名作家の代替などのAIアプリケーションを作成しました。

参考までに、文章スタイルテストウェブサイトの合計費用は500元です。人気の AI アプリケーションにはサイクルがありますが、方法論を習得して短命なサイクルから抜け出すことができれば、人気の曲線を無期限に延長することができます。

Ankieは、現在の軽量AIアプリケーションはNetEase Cloud H5の機能とまったく同じであると考えています。ビジネス開発中に A/B テストを実施したり、ユーザーからのフィードバック データを収集したり、オンライン効果を予測したりするために使用できます。人気のアプリを使用してトラフィックをメインビジネスに誘導し、コンバージョンを達成することもできます。

こうして、新たな排水路が見つかったようです。数十万の投資コストを節約し、人気のあるアプリケーション/エージェントを餌として使用してユーザーを引き付け、一定のユーザーの粘着性を確立した後、トラフィックをメインの AI アプリケーションにリダイレクトします。

転換の効果が現れ始めている。王登科氏は「文体テストからOC分析まで、AI製品のトラフィックの波にも勢いがつく」という記事の中で、「OCコンポーネントテストは小さなおもちゃだが、チームの製品にトラフィックを正確に誘導する上で信じられないほど優れた効果を発揮している。OCコンポーネントテストの訪問数は約30万件で、数万件のAPPダウンロードコンバージョンをもたらした」と指摘した。

上記のプロセスを分解すると、実際にはトラフィックの波が 2 つあります。 AIアプリケーションはトラフィックインターフェイスとして機能し、第1ラウンドの「富」を吸収し、転換後のメインAPPは第2波の空中トラフィックを引き継いで、商業転換ポイントを見つけます。

商業的な観点から見ると、トラフィックは広告収益化に結びついており、上記のトラフィック伝送プロセスだけで 2 倍の広告収益を生み出すことができます。最初のアプリケーションは、メインの APP の機能スライスまたはトライアルと見なすことができるため、開発者は研究開発プロセス中に、アプリケーションへのトラフィックを誘導する方法とメインビジネスとの一致度を考慮する必要があります。前者が AI 性格テストで、後者がペット アプリケーションにつながる場合、非常に断片化されているように見えます。ユーザーエクスペリエンスが損なわれると、最終的なコンバージョンにも必ず影響が出ます。

実際、キミの考えには何も問題はありません。専用のウェブサイトやアプリケーションを開発するよりも、現在人気のインテリジェントボディの方が軽量化の需要に適しています。しかし、前述のように、優れたアイデア、垂直シナリオデータセット、そして広めて共有できる興味深いコンテンツはすべて不可欠です。

市場にある AI アプリケーションを見ると、そのほとんどは依然として有料サブスクリプション システムに基づいていますが、最初から支払いを生成できるものはごくわずかです。現在のアプリケーション市場から判断すると、日次および月間アクティブユーザー数は浮かんでいる雲に過ぎません。サブスクリプションの支払い率と更新率は、AIGC 時代にアプリケーションが成功するかどうかをテストする唯一の基準である可能性があります。

生き残るために、ほとんどの AI 製品は依然として B を選択します。このモデルは、無料のアプリケーションで特に一般的です。 AI 企業はアプリ内に広告を表示することで、広告主から収益を得ることができます。

もう一つは「購読料＋利益分配」の仕組みです。一部のAIアプリケーションは、大手モデルメーカーと密接に連携します。大手モデルメーカーは、実用的な製品事例を通じてモデル機能を証明する必要があり、AI アプリケーションも API 呼び出しのコストを削減する必要があります。

これら 2 つは、トラフィックを迂回させるためのチャネルです。ユーザーはAIアプリケーションを使用する際にトークンを消費し、モデルメーカーに対する意識も強化されます。 AIアプリケーションの関連機能は、大手モデルメーカーの製品入口で呼び出され、アプリケーションへのトラフィックを促進することもでき、最終的なサブスクリプションの支払い変換は両者で比例して分配されます。

スーパーアプリについて語るにはまだ時期尚早かもしれませんが、王登科氏と安記氏の実践は、私たちにとって実現可能な道を示しました。慎重に設計された軽量AIアプリケーションを通じて、効果的にユーザーを引き付けるだけでなく、商業化への道の可能性を切り開くこともできます。

これらのアプリは、丁寧に編まれた漁網のように、ユーザーの興味と注意を引き付け、最終的にはより深い製品体験へと導きます。これが人気アプリの事例を調べる意義です。

著者: ハオ・シン

出典：WeChat公開アカウント：「Photon Planet（ID：TMTweb）」