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前些日子出炉的 2024 上半年 a16z Top50 AI App 榜单中,有一个有点陌生的产品 Luzia,排在了第 25 位,压过了字节的豆包、Perplexity 等多个知名产品。
Luzia 背后的公司是一家总部位于西班牙的初创企业 Amperity,根据 Amperity 自己的说法,Luzia 全平台用户为 4500 万。作为一个最初只有三个人,且没有大厂背景的创业公司,进入的又是 AI 领域竞争最激烈的 ChatBot 赛道,能取得相对不错的用户数据,让我们对于 Luzia 的历程格外好奇。
当笔者搜索 Luzia 时,无论是谷歌,还是 X 等其他社交媒体平台,都会给我呈现各种各样非常生活化的内容,比如名叫 Luzia 的墨西哥歌剧、西班牙新出生的宝宝等等,我必须往下翻找,或者加上“AI Chatbot”的限定语,才能准确搜到这款产品的信息。
这是因为,Luzia 是最近比较流行的西班牙语女孩名,起源自拉丁语,意为“黎明时出生的人”,加上这个简笔画风格的小女孩形象 Icon,还没开始测试,笔者就感受到了浓浓的把 AI 人格化的意味。
在 WhatsApp 中,Luzia 与真人用户也非常类似,有自己的电话号码,用户可以直接添加 Luzia 为好友,开始聊天。目前,绝大多数用户仍是通过 WhatsApp 访问 Luzia 的。
而在聊天过程中,Luzia 最大的差异点,X 上的网友们也认为是“人情味”。网友们纷纷表示,与 Luzia 聊天就像是和自己的好朋友聊天,而且还因为她 AI 的身份,避免了一些“尴尬”。比如上图左边的网友,就和 Luzia 聊了一些私密话题,右边的网友则表示,Luzia 的个性很“可怕”。
X 上的用户与 Luzia 的交流(上,由于原文是西班牙语,笔者做了翻译),笔者向 ChatGPT 询问同样的问题(下)
光看评论肯定无法理解 Luzia 的个性,那么 X 上的另一位大叔在与 Luzia 聊天时,就得到了“神回复”。他问 Luzia“用什么版本的 DALL.E 生成图片”,但 Luzia 并没有正经回答,而是直接反驳,“我是个真实的人,不用 DALL.E生图”,随后在大叔的“循循善诱”下,她终于意识到了自己是个 AI 了。
而在 App 端,Luzia 又一次进化了,不仅有本体,还有 10 个“分身”,后续又围绕着 ChatBot 扩展出了解数学题、生图、PDF 阅读等功能,增加一定的刚需属性,与 WhatsApp 平台呈现出一些差异。
点开 Chats 页面,就可以看到 Luzia 本体和 10 个“分身”,这些“分身”大概分成三类,一是体现现实人际关系的角色,比如普通朋友、密友/情侣,二是能够在特定领域帮到用户的角色,比如法律顾问、市场专员、时事搜集、语言老师等,三是纯粹为用户提供情绪价值的角色,包括占星师、游戏陪玩。不同的“分身”在名字和头像上都有所区别。
为了验证这些“分身”与本体的差异,我分别用“我很累”与“金牛座的运势”去测试“朋友”和“占星师”两个分身后发现,虽然不论是本体还是分身都会在回复中适时加入一些 emoji,体现出更多的人情味,但在特定场景中,Luzia“分身”给出的答案确实会优于本体。在朋友的角色中,分身给出的答案会先共情,然后再关心是什么造成这种疲惫的状态,而本体给出的答案,则只有“Im sorry to hear that”……
而更“专业”一些的“占星”则差距更大,Luzia 本体和 ChatGPT 明显给出的是一个“万能”答案,而不是今日的运势。“占星师 Luzia”给出的答案则更像是一般的星座解读网站,内容上也与我在网上看到的文章大差不差,明显专业了不少。
根据开发者对话中给出的信息,Luzia 并没有自研大模型,主要使用的是 GPT-3.5/4 的 API 和开源模型 Llama,能够做到这种有人情味和差异化的答案主要靠微调和 Prompt Engineering。
虽然在技术细节上,Luzia 并没有披露太多信息,但是从笔者在 Luzia 官网上找到了他们 AI 工程师的招聘要求,可以基本还原 Luzia 的信息处理流程。在用户输入之后,算法会先识别内容,然后按问题的类型进行分类,并分别做提示词优化,然后算法会将经过分类的内容,分配给适合的模型进行处理,比如 GPT-4 可能会处理数学或更侧重逻辑性的内容,而 Llama 可能就负责更日常的聊天。这种信息处理流程名为多模型集成架构,广泛的应用于输入问题复杂,但模型能力没有那么强,或成本不支持大量使用高级模型的产品中。
除了 Chat 功能外,如上所述,Luzia 还添加了一些偏刚需的 AI 工具。目前可用的功能有解数学题、PDF 阅读,生图,图片识别(描述与翻译),未来还将推出文本分析、运动追踪等功能。靠着 AI“分身”和“工具”打出的差异化,让 Luzia App 承接了一些更刚需的用户,自推出开始,Luzia App 端的 MAU 增长比较明显,巅峰时期能达到 500W 左右,这也是它能登上 a16z 榜单的主要原因。
从整体思路上来看,Luzia 的定位依然是一个类似于 ChatGPT、偏助手类的 AI Chat Bot,但从用户反馈和笔者的体验来看,它的差异点恰恰不在于工具属性,而是能够为用户提供情绪价值的“人情味”和更适应垂类场景的“分身”。能做到这一点,开发者对开源模型微调、Prompt Engineering 和采用多模型架构紧密相关。
上面所说的“人情味”这个是 Luzia 产品层面的差异点,在 WhatsApp 上冷启动以及市场的选择,则是这个有点差异化定位的产品找到自己用户的关键。
作为一家来自西班牙初创企业的产品,Luzia 首先选择切入比较熟悉的西语及葡语市场。西语和葡语分别是全球第二大和第六大母语,如果算上第二语言的话,这两种语言可以覆盖 8.6 亿的人口,仅次于英语和汉语,市场规模足够大。
所以,初期的 Luzia 只上线了西班牙、葡萄牙、墨西哥whatsapp苹果手机无法备份、巴西、阿根廷等影响力较大的西语/葡语市场。而且,虽然 Luzia 背后使用的 ChatGPT 和 Llama 都拥有多语言能力,但在这个时期 Luzia 只会用西语/葡语来回复用户,在做社媒推广时 Luzia 也只用这两种语言。给人一种“专为西语/葡语用户打造的 ChatBot”的感觉,这一波操作,为 Luzia 吸了不少粉。
而在 2023 年 10 月份进入美国市场后,Luzia 才开放多语言能力,会按照用户的 WhatsApp 注册手机号或系统语言来确定默认语言。但据报道,在美国这样英语和西语都有不少受众的市场,默认语言仍是西语。
2022 年 WhatsApp 前 11 大市场排名,注:根据其他资料显示目前的情况基本相同
选定了西语用户这一群体之外,Luzia 依然选择了更稳妥的启动方式,不是官网、也不是独立 App,而是选择了WhatsApp 和 Telegram,在这 2 个平台进行冷启动。在用户数上,Luzia 初期的 5 个目标市场,有 2 个进入了 Top10,西班牙也排名第 11。尤其是在巴西市场中,WhatsApp 的渗透率达到 96%,MAU 超过一亿。
而基于 WhatsApp 已有的社交关系,Luzia 更容易通过好友之间的互相分享,用较低的推广成本实现用户的增长。开发者表示,Luzia 初期主要的推广方式就是“用户自然分享,辅以社媒传播”。
在 2023 年 10 月份,取得了 A 轮 1000 万美金融资之后,Luzia 开始进入美国市场,也开始支持其他语言,当笔者尝试用中文聊天时,Luzia 也用中文回复了我,但是回复内容的效果远不如英语,原因可能是没有对中文语料做 Prompt Engineering。但从数据上来看,Luzia App 端 MAU Top10 的市场,除了美国仍都是西语/葡语市场。
虽然在用户增长方面取得了不错的成绩,但 Luzia 现在仍未开始商业化,无论是 WhatsApp 还是App 端,都可以免费使用。目前 Luzia 完成过 3 轮融资,总融资额达到 3200 万美金,公司人数也不到 50 人,商业化压力可能暂时不大。
但是,随着用户量越来越多,推理成本的上升无法避免,如果仅靠烧钱必然无以为继。我们在《土耳其,怎么就在 AI 应用赛道“遥遥领先”了?》这个选题中观察到,来自土耳其开发者的套壳 ChatBot 产品,虽然几乎与市面上其他产品打不出什么差异化,但能够靠切入付费能力更强的美国市场,和在引导用户付费方面的独特设计,去获得更好的商业化效果。
而如果用产品差异化、市场情况和付费点设计三个点去看 Luzia 的话,差异化是 Luzia 的优势。如上所述,Luzia 有“人情味”的内容回复,各个分身与场景的契合程度,以及具有刚需属性的工具,确实能够与市面上其他产品呈现一定的差异,团队在产品迭代时也着重增加 Luzia 的“刚需”属性。Luzia 的创始人在访谈中表示,未来可能通过提供更高级别模型或限制消息数量进行商业化。
但是在市场方面,Luzia 却不那么乐观。由于最开始主要在西语葡语市场进行冷启动,所以现在 Luzia 的绝大多数用户也来自这些市场,但从付费能力上看,西语/葡语市场与美国市场相差很大,如上图,ChatGPT 在巴西市场的 ARPU 是 0.02 美元,只有美国市场的零头。在这种情况下,未来 Luzia 可能需要在保证产品差异化和刚需属性的前提下,更主动地去引导用户进行付费,以数量取胜,可能才能获得较好的商业化效果。
在新一期的 a16z AI App 榜中,有 15 款新产品进入了榜单,但大多数其实都是来自大厂或像 Perplexity 那样在 Web 端已经取得了成功,才移植到 App 端的产品。
而 Luzia 的上榜证明了,只要有明确的差异化与合理的冷启动与推广策略,一款不那么知名的产品也能取得不错的成绩。但是在取得喜人的用户增长之后,如何把商业化路径跑通,从“烧钱”变成“赚钱”,会变得非常关键。