如何判断出海 AI 产品该不该立项?

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本文作者分享了其团队在探索AI产品过程中的心路历程,从寻找匹配的用户场景、评估市场规模到与竞品进行比较,每一步都体现了对市场需求的深刻理解和对产品质量的严格要求。通过这篇分享,我们可以窥见将AI技术转化为实际产品时必须考虑的关键因素,以及如何在竞争激烈的市场中寻找到自己的定位。

近两年最热的赛道就是 AI 了,我们技术团队早在去年上半年就开始布局相关的技术研究,但现在一年多时间过去了,产品上却迟迟没有做任何与 AI 相关的功能。

是不是很奇怪?

主要的原因在于我没有解答清楚自己心中的一些问题,所以一直在观察、在研究、在分析……

直到最近我才觉得 AI 产品可以正式开始立项了,那顺带今天也聊聊我在判断 AI 产品是否可以立项时,几个背后尝试解答的问题。

一、我是否找到了对应的用户场景和问题?

这是我最核心关注的一个点。

我认为凡是避开“场景和问题”去谈“AI 技术和功能”的做法,都是耍流氓。因为用户并不关心我们的技术有多牛、多先进,用户核心所关注的只是他的“问题能否被解决”。

解决问题的方式有很多种,为什么非要选择 AI 呢?

所以大多数时候看到一个 AI 产品后,我都在琢磨其背后的场景和要解决的问题,如果这个“问题本身”无法得到清晰的答案,这样的 AI 产品我坚决不做。

但这个说法是不是太主观了?我怎么能保证自己的判断是准确的呢?

一个小的技巧是,去 Fiverr 上查找类似的人工服务。

Fiverr 是全球最大的兼职平台,如果我能在上面找到类似的人工解决方案,那么大概率这个需求也就是真实存在的。顺带还可以看看里面用户的评价,会发现不少有意思的线索。

比如在 Fiverr 上搜索“web translation”,可以找到大量做网站多语言翻译的兼职,那么如果通过 AI 去解决对应的问题,这个需求大概率就是真实存在的。

比如到 Fiverr 上搜索“spokesperson video” ,可以看到诸多人工服务,而且收费很高,这也就是 Heygen 兴起的原因之一。

再比如我最近打算做的“Ai background generator”,在 Fiverr 上也可以找到不少类似的人工解决方案。

如何判断出海 AI 产品该不该立项?

二、市场规模有多大?

当然这个问题本身是很难回答的,很多市场调研报告里会把某某行业吹嘘的很大,这些数值很难有实践的参考意义。但有几个小方法可以快速地帮助我们做出判断。

一是在 Ahrefs 上搜索相关的词汇,看看它的搜索量有多大。

“搜索量”在一定程度上代表了用户的潜在规模,也就是说我在做某个产品之前,我需要大概的清楚这个赛道有多大,会不会是自己闷着头做到了一个冷门的领域里去。

Ahrefs 是SEO 工具,里面可以查询到关键词的热度,如果我们要查询的关键词本身流量过低,要么就是没找对关键词,要么这个产品极有可能是一个自嗨的。

(Tip:如果你没有 Ahrefs 账号,那么也可以用 Google 上一些免费的平替工具,这些工具都是采用估算的方式,所以知道个大概数据即可。)

如何判断出海 AI 产品该不该立项?

如果你不知道自己的产品要搜索什么关键词怎么办?

我的建议是把要解决的问题说给 Chatgpt,让他告诉你对应的关键词有哪些。然后再去 Google 上进行搜索,看出来的结果是否如此,找对产品的关键词是第一步。

二是看看竞品的规模有多大,可以用 Similarweb 进行查询。

假如我们要做的产品已经有竞争对手了,这个时候我们可以在 Google 上用 Similarweb 查询下竞品的流量数据,以及增长的曲线。如果竞品有不少几十万月活的产品,且最近半年的用户增长速度很快,那说明我们所要做的赛道可能正处于快速的发展中。

(Tip :如果你没有 Similarweb Pro 账号,可以在 Google 插件里下载它的免费插件。)也可以去 Producthunt 上找找,PT作为新品发布的重要渠道,它最近几个月打榜的产品也在一定程度上代表着各个领域的趋势。

如何判断出海 AI 产品该不该立项?

三、我能否做得比竞品好?

即使没有竞品好,也不要做得比竞品差。基于这个认知,在去年技术团队给到我 AI 的 Demo 时,我直接把它所生成的内容和几家头部竞品进行了对比盲测,出来的结果是未能达到我的预期,所以我就要求技术团队进一步提升后,再考虑产品化。

很多人说可不可以先做个 MVP 出来试试看?

我认为这种说法仅适用于需求未知的产品,如果市面上已经存在类似的产品,这个时候就必须保证自己做的产品不要比竞品差。否则耗费了资源和时间上线,结果用户数据很差,这个时候不是搞自己的心态嘛。

尤其是我去年研究了一些国内 SaaS ,发现不少 AI 产品真的是“为了做而做”,实际的“出片”效果完全达不到可用的地步。在对比竞品的时候,有个小技巧是到 Truspliot 上进行查询,看看这些竞品下有什么好的、坏的评价,这些评价往往蕴含着用户的真实感受和需求。

如何判断出海 AI 产品该不该立项?

除了以上提到的问题外,还需要综合考虑到未来的流量策略、定价模式、ROI 测算等等,尤其是 AI 买量已经越来越贵的情况下。我自己研究了大半年后,目前会以“AI background generator”作为 AI 产品的切入点。

四、选择的依据是什么?

一是AI background generator 相关的关键词在 Google 上有着持续性的高热度,这在一定程度上代表了用户需求的真实存在,相关的竞品最近半年都发展的还不错,并且部分竞品出现了流量的快速增长势头;

二是这个产品与我当前做的主营业务之间存在着“高关联性”,是当前业务的纵向延伸,这样的好处是用户重合度高,产品上线后有着天然的流量优势,并且社媒和投放团队都可以强有力的支撑到产品;

三是技术团队在内部已经迭代一年之久,整体的效果已经完全达到我的预期,甚至有些超出。这给了我底气和信心,让我对 AI 这个项目已经有六到七层把握。当然,以上也都是我的前置分析,最终产品是要接受用户检验的,那么上线后到底是会打我的脸、还是验证我的假设,届时再让数据来说话。

专栏作家

杨杰出海笔记,微信公众号:杨杰出海笔记,人人都是产品经理专栏作家,2018年年度作者。心理学硕士,目前从事出海互联网工作。一名奋斗中的产品汪,致力于将心理学与互联网进行深度整合,一起探索广袤的出海互联网!

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题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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