如何判断出海AI产品该不该立项?
2024-07-10 15:46

如何判断出海AI产品该不该立项?

本文来自微信公众号:杨杰出海笔记(ID:wangzai9hao),作者:旺仔九号,头图来自:视觉中国

文章摘要
本文介绍了如何判断出海AI产品是否该立项,包括寻找用户场景和问题、市场规模、竞品规模、产品优劣比较等方面的考量。

• 💡强调了重要性:用户需求的真实存在是AI产品立项的关键

• 🤔提供了实用工具:利用Fiverr和Ahrefs等工具,辅助市场规模和关键词的判断

• 📊强调了产品质量:重视产品质量和竞品比较,不妥协于“先做MVP”思维

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,所以今天顺带聊聊我在判断 AI 产品是否可以立项时,几个背后尝试解答的问题。


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。


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。


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。


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。


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得还不错,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。


本文来自微信公众号:杨杰出海笔记(ID:wangzai9hao),作者:旺仔九号

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