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最近在总结美国创作者调研分享，分享一些跟AI相关的关键用户认知：一、效果比效率更重要——对应产品价值1.这也是我过去一年收获的最有价值的一句话，经历很多血泪教训才真正理解2.效果的关键是符合甚至超出用户预期，如果不符合预期，用户就不会完成创作，甚至没有留存。3.不要为了效率而牺牲效果，这是我很容易犯的错误，尤其在漏斗分析的大厂思维下。4.AI大模型存在效果不稳定且不可控的问题，一方面通过「雕花」策略来优化给用户交付的结果，另一方面管理用户的预期，比如让用户理解这不是最终结果，而是一个可以继续编辑的草稿。雕花是应用层产品的宿命。二、用户又懒又有惯性思维——对应推广方式1.最顺的是在老产品的已有主路径workflow，通过AI提效，用户甚至是无意识使用，渗透相对容易做起来2.但在老产品上独立的新AIworkflow能力模块，单纯通过产品策略（强插、增加入口、红点）的导流有限，用户很难注意到，也不愿意为一个不确定的结果而付出额外的上手成本3.可能就需要运营和推广手段，做用户认知教育，甚至一个好的demo视频都比产品策略有效。好的内容有随机性，但也是最大的杠杆。4.在字节，最有效的是抖音锚点；在腾讯，最有效的手段是微信QQ红点；它们过于成功，也导致我们过于依赖。如果我们做的产品在这个路径增长逻辑不那么成立，那么我们的方法论，经验，甚至能力模型，都很难支撑我们去推广新产品三、用户为刚需付费——对应付费模式1.工具类产品，用户的决策是理性的，所以更多为刚需付费，而较难为冲动付费2.服务偶发性刚需，比如母亲节这天，用户会为母亲节模板单次付费；3.服务持续性刚需，比如通过AI能力帮助制作创作者Tiktok/Ins账号的主营内容，例如美妆博主的美妆vlog，帮助他们持续涨粉赚钱，用户会更愿意订阅付费；4.目前AI创业更适合，服务少数人的持续性刚需，而不是服务大众的偶发性刚需4.用户已被市场教育AI需要付费，所以强化透传AI，可以提高用户付费意愿度

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做大模型情感陪伴产品两个月了，回收到一些用户反馈和数据反馈。大致总结下踩过的坑和观点吧。1.最容易接受AI陪伴的是老人和孩子：基于近期的一些用户调研和研究，发现中老人和孩子相比较年轻人不太会排斥AI，也很难识别出AI，会很乐意陪AI聊天。2.构建人设要用Lora而不是全量微调：后者会导致模型过拟合的问题出现，请使用Lora来构造目标的人设。Lora的训练方式就是构造一些对话语料作为训练集就行。更别去想着用prompt模板来构造人设，这样会欠拟合。3.多模态非常重要：外貌、声音可以极大的提升用户的沉浸感。现在很多产品依然使用的是过去的合成式TTS，请使用生成式TTS，比如豆包和星野就用的生成式的。4.面向孩子做情感陪伴你需要注意的：1)家长的付费决策点是教育，纯陪伴是不可能付费的。2)小朋友的注意力很容易分散，想办法把它留在这个场景。3)减短文字，六七岁的小朋友能看懂的字是100个左右。4)可以引入幼师什么的角色，帮忙鉴定这个聊天是否是小孩喜欢的。5)不要问小孩特殊疑问句（whathow），去问一般疑问句（yesorno）。6)儿童很容易对AI产生崇拜感，可以利用这一点来培养儿童养成习惯啥的。7)儿童天生一眼能分辨出教育内容和娱乐内容，而且反感教育。5.面向老人做情感陪伴你需要注意的：1)老人有钱有闲，付费率其实是比年轻人高的。2)可以研究dy中老年人关注比较多的账号的共性（比如倾城一笑）3)老年人是存在x压抑的，跟AI聊的东西会比年轻人花很多所以请注意风控策略。4)老年人识别数字人的能力很差，他们会以为是一个真实的人，所以会很有礼貌很投入。5)全民k歌上已经有了很多AI账号，并且粉丝数很恐怖。可以学习参考。6.现在市面上能赚到钱的陪伴产品都是擦的：过去minimax是ToB养ToC，前段时间了解到星野的海外版talkie海外收入已经超过minimax的toB收入。7.接下来4个月国内会围绕agent的functioncall能力突破：据我了解各家大厂和模型公司都在搭建这样的能力，functioncall是打造superapp的关键技术之一。构建情感陪伴的产品的时候可以把这个技术考虑进去。字数受限写不全，可以看图片，欢迎交流

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