出海 AI 產品該不該立項，如何判斷？

本文作者分享了其團隊在探索AI產品過程中的心路歷程，從尋找匹配的用戶場景、評估市場規模到與競品進行比較，每一步都體現了對市場需求的深刻理解和對產品質量的嚴格要求。通過這篇分享，我們可以窺見將AI技術轉化爲實際產品時必須考慮的關鍵因素，以及如何在競爭激烈的市場中尋找到自己的定位。

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近兩年最熱的賽道就是 AI 了，我們技術團隊早在去年上半年就開始佈局相關的技術研究，但現在一年多時間過去了，產品上卻遲遲沒有做任何與 AI 相關的功能。

是不是很奇怪？

主要的原因在於我沒有解答清楚自己心中的一些問題，所以一直在觀察、在研究、在分析……

直到最近我才覺得 AI 產品可以正式開始立項了，那順帶今天也聊聊我在判斷 AI 產品是否可以立項時，幾個背後嘗試解答的問題。

我是否找到了對應的用戶場景和問題？

這是我最核心關注的一個點。

我認爲凡是避開“場景和問題”去談“AI 技術和功能”的做法，都是耍流氓。因爲用戶並不關心我們的技術有多牛、多先進，用戶核心所關注的只是他的“問題能否被解決”。

解決問題的方式有很多種，爲什麼非要選擇 AI 呢？

所以大多數時候看到一個 AI 產品後，我都在琢磨其背後的場景和要解決的問題，如果這個“問題本身”無法得到清晰的答案，這樣的 AI 產品我堅決不做。

但這個說法是不是太主觀了？我怎麼能保證自己的判斷是準確的呢？

一個小的技巧是：去 Fiverr 上查找類似的人工服務。

Fiverr 是全球最大的兼職平臺，如果我能在上面找到類似的人工解決方案，那麼大概率這個需求也就是真實存在的。順帶還可以看看裡面用戶的評價，會發現不少有意思的線索。

比如在 Fiverr 上搜索“web translation”，可以找到大量做網站多語言翻譯的兼職，那麼如果通過 AI 去解決對應的問題，這個需求大概率就是真實存在的。

比如到 Fiverr 上搜索“spokesperson video” ,可以看到諸多人工服務，而且收費很高，這也就是 Heygen 興起的原因之一。

再比如我最近打算做的“Ai background generator”，在 Fiverr 上也可以找到不少類似的人工解決方案。

市場規模有多大？

當然這個問題本身是很難回答的，很多市場調研報告裡會把某某行業吹噓的很大，這些數值很難有實踐的參考意義。但有幾個小方法可以快速地幫助我們做出判斷。

一是在 Ahrefs 上搜索相關的詞彙，看看它的搜索量有多大。

“搜索量”在一定程度上代表了用戶的潛在規模，也就是說我在做某個產品之前，我需要大概的清楚這個賽道有多大，會不會是自己悶着頭做到了一個冷門的領域裡去。

Ahrefs 是SEO 工具，裡面可以查詢到關鍵詞的熱度，如果我們要查詢的關鍵詞本身流量過低，要麼就是沒找對關鍵詞，要麼這個產品極有可能是一個自嗨的。

（Tip：如果你沒有 Ahrefs 賬號，那麼也可以用 Google 上一些免費的平替工具，這些工具都是採用估算的方式，所以知道個大概數據即可。）

如果你不知道自己的產品要搜索什麼關鍵詞怎麼辦？

我的建議是把要解決的問題說給 Chatgpt，讓他告訴你對應的關鍵詞有哪些。然後再去 Google 上進行搜索，看出來的結果是否如此，找對產品的關鍵詞是第一步。

二是看看競品的規模有多大，可以用 Similarweb 進行查詢。

假如我們要做的產品已經有競爭對手了，這個時候我們可以在 Google 上用 Similarweb 查詢下競品的流量數據，以及增長的曲線。如果競品有不少幾十萬月活的產品，且最近半年的用戶增長速度很快，那說明我們所要做的賽道可能正處於快速的發展中。

（Tip ：如果你沒有 Similarweb Pro 賬號，可以在 Google 插件裡下載它的免費插件。）也可以去 Producthunt 上找找，PT作爲新品發佈的重要渠道，它最近幾個月打榜的產品也在一定程度上代表着各個領域的趨勢。

我能否做得比競品好？

即使沒有競品好，也不要做得比競品差。基於這個認知，在去年技術團隊給到我 AI 的 Demo 時，我直接把它所生成的內容和幾家頭部競品進行了對比盲測，出來的結果是未能達到我的預期，所以我就要求技術團隊進一步提升後，再考慮產品化。

很多人說可不可以先做個 MVP 出來試試看？

我認爲這種說法僅適用於需求未知的產品，如果市面上已經存在類似的產品，這個時候就必須保證自己做的產品不要比競品差。否則耗費了資源和時間上線，結果用戶數據很差，這個時候不是搞自己的心態嘛。

尤其是我去年研究了一些國內 SaaS ，發現不少 AI 產品真的是“爲了做而做”，實際的“出片”效果完全達不到可用的地步。在對比競品的時候，有個小技巧是到 Truspliot 上進行查詢，看看這些競品下有什麼好的、壞的評價，這些評價往往蘊含着用戶的真實感受和需求。

除了以上提到的問題外，還需要綜合考慮到未來的流量策略、定價模式、ROI 測算等等，尤其是 AI 買量已經越來越貴的情況下。我自己研究了大半年後，目前會以“AI background generator”作爲 AI 產品的切入點。

選擇的依據是什麼？

一是AI background generator 相關的關鍵詞在 Google 上有着持續性的高熱度，這在一定程度上代表了用戶需求的真實存在，相關的競品最近半年都發展的還不錯，並且部分競品出現了流量的快速增長勢頭；

二是這個產品與我當前做的主營業務之間存在着“高關聯性”，是當前業務的縱向延伸，這樣的好處是用戶重合度高，產品上線後有着天然的流量優勢，並且社媒和投放團隊都可以強有力的支撐到產品；

三是技術團隊在內部已經迭代一年之久，整體的效果已經完全達到我的預期，甚至有些超出。這給了我底氣和信心，讓我對 AI 這個項目已經有六到七層把握。當然，以上也都是我的前置分析，最終產品是要接受用戶檢驗的，那麼上線後到底是會打我的臉、還是驗證我的假設，屆時再讓數據來說話。

作者：楊傑出海筆記 來源微信公衆號：楊傑出海筆記 原文標題：如何判斷出海 AI 產品該不該立項？