解密Kimi：大模型應(yīng)用當(dāng)紅頂流是如何練成的？

　 域名預(yù)訂/競價(jià)，好“米”不錯(cuò)過

圖片｜電影《功夫》截圖

©自象限原創(chuàng)

作者丨蘇奕

編輯丨程心

如果你生活在中國，你可能不認(rèn)識(shí)ChatGPT，但你一定知道Kimi。

從小學(xué)到大學(xué)，從學(xué)生黨到打工人，都別想避開Kimi的廣告。

剛上初中的劉同學(xué)在B站上搜教學(xué)視頻，一則軟廣跳了出來上面寫著：“作業(yè)有問題，直接問Kimi”。

每天5G沖浪，沖在吃瓜第一線的小王，刷段子的空閑時(shí)間，冒出來一個(gè)應(yīng)用推薦：“Kimi智能助手，幫你實(shí)時(shí)了解網(wǎng)絡(luò)熱梗。”

抓耳撓腮憋論文，生怕查重過不去的夏倩（化名），剛想刷刷吐槽視頻，下方的一行字引起了她的注意：“萬萬不能讓導(dǎo)師發(fā)現(xiàn)的論文神器?。imi智能助手，一鍵生成論文”。

▲圖源：B站截圖

還有社畜打工人一鍵收獲“自從用了Kimi，每天都能準(zhǔn)時(shí)下班了”的AI大餅；50多歲的退休阿姨湊熱鬧，一聽免費(fèi)，立馬下一個(gè)查菜譜。

▲圖源：B站截圖

廣告投流有多瘋狂，Kimi用戶就多瘋漲。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，Kimi 3月月活環(huán)比上漲321%，達(dá)到了1261萬人。

Kimi的出圈顯然也受到其他大模型廠商的關(guān)注，然后就像所有車企都開始學(xué)習(xí)雷軍一樣，一場由月之暗面率先打響，字節(jié)、智譜、昆侖萬維、MiniMax跟進(jìn)的線上營銷大戰(zhàn)就此全面鋪開。

一、解密Kimi 的投放神話

Kimi火了以后，江湖上流傳著他的“投放神話”。

關(guān)鍵詞從來都是打開流量密碼的咒語。為了解密，「自象限」在當(dāng)前的主流平臺(tái)中，對Kimi逐一進(jìn)行了搜索測試，并整理表格如下。

▲圖為自象限整理制作，轉(zhuǎn)載請注明出處

對比Kimi在不同平臺(tái)咒語設(shè)置，能清晰的發(fā)現(xiàn)他的投放思路和宣傳重點(diǎn)。

在B站Kimi的硬廣軟廣皆有之，科技博主是Kimi發(fā)跡的土壤，以視頻講解為主，針對打工人、職場人、工作效率等場景和ChatGPT關(guān)聯(lián)熱詞獲取流量，從廣告頻率和類型上看，也是Kimi投放的主陣地。

B站CEO陳睿曾透露，科技是B站最受歡迎的內(nèi)容之一，其中AI是科技內(nèi)容中增長最快的。過去一年，有2億用戶在B站上觀看過科技類視頻，科普類內(nèi)容播放量增長接近200%。UP主全年共產(chǎn)出AI相關(guān)稿件超100萬，AI相關(guān)內(nèi)容消費(fèi)人群中有6成為00后。

考慮到B站的用戶屬性，及Kimi目前的用戶畫像大致是學(xué)生、大學(xué)生、實(shí)習(xí)生、打工人、職場人等，這也解釋了劉同學(xué)、小王們能夠精準(zhǔn)接收到Kimi廣告的原因。

在B站，Kimi幾乎關(guān)聯(lián)了用戶可能在B站搜索“AI”的所有詞條，比如ChatGPT系列、AI系列、提效系列、助手系列、打工人系列等等。在B站，具有同樣投流思路的還有天工，這樣做的好處之一就是在一定程度上沖淡競爭對手的標(biāo)簽。例如號稱對標(biāo)OpenAI的智譜沒能拿下ChatGPT、國產(chǎn)ChatGPT、ChatGPT平替一類的詞條，以AI聊天、角色扮演為賣點(diǎn)的星野竟然沒在AI角色、AI角色扮演這兩個(gè)詞條下花力氣。

關(guān)聯(lián)詞條的“全”，背后暗含著兩種操作邏輯，一是甭管白貓黑貓，只要抓住老鼠就是好貓，別人投了就All in；另一種邏輯是在知道哪些是自身的潛在用戶群體后，盡可能全面地去覆蓋，Kimi顯然是后者。

而到了抖音，據(jù)「自象限」了解到，月暗曾嘗試過將B站的關(guān)鍵熱詞照搬，但效果并不如人意。于是月暗轉(zhuǎn)換了投放思路，改為主打楊植麟個(gè)人的標(biāo)簽“清華天才少年創(chuàng)業(yè)”，所以我們看到，在抖音Kimi的出現(xiàn)總是和清華關(guān)聯(lián)在一起。

▲圖源：抖音截圖

在抖音搜索“清華AI”、“清華AI人工智能”、“清華AI人工智能公司”、“清華AI軟件”、“清華AI智能助手”等字眼就能找到大量的Kimi投放軟廣，其統(tǒng)一的話術(shù)皆為：“清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)研發(fā)，完全免費(fèi)使用，不限次數(shù)”。

這樣的策略，在知乎所謂的高知人群中失效了，畢竟知乎向來是智譜的主戰(zhàn)場，“清華”絕招也就隨之失靈了。反而更加渲染情緒，以“國產(chǎn)替代”為核心策略，直面對手，進(jìn)行了一系列的工具對比評測。

顯然，為了打響營銷戰(zhàn)的第一槍，月暗沒少為此做準(zhǔn)備。我們發(fā)現(xiàn)，除了前端的廣告，產(chǎn)品側(cè)也為了迎接用戶做出了相應(yīng)的改變。

圍繞用戶體驗(yàn)，Kimi在不同設(shè)備間進(jìn)行了交互的適配。一位獨(dú)立開發(fā)者給【自象限】舉了一個(gè)例子，表面上Kimi設(shè)置的網(wǎng)頁版、APP版和小程序版和其他同類產(chǎn)品沒有太大的差別，但當(dāng)其作為插件在網(wǎng)頁中使用時(shí)，Kimi的呈現(xiàn)效果要更好。

上述開發(fā)者強(qiáng)調(diào)，“至少說明月之暗面在研發(fā)產(chǎn)品時(shí)，考慮到了更多的用戶使用場景。”

【自象限】也注意到Kimi的App版最近迎來了一次UI的重構(gòu)，在優(yōu)化體驗(yàn)問題的同時(shí)，上線了“月之暗面”淺色主題模式。

▲圖源：Kimi智能助手截圖

去年，在其他大模型公司還在苦于打開2B市場切口時(shí)，Kimi已經(jīng)喊出了放棄2B轉(zhuǎn)向2C應(yīng)用的“出道宣言”。不過，據(jù)「自象限」3月向一位接近Kimi的投資人了解到：“將Kimi重金投向市場并不是月暗本身的節(jié)奏，而是在投資人的催促下不得不加快變現(xiàn)腳步的一種‘不得已’。”

二、“天工們”東施效顰？

有了Kimi做榜樣，其他大模型在營銷上也逐漸加碼。

按照同樣的方法，「自象限」也整理了目前除Kimi外，經(jīng)常活躍在社交平臺(tái)上的豆包、智譜清言、昆侖萬維天工和MiniMax星野的投放策略。

▲圖為自象限整理制作，轉(zhuǎn)載請注明出處

通過梳理、制作“不同平臺(tái)大模型應(yīng)用產(chǎn)品投流推薦詞匯總”表發(fā)現(xiàn)，Kimi在B站發(fā)家，豆包在抖音稱王，Others則開始隨緣了。

豆包對應(yīng)抖音其實(shí)很好理解，作為字節(jié)的兩個(gè)親兒子，抖音的流浪就是豆包自家的后院。

豆包幾乎沒給其他人一點(diǎn)喘息機(jī)會(huì)，Kimi等公司在B站搶奪的標(biāo)簽被豆包一網(wǎng)打盡，但凡跟AI沾點(diǎn)邊的投流關(guān)鍵詞都被豆包的廣告所充斥。

據(jù)【自象限】不完全統(tǒng)計(jì)，一個(gè)詞條下最夸張的時(shí)候豆包的硬廣+軟廣數(shù)量將近十個(gè)，這還不包括豆包官方賬號24小時(shí)直播、頭部達(dá)人帶貨豆包和豆包與字節(jié)旗下星繪、貓箱（話爐）的聯(lián)動(dòng)。

不過，根據(jù)巨量廣告的新規(guī)，從4月2號開始將禁止投放AIGC內(nèi)容生產(chǎn)相關(guān)工具類軟件，但我們在4月20日以后進(jìn)行測試時(shí)，仍然可以搜索到大量相關(guān)內(nèi)容，不知道此條規(guī)定對豆包是否也同樣適用。

▲圖源：巨量廣告后臺(tái)截圖

顯然，營銷戰(zhàn)這么打下去，也不是辦法。

“AI＋場景詞”、“國產(chǎn)替代（ChatGPT平替）”、“職場人效率工具”、“清華創(chuàng)業(yè)”這種略顯粗線條的類別劃分，導(dǎo)致了很容易被模仿。從表中，可以看到，五款大模型應(yīng)用的投流標(biāo)簽出現(xiàn)了高度的重合，從用戶角度進(jìn)一步加強(qiáng)了同質(zhì)化的感覺。

當(dāng)對家前仆后繼加入到投流隊(duì)伍后，Kimi率先反應(yīng)過來了這個(gè)問題，在小紅書發(fā)布“Kimi居然還能這樣”的話題，希望通過收集用戶的Prompt來挖掘更多的使用場景，加上篩選小紅書用戶發(fā)帖的自帶標(biāo)簽，Kimi可以進(jìn)一步細(xì)化用戶畫像。

例如同樣是大學(xué)生一標(biāo)簽，能細(xì)化為論文、查文獻(xiàn)、游戲、電子寵物、上課等。這是一種典型的產(chǎn)品經(jīng)理思路，以提升產(chǎn)品的能力來彌補(bǔ)技術(shù)上暫時(shí)的不足。

▲圖源：Kimi小紅書官方賬號截圖

面對這種壓力，智譜清言、天工、星野多少都有點(diǎn)“躺平”。

智譜清言專供線下廣告，在機(jī)場大牌、地鐵站、寫字樓里灑滿了“kimi味”的海報(bào)；MiniMax星野則將重心放在了海外市場，國內(nèi)投放只是一小部分。相比之下，天工就有點(diǎn)“跟風(fēng)”參加的意思了，錢花了，但存在感還是特別低。

三、“新酒”裝“舊瓶”，營銷戰(zhàn)非得打嗎？

很多人在這一波來勢洶洶的營銷大戰(zhàn)中才看到了Kimi、智譜清言、天工等大模型應(yīng)用，但實(shí)際上這已經(jīng)是大模型公司的第二波營銷活動(dòng)了。

第一波是純大模型營銷。去年年前造了一波聲勢，彼時(shí)的參賽選手不多，沒過多久也熄火了。

大模型涌入互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)這件事兒雖然新鮮，但本質(zhì)上是一件賠本賺吆喝的買賣。在偏娛樂性質(zhì)的短視頻平臺(tái)，用戶對大模型的感知根本不強(qiáng)，很難用一句簡單明了的話告訴別人大模型是干什么的。即使，靠營銷收獲到了一部分用戶，也很難帶來直接轉(zhuǎn)化。于是，僅是持續(xù)了一個(gè)多月，第一波純大模型營銷最后銷聲匿跡。

第二波才是大模型應(yīng)用的營銷。以Kimi宕機(jī)出圈為起點(diǎn)，線上投流、線下?lián)尩乇P為手段，將整個(gè)大模型圈都卷了進(jìn)來。第一波大模型營銷雖然宣告失敗，但這里面隱藏著一條暗線邏輯：有了產(chǎn)品，才能帶來用戶；想要有產(chǎn)品，得先有底座大模型。Kimi背后是月之暗面自研模型，智譜清言背后是ChatGLM、天工背后是天工大模型，這從側(cè)面說明，此次大模型應(yīng)用營銷大戰(zhàn)的門檻并不低。

回歸到大模型圈的兩次營銷行為，本質(zhì)上是“新酒”裝“舊瓶”，用過去互聯(lián)網(wǎng)營銷的老一套來包裹大模型新的靈魂。

營銷的本質(zhì)是獲客轉(zhuǎn)化。一個(gè)最典型的例子就是曾經(jīng)輝煌的在線教育，高峰時(shí)期僅一個(gè)暑假就砸進(jìn)去千萬元的廣告費(fèi)用來搶生源。這并不適用于大模型公司，因?yàn)閺囊婚_始大模型應(yīng)用的下載就是免費(fèi)。

在線教育公司可以通過擴(kuò)大招生數(shù)量，把投入的成本不斷攤平，而大模型應(yīng)用則恰好相反，用戶基數(shù)越大，其負(fù)擔(dān)的維護(hù)成本、token成本就越高。如果，只是完成引流，吸引到第一波初始用戶這一任務(wù)，大模型公司將陷入越營銷越虧損的怪圈中。唯一的解決辦法是提升付費(fèi)用戶的比例，或者靠增值服務(wù)拉動(dòng)營收，短時(shí)間內(nèi)用戶是否愿意買單，需要打個(gè)問號。

這里面還有一個(gè)問題，無論從投流的平臺(tái)還是面向的潛在用戶，目前這波大模型公司都在爭搶同一批用戶人群?，F(xiàn)實(shí)就是，各家的功能都大差不差，可爭取的用戶數(shù)量就那么多，營銷戰(zhàn)的后半程，搶著搶著，用戶可能就不夠了。

到這里為止，我們一直站在Kimi們的營銷行為是必要的前提下討論。但不要忘了，Kimi成功的關(guān)鍵究竟是什么？是一開始的用戶自來水，是優(yōu)于競爭對手的產(chǎn)品思維。月之暗面激進(jìn)的營銷策略很容易讓人忽略一個(gè)事實(shí)：Kimi的投流跟著產(chǎn)品邏輯跑，而同行只顧著埋頭打商戰(zhàn)。

借鑒國外的做法，大模型公司各自為王，用戶非要擇其一的想法可能只是暫時(shí)的。“美國版知乎”Quora出品的AI Chatbot平臺(tái)Poe就是一個(gè)可參考的案例，該平臺(tái)集成了ChatGPT、Claude-insant（類似GPT-3.5）、GPT-4、Claude2，Google-PaLM、Llama2等主流的AI大模型，可以讓用戶以一個(gè)賬號使用多個(gè)大模型，讓用戶在大模型之間自由跳轉(zhuǎn)的同時(shí)，免去開多個(gè)會(huì)員的繁瑣。

▲圖源：Poe官網(wǎng)截圖

Poe 已經(jīng)顯示出規(guī)模增長的跡象。目前，Poe 是最大的五個(gè)生成式 AI 相關(guān)平臺(tái)之一，創(chuàng)作者在 Poe 平臺(tái)上構(gòu)建了 100 萬多個(gè)機(jī)器人。

Poe雖然被人詬病“套殼”，但給用戶提供的價(jià)值是實(shí)在的，比如用戶可以在使用中清晰地了解各個(gè)AI應(yīng)用的特點(diǎn)，從而按需去付費(fèi)。Poe還算不上成熟，不過其對創(chuàng)作者的激勵(lì)機(jī)制、類GPTs的生態(tài)已經(jīng)走在了OpenAI之前。

拋開營銷戰(zhàn)，或許在中國也可以探索新的大模型應(yīng)用聚合方式、供給方式以及商業(yè)利潤分配的方式，對大模型公司來說，這將是一個(gè)新議題。

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