这是与 Aha Creator 的Founder Kay 聊完之后的整理。我把对话里那些零散的、我自己事后还在反复想的部分,重新组织了一下。原本是问答,这里改回我习惯的样子——一段一段地把话说清楚。

如果你只想看金句,文章里有几张卡片。如果你想看我是怎么把这些观点拼到一起的,那就从头读吧。

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一、先从一个最不浪漫的判断开始:三个世界,三种稀缺

我们这一代人很幸运,也很不幸——同时活在三个世界里。

第一个是原子世界。这个世界稀缺的是位置。地段决定房价,座位决定视野,出生在哪里决定你看到什么。物理世界的所有商业逻辑,本质上都在围绕”位置”这件事打转。

第二个是互联网世界。这个世界把空间这个维度打破了。我在美国可以服务印度的用户,小红书的笔记可以一夜之间出现在巴西人的手机里。但空间被打破之后,稀缺的东西换了一个——是注意力。整个互联网商业的本质,是在抢用户的时长。所以才会有那句俗气但精准的话:用户的时间在哪里,生意就在哪里。

第三个是AI 世界。它打破的不是空间,是时间。

原本需要一个小时的事,在 AI 辅助下十分钟就能做完。这件事说起来轻飘飘,但你把它放到任何一个具体场景里,都是塌方式的影响——写一份报告、做一份图、剪一段视频、写一段代码。AI 真正带来的两个变量,一个是AI as assistant,帮你压缩时间;另一个是AI as content creation,帮你创造内容。

这两个变量推到极限,会通向同一个结论。但我先把结论按下,我们绕一圈再回来。

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二、为什么我们最后做了一只”桌宠”

聊产品方向的人很多,聊得最多的一个词叫”赛道”。我和 Binson 在 2023 年底讨论创业方向的时候,有一个判断很直接:不要和模型本身的进展处在同一条赛道上。模型每三个月就会把上一代的产品功能”原地裁掉”,这件事在 AI 创业里反复发生。

那我们要去哪里?

人对 AI 的需求大致可以分两种,一种是saving time(省时间),一种是killing time(打发时间)。saving time 是工具型的,killing time 是娱乐型的。当 AI 帮人省下越来越多时间之后,这些时间会去哪里?会去刷视频、玩游戏、找乐子。所以娱乐这一侧的需求会被 AI 进一步放大——不是 AI 本身有多娱乐,而是 AI 把”无聊”这件事提前到了。

而 killing time 的领域,每个人追求的是极致个性化。这件事不太适合大公司去做,反而适合 C 端创业公司——大公司的优势是规模化,但极致个性化恰恰是反规模化的。

接下来的问题是:在娱乐这一侧,具体做什么?

我自己是二次元加游戏玩家,我大学毕业那段时间最大的痛点是——很多游戏其实跟人一起玩才有意思,但工作之后,大家都没空陪你玩。我当时的解决办法,是让女朋友坐在旁边看我玩。她的存在本身就放大了我的成就感。但你知道吗,当我打败一个 Boss 的时候,如果没有人看到,这个成就感就没那么强;让她鼓掌,她又觉得烦——她也不懂这个游戏到底难在哪里。

那一刻我有一个很直接的想法:这个角色 AI 可以胜任。AI 是 24 小时待命的、永远能陪着你的、并且——只要它能”看懂”你在干什么——它甚至比人更适合这个位置。因为它没有自己的情绪,它的全部存在就是为了和你共鸣这个时刻。

但 Hakko AI 真正想清楚的那个产品形态,灵感不是来自游戏,是来自B 站的弹幕。

你在看一个视频的时候,弹幕从屏幕上漂浮过去,它不占据你的主要注意力,但它给你提供了一种很奇妙的陪伴感——一种来自”原来还有人和我在同一个时刻看到了同一个梗”的共鸣。这种陪伴感是寄生在主体内容之上的,不需要用户切换注意力。

我们想做的,就是这种东西的 AI 版本——一个桌宠,在你玩游戏的时候,通过 overlay 或者 sidebar 的形态并行存在。它能看到你的游戏画面,理解你在干什么,然后用弹幕、用语音,主动跟你对话、跟你共鸣。

这件事在产品逻辑上和大部分 AI 应用是反着的。大部分 AI 应用要抢用户的注意力,我们不抢。

在 AI 时代,我们没必要回到互联网时代的老逻辑——继续争抢用户的注意力。

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三、走过的弯路:用户要的不是教练,是一个看见他的人

第一版产品上线的时候,我们说过一句被玩家社区收藏过的话:”玩游戏的最高配置不是多好的显卡,而是陪你玩游戏的伙伴。”

这句话方向是对的。但在执行层面,我们一开始走错了一步。

我们最早做了大量的攻略型 coaching——你想赢这个英雄,我教你怎么打、什么时候放什么技能、什么时候该退该进。这听起来很合理,因为玩家不是天天都希望自己变强吗?

但我们后来发现,这件事用户拿不到价值。

原因不复杂。一个真心想打好游戏的人,他需要的从来不是知识。他需要的是大量的训练和重复性条件反射。电竞队的教练教你打游戏,本质上也是让你去训练——让你天天练、月月练,直到你的肌肉记忆替你做决定。真正的 coaching 不是”我告诉你怎么做”,而是”我陪着你做完这一万次”。后者 AI 现在还做不到,前者用户其实并不需要。

于是我们转向了情绪价值。

我们重新把游戏分成了三类。第一类是竞技性游戏——LoL、Dota、CS。玩这些游戏的目标是赢,但赢背后真正要的,是成就感、是被认可。第二类是叙事型游戏——黑神话悟空、神秘海域。玩家消费这种游戏类似看电影,但又能 make a difference,这种游戏极其需要陪伴感——就像看电影时大家都习惯约人,因为共同的输入会产生强烈的情绪共振,你们的 context 一致,情绪就会被对方放大。第三类是社交型游戏——魔兽世界、原神这种构建了一个小社会的游戏,玩家在里面追求的依然是一种”对比下的成就感”。

把三类合在一起看,玩家在游戏里其实只想要两样东西:

一是成就感的放大,二是消费过程中有人陪着自己。

我们后来所有的产品价值,都收敛到了这两件事上。这才算找到了那个用户能确认”你确实给我了”的点。

但这也制造了一个新问题——产品价值高度个性化,每个用户拿到的体验都不一样。这件事对 product 是好事,对 marketing 是噩梦。go to market 需要内容,需要可以大规模传播的故事,但你的用户在产品里得到的东西每一份都不可复制。怎么让这种私人的、一次性的价值,变成可以共鸣的传播——这是我们到今天还在解的题。

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四、消费即创作:我们最近在想的一件事

回到我前面按下没说的那个结论。

互联网时代的 UGC 逻辑是这样的:有一群创作者持续生产内容,平台用算法把内容匹配给消费者,消费者的数据反哺创作者,创作者得到反馈、有动力创造更多内容。这是一个闭环,过去十几年所有内容平台都在跑这个循环。

但我们最近上线了 UGC 功能之后,看到了一件挺有意思的事:超过一半的用户,把他们创建的内容标记为 private。

他们不愿意让别人消费。

第一反应是数据有问题、产品引导有问题。但盯着这件事看了一段时间之后,我开始觉得——也许是 UGC 本身的前提变了。

你拿 Codex 举一个例子。我让 Codex 给我写一个贪吃蛇,游戏本身挺无聊的。但我会让它给我加关卡、加道具、加一个会说俏皮话的 NPC,我在不断让它给我”调”这个游戏。我做这件事的过程,本身就是我消费这件事的过程。

这个游戏从头到尾,都是为我一个人生成的;我没打算让别人玩;我也不需要别人来玩——因为它的所有乐趣就在我”调它”的过程里,这个过程结束了,这个游戏作为一个产物的价值也就消化完了。

在 AI 时代,用户创建内容本身就是一种消费行为。

这句话推到底,会得到一个更激进的结论:

一切都是一次性的、极致个性化的。

我玩的游戏是一次性给我自己生成的,我聊的伙伴是一次性给我自己生成的,我看的视频也是一次性为我生成的。以前我们打开手机是去找——滑啊滑,刷啊刷,找一个感兴趣的内容;以后是 AI立刻理解你想要什么,直接给你生成出来。

这件事如果成立,会推翻一个我们已经习惯了二十年的东西——货架。

互联网时代的”个性化”其实仍然是货架的逻辑:背后有一个几千万、几亿条内容的库,算法的工作是从里面挑出最适合你的那一条。这是一个选择的逻辑。但 AI 时代的个性化是生成的逻辑——根据你这个时刻的存在,直接给你生成。

货架和生成,这两件事的差距,大概等于唱片店和 Suno 的差距。

如果这个方向真的成立——这是一个挺大的”如果”,但我们现在看到的所有信号都在朝这个方向走——那未来五年最有意思的产品,会是那些让用户在创建中消费的产品。不是消费现成的内容,是消费”自己正在创造它”这件事本身。

我们产品下一个版本的核心改动,就是让用户在游戏之外能消费到的内容,不再只是聊天,可以是各种多模态的形态——配上 AI Coding,为悦己而生成。

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五、增长这件事:我对达人营销的一个反直觉判断

把产品聊完,聊增长。

游戏是一个特殊的赛道。它的目标人群非常大——中国就有七八亿玩家,全世界就更不用说了。这个群体大到一个程度,指望用户口碑来扩散是不靠谱的——游戏玩家分享意愿和内容产出能力都不算高,你不能指望玩家自传播。

所以游戏的增长打法,本质上是做杠杆。

游戏行业做新游宣发,会找头部主播试玩。头部主播玩起来之后,腰尾部主播会跟着模仿,因为头部已经验证了这个内容有流量。最后形成一个由头部带动腰尾、再带动玩家的传播链路。

这套打法不是游戏行业独有的,但游戏行业用得特别极致。

那么问题来了:做游戏的 AI 产品,要怎么用好这个杠杆?

我的答案是——达人营销,但不是大多数人理解的那种达人营销。

效果广告投放这件事,我做下来有一个观察:好内容反而跑不出好效果,差内容的 ROI 反而特别好。

听上去反常识,但其实有逻辑——效果广告的核心是直接暴露卖点,谁看了想买就来。这里有一个错配:用户进来的原因,是因为卖点击中了他,而不是因为他真的有这个需求。所以效果广告留下的用户,本质是被”钓”进来的,流失也快。

更关键的是,效果广告没有沉淀。今天投了 10 万跑出来 5000 个用户,明天广告关了,什么都不剩。

如果做达人只是为了买曝光,不如去买广告——广告的性价比更高。真正既有杠杆又有沉淀的,是买内容这件事本身。

我现在买达人有两种心态。一种是买流量——看 CPM、看国家分布、看受众画像,最终我买的是播放量。另一种我觉得更对——是买内容。我看的是这个达人创作的内容好不好,如果我是潜在用户,我喜不喜欢这个内容,愿不愿意 associate 这个人。

这种情况下,我买的不是播放量,是它成为爆款的概率。

举个例子。我花 10 万美金,一条 1000 美金,买了 100 条达人内容。单算 CPM 可能远高于行业平均。但如果这 100 条里面有一两条跑出了千万级播放——实际效果会远远超过同样的钱直接买曝光。而且,内容本身还会沉淀下来,后续可以二次利用。

更进一步——达人本身就是一个产品经理。

这一点我以前想得不够清楚。一个达人为了增长粉丝、为了播放量,他天天都在研究他的受众。他对这群人的理解,经常比我们这种坐在办公室里看 BI 报表的运营要深。

国内做游戏达人,我合作过老番茄,他对游戏玩家的理解比我深得多——他在不断 iterate 他的内容,什么样的开头能留住人,什么样的节奏会让人评论,他都试过。

而且达人不只是流量入口,他还是一个 community leader。每个达人背后都有一个社群,跟达人合作的过程,本质上就是社群渗透的过程。

最后讲一点反直觉的:达人不一定要全说好话。

我们以前会下意识希望达人内容里全是夸的。但实际跑下来,指出问题反而显得真诚——前提是,他指出问题之后,你快速改正了。这个反馈闭环展示出来,效果比单纯说好话要好,因为全说好话很容易被识别为”不真诚的推销”。

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六、什么样的达人内容会爆?——一个我没法总结成方法论的方法论

这个话题我反复琢磨过,但坦白说,没有方法论。

我能告诉你的最接近真相的观察是这样的:

一个达人的内容如果能爆,这个达人大概率是一个利他思维的人。

他在创作内容的时候,不是在算”我这条能跑多少流量”,而是在想”我这条对我的观众有什么价值”。这两种思路在前期很难区分,但跑到长期会有完全不同的结果。

我们国内合作过一个特别厉害的达人,叫”你的影月月”,做原神攻略。他的内容跑下来,平均每 50 次播放就能带一个新注册用户。后续传播效果还特别好。原因就是他完全站在玩家的立场上——这个攻略对玩家有没有用,这个推荐对玩家公不公平,他全部都是从玩家角度想的。

这件事我们做 marketing 的人很难做到。我们有 KPI,我们容易从 KPI 反推选题,而不是从用户的真实需求反推。这是结构性的局限——一个达人的 KPI 跟他粉丝的利益是耦合的,而我们的 KPI 跟我们用户的利益不一定耦合。

所以选达人这件事,粉丝量很多时候不是关键变量。

我们在 Aha Creator 上跑过两个对照组——一个是 Minecraft 领域的美国达人,三五百万粉丝,投了 2 万美金。另一个是一个印度裔小哥,几百个粉丝,100 美金。

结果?100 美金的小哥效果比 2 万美金的美国达人好。

原因是那个小哥做了一件大达人没做的事——他的内容里有 reaction。他和 AI(我们一个比较毒舌的角色 Nika)边玩 GTA 边聊天。他把车停到一个 parking lot,Nika 就说”你成功停好了车,现在你打算干什么,睡个觉吗?”——非常搞笑,几百条评论,反馈极好。

那个美国大达人也达成了 KPI——按他的 CPM 算,播放量到位了,评论也不少。但他做内容的时候,更多是在跑自己原本的内容套路,没有真正把我们产品的有趣点挖出来。

我没法把这件事总结成”找粉丝量小于 1 万的达人就行了”,那是误读。真正能总结的只有一句话:试足够多有内容质感的达人,不要把粉丝量当成最重要的筛选指标。

剩下的事情,要靠运气和概率。这就是为什么”买内容”这件事的本质,是一个概率游戏——你买的不是曝光,你买的是”这一条变成爆款”的可能性。

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七、Brief 的三段式,以及一些操作层面的事

这一节是非常具体的操作层面,如果你不在做这件事,可以跳过去。

我们写 brief,大致是三段。

第一段:讲明白你的产品。不是讲卖点列表,是讲一个达人能听懂、能复述给他粉丝的版本。卖点列表是给广告优化师看的,不是给达人看的。

第二段:讲明白合作方案。这是最基础的部分,合作怎么进行、内容怎么交付、费用怎么结算,把它变成一份合作 proposal。

第三段——我觉得是最关键的一段——从达人的立场上,告诉他为什么需要跟你合作。他的目标是更好地服务他的粉丝。如果你的产品和他的内容契合度很高,他做这条内容会得到比平时更好的播放表现,这件事你要替他算清楚,讲给他听。

早期我们在硅谷做大 V 的时候,所有 brief 都是定制化的。我会给某个达人发私信说:”我天天关注你,你最近三条视频里有这两个方向我觉得跟我们的产品特别契合,你做这件事会拿到不错的反馈。”——这就是站在他的立场上替他思考。

成单率会高得吓人。

至于审稿——我们的底线就三条:

第一,内容必须跟产品有关。第二,有 CTA。广告行业有句老话:”我知道有 90% 的预算被浪费了,但不知道在哪里浪费。”如果连 CTA 都没有,我会觉得 100% 都浪费了。第三,内容安全。

底线之上,我们会给建议——”我们之前看过类似的达人这么做,效果不错,你可以试试”——但创作权完全交给达人。这一点上,我倾向于给得宽一点,因为内容的好坏,达人比我们懂。

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八、Agent 改变的不是工作量,是工作的形状

我们做海外达人营销的团队,国内一个人,海外一个人,加两个海外实习生。人效相当高。

很多人问我,有了 Agent 之后,团队是不是变得更轻松了。

我的回答是——重复性劳动确实变少了,但对人的判断力的要求反而更高了。

以前的工作模式:先弄一个达人 list,逐个判断,去 YouTube 找联系方式,发邮件,对方多半不回——90% 的时间是浪费的。

现在的工作模式:Agent 把建联、初筛、初步沟通都做了,人需要做的事变成——判断这个达人合不合适。

从产能上看,以前一个月可能下十几单,现在一个月几十单、上百单是有可能的。但如果判断力跟不上,你会发现:预算反而浪费得更多了,效率反而下降了。

所以 Agent 时代,人投入的不是精力,是心力——是你的判断力本身。这件事在表面上看起来工作变轻松了,但内核上对人的要求是更高的。我没有特别多哲学要讲,但这件事我觉得是接下来很多团队都会经历的。

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九、关于全球化:世界上只有两个市场

最后一个观点,送给所有刚开始做海外的 ToC 团队。

很多团队的思路是”我先做日本、再做韩国、再做美国、再做法国”,一个国家一个国家地推进。

我的建议是——直接做全球化。

在 AI 时代,世界上其实只有两个市场:中国大陆需要单独做,其他所有国家放在一起做。

这件事有数据支撑。很多人以为一个达人的受众,一半以上来自他所在的那个国家。这件事几乎不存在。任何一个达人,只要他用英语,他的受众里美国占比能到 40-50% 已经是非常非常少见的情况。绝大部分头部达人的受众分布,第一大市场也就 10-20%。

你去 Similar Web 扒一下那些非常成功的全球化产品的数据,你会发现——它们没有”主市场”,只有”很多个 10%”。

那”一个国家一个国家做”这个思路从哪里来的?来自互联网时代——那时候每个国家有自己的应用商店、自己的支付方式、自己的内容平台、自己的语言界面,所以你不得不分国家做本地化。

但 AI 时代,语言不再是障碍。AI 翻译、AI 配音、AI 写文案,这些东西的质量已经到了”勉强够用”的程度,而且每三个月还在变好。语言这个原本最大的本地化壁垒,正在被压平。

剩下的本地化壁垒是文化——这件事是真壁垒,但你也不需要为每个国家单独建一个团队。你需要的是和每个国家的本地达人合作——他们就是你的本地化代理人。

直接做全球化的另一个好处,是渠道更宽。当你只做一个国家的时候,你的天花板就是这个国家的用户池;当你做全球的时候,任何一个国家的爆款都能给你带来一波。渠道越宽,效率越高。

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十、AI 的三个阶段,以及一句不矫情的预言

我自己做 AI 产品,所以经常被问一个问题:AI 做出来的东西质量真的够好吗?

我的看法是,这个问题问错了时间。

我看 AI,大致分三个阶段:

两年前的 AI,遇到做不到的事情,会骗你(我们叫它幻觉)。

一年前的 AI,遇到做不到的事情,会说”我不能做,但我给你 a、b、c 这些建议”。

现在的 AI,会自己想办法——它会写一段程序,部署到 Google Cloud 上,通过云服务联系修车店让他们派车过来。它会自己把自己变得能做这件事。

如果你在 2026 年的此刻,用现在最好的模型(不是免费版,不是去年的版本)去试一些 agent 类的视频生成产品,你会被震到。我前阵子在 B 站看一个 AI 视频生成大赛,里面有人做了三体的 AI 生成版本——我个人觉得比三体真人剧拍得都好。

所以”AI 生成的东西不好看”这件事,是一个发展阶段问题,不是一个本质问题。用更好的模型,要有未来的思维——这不是一句鼓励自己的话,这是过去三年我们做产品反复验证的事情。

把这件事和前面”消费即创作”的那个判断接上——

如果 AI 真的能自己想办法把自己变得更好,那它就是一个能自我净化的系统。一个能自我净化的系统,和一个需要不断被运营的系统,是两件完全不同的东西。

我对终局的想象是这样的——

消费即创作。用户的消费不再是消费;用户的”刷”会变成”创”。以后人们做的不是”刷抖音”,是”在创作的过程中刷出一个抖音”;不是”玩游戏”,是”在创作的过程中玩出一个游戏”。

货架的逻辑会被打破——不再需要货架,也不再需要从货架上挑,因为每一个 unit 都是实时为这一个人生成的。这个逻辑被打破之后,我们不需要运营了,也不需要产品了——从消费端,直接改革供给端。

这件事什么时候真正发生,我不知道。但我知道一件事:当它发生的时候,它会发生得非常快。

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