如何构建千万美元ARR的爆款AI 产品
近期在油管看了Blake W Aderson发布的一系列关于如何构建viral products的视频,视频从构建产品的全流程分享了他之前构建三款爆款AI产品的原则与方法,很有收获。
Blake Aderson今年24岁,他19-23年在杜兰大学学习金融,自23年开始在一年左右的时间做出了三款爆款产品,分别是Plug AI、Umax、和Cal AI,其中最知名的莫过于Cal AI了,万篇营销号已经写过了这个“17岁中学生做出1000wARR爆款产品”的故事,私以为其实Blake W Aderson才是背后的核心操盘手。
查看了Cal AI最新的收入数据,已经超过了2M MRR,这个数字在AI产品ARR普遍增长迅速的当下,也依然是惊人的。况且,这是一个功能相对“简单”的2C产品,它没有复杂的AI工程,也不是什么通用或者垂直agent。
Blake从构建产品的全流程分享了他推出上述三款成功产品的原则和方法:
一. 选品-爆款创意
1.1 原则
-解决大问题
结合马斯洛需求理论解决对用户来说关键的问题,或者说是原始欲望与诉求,比如生存、性吸引力、权利等等有关的问题
-复杂意味着难以产生病毒式效应
用户从发现一款产品到最后达成交易,是要经过无数损耗和摩擦的,产品越复杂意味着这中间的损耗会更多,而产品越简约越容易达到病毒式传播,Blake的三款产品都相当简洁,基本只有1-2个核心功能,但这已足够在社交媒体上引爆并在用户群中产生裂变。
复杂容易,简单很难。简单想法、简单落地,大规模传播。
-选择能够让用户自发向朋友推荐的想法
能够让用户说出:"你听说过XXXX吗?"的产品,更容易大规模传播。想象一个场景,在和朋友的聚会上,你的好友小明拿出手机说:“嘿,你们听说过XX产品的XX功能吗?”这对产品的推广作用不言而喻。想到在离职聚餐上,组内的同事讨论起
@Patrick杀死朽木 @Alex.1869 的StressWatch测试压力的用法,当场大家纷纷测起自己的压力值并互相攀比谁受这份工作荼毒更深的画面:)
1.2方法
-扫描社交媒体
从TikTok、Instagram、Reddit等社交媒体或社区挖掘人们正在讨论的热点话题,同时可以创建全新帐户浏览不符合自己以往内容消费习惯的内容以走出算法制造的信息茧房。
-调研App Store
适用于App,如果是Web端产品可以调研榜单。
-与外界断联,给自己留出思考的空间
好的想法往往诞生于闲暇时刻,在冥想时,在洗澡时,在公园散步的路上。留出空闲,让想法自由生长。
二. 产品设计
2.1 原则
-减少认知负荷
类似选品中的原则2,降低用户对产品的理解难度,让产品保持简单
-不要重复造轮子
不要和用户的认知习惯对抗,如果用户已经习惯了某种交互方式,那么尽量不要在这里尝试创新
-像用户一样思考
适用于2C产品,理解和共情用户
2.1 方法
-学习Figma
Blake认为Figma层面设计产品是非常重要的,尽管现在vibe coding潮流下,开发和设计的边界已经变得模糊,但目前伟大的产品比如Notion、等最早都是在figma中完成了设计。所以Blake曾经花了一小时在youtube上学习Figma的基础操作,之后尝试用Figma重新设计使用界面。
-创建创意板
利用竞品的界面截图制作创意板,从onboarding、homepage、setting等页面汲取灵感
-研究内容
从流行的社交媒体内容中汲取产品灵感,从产品设计到营销推广阶段都适用。
三. 开发
3.1 原则
-成长型思维:
成长型思维让你在即使还没有准备好的时候也能开始行动,你知道随着时间推移你会逐渐熟练,第一个版本可能很糟糕,没有关系,接纳并快速迭代。
-深度工作和时间阻塞
每天可以做到4小时深度工作,no phone, no email, 让时间更有价值,为每个环节设定目标。
-渐进式超负荷
从最小功能集开始,在早期承担更困难、风险更大的项目,你可能花10小时解决原本应该花1小时解决的问题,但这是值得的,下次可能只花费5小时,3小时...
3.2 方法
-在cursor中使用原生react和expo
这套框架可以同时完成ios和安卓开发
Do first, learn second
-建立后端基础设施
使用Supabase或者firebase
使用Superwall做付费墙测试
-学习提示词工程
小技巧:具体且结构化,将大任务拆解成小任务等
四. 营销推广
4.1 原则
-停止学习,开始实践
很多创始人陷入分析瘫痪,无休止地研究和学习,制定完美的发布策略,但是任何研究都无法取代现实世界的实践,只有行动和反思的循环是你在任何世界改进的方式。在营销推广中(或许适用于任何问题),将80%的时间精力花在做事上,20%花在学习和反思上,学习时专注实际案例研究,而不仅仅是理论。
第一次尝试往往都会失败,这是非常正常的,只需要继续尝试,重复实践和学习反思的循环,最终一定会取得成功。我非常认同这个观点,成功是一个概率事件,用绝对的数量换取一个不断增长的概率数字是值得的,做100次尝试,即使只有一次成功,也能获得足够的超额回报。
-学习人类心理学
了解人类的底层欲望,并满足他们的需求,人类的底层诉求无非只有几类:贪嗔痴--色欲、懒惰、金钱、权利,不分国籍,无关年龄,古往今来如是。抓住人心里隐秘的不愿公之于众的核心需求,这个问题值得思考的地方很多,这关乎一个创作者或者说创始人的产品哲学,是商业化和理想主义的碰撞,有情怀的创始人可能时刻警惕站在上帝视角利用人类的弱点来达成商业化,为此可能要放弃一些能更快获得现金流的方向。
-快速迭代
Blake认为即使非常擅长营销的人也不一定每次都能做出有效的内容
不要执着于单一的营销角度,不要对其产生情感依赖,让数据引导营销策略的迭代。
4.2方法:
-自制UGC内容
找出应用程序中的钩子,自己创建内容并找出有效构建爆款的方法,然后将这个系统复制放大,到这一阶段可以聘请UGC创作者来制作视频。
-红人营销
找到合适的influencer,可以根据平均观看次数支付费用,每月发布四次比单次发布的合同要便宜很多。
-广告
这是相比于上述两种利润率最低的方法,更适合高LTV产品。