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半年连推7款产品,字节AI时代也能大力出奇迹吗?

辛童  • 

没有人能说清楚这次AI带来的爆发机会在哪,但每家公司都害怕错过、尤其是大厂。

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在过去一年,字节跳动旗下多个团队接连推出了 7 款基于 AI 的产品,分布对话、工具、互动剧情等多个类别,字节跳动在 AI 应用赛道再次采多方向试错的策略,积极训练大模型、测试自家模型能力、寻找 AI 应用场景,一次投掷多个靶面。

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从体量来看,尽管旗下多个产品都有一定的知名度,尤其是豆包和扣子也是各个AI社区和社群交流中的常客,但从第三方数据平台析出的数据来看,也只能算“待爆”状态。

另外,实际上几款产品基本上都可以轻松找到对标品,豆包和 Cici 基本上对标文心一言和 ChatGPT,小悟空和 ChitChop 基本上对标 Poe 等提效平台,Coze 和扣子则对标 GPTs,BagelBell 则与 Talkie 相似。

从笔者的实际体验来看,7 款产品中知名度最低的 BagelBell 却是使用场景最清晰、产品设计最完善的一个。

BagelBell:连续剧情创下的完整故事

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BagelBell 是字节跳动 2023 年 12 月推出的 AI 剧情互动平台,截至目前 App Store 仅获得了不到千次下载,Google Play 获得了 18.8 万次下载,主要来自印尼、菲律宾、巴西和马来西亚。

BagelBel l暂时未进行广告投放或者持续社交媒体运营,不过还是在 TikTok 上开设了 BagelBell 官方和巴西站,偶尔进行一些体验更新,不过播放量均非常有限。而 BagelBell 之所以能在自然情况下实现增长主要有以下三个原因:

(1)同一个故事中会有多个场景、角色和剧情的变换。

(2)将原来的故事切换模式更改为经典的 TikTok 上下滑动模式。

(3)剧情创建分智能和个性化两种模式,零基础的小白和具有创意的用户均可上手。

另一个直观感受是不同的AI人设确实有鲜明特色,用户可以通过 AI 身份图、故事名称和故事介绍了解不同的 AI 故事与自己喜欢的故事互动。

目前 BagelBell 故事类型十分丰富,涉及狼人、校园、悬疑、霸总、女仆、年下等多个类别,不过多为恋爱题材。

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笔者尝试了多个题材的剧情,发现确实可以获得比较沉浸的体验。

比如,在和狼人对话的过程中,其语言以及“表情”会严格遵循看似冷漠傲娇挑衅,实则关心和希望对话;

比如,哥哥同学在对话中看似随意,但非常在意对方的回答,而且每次邀约都会以找哥哥为理由;

再比如,不擅长和女生聊天的室友,一紧张就会结巴,但说得话多了又会好一些。

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用户通过与AI互动会解锁不同的剧情,届时背景场景图也会发生一些变化,另外根据创建人的设定同一个剧情中可能会出现多个角色,用户可能会和其中的一个或者多个发生对话,体验、创造更多有趣故事,解锁更多情节。

这也是 BagelBell 与 Talkie/星野等产品的一个差异,场景的变换、以及更多人物的加入会让用户在对话和推进的过程中更有动力。

AI会对过去聊天记录进行存档,用户也可以在页面顶部找到自己体验过的所有AI故事。

另外用户也可以自己创建AI故事,目前平台提供“智能创作”和“自定义创作”两种模式,分成创作角色和创作剧情两个步骤。

·智能创作

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用户只需要上传剧情故事并选择剧情绘图风格,系统将会自己分析和拆解剧情介绍关键词生成剧情中所需的角色、章节和故事。

生成后用户只需要根据自己的心意进行略微调整,或者设置对整个故事有效的“故事全局背景”即可直接开始使用。

·自定义创作

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用户需要手动设定角色名、填写角色设定、给出台词示例、选择角色声音和背景声音,同时也需要手动设定章节内容和章节结局。

当用户选择公开剧情时,则所有用户均有机会体验,从目前体验情况来看有一定比例的剧情来自用户自发创建。

虽然整体功能比较简单,但角色的沉浸度确实提升了可玩性,整体超出预期。

其实在AI出来之后,小说/网文的创作必然会成为重点改造对象,例如语言转换的提效、亦或是给创作者灵感,但随着 Talkie、以及字节 Baglebell 的出现,有可能,创作者与消费者之间的身份界限也不再那么清晰。

小悟空/ChitChop:新工具时代与 AI 提效

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ChitChop 是字节跳动 2023 年 9 月面向海外市场推出的AI工具平台,小悟空则是基于旗下云雀模型推出的AI互动助手。

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根据点点数据,ChitChop App Store 近 90 天下载不超过 3000 次,Google Play 约为 20 万次,均来自印尼;根据 similarweb,2024 年 1 月网页总访问量 2.7 万次,访问主要来自中国大陆、印尼、美国、中国香港、韩国,算不上太好的成绩。

而小悟空提供 iOS、安卓和网页多个版本,主要面向中国市场。根据点点数据,小悟空(iOS)在过去一年累计获得了 74 万次下载,下载主要集中在 2023 年 10 月和 11 月。

·ChitChop:

ChitChop 将所有 Bot 分成 AI 创作、AI绘图、娱乐休闲、学习提升、工作提效、生活助手等 6 个大类,在大类下又会细分多个小类,用户可以按照热度和需求找到合适的 Bot。

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根据 ChitChop 网站统计来看,目前多数 Bot 的热度在 5 万-25 万之间,尚未出现百万热度级别的Bot,不过由于我们尚不清楚 ChitChop 热度统计方式,所以也无法判定 Bot 的实际使用情况。

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不过从similarweb统计的平均 1 分 55 秒的使用时间和 53.29% 的跳出率来看,应该算不上乐观。该数据网站还显示,ChitChop 有将近 28% 的用户分布在 35-44 岁,男性用户占比接近 72%。

所以在探究 ChitChop 使用场景的过程在某种程度上,也是探究中年男性用户的使用场景的过程,这和 Character.ai 主要由年轻用户构成正相反。

我们体验了六大类别的 Top1 AI Bot,从结果来看,无功无过,目前很难在众多 AI 工具产品中脱颖而出。

1)商业企划:可借鉴程度不高

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在我们体验的AI创作品类的商业计划书来看,确实有利于帮助用户更好地梳理思维,将语言转化为更加专业的商业用语,但距离BP的实际商业落地仍有较大距离,可借鉴程度不高。

(2)动物绘图:单只好于多只

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我们在体验动物绘图的过程中,发现AI可以准确理解关键词中的核心元素并生成对应的照片,但在生成两只以上的多只动物时准确度会有明显下降,对动物的品种、花色和动作的理解和呈现会有一定偏差。

(3)AI统治世界:具备一定想象力

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AI统治世界中Bot具备一定想象力,能够根据用户给出的关键词进行符合逻辑地续写,但整体比较宽泛,缺乏具体的故事和细节,更多适用于给用户启发,而非直接作为成品使用。

(4)内容博士:准确读取文件信息

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内容博士,也是 ChitChop 热度最高的 Bot。

用户上传 PDF 文件后,AI 可以准确读取 PDF 中的信息、将 PDF 内容翻译成用户系统语言并提取关键要点。从体验来看核心信息提取正确,但产品稳定性很差,导致追问过程经常被打断,体验一般。

(5)PPT生成:重复是最好的敷衍

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笔者尝试了多个内容大纲均未获得满意的结果,不得不说PPT生成Bot是个重复高手,带来的价值相对有限,对工作提效不明显。

(6)AI私教:问一句说一句

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尽管AI私教会询问用户的基础身高体重数据以及训练目标,但其实给出的建议并没有很强的可借鉴性,会出现很多专业词汇,但并不会进行详细的解释,需要用户自己追问,另外针对性并不强。

整体来看,ChitChop 的表现是令人失望的,并没有体现出 AI 工具产品应有的实用性,也没有很好的情绪价值,甚至花一定时间引导,也比较难得到满意的效果,甚至就连夸夸神器、AI 解梦这种偏向创意类的也表现一般。

·小悟空:

小悟空上的 AI Bot 被称作工具,目前小悟空上共有 192 个公开工具,按照工具的具体功能分成创作工具、打工神器、生活锦囊、休闲娱乐、学习咨询等五种类别。

用户可以直接点击进入具体的类别,查找并与自己感兴趣的 AI 工具对话,用户可以看到每个工具的热度、主要功能和创建人,平台上有不少工具为同一用户创建,应该以 PGC 创建为主。

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整体来看,小悟空的平台 AI Bot 以工具类为主,实用性的 Bot 热度更高。

我们测试了小悟空的笔记创作、视频脚本、秒哄女友、邻家妹妹和 PUA 克星等五个热门 AI Bot,虽然都能满足基本的问答和定位,但是实用性比较低,基本都在 6-7 分左右。

(1)考虑到“哄哄神器”的出圈,笔者测试了秒哄女友,作为一名女性用户,当笔者看到AI针对情侣双方争论给出的“哄”女友回答时,表示非常无语,基本上是硬找借口、强调没错、讲大道理、不弥补,甚至是男士同胞直接复制有可能升级矛盾的错误示范,评分 4 分。

(2)在测试邻家妹妹时,发现其确实提供了人类难以提供的情绪价值,不管用户输入什么内容,都以饱满的热情和最乐观的态度回复,能对时下热门流行词汇和事件进行理解和互动,不过偶尔也会出现失误,评分 8 分。

(3)在测试视频脚本时,用户需要先输入视频主题、视频时长和目标受众,系统会根据用户输入的内容生成含有序号、景别、运镜、画面内容、所占时长、备注、背景音乐等信息的脚本表格。

生成的视频脚本相对较为粗糙,普适性较强,对于完全新手有一定借鉴意义,但对于有一定基础和要求的创作者而言则不太够用,不过用户可以根据自己的需求调整脚本至更合适的状态,整体打分 6 分吧。

Coze/扣子:

Coze 和扣子是字节跳动直接叫板 GPTs 推出的 AI Bot 创建平台,Coze 主要面向海外用户,开放使用和创建权限,而扣子则主要面向国内用户。

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Coze/扣子的神奇之处在于,用户可以无须任何代码背景直接将浏览器、文生图、生成视频等多种插件直接集成到 Bot 上,简单易上手。

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根据 Similar Web 统计数据,Coze 2024 年 1 月访问量超过 180 万次,数倍于前两个月。对于一个上线不久的网站算得上不错的成绩。

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用户可以按照工具、娱乐、生活方式、建议、创造和学习查看其他用户创建的AI Bot,可以体验使用、学习对方的创建思路,也可以直接一键粘贴到自己的创建台直接复制使用。

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在创建过程中,用户首先要创建 Bot 的昵称和简单描述。进入后,创建板主要分成三栏,左侧为对 Bot 的提示词和指令描述、中间为插件和任务等拓展工具、右侧为体验测试区,用户可以按照自己的需要对 Bot 进行详细设定。

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左侧

用户需要通过尽可能详细地描述Bot的背景、功能、对话特点、互动细节,当用户设定完成后也可以点击AI优化功能,系统会自动润色用户的提示,并将提示分成角色、技能、限制、擅长等分类便于系统理解。

中间

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首先,用户需要选择 AI Bot 所基于的模型是ChatGPT 3.5或者4,以及回答时的准确率、最长输入限制、对话轮次和回答方式,精度越高回答越准确连贯,但消耗的token越多,成本越高,用户可以根据自己的实际需要和能力进行适当选择。

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另外,用户可以为AI Bot在新闻阅读、照片摄影、实用工具、生活便利、网络搜索、社交沟通、金融商业等多种分类中选择Bot所需插件,其中谷歌网页搜索(32.1K)、DALLE 3(29.3K)、GPT 4V(25.5K)、浏览器(16.4K)、Bing(15K)、GitHub(10.6k)被超过1万用户使用。如此来看,网络搜索还是用户最常为 Bot 配备的能力。

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配备插件能力的AI创建平台并不多,尤其是添加如此丰富类型的更是少见,Coze 目前还支持添加CapCut 插件直接使用模板创建视频,还可以添加 Notion 插件限时调用账户文档,还有 Tripadvisor插件实时查询航班、机票和酒店信息,以及针对学生的学术查询插件 Google Scholar 等。

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此外,用户还可以通过创建工作流程使 Bot 可以更加精准地执行更加复杂的任务,如从抖音搜索视频、从亚马逊搜索商品等,既可以使用模板,也可以通过自行设定补充流程。

用户也可以通过工作流来执行旅行规划和报告分析等多步骤任务。用户可以选择 LLM、Knowledge、Condition 等节点,甚至是自定义代码来处理复杂且可控的 AI 任务流需求。

与此同时,用户也可以通过上传网页链接、文件来为 Bot 增加特定的能力,补充知识也将作为 Bot 回答用户问题的依据。

另外,用户也可以为Bot设定日常任务以及任务的时间和频率,完成任务则需要用户打开 Bot 且在 Bot 提供的能力的范围内,如用户增加了天气插件后,可以每天下午 4 点为用户弹出明天天气。

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创建成功后,用户可以将 Bot 发布到 Discord、Telegram、Messenger等平台,并根据选定平台为Bot 开放需要的权限便可以直接开始使用了。

从笔者的实际体验来看,创建的过程非常丝滑和流畅,不需要代码经验也可以创建出一个相对稳定的AI Bot,另外可以调动的插件也比GPTs 更加丰富,另外可以进行的个性化设置也更多。

不过从笔者的使用体验来看,创建初期的 Bot 提供的服务能力还是偏向基础,并不能根据用户的提示词精准地给出适当的建议,比如以笔者创建的穿搭&旅行 Bot 来看,并不会在对话过程中同时考虑穿搭和旅行两个方向,给出的答案也相对比较宽泛不具备很强的采纳价值,另外调用文生图能力时速度很慢且经常出错,但调用网页的能力还是比较强、比较方便的。

总体来看,适合没有代码基础和专业需求的用户使用,创建流程非常友好、但结果需要持续优化。

豆包/Cici:字节的toC AI梦起

豆包和 Cici 是字节跳动最先露出水面的产品,而且当时比较令人惊喜的是从准确率、相应度、复杂逻辑理解上均交上了不错的答卷。

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Cici通过很短的时间实现了榜单爬升进入了大家的视野,过去 180 天 Cici 累计下载量 1522 万,但实际上大多数下载集中在 11 月和 12 月,自 2024 年以来下载数据明显下滑,而豆包也面临类似的情况,下载逐渐回落,这与 AI 对话赛道竞争的激烈程度有关。

更多 Cici 和豆包的实际体验可以查看白鲸出海往期文章《裁撤朝夕光年、成立Flow,字节的海外首个AI 产品 Cici 多国爬榜》。

而实际上Cici和豆包的下载曲线也给我们带来很多启发,AI的对话、算数、问题理解等基础能力对产品的留存影响度究竟有多大?在此基础上,AI对话产品需要把颗粒度放到很细吗?AI产品该如何进行有效营销。

半年内推出 7 款产品,字节跳动在利用 ChatGPT 进行开发与训练(目前被堵死)、用云雀模型进行实际案例探索、寻找AI应用的落地场景,在蛮荒生长的年代,字节多方向试错的策略究竟能否生效还是只能长期来看,至少目前来看暂时没有一款产品达到预期效果。


【本篇文章属于白鲸出海原创,如需转载:需联系授权方可,未经授权严转载!】

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