终于，又一AI新品“登顶”美国总榜？

2024 年 4 月 1 日，一款名为 Ava 的 AI Dating 产品登上美国免费下载榜总榜 Top1。

最厉害的是 Ava 整个团队不超过 5 个人，甚至是在一周前才开始招聘第一位产品经理、第一位产品设计师。

一个人“带出”一款登顶应用

上文截图中，除了大多数人从未听说过的 Ava，余下 7 款产品全都是用户和创业者熟悉的美榜常客。

那么 Ava 是如何做到超越这些热门产品登顶美国下载榜榜首的呢？

分析主要有以下三个原因：

1、尽管知名度不高，但 Ava 同样也背靠大树。根据 crunchbase 数据，Ava 累计拿到了包括 OpenAI 和红杉资本等知名投资机构的 580 万美元的种子轮融资。

2、与大家都在卷模型、卷工具、卷效率不同，Ava 是一款辅助交友应用，在感兴趣的用户回复打招呼信息前，Ava 会作为僚机与用户进行增进彼此了解的对话。

3、最最最重要的是善用节点营销。有细心的读者应该已经发现，我们在文章一开始就将“4 月 1 日”进行了加粗，四月一日即愚人节。

没错，从头到尾都没有 Ava 登顶美榜这回事儿，只不过是 Ava 创始人 Clara Gold 利用“愚人节当天人们不会苛责一些无伤大雅的谎言”的心理做了一次成功的节日营销。

随着年龄的增长，愚人节已经自动淡出了很多人的视野，对于很多人来讲这只是一个需要上班的周一。而实际上要完成这次整活儿，Ava 也并不容易：

首先，为了尽可能能让消息看起来真实，Clara 运用了大量的数据铺垫这次“成功登顶”的不易。

“经过 15 个月的探索与努力，我们登顶了 App Store 总榜，我终于可以自豪地说出，AI 可以改善人们的爱情生活。为了这一目标，我们进行了 603 次用户**、对产品进行了 3 次重新设计、在 App Store 上推送了 246 个版本、被 Apple 拒绝了 57 次、修复了 2354 个错误，并吸引了 160 万用户加入该应用程序”。

通过列举详实的数据和创业公司可能会遇到的问题，进一步增加了消息的可信度，吸引注意力，Clara 深谙社媒流量大法。

另外，Clara 特意选择了晚上 8:59 的时间，此时大多数人已经下班所以可能也不会专门再打开榜单查验，另外“成熟的大人们”可能也并未想起今天是“合法”开玩笑的日子。

除了 X 平台，Clara Gold 还把登顶的好消息同步到了 LinkedIn，从结果来看，该条内容获得了超过 30 位投资人和各企业高管的“恭喜”。

这波有趣的愚人节营销，也将 AI Dating 再次带回到公众面前。

从 AI 陪聊到 AI 僚机

虽然创始人 Clara 的推文是一个玩笑，但其中包含的三次产品设计改版却是真实发生的。

Ava 并非一开始就定位 AI 僚机。

至少在拿到 OpenAI 种子轮投资的时候，Ava 讲的还是“青少年虚拟朋友”的故事。

第一版 Ava

2023 年 6 月，初代 Ava 上线，产品简单的甚至有些不像 2023 年的社交产品。用户可以创建一个专属 Avatar，并自由为 Avatar 挑选并设定服装。设定成功后，便可以和 Ava 通过文字、语音消息的形式进行互动。

从笔者 2023 年 7 月的实际体验来看，产品的 Avatar 完成度和服装款式都很丑，而且在互动聊天的过程中也并未感觉到其作为数字朋友应有的流畅和真诚，与 ChatGPT 3.5 聊天体验差异不明显。

甚至在与一位虚拟社交创业者交流该产品时，对方曾打趣道“OpenAI 还是钱多”。

于是 Clara Gold 选择在 2023 年 10 月关停了该产品。而第二代 Ava则在关停不久的 11 月正式上线。

改版前后的 Ava 最大的变化是将原来的“人-AI”模式更改为“人-AI-人”，用户不仅仅可以与 Ava 互动，还可以与 AI 算法挑选的潜在合适用户聊天。

第二阶段的 Ava 仍侧重在原来传统的 Dating 模式，用户上传自己的照片并点赞自己喜欢的用户，甚至 Ava 还会根据算法和用户选择的兴趣爱好为其挑选出“当日最佳约会对象”。

这种“照片信息流+AI 互动”的形式一直持续到 2024 年 1 月。2024 年 1 月 28 日开始，Ava 正式进入 3.0 时代，即“即拍视频+上下滑动+AI 僚机”模式。

1、TikTok 式匹配

Ava 在新版本中强调，在该社区用户不需要做完美的、过分优雅的人，因此系统并不允许用户自己上传照片或者视频，用户只能用平台内置的相机，录制一段不加美颜和滤镜的正脸短视频。该视频将作为用户头像以及主页显示资料。

用户可在主页进行上下滑动，用户可以直接点赞自己喜欢的其他用户，不喜欢直接向上滑动即可，Ava 官方将这种互动模式称为 TikTok Style。

其实 Ava 并不是第一个使用 TikTok 经典互动模式的 Dating 类产品，此前曾有 Lolly 和 Snack 两款约会交友类产品都以此为卖点。

相较于直接点击“不喜欢”的残酷，滑走也可以表示拒绝，但似乎更加体面和温和。

2、三轮问答

用户可以直接点击开始与自己感兴趣的用户的 Ava 聊天，通常情况下对话会进行三轮。由 Ava 提出一个选择题开始，当用户回答完成第一个问题后，Ava 才会进行第二个提问。

当用户完成三轮回答，系统将会给出“三个对方偏好和三个讨厌行为”。并且 Ava 会自动退出对话，接下来的互动将由两个人类用户自己进行。

这里特别说一下，Ava 在搜集用户性格特征和资料时非常仔细，鼓励用户选择“社交生活、感情生活、兴趣爱好、严肃话题、个性特征”等多种分类的个性标签，与此同时也会鼓励用户选择自己讨厌或者无法忍受的行为。

Ava 强调，用户标签选择得越详细，Ava 的僚机作用会发挥地更加明显。

从笔者的个人感受来看，Ava 最大的作用在于节省时间、提升效率。在使用 Tinder、Bumble 等 App 时，用户常会遇到虽然匹配很多但会话却很少的情况。

一个是因为其中确实存在充量的机器人，另一个是错过了最佳互动时间，但不管怎么说不能与自己认真挑选的潜在约会对象互动，都是非常浪费时间和感情的行为。

而 Ava 的三个问题则相当于自动屏蔽了机器人和对自己兴趣不大的人，用户只需要和向自己传递出强烈交互情绪的用户对话即可。

简单来说，就是你必须先过了助理一关，才能有机会和总经理谈合作。

礼仪很好，但问题在于 Ava 的模式对用户基数其实有一定要求，在笔者测试的一整天时间里，在笔者感兴趣的 17 名用户中并没有和其中任意一名真人用户成功对话，包括 4 位已经通过了 Ava 筛选的用户。

根据点点数据，过去 3 个月，Ava iOS 端累计下载量不超过 2 万次，哪怕按照 20%的月留存水平计算，笔者能匹配到的活跃真人用户的概率仍然极低。

所以当下 Ava 最重要的任务一定是增长。

与很多基础模型和 Bot 类产品一时难以找到合适的适配场景不同，Ava 的可应用场景非常清晰，而且通过我们对 Dating 赛道的过往观察来看，摆脱“幽灵”是绝大多数用户的诉求，甚至可以说告别无休止的刷卡、与自己匹配的用户产生真实的连接几乎是所有 Dating 用户的需要。

而包括 Ava 在内的 AI 僚机类产品，则是对匹配提效的一次尝试，不过我们似乎暂时还不能得出其是否有效的结论。

自 2022 年年末 ChatGPT 爆发以来，AI 僚机类产品曾层出不穷。

从提供 AI 僚机服务的服务方来说：

有 WooPlus、Grindr 等自发引入僚机服务的 Dating App；有 WingAI、Rizz 等不专注某一平台、但可为用户提供约会指导的僚机服务商；也有用户自发通过 GPTs 等工具创建的 AI Bot；还有将自身约会经验与 AI 相结合的 Dating App 红人提供的僚机服务。

从提供的 AI 僚机服务服务内容来看：

提供包括但不限于 Dating App 个人资料优化、开场白、个人形象指导、话题引导、具体问题互动回答、推进约会进程等涉及提升匹配效率、线上回复率、线下会面率等不同环节的 AI 服务。

可选性很多，但实际被用户熟悉且能真正发挥效用的产品并不多，至少在 AI 流量 Top50 产品名单中从未出现 AI 僚机的身影。而这有以下几个原因：

1、用户可以直接使用 GPT 等大模型产品解决绝大多数日常问题，并且不需要额外付费。

在线上互动中，用户其实拥有足够的时间找出某个问题的最优解，而在线下互动时，用户需要但却无法及时使用 AI 僚机。

2、整体来看，在 Dating App 上对话还是一件相对比较隐私的事情，目前的僚机平台大多需要用户截屏对方资料或者互动记录，再给出针对性建议，这对注重隐私的外国用户来讲也是一隐形门槛。

3、AI 僚机的智能度还不足够，在测试过多个僚机产品后，笔者的一大直接感受是，如果不是为了测试产品绝对不会再用第二次，AI 并不能准确捕捉到用户性格和语言特点，因此便无法充分发挥约会助理的作用，既不能提升用户在对方眼中的好感，又不能捕捉到对方的有效信息，因此仍算无用功。

而且更重要的一点是，人与人的交往很多时候重在一个“感觉”，但 AI 僚机目前似乎并未能成功营造出适合恋爱或约会的线上氛围。

当然，我们并不否认现在也有部分 AI 僚机产品通过小规模的用户也获得了不错的盈利，但大多是强制订阅的“一锤子买卖”，并不是持久的生意。

至于随着 AI 的持续发展以及 AI 僚机的针对性训练，能否改变现状，我们也只能持续观察。

最后，还是要说 Ava 这次并不讨人厌的愚人节营销，让我们看到了一种有趣的新式增长，同时也让 AI 创业者们再一次反思，AI+到底在解决什么问题、有没有真正解决问题。

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