Jasper 在早期荒蠻的 GPT 生態中抓住機會，但似乎不再被看好？AIGC初創企業該怎樣在AI應用不斷發展的今天保持航向？本文以AIGC企業Jasper為例，分析了這個企業的整體經營與產品策略，以及它現今各個產品在 市場上的競爭情況。希望能對關注人工智能的你有所幫助。

上個月舊金山的知名地標 Pier 27 舉辦了史上首次生成式 AI 峰會 Gen AI，在 1200 位到場者里有，Anthropic、Stability AI、Replit 的 CEO 和 Bessemer 的合伙人，而這場盛會的主辦者卻是一家成立才兩年的年輕公司 Jasper。

成立18個月就有8000 萬美元的 ARR和15 億美元估值是這家高速增長的明星公司能夠主辦這場盛會的底氣，要知道 OpenAI 22 年的收入也不過 3000 萬美元，Jasper 無疑是早期 GPT 生態中的最大贏家；最新一輪融資中的投資者有像 Coatue、Bessemer 這樣的明星 SaaS 風投，其中 Coatue 的聯創 Thomas Laffont 更是評價首次用 Jasper 時就像首次用了 iPhone 一樣神奇；隨著市面上 GPT 的競爭者增多，Jasper 未來可以整合多個語言模型來給用戶提升最好的生成效果。

就像 AIGC 這項新技術帶來的巨大爭議一樣，Jasper 也是許多投資者爭論的焦點：他們認為其極高的利潤率是因為其沒有自己的特有模型，并不存在技術壁壘；ChatGPT 的易用性和低收費將給 Jasper 的定價帶來極大壓力，沒有行業的定價權；Notion、Office 和 Hubspot 對于 AIGC 的積極擁抱將很可能讓讓 Jasper 的市占率急速下滑，關閉了建立場景和產品壁壘的時間窗口。

雖然無法準確預判行業的終局，但我們認為在 AIGC 應用涌現的今天，將資金和精力投入在更 Disruptive 的應用上性價比更高，Jasper 在早期荒蠻的 GPT 生態中抓住機會，將能繼續乘著新浪潮駛向遠方，但將不再是決定航向的領航人了。在巨頭超預期支持 AIGC 的背景下，對 AIGC 的兼容程度將成為傳統巨頭和獨角獸博弈（比如微軟和 Notion）的新維度，初創企業更應利用 AIGC 開創新場景或重塑傳統流程，這樣才不會在巨頭和獨角獸的競爭中被輕易傾翻。

一、Thesis

結論：Jasper 整體投資意義一般。

Jasper 把握住了 GPT-3 剛出現的荒蠻時代，它通過翔實的前端提示和精妙的產品設計彌補了早期 GPT 學習成本高和調用不便等問題，再結合團隊的營銷經驗對模型精調，完美釋放了 GPT-3 在營銷場景下作為效率神器的潛力。通過團隊在營銷行業的人脈，短短兩年內就成長為 8000 萬美元 ARR 和 10 萬用戶的明星獨角獸，風頭甚至一時蓋過了 OpenAI。

但當 ChatGPT 面世后，GPT 系列經過兩年的迭代后不僅更能理解用戶的意圖，并且采用對話的方式讓用戶對指令進行再調整，從而顯著降低學習門檻；Notion 和 Office 都要和 GPT 進行整合，解決了 GPT 調用不便的缺陷，并以此牢牢把控著文案 Workflow 的下游入口。很顯然，沒有自研大模型的 Jasper 看起來不再有明顯的競爭優勢，網站流量數據也顯示 Jasper 對大語言模型的用戶群體的滲透率也正在逐月降低。

在當前嚴峻的競爭態勢下，Jasper 在 Chat 產品中進行了多樣化模型供給和 Aggregator 的嘗試，這是其能否保住 AI 領航人的關鍵因素，但目前并沒有足夠的數據和評價能夠證明其效果的提升。考慮到當前 AI 涌出了更多的充滿想象力的產品，投資 Jasper 的行業布局和財務回報意義可能都不是特別大。我們從以下幾個角度量化地討論：

（1）總分：6.4/10

（2）產品：6/10

• 現有產品 8/10。但產品價值和壁壘大概率即將消失，未來評分將顯著下滑；
• 潛在產品 4/10。潛在產品不確定性較高，目前放出的 Chrome Addon（類似 Grammarly）不好用。

（3）團隊：8/10

• 創始團隊 8/10。YC 出身的團隊有較好的投資人關系，Marketing Native 的背景契合核心產品的場景；
• 擴張團隊 8/10。從 HubSpot 挖 VP of Marketing and Engineering，歷史證明團隊野心和執行力極強。

（4）市場地位：7/10

• 市場表現：9/10。絕對領先，ARR 8000 萬美元，YoY 100%。當前主要競爭對手營收在 1000-2000 萬美元不到。但當前的高單價爭議很大，可能長期無法維持，預計未來評分將下滑；
• 市場空間：6/10。TAM 不大，且因定價壓力可能將顯著下降?，F在的新增需求都可能流向 ChatGPT 和 Notion AI，以及未來的 Office，無法維持當前的市占率。

（5）發展前景：5/10

• 增長策略：6/10。相信團隊能維持住營銷文案的市占率，不是很看好/看不清 ToC 的增長策略；
• 競爭環境：4/10。OpenAI 作為上游正在擠壓下游 Jasper 的空間；下游產品同質化較高，可能將開始競爭價格；微軟、Notion 等巨頭正在引領下游新趨勢。

（6）Deal 性價比：6/10

• 性價比：6/10。當前 8000 萬美元 ARR， 估值 15 億美元，隨著競爭加劇和定價壓力將讓其增速不會像先前這么高。

二、什么是 AI Writer?

AI writer 通過優秀的 AI 算法，能夠幫助文字工作者在創作過程中提高效率，也可以被叫做 AI 輔助寫作軟件。AI Writer 不僅能夠總結或解釋文本、生成主次標題和進行語言翻譯；也能對各種話題生成類似人類撰寫的文字形式，比如 Email、博客、報告甚至是社交網絡帖子。盡管它們能夠將一些寫作環節自動化來提高創作效率，但是它們沒有能力完全復刻人類的創造力。

過去的 AI 寫作輔助工具市場是割裂的，難以孕育偉大的公司。過去有不少優秀團隊嘗試用 AI 來輔助寫作，比如 Grammarly 能語法糾錯，Zia 能夠為文章的可讀性進行打分并提供修改建議，Surfer 對文章進行 SEO 優化（能從搜索引擎獲得更多的流量）。但是市場對單個功能的需求有限，TAM 天花板較低導致傳統輔助寫作軟件難以跑出較大的公司，比如 Grammarly 在深耕十幾年后 ARR 總算達到 1 億美元左右，未來能否成為上百億的公司難以判斷。

大語言模型的出現將需求聚攏，并允許功能之間的組合。2020年，OpenAI 將有天量參數的 Transformer? 模型在頂尖語料庫上（較夸張的說法是 10% 的互聯網文字）訓練后，獲得了有劃時代意義的 GPT-3 ，定義了大語言模型。大語言模型在傳統的常見語言任務上有不錯的效果，包括但不限于主體提取、語義分析、翻譯、文本分類和語法糾錯等，提供一站式輔助寫作方案。此外，天量參數讓模型從量變產生質變，使得語言模型在生成任務獲得了史無前例的效果，并且允許功能之間的組合性。

比如下圖中給開頭后讓其續寫小說，過程中包括對開頭的語義理解、主體提取、任務理解和生成任務：

這樣廣泛的應用場景將需求聚集起來，使得單個團隊能夠進入 TAM 較大的市場，這樣獲得的訂單才能覆蓋極高的研發投入，成為重要的生產力工具。

三、為什么終端產品有機會？

盡管 OpenAI 的技術創新能力很強，但團隊似乎不屑于花費過多的精力在打磨出易用的終端產品，只是放出了網頁端 Playground 和 API ，供開發者以此為基礎開發更好用的產品。具體來說，OpenAI GPT-3 的終端產品有以下幾個明顯的缺點：

1. 產品不用戶友好，未嵌入文案流程

GPT-3 API 需要使用代碼向 OpenAI 的服務器請求生成內容，這顯然對于大部分沒有編程基礎的文字工作者并不友好。此外，GPT-3 的網頁端 Playground 也無法嵌入大部分文字工作者在 Word，Email 的創作流程中，限制了大規模使用。

2. 學習的財務成本高

GPT-3 生成高質量的千個英文單詞需要 0.027 美元。Jasper 的新手任務認為大部分用戶需要和模型對話 6 萬個單次后才能基本掌握 Jasper 的用法，這意味著用戶需要花費 2 美元左右才能基本學會如何給 GPT-3 指示。當真正需要商用級別的生成內容時，可能需要在兩三個月的工作中大規模實際調用后才能熟練運用，這可能需要幾十美金。

3. 模型篩選復雜

GPT-3 實際上是十幾個模型的統稱，我們在文中提到的 GPT-3 并不太區分 GPT-3 或 GPT-3.5，除了特別指出模型名稱外。盡管模型的生成能力、知識和上下文學習能力其實在初代 davinci 中都具備了，但是后續的升級版本實際上并不是嚴格的全面性能提升，而是做了不同的取舍。比如 text-davinci-002 放棄了上下文學習能力來換取增強的零樣本生成能力，而 text-davinci-003 則既保留了一定的上下文學習能力也仍有零樣本生成能力。所以當用戶沒有提供樣本時應優先選擇 002 號模型，但在用戶給了樣本和上下文時應選擇 003。

隨著未來 OpenAI 的技術迭代，終端用戶顯然難以及時了解數十種模型的效果特征，從而不能獲得最好的效果。

4. 參數難以設置

在使用 GPT-3 時，會要求填入各種參數，比如：

• Temperature: 越高就傾向于更有創作力。適合在生成營銷文案時設置比較高；
• Frequency Penalty：越高模型越不會重復詞語；
• Presence Penalty：越高模型越可能生成新詞語；
• Logit_bias：修改某一個詞語出現在生成內容中的可能性。當有 SEO 需求時，可以將關鍵詞的 Logit_bias 設置較高，這樣 Keyword 能在文中反復出現，提高了文章被搜索到的可能性。

讓終端用戶清楚探索出在各個場景下合適的參數組合顯然不可能，這也需要高昂的試錯成本。

5. Prompt 門檻較高

讓 GPT-3 生成商用級別的內容首先需要填入大量有營養的信息，再由 GPT-3 將其串成一篇優秀的文章或一段話。但對于大部分終端用戶來說，他們并不清晰的知道各個場景下應該重點填入什么信息。

比如在生成電商網站的物品描述時，創作者除了物體的核心信息和功能，也可以填入 SEO keyword，這樣在買家搜索時商品的排名會更高。此外，在幫助用戶寫商品評價時，除了使用體驗外，向 GPT-3 提供評分和目標受眾將能生成更抓人的測評文案。

我們可以將上述的問題概括為 GPT-3 的學習和使用成本較高，并且沒有被整合入創作流程中，不能被方便的調用。Jasper 團隊敏銳的覺察到市場的缺口，積極爭取稀缺的 GPT-3 API 測試資格，搶占先機。

四、什么是 Jasper?

Jasper 的主要產品形態主要有兩種：模板（Templates）和文檔（Documents），模板產品能引導用戶高效率使用 GPT-3 ，文檔產品讓 GPT-3 在文案流程中被更方便的調用。并且也根據近期較火的 Stable Diffusion 和 ChatGPT 推出了 Jasper Art 和 Jasper Chat，試圖擴大 TAM。

1. 模版 （Templates）

盡管 GPT-3 很強大，但想讓其低成本的輸出高質量文案是比較困難的。Jasper 先利用積累的優質文案預訓練精調了 Davinci 模型，根據場景填入合適參數，提示用戶填入生成所需的重要信息，以合適的結構組織好輸入，發送請求給 GPT-3。這將顯著降低用戶生成優質內容所需的嘗試次數，從而讓用戶能夠以更低的成本享受更友好的用戶體驗和更優質的生成內容。

比如下圖就是其 Templates 的界面，用戶在左邊根據提示填入產品關鍵信息后，就會在右邊將多個生成結果供用戶挑選。

用戶可以用生成的產品描述，再輸入到 AIDA 模版（營銷框架）中，這樣便又快速生成了一套營銷用的文案。

2. 文檔（Documents）

Jasper 在當前競爭激烈的 AI Writers 中主要差異化優勢和重點宣傳的產品是其 Documents 產品。想讓 AI 生成優質長博客，用 Jasper！

由于不少客戶反饋他們在寫一篇完整的文章時，通常要使用 5-6 個模版，這意味著被打斷的思路和工作流。比如撰寫一篇文章會用到想法生成、Intro 段落生成、文章大綱生成、結論生成，這些都可以調用不同的模板來完成。Jasper 的文檔則是通過在傳統寫作界面中，允許用戶自然地插入請求，讓 GPT-3 接管后生成內容。用戶再對生成內容進行 fact check 和再組織，然后重新給指示，直到形成一篇完整的文章。

比如下圖就是我們在文檔中生成了一篇短文（下劃線是我們給 Jasper 的請求），可以看到使用方式和 Notion AI 高度類似。

Documents 中請求的特點是短和零樣本。在模版中，用戶通常需要填入三四種關鍵信息，有時會要求具體的例子來提高生成質量；但在 Documents 中，請求長度通常只有一句話，且幾乎不會給樣本。所以 Jasper 在 Documents 中采用的模型應該是 text-davinci-002，這模型極為擅長在零樣本情況下生成人類偏好的答案，比如生成內容更詳盡，支持更多的指令。

在文檔產品中，為了進一步引導用戶快速完成長文章，Jasper 推出了兩款輔助工具：Workflow 和 Recipes。

3. Workflow

Workflow 指的是將一篇長文案的組織步驟拆成多個模版后，讓用戶以一氣呵成的界面使用。比如這個 Workflow 將一篇博客拆成 Intro，主要論點，給每個論點用一段話補充論據，最后總結。用戶在這樣的流程引導下，流暢地完成一篇文章。

4. Recipes

Recipes 是 Workflow 的進階版本。其放棄了低門檻的可視化操作界面，用簡單的語言描述讓 Jasper 所要做的事情，用戶可以根據步驟來寫文章。比如上面是寫 Blog 的標準 Recipe。

此外，Jasper 圍繞 Recipes 打造了 UGC 社區，用戶可以分享自己覺得好用的 Receipts，在數十款 Recipes 中最流行的已經被下載了 18 萬次。

5. 實驗性產品

隨著 OpenAI 陸續推出 DALL·E 2 和 ChatGPT， Jasper 團隊也相應推出了 Jasper Art 和 Jasper Chat。

Jasper Art 的功能是輔助用戶填入DALL·E 2所需的文字來生成圖片。DALL·E 2 是 OpenAI 推出的根據文字輸入生成圖像的 AI 算法，它不僅允許用戶描述想要的物體和背景，而且也可以選擇某個畫家的畫風，繪畫種類（油畫或版畫），偏好色系（明亮或陰沉）等。介于普通用戶難以有藝術的相關知識儲備，Jasper 則為這些設置提供豐富的選項，幫助用戶準確描述需求。

Jasper Art 很難說跟其他家基于 DALL·E 2 的產品有明顯的區別，尤其是它沒有 DALL·E 2 的完整功能（比如基于已生成的圖片進行調整），所以更像是在幫助文案工作者在創作流程最后生成一張合適的海報，對現有客戶的需求進行深挖（Jasper Art 收費為每月 20 美元），提高客單價。

Jasper Chat 是基于一系列模型（GPT 系列、NeoX、T5、BLOOM）的聊天機器人，它能根據用戶的輸入場景自動選取合適的模型，再結合搜索引擎的結果，盡量為用戶生成準確的內容。尤其是檢測到 Marketing 相關的內容時，它通過調用其精調過的 GPT-3，比 ChatGPT 更可能給出更優質的回復。這是因為它們對客戶進行訪談時發現，比起不斷調整給 GPT-3 的提示（Prompt）和參數，客戶更偏好通過對話的方式來給調整指令，從而獲得想要的結果。

Jasper 在 Chat 產品上進行了多樣化模型供給和 Aggregator 的嘗試，這是其能否保住 AI 領航人的關鍵因素。

首先，Jasper Chat 正在嘗試多樣化模型來源，從而擺脫外界對其模型供給單一的顧慮；也可以看到 Jasper 團隊正在嘗試成為模型的 Aggregator，用 AI 模型分析用戶的指令后，選取各個場景下最好的模型。如果 Jasper 通過一些實驗或大量用戶評價證明 Jasper 的選擇確實能有最好的生成效果后，那我們認為 Jasper 將有望保住其領航人。但這有可能只是 Jasper 的新 PR 策略，用來增強投資人和用戶對 Jasper 的信心，并合理化其高昂的收費。

6. Jasper Addon

Jasper Addon 當前受競品影響嚴重，目前產品體驗不如 Notion AI。Jasper Addon 是一款 Chrome 插件，幫助用戶在網頁端的 Email、Twitter 和 Google Docs 等地方快速使用 Jasper。軟件由 2022 年 10 月推出，直到 12 月初都有源源不斷的用戶好評，但是隨著 Notion AI 和 ChatGPT 于 12 月的出現，評價數增長戛然而止，并開始出現 Jasper 收費過于昂貴的差評。我們試用后的感受是確實覆蓋了更多寫作場景，但是交互界面遠沒有 Notion AI 簡潔。

Jasper 收購 Outwrite 后有望改善交互體驗，并擴寬客戶群體。2022 年 12 月，Jasper 完成了對 Outwrite 的收購。Outwrite 是一家有著百萬用戶的語法糾錯軟件，深度嵌入網頁端的郵件、Google Docs、Notion 的創作流程中，是 Gammarly 的競爭對手。預計 Jasper 將對其進行改造，讓 GPT-3 的各種功能嵌入 Outwrite，從而能被更方便更高頻的調用。

五、團隊

Jasper 創始團隊憑借營銷背景和營銷從業者的人脈網，率先為 GPT-3 找到在營銷場景下數千萬美元的需求；隨后繼續從 Hubspot 挖資深營銷和產品的 VP，來鞏固在營銷文案的優勢；并且也招募了70多名工程師和設計師，不僅嘗試擴寬營銷場景外的用例，并且憑借極強的開發效率，幾個月內陸續推出了 Workflow、Jasper Art 和 Jasper Chat 等擴寬 TAM 的嘗試。

Jasper 的三位創始人都來自 Kansas State University 的營銷系，畢業后他們創辦了一家營銷咨詢公司，幫助公司寫運營文案，Facebook 廣告等。期間，他們制作了一套營銷教學視頻并收集到了大量營銷從業者的郵箱，這對后來 Jasper 的啟動極為有幫助。

在賣網課期間，co-founder 中負責技術的 Morgan 嘗試用網頁對話框來增加和客戶的溝通，這對售賣課程極為有幫助，所以他們便將這個功能做成了一個初創公司 Proof。主營產品是為企業的官網提供個性化的對話框和客戶行為分析，這樣能有效提高公司業績。Proof 在 2018 年進入 YC，不僅成功獲得 200 萬美元的融資，而且團隊規模也擴展到 15 人。但最終團隊無法將這個功能性產品擴展成平臺性產品，最終于 2020 年解雇了一半員工，公司近乎停擺。

盡管遭遇了失敗，YC 提供的寶貴人脈讓團隊在 2020 年底獲得了 GPT-3 API 極為稀缺的 Beta 測試資格（據說只有 5 個）。他們用一個月開發出了樣機（當時叫 Conversatoin AI 或 Jarvis），上線時只支持 8 個模版，且發布時間點比 Copy.ai 稍晚一些。但前文提到他們賣營銷網課和 Proof 積累的營銷從業者的郵件列表成了勝出的關鍵，GPT-3 神奇的生成效果讓大部分客戶看到 Demo 后便愿意購買。

Coatue 的 Co-founder Thomas Laffont 描述他首次使用 Jasper 時就像看到第一臺 iPhone 一樣，出色的產品效果和亮眼的收入增速顯然證明 Jasper 清晰的找到了 Product-Market Fit，這讓 Coatue 成為了Jasper 最新一輪的投資方之一。

創始團隊在營銷行業的積累讓其在行業早期脫穎而出，為了鞏固優勢，Jasper 在近期擴張中積極吸納著名 Marketing & Sales SaaS 公司 Hubspot 的人才。比如曾在 Hubspot 擔任 5 年 VP of Marketing 的 Meghan Keaney Anderson，相信其多年積累的營銷從業者關系網將進一步推動需求挖掘和業績增長。此外，還有曾在 Hubspot 擔任 3 年 VP of Product 的 Jeremy Crane，其對于企業營銷產品設計的理解將幫助 Jasper 后續產品深度嵌入企業的營銷工作流中。

除此之外，2022 年 Jasper 還新招了 70 多位工程師和設計師，它們將負責制作交互界面更新穎，為更多場景設計的模板界面，從而改善當前 Jasper 模板的應用場景較窄的問題。現有 60 多個模板中大部分都是幫助營銷從業者高效攥寫博客、新聞稿和運營社交網絡等。但近期正在積極推出更多的場景的模板：比如從長文中提煉出 Bullet Points，輔助用戶撰寫能在 Stable Diffusion 生成高質量圖片的文案等。

Jasper 團隊擁有極強的執行力和野心，具體體現在產品線的高頻擴張上：

首先，Jasper 是行業里較早提出文檔產品的，想讓用戶在創作中能夠比較連貫的完成。其次，他們更是率先對文檔產品嘗試了 Workflow 和 Receipts 兩種微創新，并將宣傳方向從營銷稍微轉向撰寫擅長生成長文檔；

其次，團隊不僅在 DALL·E 的測試 API 發布一個月后就推出了 Jasper Art，并且也在 ChatGPT 推出后的 20 天發布了 Jasper Chat。盡管兩個產品都只是調用了 OpenAI 的技術，但相較于 Copy.ai 等競爭對手仍在模板產品上內卷，Jasper 高頻擴充產品線來拓寬 TAM 的嘗試還是很能看出其執行力和野心的。

六、主要客戶和反饋

通過 G2 的客戶反饋數據，Jasper 目前主要是幫營銷人員提高效率，甚至已經在一些垂直行業開始替代對寫手的需求。

具體來說，我們可以看到 Jasper 近 67% 的客戶是營銷人員，他們愛用它來生成社交平臺帖子和宣傳 Email。Jasper 近 33% 的客戶來自內容創作、教培、健康和軟件行業，他們將自己的專業知識濃縮成點子后，Jasper 負責進行組織和潤色，從而不再需要雇傭寫手來進行創作和編輯。比如不少開發者用 Jasper 來寫產品更新博客；健身教練用 Jasper 快速撰寫定制化的飲食建議；教培人員則用 Jasper 為學生快速生成課業大綱和作業，甚至是課程反饋。

幾乎所有的客戶都認為 Jasper 是一個效率神器，其價格跟招募一個寫手或內容運營比，簡直是太便宜了。不少用戶反饋 Jasper 營銷文案的生成效果較好于 ChatGPT 和 Copy.ai。有些老客戶夸贊 Jasper 團隊總能緊跟科技進步來推出易用產品，過去一年里陸續添加了 SEO、Jasper Art 和 Jasper Chat，他們能夠快捷地嘗試各類新鮮事物。Jasper 的黏性很高，很多用戶幾乎將所有生成的文字習慣性地讓 Jasper 進行一次潤色。

Jasper 的差評主要集中在其強勢的收費方式。Jasper 只允許用戶在綁定銀行卡后開啟自動續費才能使用，不能單月購買或是提早取消訂閱，一旦取消就立刻無法使用產品。此外，多個用戶反饋 Jasper 的付費界面誘導他們支付年費訂閱，而使用一段時間后年費用戶就無法中途取消或 Refund，等到來年用戶不注意就可能錯過年費訂閱的取消時間，又要支付一筆近千美元的帳單。

七、市場空間

盡管 Jasper 想嘗試將大語言模型助力互聯網的每一個文案輸入框，但當前主要客戶還是來自營銷人員和一些內容創作者。我們以此為基礎推測出 Jasper 的 TAM 大概在 20 億美元左右，但未來極可能因單月收費下降而市場萎縮。

假設 1：歐美大概有 2000 萬名 Sales 和 Marketing 的從業者，他們都是 Jasper 的主要目標用戶。我們參考 Salesforce 在 CRM 和 Workday 在 ERP 20% 左右的市占率來估計；

通過 Zippia 數據，我們推測全美有 450 萬名 Marketing 從業者和 250 萬名 Sales 從業者。我們也可以用 Statista 的數據推測，因為全英有 100 萬名 Marketing 和 Sales 人員，所以人口是英國五倍的美國應該有 500 萬名從業者。我們這樣用人口推算歐美發達國家的總從業者的數量大概為 2000 萬名。這里先不考慮 GPT 的出現將讓這些從業者數量大幅減少。

假設 2：根據 SignalFire 數據，全球現在有 4700 萬名業余內容創作者和 200 萬名職業內容創作者，我們可以分別用 1% 和 10% 的滲透率來估算潛在的客戶群體，對應著 67 萬名潛在用戶。由于 Notion AI 和 Office 等競品，我們預計這邊的滲透率遠不如營銷從業者的滲透率；

假設 3：按照 The Information 文章透露，Jasper 當前 10 萬用戶貢獻了 8000 萬美元的 ARR，也就是每個用戶的年付費為 800 美元。

TAM= （Marketing 從業者人數 + 內容創作者人數） x 年均收費= (2000000+670000) x 800= 21.4 億美元

當前 Jasper 年均 800 美元（~月均 67 美元）的價格是極具爭議的，市場空間可能因價格戰而急速萎縮。ChatGPT 和 Notion AI 的月收費分別為 20 美元和 8 美元，盡管 Jasper 不斷強調自己的生成效果好于 ChatGPT，但是面對強勢的收費方式和高昂的定價，用戶大概率會去采用更便宜的替代者。而 Jasper 主動降低定價到跟 ChatGPT 一樣時，TAM 就只有 6.4 億美元，自己的成長空間嚴重受限。

八、增長策略

1. Marketing Native

Jasper 在早期宣傳時最大的賣點是幫助撰寫營銷文案，營銷人員也是他們最早的，最重要的客戶群體。

來自營銷背景的 Jasper 團隊除了會在 Techcrunch 這類科技博客上發 PR 稿，也會在 MarTechSeries 這類更 Marketing Native 的博客里宣傳。當然，創始團隊也是 Marketing Native 的，他們因先前的營銷創業經歷積累了大量的從業者聯系方式，不僅憑此在收入上甩開直接競對 Copy.ai，更能深度了解主要客戶的需求。

2. SEO Maximalism

Jasper 發的博客極為注重 SEO 優化，這樣能自然地從搜索引擎獲得更多的流量。

如下左圖，Jasper 每天都會發 6 篇以上的博客，大多數是類似《6 個高效率創作工具》之類的文章，由于文章標題和內容都很容易讓人點進去看產品比較，這時在 Google 搜索時極容易排在前面。如下圖，當我搜索 AI Copywriter，除了前兩個可能買了優先廣告位的 Copy.ai 和 Anyword，第三個就是 Jasper 發的某一篇博客。由于鏈接不指向 Jasper 官網而是博客本身，說明這是靠點擊量排在前面且團隊的 SEO 能力很強，這預計能為 Jasper 剩下不少廣告費用，也更能讓用戶了解產品的比較優勢。

3. ToC 策略

前文提到 Jasper 收購了 Outwrite，把大語言模型的種種功能整合近擁有百萬用戶的 Outwrite 后，將能夠在網頁端的 Email, Google Docs, Notion 等幾乎所有文案場景輕松調用 Jasper。但隨著 Microsoft 和 Notion 都陸續放出將要整合 GPT 的消息，所以這方面的增長將有較大不確定性和激烈競爭。

4. ToB 策略

Rogenmoser 透露未來公司重心是把產品嵌入企業的工作流中，為此他們從 Hubspot 挖來了 VP of Marketing and Engineering，同時從企業營銷的需求和供給側下手。他們不僅打算將 GPT 嵌入企業的 Email、短信和網頁對話機器人，也打算整合 Hubspot（Jasper 最新一輪的投資人）這類企業常用 SaaS 中，最終成為面向企業的平臺型產品。

Jasper 最近推出了 Business 業務，允許同個團隊的用戶使用相同的生成內容的語氣，以及增強了權限管理和數據統計等功能。

整體來說，我們比較看好 Jasper ToB 策略，因為我們不是很擔心 Jasper 的產品和銷售能力，如果市場有新類型的產品出現，其高效的工程團隊將能在短時間內復刻，再由經驗豐富的營銷團隊去挖掘需求。但我們現在不是很看好公司的 ToC 策略，因為 Office 和 Notion 這類文案工具巨頭牢牢把控著創作環節，Jasper 能滲透的概率是比較小的。

九、業績和成本

根據 The Information 于 2022.12.23 的訪談透露，Jasper 現在有 8000 萬美元的 ARR，10 萬個客戶，月均客單價為 80 刀。而在 2021 年， Jasper 的 ARR 為 3000 萬美元，其恐怖的增速不僅體現了市場對 GPT-3 超凡效果的需求，也體現了 Jasper 團隊出色的營銷能力。

作為比較，The Information 在 2022 年 10 月的文章中透露估值 200 億美元的 OpenAI 僅有小幾千萬美元的年營收，這和 Keras 創辦者 Fran?ois Chollet 在 Twitter 中說的 OpenAI 2022 年營收為四千萬美元不到?？梢钥闯?，OpenAI 22 年的工作重心并沒有放到下游上來，所以 GTM 的表現不盡人意。

Jasper 將其精調的模型托管在 OpenAI 服務器上：鑒于 Jasper 的生成效果極好應該在 Templates 產品中用到了精調過的 Curie 和 Davinci 兩款高端模型，尤其是優化了營銷場景下的文案。在 Documents 產品中用了 OpenAI 最新的 text-davinci-003 模型，對于用戶的簡短指令和一部分上下文也能給出精良的生成內容。

精調模型主要涉及兩種成本：精調訓練成本和推理使用成本。text-davinci-003 模型沒有經過精調，整體更為便宜。當前 Jasper 生成每千字的價格在 0.8 美元左右。從下表可以看到，Jasper 的利潤空間極大，因為訓練成本將隨著調用次數不斷攤平，使得模型成本無限趨近于 20% 甚至以下。并且 Jasper 并沒有像 OpenAI 那樣高昂的研發投入，在支付員工工資和營銷成本后，極有可能還有 30-40% 的利潤率。

十、競爭情況

Jasper 的產品本質在做兩件事：模板產品在輔助用戶撰寫更好的 GPT Prompt，文檔產品則在將 GPT 嵌入文案創作的 Workflow。但在這兩件事上它正在面臨嚴峻的挑戰。

1. 模版產品

模板產品面臨高度同質化的競爭，OpenAI 也在最新幾代 GPT-3 中降低使用門檻，也有潛在技術路線能用 AI 取代模板產品。

模版產品的競爭對手除了 Copy.ai 和 Copysmith.ai 等十幾家類似公司外，還有 PromptBase 這類開源社區，他們主要在以下幾個方面競爭，而 Jasper 都有一定優勢，不過差距正在模糊。

（1）追求模版數量，滲透更多文案場景

GPT-3 適合的場景可以概括為結構標準化，內容重復度高的套話，且有些每天都需要使用多次。典型例子是推廣產品時的 Cold Email 和 Github 開源產品的更新周報。Jasper 一直在嘗試滲透進更多的文案場景，并嘗試將創作流程標準化后讓 GPT-3 參與。當前 Jasper 有 66 個模版，覆蓋 12 個左右的文案場景，已對當前 GPT-3 適合的大部分場合都已初步覆蓋。

（2） 更全面的軟件整合

Jasper 產品主要以網頁端形式展現，盡管也有 Chrome Addon 插件，但是并不好用?？赡芪磥淼内厔菔钦先腩愃?Grammarly 的產品形式，讓用戶能夠在多場景中自然地使用。

Jasper 和 Surfer SEO 有整合，讓生成的博客容易排在谷歌搜索頁的前面。Surfer SEO 是一款被 Shopify 和 Square 等知名公司采用的寫作輔助工具，能用算法對文案內容進行打分，也能給出調整建議，這樣可以從谷歌搜索中導流。這項功能除了價格較貴外，廣受用戶好評。

（3）精調模型，追求垂直場景生成效果

當前 Jasper 有多個模型，能根據用戶的輸入自動選擇合適的模型。Jasper 在一些特殊文案模版（如營銷場景）中采用的模型是精調 （Fine-tune）過的初代 Davinci，所以客戶評價里不少客戶反饋 Jasper 的營銷生成效果是市場上最好的，肉眼可見地比 ChatGPT 要更好。

某位創作者的 Tweet

（4）選取性價比更高的變種模型

GPT-3 并不便宜，并且 GPT-3 并不是賽道里唯一的玩家。比如一家名叫 Goose.ai 的公司就提供性價比更高的 GPT-Neo X 等變種模型，以一半的價格提供用戶難以察覺區別的生成效果。Jasper 已經有一部分的業務正在使用 GPT-J（一個開源版本的 GPT-3）或 GPT-Neo X，來降低 GPT-3 單點供給的風險。

（5）定價策略

Jasper 的競爭對手們先后多次降價，嘗試從 Jasper 這獲取客戶。比如 Copy.ai 已將月度定價設置在 49 美元，這是 Jasper 的一半，并且不設置字數上限。相信 Jasper 看到 OpenAI 和主要競對的定價后，會有極大的價格壓力。

除同類競爭對手外，模版產品可能將會被 OpenAI 的后續產品淘汰。OpenAI 在發布 GPT-3 后的兩年里通過指令微調（Instruct Tunning）和基于人類反饋的強化學習（RLHF）來讓 GPT-3 能處理更豐富的人類指令，并讓生成內容更符合人類的期待，因此普通人輸入較少且不清晰的指令時，ChatGPT 和 text-davinci-003（最新的 GPT-3 版本）也能給出翔實的生成文案。ChatGPT 的出現極大促進了 AI 文案生成的流量，但 Jasper 失去了大量的流量份額，被邊緣化了。

盡管 Jasper 生成效果更好，但 OpenAI 產品的性價比明顯更高。Twitter 上有大量的用戶分享他們通過 ChatGPT 免費獲得了優質文案，當然最新的 API 價格也極為便宜，Jasper 的高價很可能難以維持。

最后， 模版產品可能會被潛在 AI 技術淘汰。未來可能出現 text-to-parameters 或是 text-to-prompt 的 AI 小模型，據用戶描述的場景自動生成合適的參數和 Prompt 提示，輔助用戶使用 GPT-3。比如 AI 小模型從用戶輸入中檢測到是營銷場景，將 Temperature 調高或將 Frequency Penalty 調低，這樣產品名稱能多次出現，并且生成的文案更有創造力。

2. 文檔產品

文檔產品面臨傳統文案工具整合 GPT-3 后的競爭， Jasper 處于弱勢。Notion、Craft 等筆記軟件新貴近期都已完成在產品中整合了 GPT-3，很難想象用戶會特地去僅有網頁端的 Jasper 使用 GPT-3。和 OpenAI 關系密切的微軟可能也要在其 Office 套件和 Outlook 中整合 GPT-3，這將進一步壓縮對 Jasper 文檔產品的需求。

整體來說，盡管文檔產品是現在 Jasper 主要的壁壘，但是我們不是很看好其持續性。未來能否文案流程中被更方便的調用將取決于其對 Outwrite 改造，讓 GPT-3 跟 Grammarly 一樣嵌入數個文案創作工具中。

Reference

1. Copy.ai

http://Copy.ai

2.G2 的客戶反饋數據

https://www.g2.com/products/jasper-ai/reviews

3. Zippia 數據

https://www.zippia.com/sales-person-jobs/demographics/

4.Statista 數據

https://www.statista.com/statistics/319805/number-of-sales-marketing-and-related-associate-professionals-in-the-uk/

5.SignalFire 數據

https://signalfire.com/blog/creator-economy/

6.MarTechSeries

https://martechseries.com

7.The Information 在 2022 年 10 月的文章

https://www.theinformation.com/articles/the-best-little-unicorn-in-texas-jasper-was-winning-the-ai-race-then-chatgpt-blew-up-the-whole-game?rc=z4bphe

8.Fran?ois Chollet 的 Twitter

https://twitter.com/fchollet/status/1612142423425138688

9. Tweet

https://twitter.com/scottcmillard/status/1627683023108931585

10.Goose.ai

http://Goose.ai