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為什么AI語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品可以引起資本的注意？這篇文章里，作者拆解了ELSA、Loora等產(chǎn)品，并對其與多鄰國的差異做了剖析，或許可以給尋找落地場景的AI技術(shù)廠商們，提供一些案例思路。

2 月 21 日，英語學(xué)習(xí) App Speak English with Loora AI（文中簡稱為 Loora）宣布完成 1200 萬美元 A 輪融資，由 OP Ventures 領(lǐng)投。而就在 2023 年 6 月，這款產(chǎn)品剛剛完成 925 萬美元種子輪融資，8 個(gè)月內(nèi)完成兩次千萬級別融資，可見資本青睞。

在 11 月的選題《卷起來了，網(wǎng)易和谷歌都想搶Duolingo的生意》中，我們觀察到了谷歌和網(wǎng)易等公司都基于 AI 開發(fā)了語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，市面上也充斥著同類產(chǎn)品。但測試后發(fā)現(xiàn)，AI 在語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品中的作用主要在“練口語”這個(gè)層面，解決“開口難”問題，相比于 Duolingo 體系化的課程，以及有點(diǎn)“瘋批”的運(yùn)營手法，只是通過 AI 聊天做出了點(diǎn)差別，顯得有點(diǎn)單薄。

而且，雖然與傳統(tǒng)產(chǎn)品有差異，但各款 AI 產(chǎn)品之間卻雷同，甚至 ChatGPT、character.ai 等 AI 產(chǎn)品都可以勝任口語陪練的角色，單點(diǎn)功能很容易被大而全的 General Assistant 們覆蓋。因而，觀察下來單純靠“語音識別+AI 對話”切入市場都有難度，更不要說靠 AI 去搶 Duolingo 的生意了。

但，打臉的是，資本依然跑步入局，暗示著什么可能在變化。

一、僅去年下半年資本就投出了 1.6 億美金，AI 產(chǎn)品漸有起色？

2023 下半年完成融資的 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品｜圖片來源：騰訊網(wǎng)

根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，僅在 2023 年下半年，就有十多家在線語言學(xué)習(xí)創(chuàng)企完成融資，總?cè)谫Y額達(dá) 1.6 億美金。而投資者名單中，不乏 OpenAI、Google 旗下的風(fēng)投 Gradient Ventures 等知名資本。

我們對去年 11 月寫選題時(shí)的數(shù)據(jù)和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)也進(jìn)行了對比，發(fā)現(xiàn) AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品（OpenAI 投資的 Speak）在收入和 DAU 上也確實(shí)在快速增長。

11 月和近 30 天 Duolingo、Babble、Lingokids、EWA、Speak 五款產(chǎn)品的雙端 DAU 和輸入排名 | 數(shù)據(jù)來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

2024.1 按收入排名的全球語言學(xué)習(xí) App，注 1：筆者根據(jù)近 30 天收入數(shù)據(jù)重新進(jìn)行核對，Speak 也排在第三。

注 2: Statista 的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中有可能包含網(wǎng)頁端收入，所以該收入可能高于點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)體現(xiàn)的應(yīng)用商店收入，

為 245 萬美金左右（成立 7 年時(shí)間的 Speak 已經(jīng)超過 Duolingo 月流水的 1/10）｜圖片來源：Statista

上一篇選題觀察到的 Speak，在 App 端全球雙端月流水已經(jīng)從 11 月的 71W 美金增長到了 2 月的 143W 美金，增長了一倍，在同類產(chǎn)品的排名中已經(jīng)上升至第三位，甚至，在主攻的韓國市場，它的收入已經(jīng)超過 Duolingo 了。而 Speak 雙端月平均 DAU 也從 11 月的 7.5W 增長到了近期的 10.7W（近 30 天平均 DAU），DAU 增長 42%。

AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

而除了 Speak 之外，其他幾款拿到融資的 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，雖然成績和主流產(chǎn)品還差很遠(yuǎn)，但也在努力進(jìn)步中，8 個(gè)月融了 2000 萬美金的 Loora，從這個(gè)成績來看，反而還是“差生”了，資本給錢，可能是看增長勢頭。

Loora 全球雙端 DAU 數(shù)據(jù)（上），全球雙端月流水（下），注：統(tǒng)計(jì)時(shí)間 2023.1.1 至今｜圖片來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

從數(shù)據(jù)上看，從 2023 年 1 月至今，Loora 的 DAU 增長了 8.3 倍，全球雙端月流水增長了 2 倍。而根據(jù) Loora 團(tuán)隊(duì)的說法，2023 年 Loora 的 ARR 增長超過 8 倍，用戶留存率提高了 2 倍。

注：在 a16z 推出的移動(dòng)端 AI 產(chǎn)品Top50榜單中，ELSA 上榜 | 圖片來源：a16z

而由 Google 投資，總部位于越南的 ELSA，則是在用戶量層面表現(xiàn)不錯(cuò)，近 30 天平均 DAU 有 29.3W，是同行 Top3 的水平，近 30 天平均流水 81.8W 美金，排名全球同類產(chǎn)品的第 6-7 位（ELSA 可以在網(wǎng)站端進(jìn)行訂閱，所以單純看應(yīng)用商店的收入和用戶數(shù)據(jù)可能不太全面）。

Duolingo 與 Speak、ELSA、Loora 收入與 DAU 對比圖

不可否認(rèn)的是，雖然快速增長，但 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，在 Duolingo 面前還是“弟弟”，但這種數(shù)據(jù)層面的變化，讓我們需要重新審視一下 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，除了之前說的“語音識別+AI 對話”的套殼差異點(diǎn)，到底在以怎樣的邏輯留住和服務(wù)用戶，被資本下注的他們，還有多少增長空間。（鑒于 Speak 的相關(guān)功能已經(jīng)在上一篇選題中介紹過了，這次我們主要聚焦 ELSA 和 Loora。對 Speak 感興趣的讀者，可以參考《卷起來了，網(wǎng)易和谷歌都想搶 Duolingo 的生意》選題）

二、AI 學(xué)英語，在 Duolingo 的輻射范圍之外找用戶

表面上看，ELSA 和 Loora（包括 Speak）有如下共性：

1. 核心功能都是基于 AI 語音識別幫助用戶學(xué)習(xí)口語，并根據(jù)用戶的表現(xiàn)提供實(shí)時(shí)反饋。
2. 都會(huì)為用戶推薦有難度梯度的體系化課程，用戶也可以自己選擇學(xué)習(xí)目標(biāo)，靈活服務(wù)擁有長期/短期目標(biāo)的用戶。
3. 訂閱變現(xiàn)為主，免費(fèi)功能較少，訂閱費(fèi)用在每月十幾美元左右。

相對而言，目前 Duolingo 中 AI 的參與度并不高，根據(jù)媒體報(bào)道，Duolingo 主要將 AI 應(yīng)用在課程編寫環(huán)節(jié)上。

注：Duolingo Max 僅向美國、英國、愛爾蘭、加拿大、澳大利亞、新西蘭用戶推出，提供解釋我的答案和角色扮演兩項(xiàng)功能。

而其實(shí)，Duolingo 在去年 3 月就推出了能與 AI 對話的高級訂閱模式 Duolingo Max，但是目前只能在少數(shù)幾個(gè)國家，用英語學(xué)習(xí)法語/西班牙語時(shí)使用，有消息稱，今年下半年將登陸日本市場，使用范圍仍比較小。而且 Reddit 上用戶評論認(rèn)為 Duolingo Max “非常平庸，且價(jià)格很高”。

Duolingo 課程設(shè)計(jì)的思路是，通過前期單詞、中期語法、后期表達(dá)的學(xué)習(xí)，帶一個(gè) 0 基礎(chǔ)的用戶學(xué)習(xí)一門語言。整體課程完整、體系化，用戶可根據(jù)自身水平通過測試直達(dá)某個(gè)階段，但不能跳脫課程體系。由于其提供的是基礎(chǔ)服務(wù)，面向所有有意學(xué)習(xí)語言、但無明確短期目標(biāo)的人群，所以在商業(yè)化上，Duolingo 采用基礎(chǔ)功能免費(fèi)+訂閱/內(nèi)購收費(fèi)的模式。

根據(jù) Gitnux 的報(bào)告，91% 使用 Duolingo 的用戶是出于個(gè)人興趣，而不是出于工作、考試、海外生活/學(xué)習(xí)等明確目的。

當(dāng)用戶沒有明確目的，留存是產(chǎn)品的一大難題，關(guān)于這一點(diǎn) Duolingo 設(shè)計(jì)了 CURR（核心用戶留存）的指標(biāo)來指導(dǎo)產(chǎn)品的迭代和運(yùn)營（參閱之前的選題《億級用戶規(guī)模，DAU與收入還在高速增長，前CPO分享大體量產(chǎn)品如何突破增長困境》），在課程設(shè)計(jì)上，雖然注重游戲化和“連勝系統(tǒng)”、“推送系統(tǒng)”提升留存，但以時(shí)長較短的課程為主，降低用戶連續(xù)學(xué)習(xí)的心理壓力、同時(shí)又提升滿足，妥帖拿捏用戶心理。

相應(yīng)地，Duolingo 走“基礎(chǔ)教學(xué)”的路徑，堅(jiān)持免費(fèi)使用，靠使用頻次較高的重度用戶進(jìn)行變現(xiàn)的商業(yè)化策略，也都是考慮到了用戶畫像。

而上文所述，在產(chǎn)品上體現(xiàn)的三點(diǎn)差異，則體現(xiàn)著 ELSA 和 Loora 的面向的用戶和幫用戶解決的問題，與 Duolingo 完全不同，他們主攻的目標(biāo)人群，也有差異。

1. 完成規(guī)定動(dòng)作 vs 靈活切換目標(biāo)

ELSA（圖1）、Loora（圖2，3）的主頁和課程頁面，Duolingo 主頁（圖4）

我們先從產(chǎn)品的主體來看，打開 ELSA 和 Loora 的課程頁面發(fā)現(xiàn)，這兩款產(chǎn)品是按不同的課程形式來分類的，并沒有選擇 Duolingo 游戲化且按難度逐級遞增的形式。

此外，雖然兩款產(chǎn)品都提供了系統(tǒng)推薦的每日課程，也都借鑒 Duolingo 設(shè)計(jì)了簡單的連勝/排名系統(tǒng)，但是兩款產(chǎn)品都會(huì)詢問用戶今天的學(xué)習(xí)目標(biāo)，并給用戶額外選擇，比如按主題/場景學(xué)習(xí)或改善發(fā)音等，用戶完成這些自主選擇的任務(wù)也可以延續(xù)連勝，獲取排名。

ELSA 和 Loora 的用戶擁有更多自由，如果用戶目標(biāo)明確，就可以自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容，如果目標(biāo)不甚明確，也可以選擇系統(tǒng)推薦的課程，這其實(shí)背后反映的是，這兩款產(chǎn)品界定的目標(biāo)用戶的畫像不同。

Duolingo 的通關(guān)測試

而在 Duolingo，“自由”體現(xiàn)在用戶能力與課程難度的匹配，也就是如果我認(rèn)為自己可以跳級，通過測試就能進(jìn)入下一階段，但其實(shí)也還是按難度爬坡，系統(tǒng)化學(xué)習(xí)。

兩相比較，可以看出 Duolingo 針對的是目標(biāo)不明確、甚至 0 基礎(chǔ)的用戶，而 ELSA 和 Loora 面向用戶，有更明確、或者說更短期目標(biāo)的用戶。

2. 按場景學(xué)習(xí) vs 按知識點(diǎn)學(xué)習(xí)

ELSA 每日課程內(nèi)容（左），Loora 每日課程頁面（右2）

而在進(jìn)入課程后，AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品們也和 Duolingo 有所差異。

從每日系統(tǒng)推薦的課程內(nèi)容看，ELSA 和 Loora 都會(huì)有一個(gè)明確的主題/場景，比如筆者在測試時(shí)，ELSA 推薦的場景是“酒店 Check in”，Loora 推薦的主題是“電視節(jié)目”。

其實(shí)在 AI Chatbot 出現(xiàn)之前，很多語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品也把場景化語言學(xué)習(xí)當(dāng)作賣點(diǎn)，但基本上走的是“學(xué)短語手冊”的模式，用戶主要學(xué)習(xí)在這個(gè)場景下常用的單詞、短語、句子，以及它們在場景中的使用方法。這種方式雖然有一定作用，但非常死板，在實(shí)際應(yīng)用中，一旦出現(xiàn)話題發(fā)散或其他變化，用戶仍會(huì)感覺無所適從。

而 AI 盡量還原與真人對話的體驗(yàn)，AI 的對話能力也能在用戶發(fā)散話題時(shí)模擬真實(shí)語言環(huán)境。而在 AI 出現(xiàn)之前，學(xué)習(xí)者如果不”肉身在海外”，就很難訓(xùn)練到“用”這個(gè)層面。

ELSA 場景頁面（左 2），Loora 角色扮演頁面（右 2）

而從場景一覽的界面來看，ELSA 和 Loora 不僅包含了生活化的場景，也覆蓋了很多偏向工作/學(xué)習(xí)的專業(yè)化場景。比如上圖 ELSA 中的“Working in healthcare”場景，用戶作為一個(gè)在診所上班工作人員，練習(xí)“幫病人預(yù)約醫(yī)生”“接診病人”“接急診電話”等具體場景。Duolingo 基本上并沒有按照場景來做練習(xí)。

Loora 的“read and talk”功能｜圖片來源：Loora

兩者比較相似的反而是知識拓展。但就知識拓展來看，AI 語言產(chǎn)品重點(diǎn)仍在應(yīng)用，產(chǎn)品推薦小短文，用戶閱讀后就小短文與 AI 進(jìn)行討論，很像國外大學(xué)的“研討會(huì)”這個(gè)課程形式，練習(xí)的是用戶的閱讀、理解、發(fā)散、表達(dá)能力。而 Duolingo 的做法是在每個(gè)單元設(shè)定一個(gè)主題，比如圖中“談?wù)撐磥淼氖录敝黝}，但主題完全為知識點(diǎn)服務(wù)，對應(yīng)著“一般將來時(shí)”這個(gè)知識點(diǎn)。而在具體的課程中，Duolingo 則以翻譯、填空、造句等題目為主，來訓(xùn)練詞匯、時(shí)態(tài)、句式等知識點(diǎn)。

Duolingo 的課程頁面與課程內(nèi)容｜圖片來源：Duolingo

兩相對比，ELSA 和 Loora 的英語學(xué)習(xí)更具實(shí)用性或者目的性，主打一個(gè)不久的將來能用起來。而 Duolingo 則更注重，通過單詞、語法等夯實(shí)基礎(chǔ)知識點(diǎn)，系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)語言。這其實(shí)體現(xiàn)的是 Loora、ELSA 面向的是有一定基礎(chǔ)知識、但需要能力進(jìn)階的人群。這是人群的第二個(gè)差異。

3. AI 加持的“多邊形”：反饋體系 vs “對錯(cuò)”反饋體系

最后，說下 AI。如果說語音識別+AI 對話，是套大模型的殼，上面的模擬場景中的變化和反饋體系，則開始讓 AI 語言產(chǎn)品和 Duolingo 的現(xiàn)有體驗(yàn)真正產(chǎn)生了一些差異。

Loora 語法反饋頁面（圖 1），ELSA 發(fā)音反饋頁面（圖 2），Loora 發(fā)音反饋頁面（圖3），Duolingo 題目（圖 4）

從課程內(nèi)的反饋來看，Duolingo 雖然也可以進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，但是它的反饋維度只有“對錯(cuò)”這個(gè)單一維度。而 ELSA 和 Loora 的反饋非常細(xì)致，語法方面，不僅語法錯(cuò)誤可以被識別，就連“疑問語調(diào)”等細(xì)微的錯(cuò)誤也能識別出來，發(fā)音方面，AI 的反饋可以具體到音節(jié)。

Duolingo 的發(fā)音課程｜圖片來源：Duolingo

Duolingo 的反饋還停留在跟著單詞/例句模仿發(fā)音的層面上，就算筆者故意說錯(cuò)，Duolingo 只會(huì)反饋錯(cuò)誤，不會(huì)告訴用戶哪錯(cuò)了，怎么改正，對用戶發(fā)音的提升作用有限。

Loora 個(gè)人頁面（左），ELSA 個(gè)人頁面（右），注：ELSA 則提供一個(gè)時(shí)長為 10 分鐘的英語測試，用戶可以通過測試讓 AI 了解用戶水平

而從對用戶英語水平的評價(jià)上，Duolingo 評價(jià)的維度基本上就是用戶“闖關(guān)”的進(jìn)度，也就是知識點(diǎn)學(xué)習(xí)的進(jìn)度。而有了 AI 的加持，Loora 和 ELSA 可以在用戶的學(xué)習(xí)過程中對口語能力進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，而評價(jià)維度包括語法、發(fā)音、流利度、單詞（ELSA 還有重音和語調(diào)），基本和雅思/托福口語考試的評價(jià)維度看齊，而這兩種考試都是有真人考官參與評價(jià)的。

根據(jù)上面的觀察我們就可以勾勒出 Loora 和 ELSA 錨定的其實(shí)是，有一定基礎(chǔ)，有明確的學(xué)習(xí)目的和規(guī)劃、短期內(nèi)需要達(dá)成某個(gè)明確目標(biāo)、需要實(shí)際應(yīng)用能力快速提升的用戶。

而這樣的用戶畫像，很快就就能浮現(xiàn)在腦海中，要出國留學(xué)或者生活、為了應(yīng)聘外企或者為了晉升需要快速提升口語，大概率是中青年，而他們的目標(biāo)決定了自身家庭環(huán)境不錯(cuò)或者已經(jīng)具備一定的賺錢能力，AI 的加成，讓這些原本只能花大價(jià)錢去請外教的用戶們，可以通過 AI 學(xué)習(xí)產(chǎn)品，也能有不錯(cuò)的提升。這些給了 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品們，不訂閱基本無法使用的底氣。

三、寫在最后

以 ELSA 和 Loora 為代表的 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，與 Duolingo 差異，與其說是加入 AI 帶來的，不如說是在 AI 技術(shù)加持下，以前無法滿足的需求有了被滿足的可能性，而使產(chǎn)品能夠錨定不同的需求背后的不同人群。對于現(xiàn)在難找場景的 AI 技術(shù)來說，算是一個(gè)比較好的應(yīng)用案例。

但說實(shí)話，上述產(chǎn)品層面上的 3 個(gè)差異，從技術(shù)和功能層面上，Duolingo 應(yīng)該是都可以實(shí)現(xiàn)的，只是每一個(gè)產(chǎn)品都背負(fù)著自己的使命，服務(wù)于某一群體的最根本需求，已經(jīng)做到千萬 DAU 的 Duolingo，AI 技術(shù)的這一波紅利，不是不能吃，只是怎么吃，需要慎重，這也給了 AI 語言產(chǎn)品冒頭的窗口期。

美國人學(xué)習(xí)外語的目的｜圖片來源：Preply

而在資本的加注下，這些 AI 語言產(chǎn)品，能夠增長到什么地步，值得所有 AI 教育賽道的創(chuàng)業(yè)者關(guān)注。根據(jù)語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品 Preply 在美國做的調(diào)查，受訪者學(xué)習(xí)外語主要目的有教育、工作、學(xué)習(xí)文化、旅游和培養(yǎng)技能。就這四個(gè)目的來看，除了出于應(yīng)試目的學(xué)習(xí)外語的用戶外，其他幾個(gè)目的的用戶，在有一定基礎(chǔ)之后，其實(shí)都有提升交際能力的需求。這么看來，未來 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品似乎是不愁用戶的。

參考文獻(xiàn)：

• 全球融資熱背后，大模型才是語培最優(yōu)解？
• 碎片化學(xué)英語，一輩子都別想學(xué)好
• 外語學(xué)習(xí)的真實(shí)方法及誤區(qū)
• 卷起來了，網(wǎng)易和谷歌都想搶 Duolingo 的生意
• 億級用戶規(guī)模，DAU 與收入還在高速增長，前 CPO 分享大體量產(chǎn)品如何突破增長困境
• Foreign Language Education Statistics: 70% of Americans regret letting their foreign language skills slip