中國的AI圈,有一種根深蒂固的頑疾,我們可以稱之為:AI商業化恐懼與AI應用缺失綜合癥。
具體表現為,一種AI技術爆火之后大家先是驚嘆,什么“人人都被AI創飛了”之類的。緊接著,在這條賽道真正熱起來之后就會轉變為質疑:你做的AI能商業化嗎?為什么AI還是沒有超級應用?為什么我還是沒有用到AI應用?
似乎AI總是在對技術的巨大期待,以及對應用的不斷失望間輪回。大模型是真的雷聲大雨點小,很難帶來高增長、有商業化能力的應用嗎?
最近外網一款應用的火爆,讓我們有了些新的想法。不久之前,NotebookLM的核心團隊離職引發熱議,團隊負責人Raiza Martin宣布將和核心設計師、工程師一起離職,準備打造新的大模型應用。這一消息引發討論的原因在于,NotebookLM是今年歐美最出圈的大模型應用之一,甚至它出圈的原因根本不是作為AI筆記本的基礎功能,而是一個嘗鮮類的附加功能——AI播客生成。
透過NotebookLM的爆火,我們可以由此聊聊AI+聲音方向的商業化可能性,以及究竟應該如何打造具有高增長潛力的AI應用。
或許可以說,越來越多的熱門應用正在證明,AI應用缺失癥是能夠被治愈的。
NotebookLM原本是谷歌一個小組打造的AIGC寫作工具,在全球有非常多的競品,并且已經推出了幾年時間都沒有什么水花。但最近讓這個看似比較平庸的應用突然爆火的,是它添加了一項功能:播客生成。
更新后的這一功能,允許用戶上傳文檔、文本、網頁以及YouTube視頻來生成由AI制作的音頻播客。與其他音頻功能不同的是,NotebookLM生成的不是那種照著文本念出來的簡單播客,而是有兩個主持人的對談型播客。
AI生成的兩位主播,會根據素材提供的內容進行分析、討論,甚至會相互調侃,還能進行大笑。比如說,如果你輸入一本歷史類書籍,NotebookLM就能生成多集的歷史解密類對談播客。如果輸入自己的資料,它也能生成兩位AI主播對你吹彩虹屁的聊天內容,他們有理有據,一本正經地分析討論你有多么了不起。
這種新穎的內容生成模式給了網友極大的創造和收聽動力,玩出的花樣也越來越多。甚至有人認為,這可能是第一款不是由于模型能力,而是通過應用體驗獲得認可的AI。
而在NotebookLM背后作為支持的,是谷歌的Gemini 1.5 Pro大語言模型。它能夠一次處理多達1500頁的內容,并且支持超長上下文的多輪對話。NotebookLM的音頻功能則是基于谷歌的語音模型來實現。
到這里我們會發現,NotebookLM是一個標準到不能更標準的AI原生應用。它基于多個大模型來實現;利用了AIGC和多模態這些非常具有代表性的AI機制;創造了傳統移動應用完全無法實現的服務體驗。
由此可見,只要做對能力,找準市場,AI應用是完全有可能撐起流量和商業化場面的。
當然,NotebookLM取巧的一點在于它的市場切入點非常精準。播客在美國的市場需求量非常龐大,甚至大有超越短視頻的態勢。美國用戶,尤其是年輕用戶大多有收聽播客的習慣,而明星、運動員、脫口秀演員也普遍將錄制播客作為表達方式。
在這個關注度高、需求量大的市場上,AI帶來了兩人對談播客這種前所未見的應用體驗,這才讓NotebookLM在幾個月內爆火出圈。
如果僅僅關注AI播客生成這件事,那么NotebookLM所代表的意義或許會被裁剪掉很多,首先播客市場在國內還遠不如歐美火爆,其次AI播客生成的商業化潛力本就有限。
想要深度利用NotebookLM的意義,首先應該看到其所代表的AI音頻賽道本就有著更為寬闊的商業化空間。對于AI行業普遍存在的商業焦慮,AI+音頻至少是一種紓解。在生活中大量太長不看的內容,都可以通過轉換為音頻的方式來提升觸達效率。比如在谷歌內部,谷歌廣告團隊就在研究基于NotebookLM的生成能力來打造銷售問答,從而對新人進行培訓。這樣原本厚重的資料,就可以被模擬成銷售人員與顧客之間的對話,新入職的銷售可以直接學習與顧客進行交流,每個問題應該如何對應、解釋等。
類似的例子還有很多,比如產品說明書的音頻版、在線教育的問答機制。我們在很多時候都會面臨資料太多,過長不看的窘境。這時我們往往會想要跟懂行的人問上兩句,而現在問AI或許就可以了。
推而廣之,NotebookLM還可以跟機器視覺進行結合。比如去健身房,私教的工作其實就是看著你訓練,然后指出動作的正誤,回答健身者的問題。如果讓NotebookLM附帶上視覺能力,或許AI播客可以變成AI私教。
這些探索證明,一個出圈的AI應用往往具備連鎖反應。它不僅能夠在本圈層得到用戶的追捧,同時還具有持續擴散商業影響力的可行性。
即使你不聽AI播客,也對AI音頻賽道毫無興趣。NotebookLM也依舊展示了優秀AI應用最底層的東西:輸入簡單,生產驚喜,貼近用戶。
如今,大模型已經能做到很多前所未見的事,但總是無法出現那種能夠引發討論和傳播的爆火應用。NotebookLM的火爆告訴我們,其中很大原因出自產品設計的缺失。
與其他AI應用相比,NotebookLM在產品層面有一個鮮明的特點,就是整體UI設計盡量傾向簡單。AI播客生成本身只是NotebookLM功能的一部分,用戶打開門檻天然較高。在這種情況下,項目團隊對其整體UI都進行了盡量簡化。比如上傳文檔是很多AIGC應用都有的步驟,但上傳文件的步驟瑣碎、容錯度低,往往會給用戶帶來不悅的產品體驗。NotebookLM則支持一鍵上傳源文檔,并且可以覆蓋文檔、視頻等多種文件源與文件格式。這種非常友好的用戶界面設計,讓這種創新型的AI應用擁有了極低的門檻。用戶不會在UI層面就被瑣碎的操作、復雜的文件要求給勸退。
而與輸入端盡量簡單構成正比的是NotebookLM在輸出端給出了非常完整且復雜的內容。用AI生成播客在今天已經不太新鮮,但NotebookLM能夠生成兩人對談播客,并且對談內容是有語氣、有節奏,甚至是富有幽默感的。這種驚喜感和意想不到,與極簡的內容輸入構成了對比,進而變成了能夠出圈的產品動力。
除此之外,NotebookLM的成功還有一個關鍵因素,就是它找到了播客這個在歐美頗具市場號召力的領域。正是因為播客本身有市場需求,受關注程度高,NotebookLM帶來的AI驚喜感才能順理成章激活用戶認同。而且NotebookLM又一次證明了,尋找更能接受AI的年輕人認可,貼近年輕市場的生活、娛樂、消費模式,是AI應用能夠成功的關鍵。
總結NotebookLM的故事,可以發現一款成功的AI應用需要具備三要素:
1.極簡的用戶界面與生成規則。
2.具有驚喜感與震撼力的AIGC效果。
3.貼近用戶注意力,尤其是年輕人注意力的市場落點。
從大模型的能力出發,尋找到這三個條件,應該就能勾勒出差不多的AI應用了。
所謂AI應用缺失癥,從正面看是一個巨大的問題,反面看則是很多個具體的機會。
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