BillyHe

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BillyHe
1周前
《我曾嘲笑 AI Agent 只是概念炒作，不如 workflow 高效，今天我道歉》 几个月前，我写了一篇很得意的文章，用数据"证明"工作流在各项指标上都碾压 Agent。看着那些吹捧 Agent 的创业者，我心里想："又是一群被概念忽悠的人。" 今天我想为那种傲慢道歉。这几个月我一直在卖自己的产品，才意识到我犯了一个根本性错误——我把这当成了工程问题，而它其实是个销售问题。 数据没有错，但我错了 让我先承认，我之前的数据分析在技术上没问题。工作流方案：94% 完成率，7.2 分钟平均耗时，8.5/10 用户满意度。Agent 方案：76% 完成率，13.5 分钟平均耗时，6.8/10 用户满意度。 从工程角度看，结论毫无疑问：工作流更可靠、更高效、用户体验更好。但在一线销售中，我遇到了两类截然不同的客户，完全改变了我的看法。 两种完全不同的客户类型 第一类：已经在用各种 SaaS 工具的公司 这些客户确实理解工作流的价值。他们会问很具体的问题："你们的 API 调用延迟是多少？""节点失败了怎么处理？""安全标准符合我们的合规要求吗？" 但问题是——他们已经有解决方案了。他们担心 AI 的不稳定性、切换成本高，以及 AI 带来的增量收益是否值得这些风险。当你向这些客户推销工作流时，你是在跟他们现有的 Zapier、Notion、Airtable 竞争。你需要证明你比他们现在用的好 10 倍，而不是好 10%。 第二类：数字化程度不高的公司 这些客户的团队可能连 Excel 都用得不太熟练，但 AI 革命激发了他们的数字化渴望。关键是，他们想要的是"AI 时代的产品"，而不是"数字化时代的产品"。 跟他们解释工作流逻辑，就像在跟一个想买特斯拉的人推销更省油的丰田。技术上你说得都对，但你完全误解了他们的购买动机。 "魔法"背后的心理学 一位制造业公司 CEO 说得很到位："我们想要能跟我们对话、理解我们需求的 AI 助手，而不是又一个软件工具。"那一刻我意识到——在他眼里，工作流就是传统软件的 AI 包装版本。Agent 才是他想象中"真正的 AI"。 我重新分析了用户访谈记录，发现了一个被忽略的细节：虽然 Agent 用户的满意度评分更低，但他们用的词是"令人兴奋"、"充满惊喜"、"我想尝试更多"。工作流用户说的是"高效"、"可靠"——这是满意的用户，但不是兴奋的用户。 Agent 的价值不在于解决已知问题——而在于帮用户发现他们不知道自己有的问题。这种探索性体验，正是很多企业老板在 AI FOMO 情绪下真正想要的。 凌晨两点的现实检验 还记得我提到的那个朋友凌晨两点给我发信息吗？他的困境完美诠释了这种矛盾：他的工作流方案在技术上更优，但投资人想看到"先进的" Agent，因为那感觉更像未来。 经过我们的谈话，他决定保留两种方法——用 Agent 做客户获取和需求发现，用工作流做可靠的任务执行。三个月后，他的用户参与度指标提升了 40%，尽管核心技术没有变化。 他不是唯一有这种认知的人。Manus 从 Monica 原来的"工具箱+导航站"形态转变为基于 Agent 的对话体验。同样，Liblib 从提供各种结构化工作流转型为 Lovart——一个对话式 Agent 平台。两次转型都是因为认识到 Agent 交互能够吸引更大、更容易转化的用户群体，这些用户被对话式 AI 吸引，而不是传统的工作流效率。
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BillyHe
2周前
《SAAS 创业八个月，我有点不信 Build in Public 了》 创业八个月了，我开始怀疑那些关于"Build in Public"的主流说法。 一开始我完全相信这套理论。开通了小红书、公众号、Twitter，甚至在社交媒体上记录整个创业过程。这些建议听起来很有道理：分享你的过程，早期获得反馈，围绕产品建立社区。 但现实是什么样的呢？ 来的人根本不是客户——而是其他创业者、工具收集爱好者，还有创业圈的围观群众。每条更新都吸引同一批人：想要免费试用的程序员、寻求认同感的准创业者，甚至还有来做市场调研的竞争对手。 当你在公开场合构建功能时，给你反馈的不是那些会为产品付费的人。你得到的是"专业早期用户"的评论，他们的主要兴趣是免费获得新工具的使用权。关键是，你根本分不清他们的热情来自真实需求，还是仅仅因为能免费尝试新东西而兴奋。 在这些社区里的对话让人沮丧。大家想讨论宏大愿景和市场理论，而不是我的产品试图解决的具体痛点。他们会建议一些听起来很厉害但与付费客户实际需求完全不符的功能。这完全就是披着用户调研外衣的学术自慰。 我开始潜伏在其他创业社群里观察，发现不只是我遇到这种情况。到处都是同样的模式：活跃参与者主要是开发者、想创业的人，还有我称之为"专业测试员"的群体——这些人像收集宝可梦卡片一样收集新工具的试用权，但从不成为付费客户。 这个认知让我如醍醐灌顶：在公开创业空间最活跃的人，往往最不能代表你的真实市场。 如果你要服务的是主流用户——而不仅仅是技术圈的早期采用者——那么为Product Hunt发布和创业Twitter病毒传播而优化可能是适得其反的。你本质上是在用那些永远不会付费的人的反馈来训练产品开发流程。 拿我的AI应用举例。我想触达的是普通职场人士，而不是AI发烧友。但猜猜当我分享更新时谁在主导对话？是那些想讨论模型架构的AI极客，而不是只是希望内容创作流程能提升10%效率的忙碌营销经理。 残酷的真相是，Build in Public经常创造一个回音室。你最终会和其他也在尝试公开构建的创始人对话，形成这种奇怪的元社区，大家都在表演创业，而不是真正服务客户。 我学到的是：来自公开社区的早期反馈通常是噪音，而不是信号。真正的客户通常忙于自己的实际工作，没时间在创业社区里给创业者提供免费咨询。 愿意参与你的公开构建过程的人，往往落入几个可预见的类别：做市场调研的竞争对手、探索副业项目的开发者、创业观光客，以及可能有也可能没有真金白银的投资人。这些群体都没有你真正目标客户的紧迫性和约束条件。 我不是说Build in Public完全没用。对某些特定类型的产品——特别是开发者工具或专门针对创业社区的产品——它可能有效。但如果你要服务主流市场，你可能完全是在为错误的受众优化。 真正的问题不是Build in Public是否帮你找到用户——而是是否帮你找到正确的用户。经过八个月的尝试，我越来越确信，对大多数产品来说，答案是否定的。 也许是时候承认，最好的客户调研发生在无聊的地方：行业论坛、LinkedIn群组，以及与真实目标用户的咖啡馆对话——而不是在创业Twitter和创业者抖音的光鲜世界里。 有时候最有价值的反馈来自那些永远不会关注你公开内容的人，但如果你把他们的问题解决得足够好，他们会默默掏出信用卡。 这是我希望八个月前就有人告诉我的道理。
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BillyHe
1个月前
支持高产的Tom。Refly 比某些一直刷营销、toVC 的 AI 应用创业者靠谱多了。
#支持高产 #Refly #营销 #toVC #AI应用 #创业者
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BillyHe
1个月前
字节创始员工：如何做出好产品（1） 转自作者公众号：张晓东西南北 和一鸣的聊天 2014年3月，我在字节，刚入职5个月，准备离职——我之前在360的领导创业，希望我加入，我已经答应了，提了离职。有天晚上在工位，张一鸣突然说聊聊，我有点惊讶，找了个会议室聊聊 跟一鸣聊完，彻底改变了我对做产品的理解，同时我决定留在字节 首先，他说： 创业是一个赌概率的事，做DAU 1万、10万的产品，是能力问题，但做DAU 100万、1000万的产品，还是机遇问题，让我现在出去做一个像今日头条这种用户量级的产品（当时DAU已经100万+了），我也没有绝对的把握——你现在已经在一个创业赌中概率的团队了，离开加入另一个创业团队重新赌，这个动作很不理性 我表示认同，但还是想走，他问为什么？我说核心原因是我老领导答应了我一个事，他会拨出一部分资源帮我验证我的一个产品想法，我想试试。这个产品想法我想了很久，之前聊天跟一鸣也简单提过。他说那我们聊聊产品，聊聊这个想法 我的想法是： 当时推特崛起，所有人都觉得这是下一个社交信息平台，从最早的饭否，到新浪网易搜狐腾讯…所有大公司都杀进来，全都在做微博，甚至有创业团队的创业项目是做一个工具，一键把内容同时发到所有微博平台，最终新浪微博胜出，我是微博重度用户，重度到有时候周末不起床不下楼刷一天，没干别的，就刷微博 然后我发现这产品有个问题： 当你关注的人多了之后，你的首页信息质量会下降 比如你关注了李开复，他聊科技行业，你觉得可以看看，然后他又聊自己生活里的事，你觉得没什么好看。你关注了马伯庸，他发段子，你觉得很好看，但他又对社会新闻发表了意见，你觉得可以划走…… 于是乎，我冒出一个想法： 我们能不能设计一个产品，让发内容的人，在发的时候就选择内容类型：科技、搞笑、历史、军事、篮球……然后用户关注一个人的时候，可以选择在某个/某些领域下关注他，比如在科技领域关注李开复，在搞笑+历史领域关注马伯庸——这样，你关注了每个领域的专家，让这个领域的专家给你提供/推荐这个领域的信息，用专家推荐来解决信息质量下降的问题，然后你就可以得到一个完美的产品：一打开，全是高质量的、你感兴趣的、吸引你的内容 我当时沉迷这个想法，还用axure设计了产品原型，带动效的那种交互原型，怎么发、怎么关注……彻底沉迷 我跟不同的人聊过这个想法，很多是专业的产品经理，大家从用户心理聊到用户习惯，从社区如何养成聊到种子用户如何冷启动……各个角度，没有人能指出我这个想法到底哪里有问题，没有人能让我放弃这个想法 但张一鸣一句话就把这个想法击碎了： 你计算一下，一个新用户打开你这个产品后，要点多少次关注，才能得到一个可以看的首页，这样筛下来，有多少用户能完成这些操作？ 我如雷灌顶，是，我们都知道产品每多一步，漏斗有多大，假设我今天有10000新增用户，进首页、找专家、选择某个/某些领域关注……这么筛下来，最终有多少用户首页有内容？这产品根本不成立，这是简单的小学算术问题——这还没算你得先有这么多领域的作者每天发东西，自己选择把内容发到某个/某些领域……全算进来，这个产品机制根本不可能运转 然后张一鸣说： 你思考产品能到这一步是好的，产品经理应该思考这些问题，不思考这些是不好的，但不能只到这一步，只到这一步是不够的。关于信息获取，我在饭否（他是饭否的技术负责人）的时候就在想了，这个问题我的结论是：只能靠推荐来解决，你不可能让用户自己操作来解决这个问题，关于信息获取的问题，中国思考最深入的前几个人，就在这里了 后来我知道，他这句话说的太保守了，关于信息获取的问题，全世界思考最深入的前几个人之一就在这里了——甚至没有之一，思考最深入的人，就在这里了 The rest is history 字节通过推荐解决信息获取的问题，从囧图段子到头条抖音TikTok，一路高歌猛进，取得了2014年无法想象的巨大成就，营收和利润都超过之前中国最大的互联网公司腾讯，直逼Facebook，现在短视频已经成为全世界每个国家的超级电视台（只要这个国家没封禁它），后面还会是超级电视购物，这一切，最初都源自张一鸣的一个认知： 信息获取的问题，只能靠推荐来解决 最后，一鸣说，看得出来你喜欢做产品，如果你想参与这种水平的产品讨论，你应该留下，到这里，我已经彻底服了，毫不犹豫的留下
#字节跳动 #张一鸣 #产品管理 #创业 #员工故事 #职场选择
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BillyHe
1个月前
需求面前，Agent 并不比 workflow 高级 （这边的讨论氛围太好了，拜几位大 V 转发，这个号算是冷启了。也发发我在其他平台的一些旧文） 一位刚融资的 AI 创业朋友夜里两点给我发微信："我们团队争论一整天了，投资人希望看到更'高级'的 agent，但我们现在的 workflow 方案其实更实用...你说我们该怎么选？" 你看，搞 AI 的人人都在 FOMO（Fear Of Missing Out，害怕错过）——仿佛不做 agent 就落伍了，做了 workflow 就没有故事可讲。 概念与需求的错位 如今，"agent"已经成为智力上限突破的代名词。越是自发自动、高自由度的 AI，就越被认为是技术前沿。创业路演中，"自主决策"、"自动执行"、"智能规划"这些词汇成了标配。 但现实很残酷 —— 高级的锤子也需要适配合适的钉子。 在用户的实际问题（钉子）没变得足够复杂之前，过于高级的解决方案（锤子）很可能是一种资源浪费。上周我参观的一家 AI 创业公司，花了 4 个月开发了一个"全自主思考"的 agent，结果用户最常用的功能竟然是"帮我整理这份会议记录"。 预期管理是最大挑战 当下 AI 应用落地的最大难题之一，就是如何控制用户预期。 agent 的全自动预期真的能在短期内实现吗？更关键的是，全自动真的能处理所有那些棘手的 Corner case（边缘情况）吗？ 仔细想想，当这些 Corner case 需要反复微调，且调整起来未必能精准命中时，是不是预先设计好的 workflow 反而更可靠？ 认识到一个团队上个月做了个难受的测试：同一组任务，分别用"智能 agent"和"固定 workflow"解决： agent 方案：完成率 76%，平均耗时 13.5 分钟，用户满意度 6.8/10 workflow 方案：完成率 94%，平均耗时 7.2 分钟，用户满意度 8.5/10 这结果说明了什么？那些看似"低级"的脏活累活，恰恰可能是最有价值的壁垒。难道只有高概念、高智能才算是竞争优势？这或许只是面向投资人的故事，而非面向用户的价值。 榜单背后的市场选择 第三个现象更耐人寻味：去看看 Product Hunt 等产品榜单，稳定的头部产品几乎都是 workflow 类，真正的 agent 产品寥寥无几。为什么会这样？ 因为需求本质没有变。 大模型公司确实有话语权，它们需要讲述足够宏大的故事，构建更具想象力的生态。媒体也需要新概念和新噱头来吸引眼球。这些我都理解。 但当浮躁的概念退去，留下的仍是用户最基础的需求。"帮我解决问题，省时省力"—— 这才是产品存在的根本理由。 从概念回归价值 当开发者们争论"agent vs workflow"时，我建议从三个维度重新审视： 需求主导技术不该问"我是做 agent 还是 workflow"，而应该问"用户的痛点是什么，哪种方案能更可靠地解决"。在面对"我要赚钱"的投资人和"我要解决问题"的用户时，明智的创业者知道该听谁的。 可靠性胜过智能性一个可靠解决 80% 场景的半自动化产品，往往比一个时灵时不灵的"全能 agent"更有商业价值。用户容忍的不是功能上限，而是下限。 解决问题比讲故事重要投资人喜欢故事，但用户只在乎结果。在炒作"全能 agent"概念的同时，有多少团队真正关注过用户反馈？ 上个月我与一位做 AI 文档处理的创始人交流，他的产品表面上像 workflow，背后却有 agent 的思想。他说："与其自称 agent 但做不到，不如默默做好 workflow 但超出预期。前者失望，后者惊喜。" 这话说到了点子上。 说到底，真正的技术壁垒不是概念有多前沿，而是解决问题有多彻底。 需求面前，没有高级不高级，只有有用和没用。那些能扎扎实实降低用户成本、提高工作效率的产品，无论叫什么名字，最终都会赢得市场认可。
#AI创业 #agent #Workflow #投资 #FOMO
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BillyHe
1个月前
创业十年：我干黄的项目清单（2） 第一次失败说的是努力却看错方向的失败，今天来聊另一种失败：明明能赚钱，却主动掐断的项目——随机视频聊天 APP。 2017年中，我主导了一个随机视频聊天产品的关闭，当时这个产品每天已经有几千美金收入，每天都是盈利的，前景看似光明。 为什么要放弃一个盈利的项目？下面慢慢展开。 第一次创业后的选择 前一次家居社区创业失败后，我面临多个选择： - 学长的出海工具公司 - 字节跳动（当时还不是宇宙大厂，主力产品还是今日头条） - 其他创业团队 最终选了最后一个。原因很简单：我想离钱更近一点。 第一次教训让我明白：玩概念不如做生意。这家出海工具公司虽然不起眼，但已经有了几百万DAU，每天几万美金收入，全部自然流量无投放。几十人的团队，日子过得挺滋润。 我加入时担任商业化负责人，主要工作是寻找新的变现机会。当时公司已成立5年，产品矩阵主要是图片应用、Clean Master类工具和输入法，国内用户有200多万DAU，美国接近100万DAU（后来团队一起做到了近20万美金的日收入，30%+的利润）。 对我而言，这是一次绝佳的学习机会。第一次创业失败，钱没赚到，但至少明白了"离钱近"是多么重要的事。在这家公司，我可以直接接触到真金白银的商业化，而不是虚无缥缈的概念和融资故事。我的绝大多数 0-1 快进快出的「创业型」项目经验，也来自这里。 从榜单里发现的金矿 我的日常工作之一是密切关注全球应用收入榜单。这个习惯后来证明非常值得，因为机会往往就藏在那些突然蹿升的应用里。App Store 的榜单是一场 7*24 小时的全球开发者奥林匹克运动会， 一个叫Azar的韩国产品，日收入10-20万美金，主要来自土耳其和韩国。这个数字立刻引起了我的注意——这可是我们公司所有产品收入的总和！ Azar是什么？一个随机视频聊天产品，用户界面设计得像信息流，滑一下就匹配新的聊天对象。付费主要靠地域筛选、性别筛选等特权。早期是道具付费模式，后来转向会员制（订阅让这个产品的收入又翻了一倍，很多年后，这个产品被 和 Tinder 、POF 的母公司Match Group 收购）。 深入研究，发现这个细分赛道已经有不少玩家： - Tiki：阿里来往解散后，原团队一拨人做的，字节投资 - Monkey：北美一个高中生的作品，Tim Cook还给他站台 - Holla：后来实力不俗，还收购了Monkey 这个赛道看起来门槛并不高：主要是视频聊天技术和增长能力。技术方面，我们当时选了一个俄罗斯供应商的视频方案；增长方面，团队已经有丰富经验。商业模式也很清晰：付费解锁特权筛选功能。 一切看起来都很美好，迅速立项开干。 初露锋芒：女性用户冷启动 所有陌生人社交产品都面临一个经典的冷启动难题：鸡生蛋、蛋生鸡。 没有足够女性用户，男性不会留存；没有足够男性用户，平台没有足够流量变现来支撑女性用户获取成本。这个死循环难倒了大多数创业者。但我们有个先天优势，是绝大多数竞品望尘莫及的——公司的图片应用矩阵已经有千万级的女性用户，分布在全球不同时区。 这意味着什么？我们可以： 1. 在所有图片产品上加入视频聊天图标，引导现有女性用户进入 2. 通过提现激励机制鼓励女性用户参与陪聊 3. 利用不同时区的用户分布，确保全天候有足够女性在线 这一招太狠了，几乎一举解决了其他竞品最难的冷启动问题。很快，我们的女性用户同时在线数量稳步增长，项目也快速有了几百人同时在线的规模。 在陌生人社交这个赛道，拥有便宜且稳定的女性用户供给，简直就像拿到了核武器。我当时心想：这事稳了。 平台投诉与用户流失 然而，好景不长。问题很快就出现了，而且比我们想象的更严重。 问题1：骚狗全世界都难治理。很多男性用户一上来就展示不该展示的东西，完全不顾忌对面是谁。这种行为模式与这个产品的始祖，轮盘聊天网站 chatroulette 如出一辙。 问题2：用户预期错位。我们原有的女性用户大多是无意中点击进入的，她们本来只是使用图片应用，突然被扔进一个随机视频聊天，完全没有心理准备。想象一下这种场景：你打开一个修图APP，突然有个陌生男性出现在屏幕上做不雅动作。这体验简直灾难。 问题3：平台警告不断。Google Play和App Store接连发出警告，内容审核要求越来越严。他们清楚这类应用的风险，所以监管特别严格。 问题4：女性用户留存崩盘。初期被激励进来的女性用户一旦遇到下三滥行为，立刻卸载不回头。数据显示，女性用户的第二天留存率低得可怕，而没有女性用户，整个产品的价值就荡然无存。 现实：这个产品的本质引发了人性最复杂的一面，而这些问题并不是简单的产品调整就能解决的。 顽疾用猛药 面对这些问题，我们尝试了多种方法挽救: 1. 机器学习鉴黄：通过算法学习用户前几秒的行为模式，识别并筛选出不良行为。我们发现某些手势和动作能在开始前几秒就预测出接下来可能的不当行为。——打赤膊出现在镜头也不行。 2. 假视频、真钓鱼：用预先录制的女性视频对男性用户进行「钓鱼」，让系统观察他们的反应和举动，从而把正派人捞出来。效果确实不错。 3. 上权重：表现良好的用户获得更高的匹配权重，能更容易匹配到女性用户。相反，行为不当的用户被降权，甚至只能匹配到同样行为不良的用户。喜欢比剑我们也得给机会是吧？ 4. 地域策略：对不当行为高发国家进行集体屏蔽。数据显示某些地区的用户行为问题特别严重，我们直接把这些地区屏蔽，虽然损失了用户量，但改善了整体体验。——做过出海的都知道我在说啥，哪些国家你们可以在评论里告诉我。 5. 付费分层：付费用户进入优质匹配池，不付费的男性用户只能匹配男性。这既提高了变现，又保护了女性用户体验。 这些手段确实带来了一些改善，但我们心里清楚，这些只是治标不治本。问题的根源在于产品的本质和人性的驱动力，这不是技术能完全解决的。 真正的 Growth Hack 与此同时，在增长端，我们找到了一个可以好好吹吹的机会。 某天，我们发现一个法国开发者利用Facebook用户邀请机制的漏洞赢得了不错的增长，详细拆解发现：如果在FB后台将应用类别改成游戏，就能获得和游戏应用一样的用户邀请共玩权限，而Facebook不会向App Store求证应用类别是否真实。 往下拆这个漏洞（不写太详细，你们也轻喷，毕竟早就被封堵了）： 1. 将应用在Facebook上的分类改为"游戏" 2. 在本机模拟接口，绕过SDK的限制 3. 获取用户邀请的额外额度 效果惊人：高峰时一天获取十几万新增用户，主要来自巴西、泰国、土耳其和美国。这个漏洞让我们在一个多月内做到了几十万DAU，高峰几千人同时在线。 但这种对抗策略注定不是长久之计。Facebook很快发现了异常增长，并开始封禁我们的App ID。我们就像打地鼠一样频繁更换ID，通过热更新规避App Store审核。 这是一场与平台的猫鼠游戏，虽然短期内带来了爆炸式增长，但长期来看，任何依赖漏洞的增长都不可持续。更重要的是，这种大水漫灌的流量让我们看清了产品和用户的真实面目。 用户画像 大量流量涌入后，我们有机会仔细分析用户行为和画像。数据显示有三类用户的留存特别高: 1. Teenage：主要来自北美、俄罗斯，年龄在10-18岁。他们单纯好奇，设防较低，非常容易上瘾。和 monkey 早期的增长一样，这波人从 Snapchat 上过来，通过但这也带来了严重的合规风险——我们无法有效验证用户年龄，而平台上的内容又常常不适合未成年人。 2. 中年男性：欧美的类似货车司机等固定场所的工人，他们用这款产品主要是打发时间。这群用户虽然黏性不错，付费也不错。 3. 扩列爱好者：土耳其等地区用户把产品当作熟人社交工具，先在平台上认识，在 FB 还没深度渗透各个国家前，在当地这个产品是类似微信的存在。这群用户粘性很好，规模大，但几乎不付费。他们用起来更像是在用「附近的人」。 还有个现象：各国女性普遍偏好英语国家男性用户，特别是欧洲、北美的白人男性最受欢迎。即使语言不通，也愿意通过肢体语言与他们交流。这种文化入侵现象在全球范围内普遍存在。所以也别说国女崇洋媚外，全世界都一样。 不得不承认：这就是个买量变现的双边市场，核心是"便宜的女性用户陪伴资源"供给全世界"愿意付费的发达国家男性用户"，吃差价。 说白了，那些资本市场上被高估值的陌生人社交产品，很多都是在做这种匹配生意，只是包装方式不同。 主动关闭 随着项目深入，真正让我们内心不安的问题逐渐浮出水面。 我们发现，真正开朗大方、愿意在平台上交流的女性用户主要来自东南亚、南美、东欧等欠发达国家。她们要么是天真无知的少女，要么是职业cam girl。前者引发保护伦理问题，后者则让产品滑向灰色地带。 更令人不安的是，有机构主动联系我们，提出可以提供东欧cam girl资源，帮助我们解决女性用户供给问题。完整的运营方案和价格表随时给你（10-15 刀一小时），显然在这个行业已经运作多时。 我们很快有两种声音： 一派认为这是正常的商业模式，只要做好内容审核和未成年人保护，就能合规经营。毕竟市场上已有多款类似产品成功运营。 另一派（包括我）越来越不安。日复一日地看着这些非发达国家女性向发达国家男性贡献性资源，整个团队的心理健康都受到了影响。每次产品讨论会，气氛都变得异常沉重。 这种不安感不断加深。我们了解到，平台上有香港开发者做到了日收10万美金，但他们采取了极其隐蔽的屏蔽和监管规避策略。产品最终走向是职业供给和更直接的交易，本质上变成黄聊平台。 拷问自己：这真的是我们想做的产品吗？即使它能赚钱，即使它在合规边缘试探，但从价值观和道德层面，我们能接受吗？ 没有经过太长的纠结，在一次处理青少年色情账号封禁后，我决定主动关闭这个项目。虽然它每天已有几千美金收入，运营3-4个月没有造成资金损失，但继续做下去违背了团队的价值观，也可能对公司主产品造成风险。 这可能是我职业生涯中最困难但也最正确的决定之一。 教训：时机、本质与道德 1. 时机窗口的重要性 回顾整个项目，时机窗口是我们忽视的关键因素。 Azar的成功是借助了Facebook全球化不充分的红利，那时社交产品依然有获量可能性，裂变效率高。每个成功产品都在特定时代窗口找到机会，当窗口关闭，再模仿已经没有意义（事实上，当我们入场时，这个窗口已经关闭）。 后来的市场证明了这点：Holla与Monkey合并后也不顺利，Tiki也是不了了之。虽然前者通过媒体和 LGBT 获得了不错的增长，但变现存疑。 创业最重要的不是看到机会，而是在正确的时间看到机会。太早了，市场没准备好；太晚了，红利已经被瓜分殆尽。 2. 商业本质认知 随机视频看似简单的社交产品，本质上却是由性刺激驱动的供需匹配。这不是什么高尚的陌生人社交，而是赤裸裸的生理需求满足。 不承认这点就是不客观，也不诚实。如果想规模化经营这类产品，就注定要与监管对抗，走向职业化黄聊。你可以在前期伪装它的本质，但随着规模扩大，真实面目终将显现。 理解产品的本质驱动力，比理解它的表面形态重要得多。任何产品都有其内在逻辑，逃避这种逻辑只会让你在错误的方向上越走越远。 3. 道德与商业的权衡 创业路上会遇到很多赚快钱的机会，但不是所有钱都该赚。 当商业利益与道德底线发生冲突时，选择变得尤为重要。短期内，违背道德的选择可能带来丰厚利润；长期看，却可能导致团队解体、品牌受损、甚至法律风险。 在这个项目中，我们选择了放弃短期利益，保护长期价值。这个决定让我明白：创业不仅是赚钱的手段，也是价值观的表达。你创造的产品，最终会塑造你的形象和团队文化。 自省 这段经历让我彻底改变了对社交产品的认知。所有社交产品的本质都是资源匹配和分发，女性用户注意力是极其稀缺的资源，不同产品只是用不同方式包装这个本质。 如果重新选择，我会完全避开这个方向： 1. 随机视频的刺激本质由性驱动，这决定了其发展路径 2. 这类产品注定要与监管平台长期对抗，生存战略充满不确定性 3. 长期接触这类内容会对团队心理健康产生负面影响 4. 与个人和团队价值观根本冲突 更深层次的启示是，做产品前必须诚实面对背后的人性驱动力。有些驱动力虽然强大，但不一定适合所有团队去满足。在选择赛道前，先确定自己能接受的道德边界，比盲目追求商业成功更重要。 这一篇到此结束。接下来看这篇的反响，我在看看要不要写写我做过的其他项目，比如： 抖音矩阵招商+社群淘客（200w 一个月招商加盟费） 欺诈类工具订阅（最高单日收入 50w usd+） 婚恋小程序（从启动到放弃） 怎么做效果达人营销（2 亿预算的经验教训） 感兴趣请关注、转发、点赞。
#创业失败 #随机视频聊天 #项目放弃