為什么AI語(yǔ)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(duì)其與多鄰國(guó)的差異做了剖析，或許可以給尋找落地場(chǎng)景的AI技術(shù)廠商們，提供一些案例思路。

2 月 21 日，英語(yǔ)學(xué)習(xí) App Speak English with Loora AI（文中簡(jiǎn)稱為 Loora）宣布完成 1200 萬(wàn)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(wàn)美元種子輪融資，8 個(gè)月內(nèi)完成兩次千萬(wàn)級(jí)別融資，可見(jiàn)資本青睞。

在 11 月的選題《卷起來(lái)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(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，市面上也充斥著同類產(chǎn)品。但測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，AI 在語(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品中的作用主要在“練口語(yǔ)”這個(gè)層面，解決“開口難”問(wèn)題，相比于 Duolingo 體系化的課程，以及有點(diǎn)“瘋批”的運(yùn)營(yíng)手法，只是通過(guò) 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(yǔ)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(lái)單純靠“語(yǔ)音識(shí)別+AI 對(duì)話”切入市場(chǎng)都有難度，更不要說(shuō)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(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品｜圖片來(lái)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(yǔ)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(duì)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(duì)比，發(fā)現(xiàn) AI 語(yǔ)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(zhǎng)。

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(lái)源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

2024.1 按收入排名的全球語(yǔ)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(duì)，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(yè)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(wàn)美金左右（成立 7 年時(shí)間的 Speak 已經(jīng)超過(guò) Duolingo 月流水的 1/10）｜圖片來(lái)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(zhǎng)到了 2 月的 143W 美金，增長(zhǎng)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(guó)市場(chǎng)，它的收入已經(jīng)超過(guò) Duolingo 了。而 Speak 雙端月平均 DAU 也從 11 月的 7.5W 增長(zhǎng)到了近期的 10.7W（近 30 天平均 DAU），DAU 增長(zhǎng) 42%。

AI 語(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)來(lái)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(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，雖然成績(jī)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(wàn)美金的 Loora，從這個(gè)成績(jī)來(lái)看，反而還是“差生”了，資本給錢，可能是看增長(zhǎng)勢(shì)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(lái)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(zhǎng)了 8.3 倍，全球雙端月流水增長(zhǎng)了 2 倍。而根據(jù) Loora 團(tuán)隊(duì)的說(shuō)法，2023 年 Loora 的 ARR 增長(zhǎng)超過(guò) 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(lái)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(duì)比圖

不可否認(rèn)的是，雖然快速增長(zhǎng)，但 AI 語(yǔ)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(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，除了之前說(shuō)的“語(yǔ)音識(shí)別+AI 對(duì)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(zhǎng)空間。（鑒于 Speak 的相關(guān)功能已經(jīng)在上一篇選題中介紹過(guò)了，這次我們主要聚焦 ELSA 和 Loora。對(duì) Speak 感興趣的讀者，可以參考《卷起來(lái)了，網(wǎng)易和谷歌都想搶 Duolingo 的生意》選題）

二、AI 學(xué)英語(yǔ)，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(yǔ)音識(shí)別幫助用戶學(xué)習(xí)口語(yǔ)，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(zhǎng)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(duì)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(guó)、英國(guó)、愛(ài)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(duì)話的高級(jí)訂閱模式 Duolingo Max，但是目前只能在少數(shù)幾個(gè)國(guó)家，用英語(yǔ)學(xué)習(xí)法語(yǔ)/西班牙語(yǔ)時(shí)使用，有消息稱，今年下半年將登陸日本市場(chǎng)，使用范圍仍比較小。而且 Reddit 上用戶評(píng)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(guò)前期單詞、中期語(yǔ)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(yǔ)言。整體課程完整、體系化，用戶可根據(jù)自身水平通過(guò)測(cè)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(yǔ)言、但無(wú)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(gòu)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(méi)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(lái)指導(dǎo)產(chǎn)品的迭代和運(yùn)營(yíng)（參閱之前的選題《億級(jí)用戶規(guī)模，DAU與收入還在高速增長(zhǎng)，前CPO分享大體量產(chǎn)品如何突破增長(zhǎng)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(zhǎng)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(wèn)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(yè)和課程頁(yè)面，Duolingo 主頁(yè)（圖4）

我們先從產(chǎn)品的主體來(lái)看，打開 ELSA 和 Loora 的課程頁(yè)面發(fā)現(xiàn)，這兩款產(chǎn)品是按不同的課程形式來(lái)分類的，并沒(méi)有選擇 Duolingo 游戲化且按難度逐級(jí)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(jiǎn)單的連勝/排名系統(tǒng)，但是兩款產(chǎn)品都會(huì)詢問(wèn)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(chǎng)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(cè)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(jí)，通過(guò)測(cè)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(duì)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(shuō)更短期目標(biāo)的用戶。

2. 按場(chǎng)景學(xué)習(xí) vs 按知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)

ELSA 每日課程內(nèi)容（左），Loora 每日課程頁(yè)面（右2）

而在進(jìn)入課程后，AI 語(yǔ)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(chǎng)景，比如筆者在測(cè)試時(shí)，ELSA 推薦的場(chǎng)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(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品也把場(chǎng)景化語(yǔ)言學(xué)習(xí)當(dāng)作賣點(diǎn)，但基本上走的是“學(xué)短語(yǔ)手冊(cè)”的模式，用戶主要學(xué)習(xí)在這個(gè)場(chǎng)景下常用的單詞、短語(yǔ)、句子，以及它們?cè)趫?chǎng)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(jué)無(wú)所適從。

而 AI 盡量還原與真人對(duì)話的體驗(yàn)，AI 的對(duì)話能力也能在用戶發(fā)散話題時(shí)模擬真實(shí)語(yǔ)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(chǎng)景頁(yè)面（左 2），Loora 角色扮演頁(yè)面（右 2）

而從場(chǎng)景一覽的界面來(lái)看，ELSA 和 Loora 不僅包含了生活化的場(chǎng)景，也覆蓋了很多偏向工作/學(xué)習(xí)的專業(yè)化場(chǎng)景。比如上圖 ELSA 中的“Working in healthcare”場(chǎng)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(chǎng)景。Duolingo 基本上并沒(méi)有按照?qǐng)鼍皝?lái)做練習(xí)。

Loora 的“read and talk”功能｜圖片來(lái)源：Loora

兩者比較相似的反而是知識(shí)拓展。但就知識(shí)拓展來(lái)看，AI 語(yǔ)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(guó)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?lái)的事件”主題，但主題完全為知識(shí)點(diǎn)服務(wù)，對(duì)應(yīng)著“一般將來(lái)時(shí)”這個(gè)知識(shí)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(lái)訓(xùn)練詞匯、時(shí)態(tài)、句式等知識(shí)點(diǎn)。

Duolingo 的課程頁(yè)面與課程內(nèi)容｜圖片來(lái)源：Duolingo

兩相對(duì)比，ELSA 和 Loora 的英語(yǔ)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(lái)能用起來(lái)。而 Duolingo 則更注重，通過(guò)單詞、語(yǔ)法等夯實(shí)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)語(yǔ)言。這其實(shí)體現(xiàn)的是 Loora、ELSA 面向的是有一定基礎(chǔ)知識(shí)、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(duì)錯(cuò)”反饋體系

最后，說(shuō)下 AI。如果說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別+AI 對(duì)話，是套大模型的殼，上面的模擬場(chǎng)景中的變化和反饋體系，則開始讓 AI 語(yǔ)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(yǔ)法反饋?lái)?yè)面（圖 1），ELSA 發(fā)音反饋?lái)?yè)面（圖 2），Loora 發(fā)音反饋?lái)?yè)面（圖3），Duolingo 題目（圖 4）

從課程內(nèi)的反饋來(lái)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(duì)錯(cuò)”這個(gè)單一維度。而 ELSA 和 Loora 的反饋非常細(xì)致，語(yǔ)法方面，不僅語(yǔ)法錯(cuò)誤可以被識(shí)別，就連“疑問(wèn)語(yǔ)調(diào)”等細(xì)微的錯(cuò)誤也能識(shí)別出來(lái)，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(lái)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(shuō)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(duì)用戶發(fā)音的提升作用有限。

Loora 個(gè)人頁(yè)面（左），ELSA 個(gè)人頁(yè)面（右），注：ELSA 則提供一個(gè)時(shí)長(zhǎng)為 10 分鐘的英語(yǔ)測(cè)試，用戶可以通過(guò)測(cè)試讓 AI 了解用戶水平

而從對(duì)用戶英語(yǔ)水平的評(píng)價(jià)上，Duolingo 評(píng)價(jià)的維度基本上就是用戶“闖關(guān)”的進(jìn)度，也就是知識(shí)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(guò)程中對(duì)口語(yǔ)能力進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，而評(píng)價(jià)維度包括語(yǔ)法、發(fā)音、流利度、單詞（ELSA 還有重音和語(yǔ)調(diào)），基本和雅思/托?？谡Z(yǔ)考試的評(píng)價(jià)維度看齊，而這兩種考試都是有真人考官參與評(píng)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(guó)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(yǔ)，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(qǐng)外教的用戶們，可以通過(guò) AI 學(xué)習(xí)產(chǎn)品，也能有不錯(cuò)的提升。這些給了 AI 語(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品們，不訂閱基本無(wú)法使用的底氣。

三、寫在最后

以 ELSA 和 Loora 為代表的 AI 語(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品，與 Duolingo 差異，與其說(shuō)是加入 AI 帶來(lái)的，不如說(shuō)是在 AI 技術(shù)加持下，以前無(wú)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(duì)于現(xiàn)在難找場(chǎng)景的 AI 技術(shù)來(lái)說(shuō)，算是一個(gè)比較好的應(yīng)用案例。

但說(shuō)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(wàn) 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(yǔ)言產(chǎn)品冒頭的窗口期。

美國(guó)人學(xué)習(xí)外語(yǔ)的目的｜圖片來(lái)源：Preply

而在資本的加注下，這些 AI 語(yǔ)言產(chǎn)品，能夠增長(zhǎng)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(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品 Preply 在美國(guó)做的調(diào)查，受訪者學(xué)習(xí)外語(yǔ)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(lái)看，除了出于應(yīng)試目的學(xué)習(xí)外語(yǔ)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(lái)，未來(lái) AI 語(yǔ)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(yǔ)培最優(yōu)解？
• 碎片化學(xué)英語(yǔ)，一輩子都別想學(xué)好
• 外語(yǔ)學(xué)習(xí)的真實(shí)方法及誤區(qū)
• 卷起來(lái)了，網(wǎng)易和谷歌都想搶 Duolingo 的生意
• 億級(jí)用戶規(guī)模，DAU 與收入還在高速增長(zhǎng)，前 CPO 分享大體量產(chǎn)品如何突破增長(zhǎng)困境
• Foreign Language Education Statistics: 70% of Americans regret letting their foreign language skills slip