连续创业者打造、ARR超300万美金，北美Top1的AI教育APP来自中国？_aim education

声明:本文来自微信公众号“白鲸出海”（ID:baijingapp），作者:李爽，编辑:殷观晓，授权转载发布。

最近几周，我们从几个话题重合度不太高的调研、讨论中，密集地看到了一款名为 Answer.AI 的 AI 教育产品。

Answer.AI

起初是编辑部在梳理北美“拍照解题”赛道的情况时，意外发现 Answer.AI 在 AI 解题类别中的表现不俗，如果单纯以移动 App 美国日活用户为参照，Answer.AI 基本能排到这一细分类别的 Top1，在不短的一段时间里，势头甚至盖过字节跳动的 Gauth 和作业帮的 Question.AI。

最近30天，Answer.AI（蓝色）、Gauth(黄色)和Question.AI(红色)在美国日活(注:Answer.AI原名ChatBoard) | 图源:点点数据

不同于早前在国内就已涉足拍照解题赛道的字节和作业帮，Answer.AI 团队在教育领域应该是相对“初来乍到”的一个，但进展迅速。点点数据显示，Answer.AI 自去年3月份上线已经斩获了490万的下载量，其中超6成下载用户来自美国。与此同时，Answer.AI 也早早开启了商业化的脚步，目前月流水稳定在25万美元，据其保守推算 ARR 将超过300万美金。

Answer.AI月流水变化趋势 | 图源:点点数据

Answer.AI 由连续创业者周立创立。周立，是老虎地图、豌豆荚和和 kika 输入法的联创，其打造的小组件社交产品 LiveIn 也曾一度拥有百万日活。乍看上去周立的过往经历和教育没有太多交集，然而 AI 时代来临，一个充分具备互联网思维的团队在相对“陌生”的垂类市场也找到了一些机会。

Answer.AI创始人周立履历 | 图源:LinkedIn

不止解题，做一站式AI家教?

我们曾在《字节Gauth，海外碾压作业帮?》讨论过多款海外解题 App，新一代 AI 解题产品普遍通过 AI 解题来突破题库资源受限的问题，同时实现全科目、全题型的辅导。Answer.AI 也不例外，并且它是其中不多的将自己定位在“Tutor”（家教）的产品。

家教，意味着拍照解题通常只是第一步，后续的辅导才是体现更多价值的地方。Answer.AI 将自己称为 All in One 的学习 App，集解题、概念阐释、记忆和复盘测试为一体，在传统的拍照解题之外进行了诸多功能设计。

Answer.AI官网

一、多轮交互

AI 技术加入带来的交互体验成为了新一代解题产品和传统解题产品的核心差异。Answer.AI 认为学生需要的不仅仅是快速地得到答案，而是理解知识点。面对 AI，他们可以更加自在地主动提问、追问，从而实现更加有效地学习。

针对这一洞察，首先 Answer.AI 会在 AI 解题中非常注重对于题目中涉及的数学概念的识别和呈现，同时设计了颇为细致的交互引导，来辅助用户提问，产品中体现为用户搜到答案之后，App 会弹出一键解释知识点、相似问题推送和真人答疑视频推荐三个选项。其中真人解答视频主要来源于 YouTube，用于点击会跳转到 YouTube 观看，相当于将现成公开资源直接整合到产品中，实现一站式学习，如果学生依旧存疑还可以通过文字/语音继续交互。

红框为交互引导，黄框为同时支持

文字和语音交互| 图源:Answer.AI

二、AI 闪卡

闪卡记忆，是在海外学生群体中非常风靡的一个学习方法，它指的是将需要记忆的知识点记录在卡片上，正面问题反面答案，学生通过多次进行自我测试来促进记忆。最早大家通过纸质卡片制作闪卡，后来出现了以 Quizlet 为代表的电子闪卡 App，能加入图片和语音，在海外的课堂教学和课后学习中被广泛应用。一个直观的数字是，Quizlet 目前在美国有300万左右的月活，相较这一批 AI 解题产品渗透率高很多，而 Answer.AI 也在产品中加入了相关功能。

Quizlet相较这一批的AI解题产品在

美国拥有更高的MAU | 图源:点点数据

Answer.AI 去做 AI 闪卡的优势在于，用户拿到答案之后，直接在应用内通过二次拍题、拍教材自动将涉及到的知识点整理成闪卡，链路上是比较畅通的。而且先解题后制作闪卡的应用场景更偏向于用户个人针对性的知识点梳理，也避开了 Quizlet 等老牌闪卡产品作为核心优势的海量共享闪卡资源。

Answer.AI可根据问题、定义自动整理多组闪卡，

且闪卡也支持编辑 | 图源:Answer.AI

三、模拟测试

如果说 AI 解题和闪卡分别对应了学习中的理解和记忆场景，Mock Exercise（模拟测试）则注重知识点考察。同样是应用 AI 技术，Answer.AI 用户可以根据过往问题、现有闪卡等自动生成题型或者新题，帮助用户进行自我考察，完成学习的闭环。

左2、3图分别为问题考察和

闪卡知识点考察 | |图源:Answer.AI

Answer.AI 一个产品基本上囊括了常规的 AI 解题 App 和闪卡 App 的功能（闪卡产品通常也包含模拟测试的功能），理论上说在人均使用时长等维度上，它会相较单一功能的产品更有优势。然而点点数据显示，Answer.AI 的人均使用时长仅是略高于 Gauth，大致仅为 Quizlet 和 Question.AI 的1/2。

各产品的人均使用时长 | 图源:点点数据

如果三方数据没有问题的话，说明现阶段还有相当比例的用户仅止步于体验 AI 解题功能，一方面是因为即使是 AI 辅助下的自主学习也需要用户具备一定的自驱力，而不是拿到答案了事;另一方面，也是因为 AI 闪卡和模拟测试的功能通常需要订阅付费才能完整体验，在 Answer.AI 目前的变现模式下，免费用户通常会优先将每日限量的“能量”用在解题上，从而体验不到后续功能。

后一点主要关乎商业化。公开信息显示，Answer.AI 已经拿到了投资，但是不比财大气粗的 Question.AI 和 Gauth 将大部分功能免费开放使用，在增长和变现的设计上突出一个“精打细算”。

拼不过买量，

Answer.AI吸引年轻人靠梗图?

最近几个月，国内的大厂都开始在海外 AI 教育赛道发力，前有作业帮、后有字节。“最近字节的 Gauth 买量有点狠，把成本卷上去了。”某 AI 教育产品的从业者告诉我们。

在买量力度上，Answer.AI 相较 Question.AI 或 Gauth 没有很大优势。即使 Answer.AI 在定位上有差异化，但在增长环节，AI 解题产品无一例外都是用最“刚需”的解题功能引流，更多玩家进入意味着买量竞争愈发激烈。在这种环境下，观察 Answer.AI，我们发现团队在相对早期的时候开始了对社媒的布局，在树立品牌形象的同时也通过社媒曝光减轻买量压力。

AI解题产品的买量情况 | 图源:广大大

考虑到 Answer.AI 的主要用户群是学生群体，在社媒平台的选择上，也能看出 Answer.AI 对于相对年轻化的平台体现出一定侧重。目前 Answer.AI 在 TikTok 有18.1w 粉丝，Instagram 有15.8w 粉丝，算得上是在短视频和图文平台的运营上都相对如鱼得水的一家。

AI解题产品的社媒粉丝数据 | 白鲸出海统计

Answer.AI 的经验是，在常规二次转发 KOL 内容之外，借助海外年轻人熟悉的流行文化元素来“造梗”产出内容。例如目前 Answer.AI 顶置的一个浏览量达到840万的短视频，就是使用了大热电视剧《怪奇物语》中角色 Mike 打响指的梗，“拉踩”某海外产品只能解决数学问题而 Answer.AI 能实现全科辅导。从泰勒斯威夫特、梅西到史迪仔、汤姆猫和海绵宝宝，某种程度来说少有 Answer.AI 错过的热梗，而年轻群体对这类有梗“劝学”的内容也比较能感同身受。

Answer.AI浏览量超840万的短视频 | 图源:TikTok

Answer.AI发布的“劝学”梗图在

instagram上点赞过千 | 图源:Instagram

当用户通过点击买量广告或是社媒平台上的链接来到 Answer.AI 时，通常会发现“白嫖”用户的权益比较有限。除了每日登录得到3个能量（一个能量可以回答一个问题）的奖励之外，常态化免费获取奖励的方式仅包括看广告，一天最多可获得6个能量和邀请一位朋友加入获取15个能量。可以看出 Answer.AI 其实对于非付费用户的运营成本控制和商业价值挖掘其实有相对审慎的思考，而并不全以用户增长、留存为先，这或许也是对初创团队而言相当重要的生存智慧。

Answer.AI 宣布搭载了 GPT-3.5Turbo， GPT-4， Claude3， Gemini， GPT-4Vision 等先进的大语言模型，推测应该是每次响应时根据适配题型、是否付费等选择能力和成本最为匹配的 API 接口。Answer.AI 目前的月度会员定价是9.9美元/月，订阅用户能享受的权益包括无限次数的 AI 交互和500次的 Super AI（搭载了GPT-4）响应。

如果对比 Answer.AI 对标的真人家教的价格，无论怎么算 APP 都要划算太多，问题在于和 AI 交互依赖人的主动性，和惰性的对抗，本身也是学习路上颇为“困难”的一步，如果没有针对性的功能改进，在当前这个定位下可能还是较难突破用户的天花板。

不少用户简单朴素的愿望还是快速

得到答案 |图片来源:Answer.AI评论区

写在最后

前一阵子，晚点对谈 MiniMax 创始人闫俊杰的文章很出圈，笔者也对闫俊杰其中的一个观点印象深刻。他认为现阶段 AI 产品价值的核心来源是模型性能和算法能力，“你可以做很多产品 feature，但你会发现，几乎所有大的提升都来自于模型本身的进步。”这个论断似乎完全否定了 AI 套壳产品迭代升级的价值，但我们也会发现，从用户的细分需求出发，在明确定位下提供 AI 模型能力之外的完整产品设计来关注用户的可获得性依旧是一个有效的思路，在此之上的 AI 应用产品依然有机会，Answer.AI 大概就是一个不错的例子。

“toC 产品，壁垒从来都是数据、用户和关系的沉淀，AI 时代也不例外”。这是一个 AI 教育从业者近来分享给我们的另一个观点，可以算是另一个‘’流派”。

而 Answer.AI 未来能走多远，将是对上述2个观点的一种现实回应。