封面圖片由AI生成

在白鯨出海發(fā)布的“AI 教育榜單”中，曾長期收錄一款名叫「Learna」的 AI 語言產(chǎn)品。年初這款產(chǎn)品還沒有引起我們的注意，因?yàn)闊o論是產(chǎn)品功能，還是月活用戶、內(nèi)購收入等維度，「Learna」的表現(xiàn)只能稱上“中規(guī)中矩”。

直到最近，情況開始出現(xiàn)變化。

「Learna」來到美國 iOS 教育暢銷榜 Top2｜圖源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

「Learna」近期在美國快速爬榜，一度來到美國 iOS 教育暢銷榜 Top2，僅次于國民級教育 App「多鄰國」。點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示，「Learna」的單月流水已經(jīng)來到 170 萬美元，Sensor Tower 抓取到的雙端月流水更是高達(dá) 260 萬美元，接近躋身品類第一梯隊(duì)，更加耐人尋味的是這款產(chǎn)品的營收分布，作為一款以教授“英文口語”為特色的產(chǎn)品，其超過 7 成的收入竟然來自美國本土。（作為對比，頭部的 AI 語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品 Speak 的第一大收入市場是韓國。）

「Learna」收入和下載數(shù)據(jù)｜圖源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

我們嘗試從應(yīng)用商店的用戶評論去解釋 “教美國人說英語”的反直覺。在分析了近 1年美區(qū)用戶發(fā)布的 6513 條評論后，我們發(fā)現(xiàn)前 20 個(gè)高頻詞組絕大多數(shù)是西班牙語，如 “muy buena”（非常好）、“aprender inglés”（學(xué)英語）、“estoy aprendiendo”（我正在學(xué)習(xí)），還穿插著葡萄牙語、法語、中文等多語種的評論。

答案似乎也開始清晰，「Learna」的目標(biāo)用戶不可能是傳統(tǒng)意義上的美國人。而是“在美國生活的非英語母語群體”，這是一個(gè)長期被主流語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品忽視的細(xì)分市場。

被忽視的千萬級人口市場

根據(jù) 2024 年美國人口普查局的統(tǒng)計(jì)（針對 5 歲及以上人口），美國有 7405 萬人在家使用非英語語言，約占總?cè)丝诘奈宸种?。這個(gè)數(shù)字甚至在過去 5年里還增長了 9.22%，其中約有 2890 萬人的英語達(dá)不到“非常流利”的水平，在政策和研究中常被歸為英語熟練度有限（Limited English Proficiency， LEP）。

在這份統(tǒng)計(jì)中，西班牙語使用者里的“英語受限”人數(shù)最多，被單列了出來，約 1843 萬人，其次是亞洲及太平洋島嶼語種的使用者，包含了中文語系、東南亞語系以及南亞語系等等，約 514 萬，然后是西班牙語之外的印歐語系使用者，約 411 萬人，最后是其他語種的使用者，也有百萬以上的人口，和「Learna」評論呈現(xiàn)的語種分布有一定對應(yīng)。

現(xiàn)實(shí)中，這一群體實(shí)際的英語應(yīng)用狀況大概是，能夠應(yīng)付點(diǎn)餐、購物等日?；顒?dòng)，一旦涉及看醫(yī)生、去銀行開戶等突發(fā)情況，就會(huì)詞窮；在職場上，他們也能清楚接收指令，但很難參與團(tuán)隊(duì)討論，完整表達(dá)自己的觀點(diǎn)；可以用英語交流，但是語法錯(cuò)誤和口音問題都比較突出。政府也很早就注意到他們的處境，2024 財(cái)年，僅紐約市公立醫(yī)院系統(tǒng)就提供了超過 3500 萬分鐘的口譯服務(wù)，覆蓋 255 種語言。但在公共衛(wèi)生診所的調(diào)查中，仍然有 25% 的“英語受限”人群表示預(yù)約醫(yī)生時(shí)遇到問題，29% 的西班牙語種使用者表示在看完醫(yī)生后仍對醫(yī)囑或者自己的病情感到困惑。

對于他們來說，學(xué)習(xí)英語不是興趣驅(qū)動(dòng)，而是關(guān)乎就業(yè)、就醫(yī)、子女教育的現(xiàn)實(shí)剛需。

傳統(tǒng)的 ESL（English as a Second Language）課程雖然在社區(qū)和公益機(jī)構(gòu)里有免費(fèi)或低價(jià)選項(xiàng)，但還是很難完全滿足移民群體的需求，比如課程時(shí)間可能與工作時(shí)間沖突；教材統(tǒng)一，無法針對個(gè)人具體場景教學(xué)；以及即時(shí)響應(yīng)能力幾乎沒有，學(xué)員明天要去面試或看病，但今晚的課程可能講的是語法或日常問候等等。此前，我們曾關(guān)注過 YC 投資的 AI 口音改善產(chǎn)品「BoldVoice」一度達(dá)到 100 萬美元的月流水，證明了 ESL 人群愿意為更靈活的解決方案付費(fèi)。但 BoldVoice 聚焦在 " 口音矯正 " 這個(gè)相對較窄的切入點(diǎn)，而「Learna」做的是場景化的實(shí)戰(zhàn)口語陪練，覆蓋面更廣。

不教語法，只教“怎么說”

打開「Learna」后的第一步，不是背單詞或?qū)W語法，而是選擇母語、英語水平以及感興趣的話題領(lǐng)域。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這幾個(gè)信息推薦適合的 Roleplay 場景。這個(gè)設(shè)計(jì)背后的邏輯很清晰，即直接解決眼前的問題。

進(jìn)入產(chǎn)品后，用戶可以選擇按照系統(tǒng)給出的學(xué)習(xí)安排逐日推進(jìn)，或者自主選擇場景進(jìn)行練習(xí)。在 Roleplay 頁面展示的是 13 大主題場景：餐廳、旅行、學(xué)校&工作、購物、面試、日?；?dòng)、社交、調(diào)情、美國生活等等。各場景下又分了 10 多個(gè)小話題，場景難度從 Beginner 到 Upper Intermediate 分級，覆蓋了從常規(guī)的餐廳投訴、銀行開戶到復(fù)雜的組織籌款活動(dòng)、主持在線工作坊等不同場景。有趣的是，除了這些實(shí)用場景，「Learna」也兼顧到了“調(diào)情”和用戶理解“美國生活”的需求，比如怎么自然夸人、怎么進(jìn)行 Small Talk，說明產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)對移民的需求理解不僅僅停留在 “生存”，還延伸到了 “融入”。

Roleplay 頁面展示的 13 大主題場景｜圖源：「Learna」

核心交互是 AI 角色扮演對話，比如選擇“酒店預(yù)訂”話題后，AI 扮演前臺(tái)，用戶扮演顧客，語音輸入進(jìn)行真實(shí)對話。用戶需要完成給定的 3 個(gè)話題任務(wù)，比如詢問有沒有空房間、咨詢價(jià)格以及詢問房間里是否有吹風(fēng)機(jī)，AI 會(huì)實(shí)時(shí)識(shí)別語音，并在全部任務(wù)完成后給出肯定、不足、建議三個(gè)層面的反饋，這種“交流→糾錯(cuò)→改進(jìn)”的快速迭代，正是口語提升的核心路徑。

「Learna」也提供母語支持，其設(shè)置里有一個(gè)“Study in Native Language”開關(guān)，打開后，系統(tǒng)會(huì)用用戶母語解釋規(guī)則和建議，對話練習(xí)時(shí)也可以隨時(shí)雙語對照，AI 也會(huì)用母語糾正錯(cuò)誤。這和一些語言學(xué)習(xí)應(yīng)用的“沉浸式”理念完全不同。

對于成年移民來說，他們需要的不是從 ABC 開始的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，而是用熟悉的語言快速理解陌生的表達(dá)。一位用戶在評論中寫道 :“Me encanta porque me da la conversación en inglés y traducida al espa?ol”（我很喜歡，因?yàn)樗o我英語對話和西班牙語翻譯）。

「Learna」的產(chǎn)品哲學(xué)可以概括為，場景即課程，對話即學(xué)習(xí)。一個(gè)墨西哥移民明天要去面試，他不需要學(xué)“A for Apple”，而是需要知道如何用英語介紹自己的工作經(jīng)驗(yàn)、如何回答“Why do you want this job”?！窵earna」提供的就是這種即學(xué)即用的解決方案。

產(chǎn)品的另一個(gè)巧妙設(shè)計(jì)是心理層面的突破。成年移民學(xué)英語最大的障礙不是智力，而是害怕在真人面前出錯(cuò)。AI 陪練的優(yōu)勢在于，不會(huì)嘲笑口音，不會(huì)因?yàn)橹貜?fù)而不耐煩，可以無限次練習(xí)同一個(gè)場景，不用擔(dān)心“丟面子”。這種“無壓力練習(xí)環(huán)境”對于建立開口信心至關(guān)重要。

「Learna」背后的非游大廠

「Learna」的成功不是偶然。它背后的開發(fā)商 Codeway 是一家在出海圈頗有名氣的土耳其應(yīng)用廠商，旗下運(yùn)營數(shù)十款產(chǎn)品，包括最賺錢的手機(jī)清理應(yīng)用「Cleanup」、AI 換臉「Face Play」、AI 繪圖「Wonder」等等，整體月度訂閱收入規(guī)模超過千萬美元。Codeway 的打法是典型的“應(yīng)用工廠”，快速試錯(cuò)，用數(shù)據(jù)篩選賽道，哪個(gè)跑出來就加大投入。從早期的 AI 換臉、套殼 Chatbot 到后來的 AI 語言學(xué)習(xí)、AI 剪輯、AI 卡路里檢測，Codeway 均有涉獵，幾乎不放過任何一個(gè)熱點(diǎn)。

Codeway 部分應(yīng)用一覽｜圖源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

在「Learna」身上我們能看到的是，相較于本土廠商追求的“興趣化、游戲化”，Codeway 這種非英語背景廠商反而能跳出認(rèn)知偏見，將英語學(xué)習(xí)定位為一種高效、高頻的生存工具。但從收入結(jié)構(gòu)上，似乎又能讓我們了解這款應(yīng)用的另一面。

與「Speak」等常規(guī)語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品主推年訂閱不同，「Learna」的收入結(jié)構(gòu)中，周訂閱占據(jù)了相當(dāng)大的比重。

「Learna」定價(jià) 6.99 美元的周訂閱項(xiàng)目為產(chǎn)品主要收入來源｜圖源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)

「Learna」在訂閱頁面優(yōu)先展示周訂閱，定價(jià)為 6.99 美元，同時(shí)提供 3 天免費(fèi)試用，試用結(jié)束后默認(rèn)自動(dòng)續(xù)費(fèi)。我們曾在頭部的遙控器 App 中看到類似的收入結(jié)構(gòu)，這種設(shè)計(jì)的核心邏輯是利用用戶的慣性和遺忘。很多用戶在試用期內(nèi)體驗(yàn)產(chǎn)品，但忘記在 3 天內(nèi)取消訂閱，于是自動(dòng)進(jìn)入 7.99 美元/周的扣費(fèi)周期。

從用戶視角看，下載「Learna」的場景往往是“下周要面試”或“明天要看病”這類緊急需求。他們開通試用時(shí)的心理是“先用著試試”，而不是“我要長期學(xué)習(xí)英語”。3 天后，問題可能已經(jīng)解決（面試結(jié)束了、看完病了），或者新的工作和生活節(jié)奏讓他們忘記了這個(gè) App。周訂閱的高客單價(jià)和扣費(fèi)頻率，恰好能在用戶想起來取消之前進(jìn)行扣費(fèi)。

需要明確的是，周訂閱主導(dǎo)營收的模式，非常依賴高效獲客，來“抵消”進(jìn)入試用→忘記取消→扣費(fèi)幾周→想起來取消的流程所帶來的“負(fù)面影響”。這也解釋了為什么「Learna」作為一個(gè)上線剛一年多的 App，第三方數(shù)據(jù)抓取到的創(chuàng)意總數(shù)已經(jīng)是數(shù)萬量級。

「Duolingo」的思路是教用戶從零學(xué)一門新語言，「Learna」則希望用戶能把每天都會(huì)用的英語說得更流利，學(xué)會(huì)在餐廳、藥店、面試中如何開口。通用產(chǎn)品追求規(guī)模，細(xì)分產(chǎn)品追求精準(zhǔn)滿足需求。這是兩條完全不同的商業(yè)路徑。

從「Learna」的案例中，可以提煉出幾個(gè)關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn) :

細(xì)分市場≠小市場。美國有 7000 萬的非母語者，近 3000 萬的人英語水平不夠流利，表面上不如全球語言學(xué)習(xí)市場大，但剛需程度決定了商業(yè)價(jià)值；

產(chǎn)品的核心是場景貼合。「Learna」的 AI 技術(shù)一定不是最先進(jìn)的，但它把 AI 用在了最需要的地方，場景化對話、即時(shí)糾錯(cuò)、母語輔助；

變現(xiàn)模式要匹配用戶行為特征?！窵earna」周訂閱主導(dǎo)的設(shè)計(jì)是對移民群體“應(yīng)急式學(xué)習(xí)”特征的精準(zhǔn)把握。配合 3 天試用和高強(qiáng)度廣告投放，構(gòu)成了一個(gè)完整的流量變現(xiàn)閉環(huán)，這背后是 Codeway 多年的積累；

在 AI 創(chuàng)業(yè)的浪潮中，真正的機(jī)會(huì)或許不在于“技術(shù)多先進(jìn)”或“市場多大”，而在于能否解決用戶的真實(shí)痛點(diǎn)。答案對了，市場就在那里。