本文作者分享了其团队在探索AI产品过程中的心路历程，从寻找匹配的用户场景、评估市场规模到与竞品进行比较，每一步都体现了对市场需求的深刻理解和对产品质量的严格要求。通过这篇分享，我们可以窥见将AI技术转化为实际产品时必须考虑的关键因素，以及如何在竞争激烈的市场中寻找到自己的定位。

近两年最热的赛道就是 AI 了，我们技术团队早在去年上半年就开始布局相关的技术研究，但现在一年多时间过去了，产品上却迟迟没有做任何与 AI 相关的功能。

是不是很奇怪？

主要的原因在于我没有解答清楚自己心中的一些问题，所以一直在观察、在研究、在分析……

直到最近我才觉得 AI 产品可以正式开始立项了，那顺带今天也聊聊我在判断 AI 产品是否可以立项时，几个背后尝试解答的问题。

一、我是否找到了对应的用户场景和问题？

这是我最核心关注的一个点。

我认为凡是避开“场景和问题”去谈“AI 技术和功能”的做法，都是耍流氓。因为用户并不关心我们的技术有多牛、多先进，用户核心所关注的只是他的“问题能否被解决”。

解决问题的方式有很多种，为什么非要选择 AI 呢？

所以大多数时候看到一个 AI 产品后，我都在琢磨其背后的场景和要解决的问题，如果这个“问题本身”无法得到清晰的答案，这样的 AI 产品我坚决不做。

但这个说法是不是太主观了？我怎么能保证自己的判断是准确的呢？

一个小的技巧是，去 Fiverr 上查找类似的人工服务。

Fiverr 是全球最大的兼职平台，如果我能在上面找到类似的人工解决方案，那么大概率这个需求也就是真实存在的。顺带还可以看看里面用户的评价，会发现不少有意思的线索。

比如在 Fiverr 上搜索“web translation”，可以找到大量做网站多语言翻译的兼职，那么如果通过 AI 去解决对应的问题，这个需求大概率就是真实存在的。

比如到 Fiverr 上搜索“spokesperson video” ,可以看到诸多人工服务，而且收费很高，这也就是 Heygen 兴起的原因之一。

再比如我最近打算做的“Ai background generator”，在 Fiverr 上也可以找到不少类似的人工解决方案。

二、市场规模有多大？

当然这个问题本身是很难回答的，很多市场调研报告里会把某某行业吹嘘的很大，这些数值很难有实践的参考意义。但有几个小方法可以快速地帮助我们做出判断。

一是在 Ahrefs 上搜索相关的词汇，看看它的搜索量有多大。

“搜索量”在一定程度上代表了用户的潜在规模，也就是说我在做某个产品之前，我需要大概的清楚这个赛道有多大，会不会是自己闷着头做到了一个冷门的领域里去。

Ahrefs 是SEO 工具，里面可以查询到关键词的热度，如果我们要查询的关键词本身流量过低，要么就是没找对关键词，要么这个产品极有可能是一个自嗨的。

（Tip：如果你没有 Ahrefs 账号，那么也可以用 Google 上一些免费的平替工具，这些工具都是采用估算的方式，所以知道个大概数据即可。）

如果你不知道自己的产品要搜索什么关键词怎么办？

我的建议是把要解决的问题说给 Chatgpt，让他告诉你对应的关键词有哪些。然后再去 Google 上进行搜索，看出来的结果是否如此，找对产品的关键词是第一步。

二是看看竞品的规模有多大，可以用 Similarweb 进行查询。

假如我们要做的产品已经有竞争对手了，这个时候我们可以在 Google 上用 Similarweb 查询下竞品的流量数据，以及增长的曲线。如果竞品有不少几十万月活的产品，且最近半年的用户增长速度很快，那说明我们所要做的赛道可能正处于快速的发展中。

（Tip ：如果你没有 Similarweb Pro 账号，可以在 Google 插件里下载它的免费插件。）也可以去 Producthunt 上找找，PT作为新品发布的重要渠道，它最近几个月打榜的产品也在一定程度上代表着各个领域的趋势。

三、我能否做得比竞品好？

即使没有竞品好，也不要做得比竞品差。基于这个认知，在去年技术团队给到我 AI 的 Demo 时，我直接把它所生成的内容和几家头部竞品进行了对比盲测，出来的结果是未能达到我的预期，所以我就要求技术团队进一步提升后，再考虑产品化。

很多人说可不可以先做个 MVP 出来试试看？

我认为这种说法仅适用于需求未知的产品，如果市面上已经存在类似的产品，这个时候就必须保证自己做的产品不要比竞品差。否则耗费了资源和时间上线，结果用户数据很差，这个时候不是搞自己的心态嘛。

尤其是我去年研究了一些国内 SaaS ，发现不少 AI 产品真的是“为了做而做”，实际的“出片”效果完全达不到可用的地步。在对比竞品的时候，有个小技巧是到 Truspliot 上进行查询，看看这些竞品下有什么好的、坏的评价，这些评价往往蕴含着用户的真实感受和需求。

除了以上提到的问题外，还需要综合考虑到未来的流量策略、定价模式、ROI 测算等等，尤其是 AI 买量已经越来越贵的情况下。我自己研究了大半年后，目前会以“AI background generator”作为 AI 产品的切入点。

四、选择的依据是什么？

一是AI background generator 相关的关键词在 Google 上有着持续性的高热度，这在一定程度上代表了用户需求的真实存在，相关的竞品最近半年都发展的还不错，并且部分竞品出现了流量的快速增长势头；

二是这个产品与我当前做的主营业务之间存在着“高关联性”，是当前业务的纵向延伸，这样的好处是用户重合度高，产品上线后有着天然的流量优势，并且社媒和投放团队都可以强有力的支撑到产品；

三是技术团队在内部已经迭代一年之久，整体的效果已经完全达到我的预期，甚至有些超出。这给了我底气和信心，让我对 AI 这个项目已经有六到七层把握。当然，以上也都是我的前置分析，最终产品是要接受用户检验的，那么上线后到底是会打我的脸、还是验证我的假设，届时再让数据来说话。