惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

A
About on SuperTechFans
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
T
Tenable Blog
WordPress大学
WordPress大学
小众软件
小众软件
Y
Y Combinator Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - 聂微东
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
量子位
有赞技术团队
有赞技术团队
C
Cisco Blogs
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
F
Fortinet All Blogs
S
Schneier on Security
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
Recent Announcements
Recent Announcements
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
G
GRAHAM CLULEY
Spread Privacy
Spread Privacy
F
Full Disclosure
Scott Helme
Scott Helme
GbyAI
GbyAI
N
Netflix TechBlog - Medium
MyScale Blog
MyScale Blog
Cloudbric
Cloudbric
云风的 BLOG
云风的 BLOG
L
LangChain Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Security Latest
Security Latest
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
The Register - Security
The Register - Security
L
Lohrmann on Cybersecurity
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
D
Docker
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
S
Secure Thoughts
C
Check Point Blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
测测 App 深度体验报告:泛心理赛道的情绪价值先行者 – 人人都是产品经理,
悠酱 · 2026-05-09 · via 人人都是产品经理

测测App从星座性格测试工具进化为AI情感陪伴社区的全过程,展现了泛心理健康赛道的创新探索。这款5500万用户选择的"电子闺蜜"如何通过星盘档案、AI心情小镇等差异化功能构建情感陪伴护城河?本文深度拆解其产品架构与用户运营策略。

一、研究说明

1.1 分析目标

1.2 研究方法与体验周期

1.3 数据来源

1.4 分析局限声明

本报告基于公开信息与外部视角撰写,未能实际登录产品后台获取真实 DAU / MAU、留存率、ARPU 等精细化运营数据。所有涉及用户规模的数据均来自心言集团官方对外口径,未经第三方独立核实,存在一定的信息偏差风险。

竞品爱星盘的部分定价与功能数据未找到完整公开资料,相关对比项已标注”未找到公开数据”,不做推断性填充。

功能体验评估采用”舆情提取(轨道B)+ 用户实测模板(轨道A)”双轨方案,轨道A部分标注【待用户实测补充】,请在实际体验产品后回填。

二、市场全景与竞争格局

2.1 品类定义

2.2 赛道演进时间线(近24个月关键事件)

2.3 竞品梯队划分

2.4 竞品对比总表

2.5 市场规模

置信度说明:中国市场数据来自头豹研究院预测模型,属行业估算,置信度中。全球数据来自 GMInsights,系商业研究机构预测,置信度中。实际增速可能受政策监管、大模型成本变化等因素影响而出现偏差。

2.6 小结

头豹研究院、华经产业研究院、极客公园、证券时报

三、产品发展历程与战略意图

3.1 产品基础信息

测测 App 由心言集团(运营主体:北京力拓飞远科技有限公司)开发,于 2013 年正式上线,App Store ID 为 756771906,开发者主体为 Beijing Light For You Technology Co., Ltd.。产品的 Slogan 是”遇见更好的自己”,定位为泛心理 AI 问答与情感陪伴社区。截至 2025 年末,注册用户已达 5500 万,签约在线心理及情感达人 2.6 万名,被用户自发冠以”恋爱脑必备 App””电子闺蜜””赛博军师”等标签。

产品定位一句话提炼:以趣味性泛心理测评为入口,以 AI 情感陪伴为核心体验,以真人达人咨询为高价值转化层,构建”轻量自我探索 → 深度情感陪伴 → 专业心理服务”的全闭环泛心理社区。

3.2 版本演进时间线

测测的成长轨迹,是一部从”工具”到”社区”再到”AI 服务生态”的三段式演进史,每一次跃迁背后都有清晰的战略驱动。

第一阶段(2013-2018):工具期。测测以星座、性格测试为核心,切入门槛极低,用户主要来自对”认识自己”有好奇心的年轻女性。这一阶段产品形态偏轻,核心价值在于提供有趣的自我标签。

第二阶段(2019-2022):社区化与 AI 初探期。2019 年是测测的关键转折年——同年完成腾讯投资的 B 轮融资,并推出首款泛心理 AI 问答模型。任永亮意识到,用户不仅需要测试结果,更需要基于结果的解读、交流和陪伴。测测开始搭建”人工+AI”的双重服务体系,3D 心理沙盘在这一阶段上线,标志着产品从”测试工具”向”沉浸式心理体验”的迈进。

第三阶段(2023-至今):大模型驱动的 AI 生态期。2023 年 ChatGPT 带来的冲击让任永亮经历了从震撼到忧虑再到笃定的心态历程。他最终确立了”与 AI 保持合适距离”的战略原则——既不被技术洪流裹挟,也不拒绝技术红利。2024 年 5 月,心言集团自研的心元大模型通过国家网信办备案,成为情感疏导与陪伴领域唯一获批的垂类大模型,确立了竞争壁垒。此后 AI 心情小镇、灵犀 AI、小智 AI 等 AI 智能体相继上线,产品进入多智能体并行的新阶段。

3.3 产品矩阵定位

测测 App 是心言集团的流量核心与品牌门面,心元大模型是底层技术基础设施,测测达人版是 B 端服务的运营工具,快乐测测则是向教育场景延伸的垂直探索。这四层结构构成了”C 端流量 → B 端达人 → 技术输出 → 场景延伸”的商业生态雏形。

3.4 战略意图推断

四、用户分析

4.1 用户画像

测测的用户群体画像异常清晰。根据心言集团官方披露的数据,女性用户占比高达 75%-85%(不同时期口径略有差异,2025 年 3 月数据为 85%),80% 的用户集中在一二线城市,核心年龄层为 18-35 岁的都市青年女性。这一画像与 AI 情感陪伴行业整体用户结构高度吻合——头豹研究院数据显示,Z 世代中约 40% 每日使用 AI 产品获取情感支持,18-24 岁人群中喜欢与聊天机器人互动的比例达 32.3%,是各年龄段中最高的。

从行为特征来看,50% 的用户会在晚上 7 点以后打开测测,这一时间窗口对应的是下班后的独处时光——正是情绪最需要出口的时刻。用户的自发标签——”电子闺蜜””赛博军师”——揭示了一种深层的使用动机:她们寻找的不是标准化的心理健康工具,而是一个能够理解自己、不加评判地倾听的”数字陪伴者”。

4.2 用户分层

测测的用户群体可以按需求深度分为三层。主力用户是有自我探索需求的都市年轻女性,她们通过 MBTI、每日心情、缘分合盘等轻量功能高频接触产品,付费意愿中等,是产品 DAU 的主要贡献者。次要用户是有情感困扰、需要倾诉出口的用户,她们更多使用 AI 情感陪伴(测测 AI、AI 心情小镇)和真人达人咨询,付费意愿较高,是 ARPU 的核心贡献者。潜在用户则是对心理健康有认知但尚未建立数字化习惯的人群,以及通过 MBTI 社交传播被带入的新用户,是增量来源。

4.3 核心使用场景

场景一:晚间情绪疏导。触发情境是下班后独处、情绪低落或有烦恼无处倾诉,用户的动机是寻求被理解和安慰,期望结果是获得情绪上的释放和积极引导。替代方案通常是找朋友倾诉(受时间和关系限制)或刷短视频(无法获得回应)。测测的 AI 情感陪伴和达人咨询在这一场景中具有明确的替代优势:24 小时在线、无社交压力、即时响应。

场景二:自我认知探索。触发情境是用户在社交媒体上看到 MBTI 或星座相关内容,产生好奇,动机是获得对自我性格的系统化解读,并寻找与他人的共同语言。期望结果是得到一份”准确”且有趣的性格报告,可以分享给朋友或在社区中讨论。这是测测最重要的拉新场景,MBTI 的社交传播属性为产品提供了持续的自然流量。

场景三:关系分析与情感决策。触发情境是用户在恋爱、友情或职场关系中遇到困惑,动机是通过”客观”的测评工具辅助判断,降低决策焦虑。缘分合盘、双人 MBTI 分析等功能直接服务这一场景。替代方案是向朋友求助(主观性强)或查阅网络攻略(缺乏个性化)。

4.4 小结

测测的用户群体具有高度聚焦的特征:年轻、女性、城市、情感敏感。这种聚焦既是优势——产品能够极度精准地满足核心用户需求——也是潜在风险。过度依赖单一性别和年龄段用户,使得测测在扩大用户规模时面临天花板,男性用户和三四线城市用户的渗透率依然有限。而核心用户的高情感投入,既带来了强留存,也对产品的内容质量和 AI 回复的温度提出了极高要求——一旦体验出现落差,用户的失望感会被放大。

极客公园中国日报财经百度百科·北京力拓飞远科技证券时报

五、产品架构与功能拆解

5.1 功能架构图

5.2 功能层次解读

情感陪伴层是测测真正的核心竞争力所在,也是与竞品差异最大的地方。从实测来看,这一层的入口结构比此前外部报道所呈现的更为集中——测测 AI 是唯一拥有底部 Tab 级入口的官方 AI 产品,通过中央突出的「问」Tab 直达,而非多个智能体平铺并列。

测测 AI 以用户的星盘档案为数据底座,提供个性化的垂直解读,2024 年全年问答量超过 1 亿次,验证了用户对 AI 倾诉的强烈需求。其对话界面在顶部同时提供「测测AI」和「真人1v1」两个 Tab,将 AI 免费体验与达人付费咨询并置在同一层级,形成清晰的双轨服务结构,用户可在两者之间低摩擦地切换。输入框上方挂载了一套视角选择器:左侧「星盘」标签用于切换解读维度,其旁边显示的是当前选中的档案对象名称——默认为「自己」,但用户可以切换为已录入的他人(伴侣、朋友或任意已建档的关系对象),让测测 AI 基于对方的星盘数据来回答问题;「深度思考」则是一个切换回答模式的功能按钮;右侧「灵魂伴侣」为横向滑动入口,属于测测 AI 生态内的子场景。

这套视角选择器的设计与首页顶部”输入生日,更加了解TA”的引导逻辑一脉相承——测测在持续鼓励用户录入关系中另一方的生日信息,从而将 AI 的使用场景从「了解自己」延伸至「分析关系」。这是测测 AI 区别于通用大模型一个具体且可感知的差异化能力:DeepSeek 不认识你的另一半,但测测 AI 可以基于对方的星盘档案帮你解读这段关系的动态与走向。

此前报道中提及的灵犀 AI、小智 AI 等人格化分化尝试,从现有界面来看更可能是测测 AI 不同交互模式或子场景的表现形式,而非独立的产品模块。AI 心情小镇则是测测在沉浸式体验上走得最远的探索:6 位拥有不同性格和身份设定的虚拟倾诉师,通过 OCR 识别和情感识别技术提供沉浸互动式陪伴,其中明星角色”明朗”已为近 5 万人提供了近 80 万次情感陪伴。3D 心理沙盘是测测在专业心理工具方向的代表性创新,截至 2025 年 7 月已吸引超 1200 万用户,将传统线下沙盘游戏数字化,并结合多模态 AI 进行心理投射分析。

值得单独提及的是 AI 玩法广场。它并非官方 AI 智能体的集合入口,而是一个 UGC 创意应用集市,由达人和用户自主创作 AI 互动小应用,以热度排名方式陈列。截图中可见 SBTI 测试版(305.7 万热度)、答案之书(197.4 万热度)、三生三世你和 Ta(196.9 万热度)等内容,每个应用下方标注创作者信息。这一模块的本质是将平台的内容创作生态与 AI 工具结合,形成可持续供给新鲜测评内容的长尾机制,其逻辑更接近小程序集市,是自我探索层内容的重要补充来源。

5.3 信息架构评价

从实测截图来看,测测的信息架构整体清晰,底部导航采用五 Tab 结构:首页、消息、问、在线、我的。其中「问」被设计为中间突出的悬浮大按钮并附有 AI 标识,在视觉权重上明显高于其他 Tab,直接传达了产品当前阶段的核心战略重心——AI 问答是测测最希望用户感知和使用的功能。

点进「问」Tab 后,进入的是测测 AI的对话界面。这个界面的设计有几个值得关注的细节:

  • 顶部提供「测测AI」和「真人1v1」两个 Tab 切换,将 AI 陪伴与达人咨询并置在同一层级,清晰呈现了产品的双轨服务逻辑——用户可以在 AI 免费体验和真人付费咨询之间低摩擦地切换。
  • 底部输入框左侧挂载了「星盘」「自己」「深度思考」三个上下文标签,右侧还有「灵魂伴侣」的横向滑动入口。
  • 预置的引导问题(”什么样的朋友适合我””下周的财富情况如何”)全部基于用户的星盘档案,说明测测 AI 的核心人设并非通用情感聊天机器人,而是以星盘档案为数据底座、提供个性化解读的垂直 AI。

这一定位与 DeepSeek 等通用大模型形成了明确的差异化区隔。

首页中部的功能图标区排列了「I人E人(MBTI)、星座、星盘、缘分合盘、沙盘、陪伴小星、商城、倾诉、AI玩法广场」等快捷入口,采用九宫格加「更多」的收纳方式。这里需要纠正报告此前的一个描述偏差:测测 AI、灵犀 AI、小智 AI 并非在同一层级并列展示的独立智能体入口。

从实测来看,测测 AI 是唯一拥有底部 Tab 级入口的核心 AI 产品;「灵魂伴侣」作为一个 AI 互动功能,出现在测测 AI 对话界面的右侧滑动区,属于测测 AI 生态内的子功能,而非独立并列的智能体。

「AI玩法广场」的实际定位也与此前报告描述有所出入。它并非官方 AI 智能体的集合入口,而是一个UGC 创意应用集市,slogan 为”全民手搓创意——精选应用”。

页面内陈列的是由达人或用户创作的 AI 互动小应用——SBTI 测试版(305.7 万热度)、答案之书(197.4 万热度)、三生三世你和 Ta(196.9 万热度)、灵魂伴侣等,每个应用下方标注了创作者名称和热度数据。这一设计本质上是将达人的内容创作能力与 AI 工具结合,形成一个可持续生产新鲜测评内容的内容生态,其逻辑更接近小程序集市而非 AI 能力矩阵。

从整体信息架构来看,测测的层级划分是合理的:核心 AI 能力(测测 AI)占据最显眼的导航位置,内容消费(首页信息流)和社交互动(消息、在线)各有专属 Tab,创意内容生态(AI 玩法广场)作为首页快捷入口存在但不抢占主导航资源。这种结构在功能优先级的表达上是自洽的。

需要指出的一个体验隐患是:测测 AI 对话界面底部的上下文标签(星盘、自己、深度思考)和右侧滑动区(灵魂伴侣)对新用户而言缺乏明确的引导说明,用户需要自行探索这些标签的含义和使用方式。对于首次进入的用户,预置的四个引导问题(”什么样的朋友适合我””本月在人际上需要注意什么”等)起到了一定的冷启动引导作用,但问题风格集中在星盘解读方向,对于不熟悉占星体系的用户而言,可能无法直接感知测测 AI 在情感陪伴场景下的能力边界。

5.4 小结

从整体架构来看,测测的信息层级设计是克制且有效的。五 Tab 底部导航职责分明,「问」Tab 的突出视觉处理准确传递了产品的战略重心;首页以快捷图标矩阵承载多元功能入口,既保持了内容的丰富度,又没有让主导航过于臃肿。测测 AI 作为唯一拥有 Tab 级入口的核心 AI 产品,其定位是清晰的——以用户星盘档案为数据底座,提供个性化的垂直解读,而非泛化的情感对话。尤其值得肯定的是视角选择器的设计:用户可以在对话中随时切换档案对象,将 AI 问答的范围从”分析自己”扩展到”分析关系中的另一方”,这是一个将用户数据资产(他人星盘档案)真正转化为差异化产品体验的聪明设计。AI 玩法广场作为 UGC 创意应用集市,承担的是内容生态的持续供给功能,与测测 AI 的官方能力形成互补而非混淆。这套架构在逻辑上是自洽的。

然而,测测在 AI 能力的呈现与引导上仍有几个值得深入打磨的方向。

第一,AI 能力边界的感知引导不足。测测 AI 界面的预置引导问题全部集中在星盘解读方向(”什么样的朋友适合我””下周的财富情况如何”),这对熟悉占星体系的老用户是自然的,但对于通过 MBTI 测评或情感话题进入测测的新用户而言,很容易产生”这只是一个算命 AI”的第一印象,而无法感知测测 AI 在情绪陪伴、职场困惑、关系梳理等场景下的真实能力。一个可行的改进方向是,根据用户的注册路径或使用历史动态调整预置引导问题——比如通过 MBTI 进入的用户,首次打开测测 AI 时看到的引导问题应当更偏向性格与关系方向,而非星盘运势。

第二,视角选择器的可发现性有待提升。输入框上方的档案切换功能(星盘 + 对象名称)是测测 AI 相当有价值的差异化设计,但对新用户而言这一功能的存在感极低——它静静地挂在输入框上方,没有任何引导说明,用户需要主动点击才能意识到可以切换到他人档案。同样,「深度思考」按钮的含义和效果也缺乏说明。增加一个轻量的新手引导气泡,成本极低,但对这些差异化功能的渗透率提升可能相当显著——毕竟”帮你分析另一半”这个能力点,本身就是极具传播性的产品亮点,值得被用户更主动地感知到。

第三,AI 与真人咨询的转化衔接可以更智能。目前「测测AI」和「真人1v1」是并列的 Tab,切换逻辑是用户主动的。但更理想的状态是 AI 能够在对话过程中识别出用户的情绪状态已超出 AI 能有效介入的边界,并在合适的时机主动推荐达人咨询。这种 AI 驱动的智能转化,比被动的 Tab 并列更能提升真人咨询的转化率,同时也让用户感受到平台在主动关心自己的需求。

第四,跨会话的记忆连续性是核心短板。测测 AI 的对话框顶部提示”下拉可浏览历史消息”,说明历史记录是存在的,但历史消息的可浏览与 AI 真正”记住”用户并在新会话中主动调用是两回事。用户每次打开测测 AI,AI 是否能记得上次聊到了什么、用户上周情绪低落的原因、用户最近在纠结哪段关系——这种跨会话的情感记忆,才是将测测 AI 从”每次都要重新介绍自己的陌生人”升级为”真正了解你的电子闺密”的关键技术跨越。在通用大模型的长上下文能力持续增强的背景下,这也是测测垂直优势能否守住的核心战场之一。

六、核心能力标准化评测

6.1 评测体系设计

本模块针对测测 App 的三项核心能力进行评测:AI 情感理解与回应能力(能否准确识别用户情绪并给出有温度的回应)、心理测评的专业性与准确性(测评结果是否具备心理学依据、是否符合用户实际感知)、功能体验流畅度(核心路径是否顺畅、UI 是否直觉化)。评判标准分三档:5 分为明显超出预期,3 分为符合预期,1 分为明显低于预期。

6.2 标准化测试用例

以下为设计的 5 个核心测试用例,供用户实测时参考:

6.3 轨道 B:舆情提取结果

基于公开测评文章、媒体报道和 App Store 用户评论,对测测核心能力的外部判断如下。

在 AI 情感理解能力方面,公开信息的整体评价偏正面。测测 AI 自 2024 年全年问答量突破 1 亿次,用户自发反馈中”治愈””被理解”是高频词汇。凤凰网的产品体验报道指出,测测 AI 的回应风格”积极正向”,能够为用户提供情绪疏导,但报道视角以官方背书为主,缺乏独立的对抗性测试。AI 心情小镇的 6 位虚拟倾诉师设计受到用户欢迎,其中”明朗”角色的 80 万次陪伴数据说明用户黏性较高,但外部独立测评数量有限,置信度为中。

在心理测评专业性方面,测测的 MBTI 量表经过心言集团心理组专家历时 10 个月的简化与修订,研究成果已发表于国际核心期刊《心理学进展》,具备一定的学术背书。这是测测区别于市面上大量粗制滥造测评工具的核心差异点,置信度为高。

在功能体验流畅度方面,App Store 用户评论中存在少量关于界面优化的建议,主要集中在内容推荐的个性化程度和功能发现路径的清晰度上,但整体评分维持在较高水平,未出现大规模负面反馈,置信度为中。

6.4 能力对比总表(舆情预填版)

6.5 能力边界与局限

任何产品都有其做不到的事,测测也不例外。从公开信息来看,有几点局限值得关注。

首先,测测 AI 目前本质上仍是被动响应式的——用户不主动发起对话,AI 不会主动触达。任永亮本人也在多个场合明确指出这是当前 AI 产品的共同局限,并将”主动发起互动”定位为下一阶段的重要突破方向。

其次,心元大模型在情感陪伴领域的长期记忆能力尚未有公开数据支撑,而长期记忆恰恰是构建深度情感连接的关键——头豹研究院的行业报告也将”长期记忆不足”列为整个 AI 情感陪伴行业的主要痛点。

第三,3D 心理沙盘和 AI 心情小镇等沉浸式功能目前主要覆盖轻度情绪需求,面对中重度心理困扰时,产品的专业性边界较为清晰,需要引导用户向真人达人咨询或专业心理机构转介。

6.6 小结

测测在 AI 情感陪伴能力上已建立起同类产品中较为领先的功能矩阵,多智能体并行的布局具有差异化价值。心理测评的学术背书是其与竞品拉开距离的关键点之一。但 AI 主动交互能力的缺失和长期记忆能力的不足,是当前体验的两个核心短板。这两个短板也恰恰是任永亮在公开场合反复提及的下一阶段攻坚方向,说明团队对自身局限有清醒认知。

品玩 PingWest凤凰网科技极客公园

七、商业模式与增长策略

7.1 收入结构全景

测测的商业模式本质上是一个以情感需求为入口、以多层次付费为出口的垂直平台。任永亮在接受经济观察报采访时明确表示,测测从 2019 年开始盈利,目前每年营收在数亿元级,主要来源始终是会员订阅。这一表述揭示了测测商业模式的核心逻辑:以免费内容和 AI 体验驱动用户规模,以会员订阅沉淀付费意愿,以达人咨询实现高客单价转化。

整体来看,测测的收入可以拆解为三个层次,从规模到单价依次递增,从普惠到专属依次收窄。

第一层:会员订阅(主营收入)。会员体系是测测最稳定的现金流来源。定价策略采用”低门槛首月引流 + 续费锁定”的经典结构:首月 9.9 元,续订 25 元/月;连续包季 58 元/季(折合约 19.3 元/月);连续包年 178 元/年(折合约 14.8 元/月)。会员权益覆盖完整测评报告解锁、AI 对话次数扩展、专属内容访问等。任永亮透露,付费会员目前有几十万人,付费占比相对注册用户体量而言并不高——这既说明转化漏斗仍有较大提升空间,也意味着会员增长是未来营收的主要弹性来源。

第二层:达人咨询分成(高客单价转化)。平台连接 2.6 万名签约情感达人与有咨询需求的用户,按文字、语音、连麦三种方式收费,平台从每笔咨询中抽取分成。这一模式的边际成本较高(达人的时间是稀缺资源),但单笔客单价远高于会员订阅,是测测实现高价值用户变现的核心通道。2016 年,测测在投资人建议下切入双边平台模式,正是这一收入层次的起点。

第三层:广告收入(已主动压缩)。广告曾是测测的收入来源之一,但 2025 年,任永亮主动砍掉了一批”可能影响用户体验的广告”,损失了上千万元收入。这一决策背后的逻辑是:在情感陪伴赛道,用户信任是最核心的资产,广告对体验的干扰会侵蚀用户粘性,长期来看得不偿失。这也是测测与许多流量变现型产品的根本区别——它选择了以体验换留存,而非以流量换收入。

第四层:B 端服务(战略性拓展)。企业 EAP(员工援助计划)和校园心理健康服务是测测正在推进的 B 端变现方向。以 C 端 6000 万用户的规模为背书,向企业和学校销售心理健康解决方案,属于典型的”C 端建品牌、B 端收规模”路径。目前这一层次尚处于战略布局阶段,尚无公开的营收数据披露。

7.2 成本结构分析

测测的成本结构中,内容与达人运营是最主要的运营成本,包括对 2.6 万名签约达人的管理、培训、审核和激励体系的维护。AI 研发成本(心元大模型的持续训练与迭代)是近年来快速增长的固定成本项。2024 年起,巴布机器人的研发投入构成了新的重资产成本,包括供应链管理、硬件研发人才招募等。任永亮坦言,从软件公司转向硬件研发,供应链管理和人才储备都是需要”交学费”的领域,内存价格等原材料波动也会对成本产生显著影响。

7.3 增长飞轮

测测的增长逻辑可以用一个自我强化的飞轮来描述:

飞轮的起点是 MBTI 测评的社交传播属性——用户完成测评后自发分享结果,形成低成本的自然获客。进入产品后,每日心情打卡和 AI 对话的高频使用逐步建立信任,推动会员订阅转化。付费用户产生的使用数据反哺心元大模型的训练,进一步提升 AI 体验,形成正向循环。当用户遇到更深层的情感困境时,达人咨询提供了高价值的出口,而满意的咨询体验又会通过口碑传播为飞轮注入新动能。

7.4 获客策略

在获客层面,测测依赖三条主要渠道。第一条是内容自然传播,MBTI 性格标签在微博、小红书、微信朋友圈的高频流通,为测测带来了持续的自然曝光,这是获客成本最低、质量最高的渠道。第二条是社区内容运营,平台上的情感故事、心理知识内容形成了一定的搜索流量入口。第三条是品牌曝光,任永亮本人在行业论坛(如 IF 2026 大会)的公开发言、媒体深度报道(经济观察报、极客公园等),为测测构建了专业可信的品牌形象。

值得关注的是,测测并没有走大规模买量的路线。任永亮的表述中多次强调”先发制人的优势”和”强化自身优势而不是盲目跟随”,这与测测在广告投放上的克制态度一脉相承。这种策略在用户质量和品牌调性上有明显优势,但也意味着在竞争加剧时,增长速度可能受到一定制约。

7.5 第二增长曲线:巴布机器人

从商业模式的演化视角来看,巴布(Bubbo)家庭陪伴机器人是心言集团正在押注的第二增长曲线。任永亮的逻辑是:测测只能是”电子闺密”,但巴布能给你拥抱——没有本体,AI 的情感陪伴就像”话痨式的异地恋”,沟通范式是不完整的。

巴布的商业模式优先采用买断制,考虑到国内用户的长期付费意愿相对有限。首批目标客户定位为一二线城市有照顾孩子和老人需求的职场家庭,长远销量目标为 100 万台。巴布将测测在情感领域积累的心元大模型和心理服务理论融入其中,形成软硬件协同的闭环——这意味着测测 App 的用户数据和 AI 能力,将成为巴布的核心竞争力来源,两个业务之间存在天然的战略协同。

经济观察报

八、SWOT 与机会点

8.1 优势(Strengths)

测测最核心的优势是其在情感陪伴赛道长达十年以上的先发积累。6000 万注册用户构成的数据资产,既是心元大模型持续训练的燃料,也是 B 端服务对外销售时最有力的背书。心元大模型于 2024 年 5 月通过国家网信办备案,成为情感疏导与陪伴领域唯一获批的垂类大模型,这一监管合规壁垒在短期内具有较强的竞争护城河效应——后来者若要以同等合规性进入赛道,需要付出相当的时间和资源成本。

产品的情感信任积累是另一个难以快速复制的优势。用户沉淀多年的情感数据、习惯和信任关系,形成了较高的迁移成本。品牌心智方面,”电子闺密””赛博军师”等用户自发创造的标签,说明测测已经在目标用户群体中建立了清晰的情感人格认知,而这种认知一旦形成,极难被通用大模型产品在短期内取代。

盈利能力也是测测区别于许多烧钱扩张型产品的重要优势。2019 年即实现盈利,此后保持持续盈利,每年数亿元营收为公司提供了探索第二增长曲线的财务基础。

8.2 劣势(Weaknesses)

测测面临的最主要内部劣势,是产品定位上的”拧巴”张力。一位用户的评价颇为精准:测测在合规层面越来越强调泛心理、情感社区属性,但平台上的神秘学内容(星座、塔罗等)往往更能吸引用户。这种张力在短期内是增长动力(神秘学内容天然具有传播性),但在长期会制造品牌认知模糊——测测究竟是一个科学的心理健康平台,还是一个有趣的占星社区?

AI 能力的相对局限是另一个内部短板。尽管心元大模型在情感理解上有垂直优势,但与 DeepSeek、ChatGPT 等通用大模型相比,在上下文记忆、多轮对话连贯性等基础能力上仍有差距。任永亮对此坦承”压力肯定有”,并将应对策略定位为”强化自身优势而不是盲目跟随”——这是务实的选择,但也意味着在 AI 基础能力层面的追赶需要持续投入。

多智能体入口并列(测测 AI、灵犀 AI、小智 AI、AI 心情小镇)对新用户的引导成本较高,是产品信息架构层面的优化空间。硬件研发(巴布机器人)带来的重资产压力,也是这家移动互联网基因公司需要适应的新挑战。

8.3 机会(Opportunities)

外部机会最显著的来自市场规模的高速增长。头豹研究院的数据显示,AI 情感陪伴市场将从 2025 年的 38.66 亿元增长至 2028 年的 595.06 亿元,CAGR 高达 148.74%。这意味着即便测测保持现有市场份额,绝对营收也将随赛道扩张而大幅增长。

用户心理健康意识的提升是另一个结构性机会。都市青年对情绪管理、自我认知的关注度持续上升,”情绪价值”已成为 2024-2025 年中国消费市场的关键词之一,这与测测的核心产品价值主张高度契合。

B 端市场的拓展潜力尚未被充分挖掘。企业 EAP 服务和校园心理健康服务是两个具有规模化潜力的 B 端场景,且测测的 C 端用户数据和 AI 能力可以直接复用,边际成本相对可控。

具身智能赛道的早期布局,如果巴布机器人能在家庭情感陪伴场景中建立用户心智,将为测测打开一个全新的硬件 + 服务订阅的商业模式空间。

8.4 威胁(Threats)

外部威胁中最值得警惕的是通用大模型的能力边界扩张。任永亮将通用大模型定性为”文科逻辑”,认为在情感计算的精确性上存在幻觉。这一判断在当前阶段是成立的,但随着 DeepSeek、ChatGPT 等产品的上下文记忆能力和情感理解能力持续提升,测测垂直优势的护城河宽度将面临考验。用户对”为什么要用测测而不用 DeepSeek”这一问题的答案,需要随着通用大模型的进化而持续更新。

大厂入局是另一个现实威胁。字节跳动等大厂内部正在开发 AI 社交产品,其在流量、算力、人才上的资源优势远超测测。任永亮的应对逻辑是”大厂有资格等,我等不了”——通过先发优势和垂直深度建立差异化,而非与大厂在通用能力上正面竞争。

监管合规的不确定性是行业共性风险。情感陪伴 AI 涉及用户心理数据的采集和处理,随着数据安全法规的持续完善,合规成本可能进一步上升。同时,心理咨询的专业边界问题(AI 能否提供心理咨询建议?达人的专业资质如何保障?)也是潜在的监管风险点。

8.5 核心机会点

综合 SWOT 分析,测测当前最值得重点投入的三个机会点依次是:

其一,AI 记忆与连续性体验的突破,这是将现有用户从”偶尔使用”转化为”日常依赖”的关键技术杠杆,也是应对通用大模型竞争的核心差异化方向;

其二,免费体验到付费咨询的中间层设计,在 AI 陪伴和真人达人之间建立更丰富的过渡产品形态(如 AI 辅助的半结构化情感课程、AI 预筛选后的达人推荐等),提升转化效率;

其三,B 端服务的规模化落地,以 C 端用户规模和心元大模型为核心资产,向企业和学校提供标准化的心理健康解决方案,开辟第二营收来源。

九、总结与展望

9.1 产品总结

测测是一款在正确的时间、以正确的方式切入了正确赛道的产品。2013 年,任永亮在情感低谷中用算法分析情感走向,创办了这款应用——这个带有强烈个人色彩的起点,反而成就了测测独特的产品灵魂。十余年间,测测完成了从纯工具(测评)到双边平台(达人咨询)再到 AI 情感陪伴社区的三次跃迁,每一次跃迁都踩在了技术成熟度和用户需求演变的节点上。

在功能层面,测测构建了一个层次分明的情感服务体系:以 MBTI 等趣味测评作为流量入口,以每日心情打卡和 AI 对话作为高频留存机制,以达人咨询作为高价值转化出口,以 3D 心理沙盘和 AI 心情小镇等沉浸式体验作为差异化记忆点。这套体系在逻辑上是自洽的,在数据上是有效的——6000 万注册用户、超 1 亿次年度 AI 问答量、App Store 4.8 分评分,都是市场认可的证明。

在商业层面,测测实现了稳定盈利,且主动选择了以用户体验为优先的增长路径(砍广告、不买量),这在 AI 应用赛道中是相对罕见的克制。

9.2 核心短板

然而,测测当前也面临几个需要正视的结构性挑战。产品定位的”拧巴”问题——科学心理与神秘学内容并存的张力——随着平台规模扩大和监管趋严,将变得越来越难以回避。AI 能力的相对局限,尤其是长期记忆和主动交互的缺失,使得测测在”日常情感伴侣”这一定位上仍有明显落差。多智能体入口的并列设计,在丰富产品矩阵的同时,也增加了新用户的认知负担。

9.3 战略前瞻

从战略视角来看,心言集团正在经历一次重要的业务形态转型:从移动互联网软件公司,向”软件 + 硬件 + AI 模型”三位一体的情感科技公司演进。巴布机器人是这次转型最具象征意义的动作——任永亮将其定义为”给 AI 打造一个本体”,逻辑是没有具身形态的情感陪伴是不完整的。

这一战略方向的潜力是真实的。如果情感陪伴从屏幕延伸到物理世界,从”电子闺密”升级为”能给你拥抱的家庭成员”,测测在用户生活中的渗透深度将发生量级跃升。但硬件研发的难度、成本和不确定性,也是这家移动互联网基因公司必须跨越的高门槛。

在用户选中的对话片段中,有一条战略推断值得在此重申:心元大模型的监管合规壁垒(高置信度)、具身情感机器人的赛道布局(中置信度)、B 端服务的规模化拓展(中置信度)、心理开放平台的技术输出(中置信度)——这四条战略线索共同指向一个方向:测测正在尝试从一个产品公司,向一个以情感 AI 为核心能力的平台型公司演进。这条路走得通与否,既取决于技术积累的速度,也取决于用户信任能否从 App 延伸到更广泛的生态。

9.4 对标参照

如果要为测测寻找一个参照系,它的当前阶段与早期的 Keep(从工具到社区再到硬件)有一定相似性:都是从垂直工具起步,通过社区化增强用户粘性,再通过硬件寻找第二增长曲线。Keep 的经验表明,这条路径在用户规模和品牌认知方面是可行的,但硬件业务的盈利周期通常远长于软件,且对供应链管理能力有极高要求。测测需要在软件业务的持续盈利支撑下,给巴布足够的成长时间。

9.5 一句话评价

测测是一款真正理解了目标用户情感需求的产品,它在正确的赛道建立了真实的护城河;接下来的挑战,是如何在 AI 能力跃升和硬件战略落地的双重压力下,守住这条护城河并持续拓宽它。

——经济观察报

附录

附录 A:数据来源索引

附录 B:竞品基础信息对照

附录 C:核心用户路径走查模板(空白版)

用于研究者或产品团队进行实际体验测试时记录使用。

【新用户首次体验路径】

体验日期:设备型号及系统版本

注册方式:手机号 / 微信 / 其他

注册步骤数量(从打开App到完成注册共几步):

首页第一眼感受(自由描述):

第一次选择的测评名称:完成测评耗时(分钟):

结果页面是否有付费引导:是 / 否

付费引导是否突兀(1-5分,5=非常突兀):

是否完成分享:是 / 否

分享平台:整体顺畅度(1-5分):

主要卡点描述:

【AI情感陪伴路径】

体验日期:

入口路径:测测AI / 灵犀AI / 小智AI / AI心情小镇

输入内容类型:情绪倾诉 / 具体问题 / 关系困惑 / 其他

AI响应速度(秒):

第一轮回应是否有共情表达:是 / 否

多轮对话是否保持上下文:是 / 否

是否出现重复或模板化回应:是 / 否

对话轮次:整体满意度(1-5分):

与通用大模型体验的主要差异(自由描述):

【达人咨询付费路径】

体验日期:

浏览达人数量:

最终选择达人的决策依据:专业领域 / 用户评价 / 价格 / 平台推荐 / 其他

咨询方式:文字 / 语音 / 连麦

实际费用(元):

达人响应速度(分钟):

咨询内容质量(1-5分):

是否会再次使用:是 / 否 / 不确定

整体满意度(1-5分):

附录 D:关键引用原文

“测测从2019年开始盈利,目前每年营收在数亿元级,拥有近6000万注册用户,其中八成是女性,且大多数来自一线城市。付费会员有几十万人,付费占比不算高。测测的主要收入来源一直是会员订阅。2025年,我们主动砍掉了一些可能影响用户体验的广告,虽然损失了上千万元收入,但我们更看重用户体验。” ——任永亮,经济观察报,2026 年 4 月

“没有本体,AI的情感陪伴就像一场话痨式的异地恋,只能不停地通话,看不见、摸不着,我觉得这种沟通范式是不完整的。” ——任永亮,经济观察报,2026 年 4 月

“测测只能是’电子闺密’,但巴布能给你拥抱,未来两者的用户会越来越融合。” ——任永亮,经济观察报,2026 年 4 月

“大厂有资格等,我等不了。时间是我唯一的朋友。” ——任永亮,经济观察报,2026 年 4 月

本文由 @悠酱 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议