纸上谈兵：做满足垂直人群需求的虚拟陪伴产品

仅就虚拟陪伴这个说法来看，它给人的印象是一个大众化的通用需求。这里的通用不是说所有人都一定需要，而是这种需求在不同属性的人群中都有一定比例，以至于不用进行精准的用户画像。无论年龄、性别和身份爱好，多数人都或多或少地感受过孤单和无人倾诉。在感到情绪低落、激动或日常乏味时，缺少一个可以分享交流的对象，都会让人觉得时间格外漫长和难熬。

尽管看起来需求巨大，但在投身于此方向创业之前，应该要考虑一系列问题： 在没有AI之前，难道陪伴需求就没有满足吗？用户是如何被满足的呢？AI产品能够比其他满足方式做得更好吗？

我相信这些问题是被高频思考过的，但从不少已上线产品的实际效果和设计上，看不出他们真的找到了答案。

事实上， 虽然陪伴需求普遍存在，但用户自我满足的方式却是多种多样，高度分散的 。在两个多月前的文章 《对AI虚拟陪伴的突围思考：用户群，游戏化和IP》 中，我写到过，在互联网时代之前，书籍、电视和游戏机就是我们的虚拟陪伴，互联网时代的网文、游戏、直播、长短视频也起到的是同样的作用。

而抛开“虚拟”的限制，满足陪伴需求的形式就更多了，有人无聊时喜欢旅游、逛街、吃东西，有人打发时间靠运动、钓鱼、养宠物，这些难道不是陪伴吗？

另外，“对话能力”，或进一步讲，“拟人能力”，并非天然就比其他陪伴方式高上一档，在一个人愿意对话之前，你可能先要想办法调动起他说话的情绪，一个只会你问它答的工具角色不叫陪伴。相反，不会说话的宠物甚至不会活动的“物体”，在不少人眼中也是值得花更多时间精力的，并且能带来更高的情绪价值，比如手办、文玩、一支口红或一个篮球。

竞争用户时间和注意力的分配，对所有跨品类但满足同样需求的产品来说是永恒的主题，就好像互联网的出现挤压了电视的市场，抖音的崛起影响到了游戏和网文的收入。那么，用户花在虚拟陪伴上的时间，要如何从那些强大的对手手里抢过来呢？

一些可能的思路是：尽量与用户现有的生活方式产生共鸣而非对立、尽量找到陪伴感相对缺少满足手段的群体、尽量带给用户沉浸感令其容易投入。

一个面向小众垂类的虚拟陪伴产品更有机会满足这样的思路。

这里的小众，不是“年轻喜欢打游戏的男性”或者“二次元爱好者”这种粗放的用户画像，至少要把产品聚焦到“喜欢GalGame”“二次元同人文化”“街头极限运动”“爬宠玩家”这类标签，并且有能力在里面再继续细分角色，才算真正的垂直。

一、需求：陪伴是协同不是争宠

理想的陪伴，不是让用户在角色和其他陪伴方式之间做选择，而是可以陪用户一起做喜欢的事。可以想象， 一个愿意陪用户看电影、打游戏、逛街的伴侣或朋友，和相反的情景比，肯定更容易长久。 与真人伴侣需要替对方着想不同，虚拟陪伴是一个纯粹的单向选择，要做的就是最大程度上符合用户期望。

仅从协同角度上，桌面宠物类型的陪伴是一个值得探索的可能性，比如某些游戏伙伴类产品，它存在的基本逻辑就是不但不耽误用户打游戏的时间，还能补充打游戏的情绪价值。不过，该类产品的效果需要更多数据证明——游戏界面上的元素已经太过丰富了，更别说其本身就已经有大量精心构建的角色，用户是否真的喜欢多听一道声音，或是让自己更加眼花缭乱？

当然，桌面角色并非唯一的选项，即使是一个独立虚拟陪伴产品，如果契合了用户已经非常消耗时间的爱好，那他可能会觉得再多消耗一点也不是太大问题——这样在无形中，虚拟陪伴就和已经占据用户心智的现存产品站在了同一立场上，去共同挤压对该用户来说并非核心的其他竞品。

举例来说，如果一个虚拟角色能和钓佬聊路亚和台钓，或者能和胶佬聊手办，能和娃妈聊BJD，那用户会是什么感受呢？它大概会成为用户爱好的延伸，一个理解自己的朋友，一个可以分享成就感的同好——这对很多人来说都是稀缺的。

越大众的情绪，替代方式越多 ，当你总想面对“男/女友”“擦边”这类大众需求的时候，你会发现多数人还是会在真人身上寻找满足感，最后给你剩下的仍然是一个小众群体，而且是同质化的小众。相反， 越小众的情绪，替代方式越少，并且有机会做出个性化 ，当你把类似的小众聚合到一起，或者把一个群体做到足够高的覆盖度，其实绝对数量也足以支撑一个不错的产品。

举一个直观的例子，可以看看Janitor的标签栏——并不是说它做得够好了或者完全符合这个逻辑，只是可供参考——点开All Tags，就会发现它绝不仅仅是划出了“二次元”“擦边”这样的大众需求，而是做出了很多细分。而在Trending和Most Popular两栏里，就能充分看到这种人群选择的结果，从而把Janitor显著地与其他产品区分开来。

二、产品：调性和沉浸感

理想情况下，做垂类产品的创业者或产品负责人自己就应当是想要面向的小众群体中的一员，自然知道从哪里获取早期必要的知识、信息和种子用户，早年间从论坛和贴吧孕育出来的各种产品就是如此。

但这并不是必须的。做老年人产品的并不是老年人，做儿童产品的也不是孩子，调研、观察、聆听、共情，具备这些基本能力，再投入足够的时间和诚意去了解一个与自己没有交集的人群需求，这是可以做到的。

当然，当下的创业环境中， 有意愿并且有能力共情他人的创业者很稀有 ，这是不争的事实，绝大多数人更倾向于自我表达。

如果既不是其中一员，共情的诚意又不足够，就很难为一个特定人群做好陪伴产品。一个带点玄学但有用的说法是“产品调性”，具备合适调性的产品，应该让目标人群一进来就能感知到，它是为自己这类人准备的。从对话内容、功能设计、角色头像、分类标签、首页推荐乃至配色和字体，都针对性地符合用户所习惯的氛围，才能缩短用户对陪伴角色产生依赖的周期，从而把对方长久留在产品里。

换句话说，对一个垂类陪伴产品的基本要求是， 提供的角色能够让用户产生身份认同，在用户最鲜明的标签话题上有足够的知识储备和语言风格，不要随便出戏。 反过来，为什么通用型的虚拟陪伴很难让用户投入感情？因为缺少特征，也缺少特定的知识，就像千篇一律的AI网红脸，所有的产品都能相互替代，那又如何能奢望用户留存呢？

作为一个要跟成熟娱乐内容竞争陪伴用户时长和预算的产品，至少应该提供同一水准上的沉浸体验。人为什么要去电影院看电影？为什么要去店里玩剧本杀和密室逃脱？网络小说为什么要不停制造悬念？游戏为什么要费尽心思设计剧情或营造刺激场面？XR为什么明明铺不开却永远倍受期待？

如果以为接一个大模型，做一个人设，开一个聊天窗口，就能得到一个媲美以上人类娱乐精华的新产品，那你就太天真了一点。

在大模型能力区分度不大的情况下，虚拟陪伴上的沉浸感，主要就来自产品调性，让用户觉得你懂她/他，觉得你在为她/他这类人量身定做。直观的例子，一个是前面提过的Janitor，一个是国内的筑梦岛——你一眼看上去就知道它的调性是什么，能迅速地判断自己是否属于它想要的用户群体。不过，筑梦岛更像是阅文在晋江文学原有用户群上的一个自然延伸产品，总给人一种用心程度不足的感觉。

三、商业化：垂类人群的消费

除了衣食住行这类必需品，人在自己感兴趣的事物上也有较强的消费冲动，与其讨论用户会不会为虚拟陪伴需求花钱，不如讨论 虚拟陪伴是否能够成为触动消费的兴趣点，就像电影和游戏一样。

作为用户，当她/他对虚拟角色产生了依赖和信任后，有机会映射一部分感情到角色身上，但作为产品的运营者，将之当作一个满足用户小众爱好的娱乐品就好，并不用非要在“陪伴”这两个字上钻牛角尖，试图寻找出一个崭新的路径， 沿用成熟的商业模式更容易被用户接受。

现成可参考的变现方式中，道具/换装、电商和广告都可能符合垂直人群虚拟陪伴的消费逻辑，而海外习惯的会员订阅不一定适合国内市场。在国内的娱乐产品中，订阅适合的是连续的、有清晰未来预期的场景，比如网文、短剧和网剧。而在虚拟陪伴里，若用户对角色没有感情，就没有清晰的预期，也就不会付费，而若产生了感情，订阅就会带来一种“你在利用我的感情强迫我掏钱”的逆反心理。

顺应用户心理是被验证过的王道，所以靠道具和皮肤赚钱的游戏会取代点卡，既然陪伴是提供情绪价值，那么这一点就尤为重要。

在某一方面有特定需求的垂类人群，往往消费观相对开放，无论这个需求是实体、心理还是活动，总之 只要需求明确，消费就必然带来情绪价值的提升。 但需要提醒的是，让虚拟角色在交互中提供软广——这是特别容易自我感觉良好的变现方式——在面向垂类人群时未必有好的效果，因为会严重破坏沉浸感和跳戏。不如把角色和橱窗分得清清楚楚，该在戏外做的事，不要带到戏中去。

四、未来：小众一定市场小吗

在用户群的选择上，普通创业团队可以身段灵活，但大厂，以及虽然还不是大厂但已经被投资人捧到了高估值椅子上的明星创业公司，无可避免地会考虑让产品符合品牌地位、市场野心、估值水准和发挥现有用户量优势，因此会更倾向于面向广泛用户——如果不谈性价比，这也合理，大公司当然要去解决最难的问题嘛。

不过，做小众垂类用户未必就是一个低天花板的“生意”，首先 单用户付费可能更高 ，其次所谓的“小众”不等于用户绝对数量少，尤其是还可以面向全球市场，再次 竞争对手少，市场占有率有可能更大 ，最后也最关键的是，也没人限定只能做一个垂类。可以把各个小众人群区分不同频道，也可以独立成不同产品，从某种意义上说，阅文就是把一个个不同题材的读者群体拼在一起支撑起来的上市公司。

对安于接受单独垂直市场的创业者，网文行业更是一个绝佳的例子。即使是在阅文、番茄、七猫的笼罩之下，仍然有不少专写垂类题材的小平台活得滋润，它们有什么高科技吗？有什么了不得的护城河吗？网文是个什么巨量的刚需吗？无他，只是深度吃透和服务了一个极为细分方向上的作者和读者，也可以说是高度个性化地陪伴了这些人。

很多时候所谓的没有场景没有市场，往往是没有用心和花费时间去深入共情用户的另一种表达方式而已。

本文来自微信公众号： AI投什么（ID：ai_investor） ，作者：AI投什么