Matt Swulinski：增长引擎不是投放部门，而是一套会复利的系统

Matt 的起点不是投放技巧，而是产品是否真的好用：用户愿意留下、分享，甚至愿意把产品告诉朋友。对 SaaS 来说，他主张借鉴电商的增长纪律：每一笔广告支出都应该尽量对应一次购买或加购。Paid 不只是获客渠道，也是对产品驱动增长（PLG）的压力测试。

他的实践建议是先用一对一方式积累真正相信产品的用户，再用小额预算验证付费转化和单位经济。节目中他给出一个情境化的判断：如果公司已经完成约 300 万至 500 万美元融资，可以拿出约 10 万美元做验证；这不是固定公式，仍要回到 ARPU、漏斗长度、毛利和回收期。达到可复现的 1:1 后，才值得谈规模化。

对 AI SaaS，Matt 特别提醒不要只看 LTV/CAC。由于模型推理成本会随使用量变化，更有用的早期指标是 LTV / gross profit：收入扣掉服务交付和模型等可变成本后，客户还能贡献多少价值。

Matt 把获客引擎拆成三个核心部分：Meta、Google 和生命周期运营。渠道不是互相独立的清单，而是协同系统：Paid 带来第一批用户，产品内的 aha moment、付费墙、邮件和转介绍把一次获客拉长，口碑、SEO、AEO、评论和外部叙事再把有机占比抬起来。

他认为 Meta 的 Andromeda 更新后，系统越来越多地从创意本身判断应该把广告送给谁。于是增长团队的重点从不断调媒体参数，部分转向持续生产有差异的创意组合。Matt 给出的量级是每月约 400 至 500 条新创意；在 Wispr Flow，他用数百位创作者、每人每周约 3 至 4 条视频，再叠加 agency、内部团队、UGC 和 partnership ads，形成素材供给。

但他并不把 AI 视频当成真人创作者的替代品。AI 很适合把一个有效概念旋出许多变体；整条 AI 视频若缺少真实经验和叙事，容易变成他所说的 slop。关键不是某一条素材，而是整套素材组合看起来足够不同。

Matt 的投放顺序很明确：先接好 analytics 和 conversion tracking，确认产品至少已经有真实用户，再开始测试；观察到约 50 次转化后再作判断。前三个月可以给系统时间预热，但通常两到三周就能看出一条路径是在变好，还是应该回到画板。

他建议把总花费、获客和 ARR 放在一张图上，看花费增加时 ARR 是否同步增加，以及曲线有多大弹性。最重要的问题是：这笔钱是否带来了增量？如果用户本来就会转化，却被归因给 Meta 或 Google，ROAS 可能只是把自然发生的结果重新命名。

当月度花费超过约 100 万美元时，他建议引入 MMM（媒体混合模型）和 incrementality 模型，并用 holdout、降预算和结果校准模型。模型一开始会错并不可怕；真正有价值的是用实验知道哪些杠杆确实在工作。

Wispr Flow 的转介绍设计靠近 usage limit：当用户快用完字数额度时，提示分享给朋友，换取下个月免费。Matt 的判断是，转介绍应该贴近用户最有动力的时刻，奖励要具体，路径要短；只写「邀请好友」却不说得到什么，或者设计一棵没人愿意走完的复杂任务树，都会降低转化。

付费墙也应靠近 aha moment，而不是在用户还没感受到价值时拦住他。免费额度不是空气，应该计入 fully loaded CAC，因为它也是获客成本的一部分。

关于 AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎优化），Matt 不主张只批量生产页面。他更看重 YouTube 评测、Reddit 讨论、产品发布和 TechCrunch 等外部可信叙事：这些内容会影响品牌能否成为答案引擎引用和推荐的证据。节目中他还提到，Viktor 的月度获客里约有 10% 至 15% 来自 affiliate 计划；在他的判断中，这是一个被低估、且越早搭建越可能复利的渠道。

Matt 不认为增长负责人只需要会投放。更重要的能力是执行、系统思维和反馈回路：能把岗位拆成输入、输出和决策，再把经验接到 AI 上。招聘时，他会观察候选人如何处理 AI 生成的 slop，是否会给出有效反馈，以及能否把重复工作、判断和记忆组织成可自我改进的工作流。

他的建议是从任务退一步，列出每天所有移动部件，找出 admin、reporting 和重复决策，再让 agent 执行，人保留判断和策略。这种「专业化通才」可能胜过只在某一个广告平台上极强、却无法理解全链路的专家。

在 Wispr Flow，Matt 搭过一套 AI marketing OS：邮件进来后，系统识别 newsletter 赞助请求，研究受众和报价，做第一轮谈判，只有需要时才交给他批准。他曾同时处理约 70 至 120 个 newsletter provider，并称每天约 90% 至 95% 的工作会先经由 AI 走一遍。

这套系统的关键不是一次聊天里得到答案，而是把每次会话结束时的决定、未完成任务、学习和产出写回 Obsidian vault。下一次工作从已有记忆开始，反馈越多，系统越懂你的判断；记忆因此成为可调用的增长资产。

节目开场直接抛出反直觉的判断：增长团队不应只是市场部门的策略层，增长负责人必须能够执行。Matt 先概括他的三条主线：SaaS 应借鉴电商增长；每分钱都要对应购买或加购；Paid 是检验 PLG 是否真实存在的简单方法。随后主持人 Harry Stebbings 介绍 Matt 在 Superhuman、Wispr Flow 和 Viktor 的经历，并将本期定位为一堂关于 AI 世界中快速增长的课程。

开场还包含 AlphaSense、MongoDB 和 Framer 的赞助信息，完整内容保留在文末逐句译文中；这些广告段落不属于 Matt 的增长论点。

Matt 先解释自己为什么把增长看成系统工程，而不是单点渠道优化。他在 Superhuman 看到产品驱动增长如何依赖产品体验、邀请机制和高质量用户；在 Wispr Flow，他作为第一位市场招聘，从产品发布前开始搭建增长体系；现在在 Accel 支持的 Viktor 负责增长。

他认为，很多团队把增长错误地理解成「找到一个神奇渠道」。真正可复制的是：产品先让用户产生价值感，团队再把购买、分享、生命周期和反馈连接起来，逐步找到可复现的增长单元。

电商的纪律是把每一笔预算对应到购买或加购。Matt 认为 SaaS 也应建立类似的反馈：不是先假设产品有 PLG，再把投放当成放大器，而是用小额付费验证用户是否真的愿意付钱。

他把「产品热爱 → 付费验证 → 分发规模」看成连续过程。融资规模、ARPU、毛利、使用频率和漏斗长度会决定验证预算，不能机械套用一个数字。对早期 AI SaaS，模型成本使得收入和毛利之间不能被忽略，因此 LTV / gross profit 比只看 LTV/CAC 更能反映真实回收能力。

Matt 不建议在产品还没有真实用户时贸然放大广告。第一步是接好 analytics 和 conversion tracking，知道用户从哪里来、完成了什么行为、后续是否继续使用。第二步是设置足够的转化量再判断，节目中提到约 50 次转化作为一个观察门槛。

他建议把总花费、获客和 ARR 放在同一条时间序列里，不仅看渠道面板上的 ROAS，还要看花费增加是否真的带来新增 ARR。超过约 100 万美元月度花费后，应开始使用 MMM 和 incrementality；通过 holdout、暂时降预算等办法，识别哪些转化是广告带来的，哪些本来就会发生。

Matt 认为 Andromeda 改变了 Meta 广告的岗位说明书：平台更依赖创意来判断受众，增长团队因此需要持续产生大量差异化素材。他给出每月约 400 至 500 条新创意的量级，并介绍了创作者计划、agency、内部团队、UGC 和 partnership ads 的组合。

他的重点不是「每条广告都要完全原创」，而是整套素材不能看起来像同一条内容的微小改色。AI 可以快速生成变体，帮助团队测试不同开场、叙事和利益点；但真人经验仍然负责可信度、文化语境和故事。单纯堆出大量 AI 视频，容易得到 slop，而不是有效的创意供给。

Matt 将获客引擎概括为 Meta、Google 和生命周期运营。Meta 负责用创意和人群叙事找到可工作的组合；Google 的非品牌搜索、PMAX、YouTube 和展示广告可以与 Meta 协同；生命周期运营则负责把 aha moment、付费墙、邮件、转介绍和产品内沟通串起来。

他还分享了一个 Viktor 的做法：借助 AI 将竖屏故事放进带有品牌 logo、G2 评分和 CTA 的横屏模板，再导出成 YouTube 广告。对他来说，格式从来不是不能做的理由，故事结构才是重点。

Matt 预计成熟后约 35% 至 45% 的增长应来自自然发现，包括口碑、SEO、AEO、评论和外部叙事。若一停 Paid，增长就完全停摆，说明团队只搭好了买量的一半，尚未建立品牌和产品本身的自然传播。

AEO 的核心不只是批量生成适合搜索的页面，还包括让可信的外部来源谈论产品：YouTube 评测、Reddit、产品发布和媒体报道都可能成为答案引擎理解品牌的证据。外部叙事因此是增长系统的一部分，而不是公关部门的独立任务。

转介绍要贴近用户遇到 usage limit 或完成关键任务的时刻。奖励必须明确，用户一眼就知道分享后得到什么；路径越短，完成率越高。付费墙则要紧跟 aha moment，先让用户感受到「这太神奇了」，再在仍然有使用动力的蜜月期附近收费。

Matt 还强调，免费额度会消耗模型和服务资源，应该算进 fully loaded CAC。转介绍奖励、token 额度、创作者计划和 revenue share 也可以放进同一棵决策树，根据用户所处阶段触发不同动作。

在 Wispr Flow，Matt 把邮件、研究、报价、谈判和审批串成 AI marketing OS。他使用 Claude、邮件、cron、Slack、文件系统、skills 文档和 Obsidian，让工作变成可重复执行的流水线。每次工作结束后，决定、未完成任务、学习和产出都写回记忆系统，下一次执行不再从空白开始。

收束时，Matt 的判断是增长团队会变小，但个人杠杆会变大。未来更重要的不是拥有更多预算，而是拥有能自己学习和复利的系统：产品达到用户愿意告诉朋友的程度，用 Paid 验证 PLG 并追问增量，把创意当定向，让转介绍、付费墙和 AEO 靠近真实价值时刻，再招聘能够拆系统、建反馈回路并让 AI 执行的人。

本段之后是 Framer 的节目广告，完整逐句译文同样保留在下方。

以下内容基于本期官方 MP3 的完整逐字音频，按原始时间顺序逐句翻译，只保留中文译文；广告段落和主持人与嘉宾的全部对话也不删减。时间戳沿用音频中的时间位置，空白句保留原始逐字稿结构。

0001 [00:00:00] Matt：可能应该把你们大多数市场团队都裁掉。 0002 [00:00:01] Matt：我的理念是，电商增长打法 0003 [00:00:04] Matt：就是 SaaS 应该采用的正确打法。 0004 [00:00:07] Matt：每一分钱都应该对应一次购买，或者一次加购。 0005 [00:00:10] Matt：Paid 是验证你是否真正拥有 PLG 的最简单方式。 0006 [00:00:14] Matt：我认为任何获客引擎都有三个核心部分。 0007 [00:00:17] Matt：Meta、Google 和生命周期运营。 0008 [00:00:18] Matt：你大概每个月至少需要 400 到 500 条新创意。 0009 [00:00:22] Matt：我们这边有些孩子才 17、18、19 岁， 0010 [00:00:26] Matt：每个月只靠给我们做几条广告，就能赚两三万美元。 0011 [00:00:29] Harry：这里是由我 Harry Stebbings 主持的 20Growth。 0012 [00:00:31] Harry：20Growth 是一档月度节目，我们会和最顶尖、最优秀的增长负责人坐下来， 0013 [00:00:35] Harry：聊他们如何把不可思议的产品做成拥有数百万用户的产品。 0014 [00:00:39] Harry：今天的嘉宾是最优秀的增长负责人之一，Matt Swulinski。 0015 [00:00:42] Harry：他做过 Superhuman 的增长，也做过 Whisperflow 的增长， 0016 [00:00:46] Harry：现在刚加入 Accel 投资的 Viktor.com， 0017 [00:00:49] Harry：他准备把这件事做成自己的第三次成功案例。 0018 [00:00:51] Harry：我不想说这是幸运，因为他本来就是增长大师。 0019 [00:00:55] Harry：看看 Superhuman 和 Whisper。 0020 [00:00:56] Harry：这两个都是增长最快的产品驱动型增长产品。 0021 [00:01:00] Harry：这是一堂关于如何在 AI 世界里真正快速增长的顶级课程。 0022 [00:01:06] Harry：不过在进入今天的节目之前，我们曾用 AlphaSense 做过一次投资研究，帮助我们完成了一笔 800 万美元的交易。 00023 [00:01:13] Harry：800 万美元，伙计，这可是一大笔钱。 00024 [00:01:15] Harry：所以我真的很高兴他们成为 20VC 的合作伙伴。 00025 [00:01:19] Harry：AlphaSense 把 AI 和全球最深的市场情报库之一结合起来， 00026 [00:01:23] Harry：里面包括专家访谈、券商研究、财报电话会、公司文件和实时新闻。 00027 [00:01:29] Harry：每个答案都建立在极其可信的证据之上， 00028 [00:01:32] Harry：而且都能完整追溯到原始来源，这一点非常重要。 00029 [00:01:35] Harry：这样你就能更有信心地做出高确信度决策。 00030 [00:01:38] Harry：但最棒的是，他们正在打造超级分析师和全天候运行的 AI 分析师。 00031 [00:01:43] Harry：你不必每天一早又开始搜索，而是直接从已经完成的工作开始， 00032 [00:01:48] Harry：让系统持续监测你的覆盖范围，筛出重要进展， 00033 [00:01:52] Harry：并把投资简报提前放在你面前。 00034 [00:01:54] Harry：你可以亲自试试。 00035 [00:01:55] Harry：访问 alphasense.com/20VC。 00036 [00:01:58] Harry：也就是 alpha hyphen sense dot com slash 20VC。 00037 [00:02:03] Harry：AlphaSense 负责磨利策略，MongoDB 则负责扩展产品。 00038 [00:02:08] Harry：MongoDB 一直都是开发者喜爱的数据库。 00039 [00:02:11] Harry：现在，它也成了 AI agent 所需要的数据平台。 00040 [00:02:15] Harry：Agent 需要准确的上下文，而且要得很快。 00041 [00:02:17] Harry：MongoDB 可以实时存储、搜索并推理你的数据。 00042 [00:02:22] Harry：原生支持 JSON 的数据库、向量搜索和 Voyage AI embeddings，全都在一个地方。 00043 [00:02:28] Harry：一个系统代替十个系统。 00044 [00:02:30] Harry：不用再维护数据管道。 00045 [00:02:31] Harry：呃，听起来好得有点不像真的。 00046 [00:02:33] Harry：从第一个用户扩展到数十亿个向量，可以运行在任意云端、本地服务器，甚至你的笔记本上。 00047 [00:02:41] Harry：这就是为什么财富 100 强中有 75% 用 MongoDB 运行最关键的应用，每天承载着数万亿美元的流转。 00048 [00:02:48] Harry：这也是为什么 ElevenLabs 这样的 AI 原生公司会在 MongoDB 上运行 4000 万个 agent。 00049 [00:02:54] Harry：如果你正在构建 AI，MongoDB for Startups 可以通过 Atlas、Voyage AI credits 和专属支持，帮助你更快推进。 00050 [00:03:02] Harry：不要构建回答一次就忘记一切的 agent。 00051 [00:03:05] Harry：要构建能够记住并从实时数据中学习的 agent。 00052 [00:03:08] Harry：访问 mongodb.com/agents。 00053 [00:03:11] Harry：也就是 M-O-N-G-O-D-B dot com slash agents。 00054 [00:03:16] Harry：MongoDB 负责扩展产品， 00055 [00:03:19] Harry：Framer 负责扩展故事。 00056 [00:03:20] Harry：Framer 是完整的网站平台，不只是一个建站工具。 00057 [00:03:23] Harry：从早期创业公司到财富 500 强， 00058 [00:03:26] Harry：团队都在 Framer 上搭建网站， 00059 [00:03:27] Harry：因为修改需要几分钟，而不是几天。 00060 [00:03:30] Harry：我最喜欢的是这一点。

0061 [00:03:31] Harry：Framer 是一款面向 AI 时代的专业网站搭建工具， 0062 [00:03:33] Harry：服务创作者、团队和企业， 0063 [00:03:35] Harry：尤其适合那些在乎每一个细节的人。 0064 [00:03:38] Harry：它的 agent 填补了这个差距， 0065 [00:03:39] Harry：。 0066 [00:04:02] Harry：它同样是一套企业级解决方案。 0067 [00:04:04] Harry：提供高级托管、企业级安全， 0068 [00:04:07] Harry：以及 99.99% 的可用性 SLA。 0069 [00:04:10] Harry：这就是为什么全球领先的品牌， 0070 [00:04:12] Harry：比如 Perplexity 和 Miro，都在 Framer 上建站。 0071 [00:04:15] Harry：想了解如何让你的网站发挥更大价值， 0072 [00:04:17] Harry：可以向 Framer 专家咨询， 0073 [00:04:18] Harry：也可以今天就免费开始搭建， 0074 [00:04:21] Harry：访问 framer.com/20VC，可享受 30% 折扣， 0075 [00:04:25] Harry：购买 Framer Pro 年度套餐。 0076 [00:04:27] Harry：也就是 framer.com/20VC，享受 30% 折扣。 0077 [00:04:31] Harry：framer.com/20VC。 0078 [00:04:34] Harry：具体规则和限制以页面说明为准。 0079 [00:04:36] Harry：你现在已经抵达目的地。 0080 [00:04:39] Harry：Matt，很高兴你来到节目。 0081 [00:04:41] Harry：非常感谢你参加访谈，Matt。 0082 [00:04:42] Harry：谢谢，很高兴来这里。 0083 [00:04:43] Harry：你曾和 Superhuman、Whisper 一类最优秀的公司合作，现在又加入 Viktor。 0084 [00:04:49] Harry：我们看到，这些公司以及大量 SaaS 公司，都是沿着产品驱动增长，也就是 PLG，成长起来的。 0085 [00:04:55] Harry：而现在我们正在进入 agent 的世界。 0086 [00:04:57] Harry：当 PLG 从服务人转向服务 agent，增长领域会发生什么变化？ 0087 [00:05:04] Matt：这是个好问题。我合作过的创业公司全部都是 PLG，对吧？ 0088 [00:05:09] Matt：我认为在 agent 的世界里，PLG 仍然有一层作用， 0089 [00:05:13] Matt：因为 PLG 的前提是，你为人类用户建立了一条完美的自助式漏斗。 0090 [00:05:19] Matt：同样地，你也一定要优化：agent 如何研究， 0091 [00:05:23] Matt：如何挑选真正会使用的工具和 API？ 0092 [00:05:26] Matt：这只是把原本让产品对人类有效的思路和严谨性， 0093 [00:05:32] Matt：延伸到理解 agent 如何做决策。 0094 [00:05:35] Matt：所以现在专注于 PLG 的最佳公司， 0095 [00:05:38] Matt：在我看来，也会最有条件进入 agentic 决策层， 0096 [00:05:40] Matt：也就是当没有人类在环时， 0097 [00:05:43] Matt：产品依然能被选择， 0098 [00:05:45] Matt：去完成特定任务。 0099 [00:05:47] Harry：回头看 Superhuman， 0100 [00:05:49] Harry：如果我们按时间顺序回到过去， 0101 [00:05:51] Harry：它最初是靠创始人转介绍，以一种很手工艺人的方式增长起来的。 0102 [00:05:56] Harry：那段经历里有哪些增长上的反思或经验， 0103 [00:06:02] Harry：是你后来一直带在身上的？ 0104 [00:06:03] Matt：Matt Swulinski。关于如何做出好产品的品味， 0105 [00:06:05] Matt：对我来说，就是在 Superhuman 时形成的。 0106 [00:06:10] Matt：说到底，无论如何，如果你用过 Superhuman， 0107 [00:06:13] Matt：你大概率会继续用，因为产品的每一个小环节都被极度打磨， 0108 [00:06:18] Matt：让你愿意一直用下去。 0109 [00:06:20] Matt：但 Superhuman 早期的规模化， 0110 [00:06:25] Matt：主要依靠创始人主导、口碑和转介绍，后来确实遇到了产品的增长渐近线。 0111 [00:06:30] Matt：它不得不换一套打法。 0112 [00:06:33] Matt：那大概是三年前的事。 0113 [00:06:35] Matt：那时还叫 SaaS 的东西，现在我们会把它叫作 AI SaaS。 0114 [00:06:38] Matt：大家都在做 PLG、转介绍和口碑增长， 0115 [00:06:43] Matt：而不愿意做付费投放。 0116 [00:06:43] Matt：他们甚至会笑着说， 0117 [00:06:45] Matt：电商已经在做 UGC 计划了， 0118 [00:06:48] Matt：也在大量生产广告；付费广告投入， 0119 [00:06:51] Matt：就是驱动效果的方式。 0120 [00:06:52] Matt：但我在 Superhuman 时，阻力确实很大。

0121 [00:06:54] Matt：后来我和优秀的团队一起， 0122 [00:06:56] Matt：在 Whisper 以及现在的 Viktor 做了很多事情， 0123 [00:07:00] Matt：我的理念是， 0124 [00:07:02] Matt：电商打法就是 SaaS 应该采用的正确打法。 0125 [00:07:07] Matt：因为你看电商， 0126 [00:07:11] Matt：每一分钱都必须对应一次购买或一次加购。 0127 [00:07:13] Matt：你有数百位 UGC 创作者、各种各样的创意， 0128 [00:07:16] Matt：还要有大量渠道， 0129 [00:07:19] Matt： 0130 [00:07:21] Matt：你要不断平衡这些渠道， 0131 [00:07:23] Matt：把品牌的完整面貌呈现出来。 0132 [00:07:25] Matt：这就是我在 Superhuman 被 Grammarly 收购前的最后阶段， 0133 [00:07:28] Matt：用来扩大付费规模的模型， 0134 [00:07:31] Matt：后来我又把完全相同的动作带到了 Wispr Flow。 0135 [00:07:32] Matt：这真正让它进入了大家的视野， 0136 [00:07:34] Matt：也让它走到了今天的位置。 0137 [00:07:35] Matt：因为就像我们之前说的， 0138 [00:07:37] Matt：对我来说，分发是唯一的护城河。 0139 [00:07:39] Matt：做市场时，你必须有这么强的打法。 0140 [00:07:44] Matt：因为在今天的世界里，这是唯一能成功的方式。 0141 [00:07:46] Harry：伙计，我会非常喜欢这期节目，因为大多数人说的都一样。 0142 [00:07:51] Harry：大家都会告诉我：不，你应该等一等再做付费投放。 0143 [00:07:54] Harry：应该等一等再做付费。 0144 [00:07:55] Harry：它就像一种危险的药物，你可能会上瘾。 0145 [00:07:58] Harry：那你觉得，什么时候才是正确时间？ 0146 [00:08:00] Matt：马上。 0147 [00:08:01] Matt：说到底，Paid 是验证你是否真正拥有 PLG、是否有一个能够扩展的产品的最简单方式。 0148 [00:08:11] Matt：很多说法会让你专注品牌、做自然内容、先搭建基础，但那太花时间了。 0149 [00:08:20] Matt：这些动作当然要做，但同时也应该做所有付费投放，因为一周内就能用它打磨信息、测试创意、漏斗和定位。 0150 [00:08:30] Matt：这需要多久？ 0151 [00:08:32] Matt：如果你写内容、上播客、看看市场是否接受，再做用户访谈， 0152 [00:08:38] Matt：很好，这些都去做。 0153 [00:08:40] Matt：但付费放大能提供一台更快的验证引擎。 0154 [00:08:44] Harry：如果我是早期创始人，把这件事拆开后，我到底应该怎么做？ 0155 [00:08:49] Harry：应该拿多少钱去做付费？ 0156 [00:08:51] Harry：应该做一个渠道，还是十个渠道？ 0157 [00:08:53] Harry：如果我是早期公司，预算并不大。 0158 [00:08:56] Matt：我到底应该做什么？ 0159 [00:08:57] Matt：我会从我所说的核心两项开始。 0160 [00:09:02] Matt：不过我认为任何获客引擎都有三个核心部分。 0161 [00:09:05] Matt：Meta、Google 和生命周期运营。 0162 [00:09:07] Matt：当然，网站以及其他东西都在中间承接。 0163 [00:09:09] Matt：Meta 和 YouTube 广告是强视频意图平台， 0164 [00:09:14] Matt：搜索则承接那些还不知道你产品存在、但正在搜索关键词的人。 0165 [00:09:20] Matt：我还会加入生命周期运营，因为你需要通过邮件、短信，或者有 App 时的推送， 0166 [00:09:28] Matt：在正确的时间提醒用户、重新触达用户。 0167 [00:09:36] Matt：把这三件事搭起来，你可以只靠它们做到第一个百万乃至 1000 万 ARR。 0168 [00:09:40] Matt：当然还要投资网站、创始人内容， 0169 [00:09:46] Matt：但在付费部分，专注 Meta 和 Google 就完全够了。 0170 [00:09:48] Matt：大家总说，我们还得做 TikTok 和 Reddit。 0171 [00:09:56] Matt：确实有适合加入更多渠道的时间点；就像很多人会在 agent 上迷路， 0172 [00:10:00] Matt：他们开始做一百万件事，结果每件都很差。 0173 [00:10:01] Matt：渠道也是一样。 0174 [00:10:05] Matt：如果你开一百万个渠道，却每个都做不好，不会对你有帮助。 0175 [00:10:11] Harry：好，我们有 Meta、Google、Lifecycle，然后开始花钱，先放 10 万美元进去。 0176 [00:10:15] Harry：假设我们完成了 300 万美元种子轮，10 万美元合理吗？ 0177 [00:10:20] Matt：这取决于你的 ARPU 和 unit economics。 0178 [00:10:22] Matt：因为要看你的漏斗有多长， 0179 [00:10:23] Matt：这 10 万美元到底能给你带来什么。 0180 [00:10:32] Matt：但通常来说，如果你融了 300 万到 500 万美元，这会是一个不错的起始预算，用来验证花钱之后是否真的有人想要你的产品。

0181 [00:10:32] Harry：那我们接下来应该看什么？拿 10 万美元投到 Meta 和 Google， 0182 [00:10:37] Harry：我应该说这两个渠道。什么迹象说明它在工作，什么迹象说明它不工作？ 0183 [00:10:41] Matt：我还想指出 SaaS 领域的一个巨大缺口，我一直在等创业公司来填补它。 0184 [00:10:48] Matt：先把视角拉远一点。看看电商， 0185 [00:10:53] Matt：Triple Whale 和 Elevar 这样的公司已经存在很多年。 0186 [00:10:56] Matt：这些工具做的事情是：Triple Whale 本质上是一个互斥归因平台，它会告诉你，给网站加一个像素就能开箱即用。 0187 [00:11:04] Matt：你把所有广告花费接进去，它就会告诉你，因为通常存在重叠， 0188 [00:11:07] Matt：如果你同时跑 Meta 广告和 Google，它们可能会重复计数，对吧？生命周期渠道也会造成第三重计数。 0189 [00:11:12] Matt：所以对电商来说，这类工具会说：很好，我已经接入了所有变量， 0190 [00:11:16] Matt：现在告诉我，哪些东西真正带来了新客户收入。 0191 [00:11:19] Matt：这些功能开箱即用。 0192 [00:11:20] Matt：你不需要自己设置什么。 0193 [00:11:21] Matt：另一边是转化追踪，包括加购、购买和服务端追踪。 0194 [00:11:25] Matt：追踪里有大量技术细节， 0195 [00:11:27] Matt：简直是巨大的头痛来源。 0196 [00:11:29] Matt：但电商有现成解决方案， 0197 [00:11:31] Matt：15 分钟就能设置完成， 0198 [00:11:33] Matt：之后不需要再操心。 0199 [00:11:34] Matt：SaaS 则完全是另一个世界， 0200 [00:11:37] Matt：因为你需要一支工程团队， 0201 [00:11:39] Matt：从零搭建这一切。 0202 [00:11:40] Matt：分析体系里有数据库， 0203 [00:11:43] Matt：还有 BI 层，也许你会用 ClickHouse 和 Hex； 0204 [00:11:45] Matt：末次点击、首次点击归因， 0205 [00:11:48] Matt：这些东西在每家创业公司里都是自建的。 0206 [00:11:52] Matt：没有一套 SaaS 能开箱即用地填上这个缺口。 0207 [00:11:54] Matt：所以，所有增长遇到困难的公司， 0208 [00:11:57] Matt：往往第一步没有搭好正确的 Martech 栈， 0209 [00:12:01] Matt：无法理解当我们花钱时， 0210 [00:12:03] Matt：究竟是什么在推动结果。 0211 [00:12:05] Matt：广告平台不会替你解决，因为你的转化追踪设置就不对。 0212 [00:12:06] Matt：你没有测量，钱就这样花进空气里。 0213 [00:12:09] Matt：我会说，90% 的公司第一步都没做这件事。 0214 [00:12:12] Matt：在花第一分钱之前，把所有东西都接好。 0215 [00:12:16] Matt：那我应该怎么接？ 0216 [00:12:20] Harry：如果 SaaS 没有现成工具，作为创始人我应该怎么搭？ 0217 [00:12:21] Matt：这正是我在 Superhuman、Wispr Flow 以及现在 Viktor 做的事：先定义这套系统应该是什么样。 0218 [00:12:23] Matt：你需要一位强的分析负责人， 0219 [00:12:30] Matt：以及一位能把网站和产品内部全部搭好的分析开发，确保你确实能看到数据。 0220 [00:12:42] Matt：多数人停在「我们有分析系统，可以追踪产品」这一步。 0221 [00:12:46] Matt：但所有营销平台拿到的是不是同一套信号？ 0222 [00:12:49] Matt：Meta 有一个叫 match rate 的东西， 0223 [00:12:52] Matt：Google 则有 enrichment score。 0224 [00:12:55] Matt：如果你没有把它们做到最大化， 0225 [00:12:58] Matt：你就会漏掉 50% 的信息。 0226 [00:13:00] Matt：那些用户像幽灵一样， 0227 [00:13:01] Matt：Meta 看不到他们， 0228 [00:13:03] Matt：也就不会给他们归因。 0229 [00:13:05] Matt：今天的平台算法会照着你告诉它的目标去做。 0230 [00:13:09] Matt：假设我们的转化追踪很差， 0231 [00:13:12] Matt：无法追踪用户什么时候订阅了产品。 0232 [00:13:14] Matt：匹配率只有五成，对吧？ 0233 [00:13:17] Matt：如果我优化的是订阅， 0234 [00:13:19] Matt：那我记录到的事件数量越多， 0235 [00:13:22] Matt：平台就越有数据知道订阅者是什么样。 0236 [00:13:25] Matt：当我围绕这个目标优化时， 0237 [00:13:26] Matt：Meta 就会给我更多这类人。 0238 [00:13:28] Matt：但如果转化追踪很差， 0239 [00:13:29] Matt：Meta 不知道这些人是谁， 0240 [00:13:31] Matt：最后只能随机找人。

0241 [00:13:33] Matt：于是你的 CAC 会非常高， 0242 [00:13:35] Matt：然后你会说，Paid 对我没用。 0243 [00:13:37] Matt：但我认为，大多数时候，问题在于你还没把基础设置正确， 0244 [00:13:41] Matt：就急着说 Paid 不行。 0245 [00:13:42] Harry：所以我们找来分析负责人，把系统搭好。 0246 [00:13:46] Harry：接下来应该看什么？ 0247 [00:13:48] Harry：什么是好的指标？我们应该优化哪些指标？ 0248 [00:13:51] Harry：是获客、留存， 0249 [00:13:52] Harry：还是花费？ 0250 [00:13:53] Harry： 0251 [00:13:54] Matt：刚开始时，你要优化的是对业务最重要的那个事件。 0252 [00:14:00] Matt：如果是 SaaS，就是订阅，或者开始试用；在 Wispr Flow 的例子里，则是下载。 0253 [00:14:06] Matt：这是非常靠前的漏斗事件，因为我们有桌面客户端和 iOS App，很难追踪到底。 0254 [00:14:11] Matt：但你要先选定这个事件，然后验证它。 0255 [00:14:15] Matt：好，我们花了 10 万美元。 0256 [00:14:16] Matt：流量成本是多少？ 0257 [00:14:17] Matt：每个用户的获客成本是多少？ 0258 [00:14:19] Matt：对吧？ 0259 [00:14:19] Matt：刚开始只关注获客成本，因为只要你带来高质量用户，PLG 和产品团队会负责留存。 0260 [00:14:23] Matt： 0261 [00:14:26] Matt：超级靠后的漏斗，但我们知道已经针对它优化过了。 0262 [00:14:49] Matt：而且因为我们的 ARPU 很高，哪怕 CAC 是几千美元，经济模型也能成立。 0263 [00:14:52] Matt：但你必须花时间把这一点找出来，对吧？ 0264 [00:14:56] Matt：在渠道层面，成功到底是什么样？ 0265 [00:14:57] Matt：但一开始，就是获客。 0266 [00:15:00] Harry：所以一开始看的是每次下载成本。 0267 [00:15:03] Harry：没错。 0268 [00:15:05] Harry：好，每次下载成本。 0269 [00:15:07] Harry：如果我们讨论好的比例， 0270 [00:15:08] Harry：大家会听到 5:1，CAC 对 LTV，或者 LTV 对 CAC， 0271 [00:15:09] Harry：早期 1:1 可以吗？ 0272 [00:15:12] Harry：什么叫可以？ 0273 [00:15:15] Harry：什么是好？ 0274 [00:15:18] Harry：什么是优秀？ 0275 [00:15:19] Harry：什么又是令人担心？ 0276 [00:15:19] Harry：我觉得说到底，要看你融了多少钱。 0277 [00:15:20] Harry：如果你融了很多钱，那用 1:1 烧掉一大笔钱也没关系。 0278 [00:15:21] Matt：对，因为正如我们之前说的，今天的市场里分发就是一切。 0279 [00:15:24] Matt：你每天打开 X，都会看到大约 100 个新产品，其中 5 个和你同类，2 个甚至直接克隆了你的网站。 0280 [00:15:33] Matt：对吧？这每天都在发生。 0281 [00:15:41] Matt：唯一能让你胜过它们的就是分发。 0282 [00:15:42] Matt：你要尽快用 1:1 的方式让尽可能多的人使用你的产品、相信你的产品。 0283 [00:15:45] Matt：不能低于这个水平，否则就是烧钱；接着你要分析网站和漏斗，把它拉回 1:1。 0284 [00:15:53] Matt：当你有了足够多其他渠道，就出现了规模化空间。 0285 [00:16:00] Matt：赞助、AEO 以及其他动作，会开始抬高你的 LTV/CAC。 0286 [00:16:05] Matt：从经济模型看，我认为大家最终都想做到 3:1。 0287 [00:16:10] Matt：而且这取决于你是哪一种 SaaS。 0288 [00:16:14] Matt：只看 LTV/CAC 通常不够。 0289 [00:16:18] Matt：如果有 token 成本，你还应该看 LTV 对毛利， 0290 [00:16:20] Matt：因为最终最大的成本项是使用量。 0291 [00:16:25] Matt：所以，不同类型的 SaaS，经济模型会有些不同。 0292 [00:16:29] Matt：比如 Whisper 和 Viktor。 0293 [00:16:32] Harry：那在 Whisper 和 Viktor 这种 token 成本明显更高的产品里，情况会怎么变化？ 0294 [00:16:36] Harry：相比没有 token 成本的传统 SaaS 世界， 0295 [00:16:40] Matt：最大的区别首先是，Meta 和 Google 并没有针对按使用量计费的 B2B SaaS 做优化。 0296 [00:16:45] Matt：它们会遇到这样的情况：你告诉我，一个人可能对应 5 万美元年合同，另一个人可能只对应 50 美元，对吧？ 0297 [00:16:47] Matt：单个用户之间的差异极大。 0298 [00:16:51] Matt： 0299 [00:16:52] Matt： 0300 [00:16:53] Matt：

0301 [00:16:58] Matt：单个用户之间的差异极大。 0302 [00:17:01] Matt：Matt Swulinski，CEO， 0303 [00:17:02] Matt：是这家公司的 CEO， 0304 [00:17:03] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0305 [00:17:05] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0306 [00:17:07] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0307 [00:17:08] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0308 [00:17:09] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0309 [00:17:10] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0310 [00:17:11] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0311 [00:17:12] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0312 [00:17:13] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0313 [00:17:14] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0314 [00:17:15] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0315 [00:17:16] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0316 [00:17:17] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0317 [00:17:18] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0318 [00:17:19] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0319 [00:17:20] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0320 [00:17:21] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0321 [00:17:22] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0322 [00:17:23] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0323 [00:17:24] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0324 [00:17:25] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0325 [00:17:26] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0326 [00:17:27] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0327 [00:17:28] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0328 [00:17:29] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0329 [00:17:30] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0330 [00:17:30] Matt：而且已经和我们合作了很长时间。 0331 [00:17:27] Matt：对，你漏掉了这些成本项。 0332 [00:17:29] Matt：这是你应该优化的东西，否则我们会烧钱。 0333 [00:17:32] Matt：而且这是一大笔钱。 0334 [00:17:32] Matt：我认为很多人常犯的错误，就是一开始没有做这项分析。 0335 [00:17:35] Harry：这些付费渠道的创意，我应该花多少钱？ 0336 [00:17:39] Harry：比如我们要做 Instagram 营销，应该怎么做？ 0337 [00:17:42] Harry：我们需要视频，需要创意。 0338 [00:17:44] Harry：我们需要…… 0339 [00:17:45] Harry：那这部分应该花多少钱？ 0340 [00:17:46] Harry：因为它不能成为事后才想起的东西。 0341 [00:17:47] Matt：我会说，早期还没到规模化时，你大概应该在创意上的投入和广告花费一样多，因为在今天的环境里，创意就是一切。 0342 [00:17:58] Matt：大家都听过这个被反复提起的词。 0343 [00:18:00] Matt：Meta 有一次叫 Andromeda 的更新，实质上改变了定向算法：创意就是定向。 0344 [00:18:06] Matt：Meta 不再通过广告组里的受众设置告诉我这些人是谁。 0345 [00:18:12] Matt：它会分析创意，然后根据它判断出的目标人群，替你找到这些人。 0346 [00:18:18] Matt：这基本上让那些不断调广告、研究投放策略的媒体买手失去了原来的工作内容。 0347 [00:18:23] Matt：他们的工作转向了创意策略。 0348 [00:18:26] Matt：在 Viktor 和 Wispr Flow，早期都会看到这一点。 0349 [00:18:29] Matt：我们有数百位创作者，为不同人群做不同演示、不同使用场景。 0350 [00:18:36] Matt：这是规模化花费的唯一方式。 0351 [00:18:38] Matt：假设你有 10 万美元的 Meta 预算。 0352 [00:18:40] Matt：你大概每个月至少需要 400 到 500 条新创意。 0353 [00:18:44] Matt：否则就会触顶。 0354 [00:18:46] Matt：也会被竞争对手超过。 0355 [00:18:48] Harry：那你怎么做到每月 400 到 500 条新创意？ 0356 [00:18:50] Matt：你需要一个创作者计划；比如在 Viktor，我们有自己的创作者计划， 0357 [00:18:55] Matt：按广告花费的一定比例给创作者，让他们为我们制作广告。 0358 [00:19:00] Matt：当然，我们会先讲清故事，他们也要使用产品，所以招募需要一点时间。 0359 [00:19:05] Matt：但招募后，他们每周会制作三到四条视频，我们有几百位这样的创作者。 0360 [00:19:09] Matt：我们还和五家 agency 合作。

0361 [00:19:11] Matt：我们也有内部创意团队。 0362 [00:19:13] Matt：所以，这仍然是电商模式；电商已经这样做了十多年。 0363 [00:19:16] Matt：整个电商行业本来就是这样运转的。 0364 [00:19:19] Matt：UGC、创作者计划，以及数十万种创意变体， 0365 [00:19:21] Matt：他们一直在做这些， 0366 [00:19:24] Matt：这已经写进了他们的 DNA。 0367 [00:19:25] Matt：SaaS 只是后来才成长到这个阶段， 0368 [00:19:27] Matt：而我来自那个世界， 0369 [00:19:29] Matt：所以我一直把这种理念带进来。 0370 [00:19:31] Harry：我又是创业创始人，你还是我的顾问和天使投资人，行，真不错。 0371 [00:19:35] Harry：这对你来说会是一笔非常不赚钱的投资。 0372 [00:19:37] Harry：那我怎么建立 UGC 网络？ 0373 [00:19:40] Harry：我是一家创业公司，需要 300 到 400 条创意。 0374 [00:19:43] Matt：现在有一百万家 agency，对吧？ 0375 [00:19:45] Matt：这些缺口和机会，催生了大量聚合型服务公司； 0376 [00:19:51] Matt：现在有数十万家 UGC agency。 0377 [00:19:55] Harry：但其中大多数都很糟。每天我都会收到 100 多条消息，说「我可以帮你剪片」。 0378 [00:20:02] Harry：作为创业创始人，我怎么知道该选哪家 agency 或 marketplace？ 0379 [00:20:07] Matt：我觉得可以先问同行：你们在用谁？而且 UGC 有个好处， 0380 [00:20:13] Matt：它不一定会出现在创作者自己的主页上，所以他们可以代表每个品牌， 0381 [00:20:17] Matt：也可以为每个竞争对手做广告，只要…… 0382 [00:20:20] Harry：啊，好，好，所以这里的情况是，我为你制作， 0383 [00:20:23] Harry：然后你在自己的渠道里使用它。 0384 [00:20:24] Matt：我可以在这条广告上投入 100 万美元。 0385 [00:20:27] Harry：啊。 0386 [00:20:28] Matt：但它永远不会出现在你的主页上，对吧？ 0387 [00:20:30] Matt：它只是被用来持续投放创意视频， 0388 [00:20:32] Matt：你还可以做 partnership ads。 0389 [00:20:34] Matt：那种广告效果也很好。 0390 [00:20:35] Matt：大概应该有 30% 的花费， 0391 [00:20:37] Matt：投到某个人和你合作发布的内容上， 0392 [00:20:41] Matt：再给那条内容加预算；不过， 0393 [00:20:43] Matt：创作者甚至可以完全没有经验。 0394 [00:20:45] Matt：这些年轻人赚得可不少。 0395 [00:20:48] Matt：Matt Swulinski，20Growth 的 CEO。 0396 [00:21:09] Matt：百分之百。算法本来就是这样工作的：它找到最好的广告，然后把大部分花费都压到那条广告上。 0397 [00:21:16] Harry：你有没有发现那 20% 最好素材的共同点？比如是女生还是男生，是否直面对着镜头，或者你有没有注意到， 0398 [00:21:32] Harry：比如一边在厨房切东西，一边说某件事，或者一边煮咖啡一边说话。 0399 [00:21:33] Harry：这就是一个 hook。 0400 [00:21:33] Matt：对，对。 0401 [00:21:33] Matt：我认为这也是一种打破模式，以及让人停下来的方式， 0402 [00:21:38] Matt：因为我们每天消化的内容实在太多了， 0403 [00:21:40] Matt：如果所有东西看起来都一样，你就会被淹没。 0404 [00:21:43] Matt：所以最好的创意，可能是镜头先粗糙地晃一下， 0405 [00:21:47] Matt：看起来像出了错，但它抓住了你的注意力。 0406 [00:21:49] Matt：对吧？ 0407 [00:21:50] Matt：这类做法通常效果很好：开头有点乱， 0408 [00:21:53] Matt：然后说「嗨，怎么了？」 0409 [00:21:54] Matt：接着再谈产品。 0410 [00:21:56] Matt：但说到底，创意的关键不是某一条素材。 0411 [00:22:00] Matt：而是所有素材加在一起的组合。 0412 [00:22:03] Matt：它们必须不同。 0413 [00:22:05] Matt：对算法来说，它们必须看起来、感觉起来都不同。 0414 [00:22:07] Matt：不同年龄、不同性别、不同场景、不同 hook。 0415 [00:22:11] Matt：如果你只认准「这个有效」，然后不断加码这一条，表现会崩掉。 0416 [00:22:15] Matt：你必须持续创造全新的、完全疯狂而古怪的想法。 0417 [00:22:20] Matt：否则获客成本会开始上升。 0418 [00:22:23] Harry：那 AI 创意会在多大程度上替代这些？ 0419 [00:22:26] Harry：节目里我们曾邀请过 Speechly 创始人 Cliff Weitzman，他说自己只拍了一次， 0420 [00:22:31] Harry：然后用 AI 改变背景和衣服，

0421 [00:22:38] Matt：我认为 AI 在创意上的超能力，就是批量生成变体。 0422 [00:22:43] Matt：但如果你看那些完整由 AI 生成的视频，它们就是 slop。 0423 [00:22:47] Matt：MATT SWULINSKIY—— 0424 [00:22:48] Matt：你一眼就能看出那是 AI 视频。 0425 [00:22:50] Matt：我认为它有自己的位置。 0426 [00:22:51] Matt：也许你的账户里有 5% 可以是， 0427 [00:22:53] Matt：一些奇怪的 AI 视频，用来增加多样性。 0428 [00:22:56] Matt：但我认为真正的秘密， 0429 [00:22:58] Matt：就是能不能做出多样性。 0430 [00:23:00] Matt：无论如何，创意都没有到， 0431 [00:23:02] Matt：可以替代真人的程度。 0432 [00:23:05] Harry：MARK BLYTHESAENEN——我也不相信， 0433 [00:23:06] Harry：算法不会区分 AI 内容和真人内容。 0434 [00:23:09] Harry：MATT SWULINSKIY——我同意。 0435 [00:23:10] Harry：我就是不相信。 0436 [00:23:11] Harry：MARK BLYTHESAENEN——对，你说得完全正确。 0437 [00:23:12] Harry：MATT SWULINSKIY——好，我们有这 10 万美元， 0438 [00:23:14] Harry：也有这套 UGC 网络。 0439 [00:23:17] Harry：但它没有真正奏效。 0440 [00:23:19] Harry：什么叫「没有真正奏效」？ 0441 [00:23:21] Harry：它没有做到 1:1。 0442 [00:23:23] Harry：我应该给它多长时间？ 0443 [00:23:24] Harry：我们应该连续做三个月吗？ 0444 [00:23:26] Harry：还是做六个月？ 0445 [00:23:28] Matt：通常你会发现，如果刚刚开始， 0446 [00:23:31] Matt：活动需要预热。 0447 [00:23:34] Matt：有一些东西必须先到位。 0448 [00:23:37] Matt：正如我们说的，你要有分析系统，也要有转化追踪。 0449 [00:23:40] Matt：让它先跑起来。 0450 [00:23:41] Matt：当然，你还得已经有客户进门。 0451 [00:23:44] Matt：这也是为什么 PLG 和产品卓越仍然是起点。 0452 [00:23:49] Matt：产品要真的好到让人喜欢，用户才会愿意告诉朋友。 0453 [00:23:53] Matt：而这应该已经在发生了。 0454 [00:23:54] Matt：接着，确保网站或 App 的转化追踪有效，至少拿到 50 次转化。 0455 [00:24:00] Matt：这才是启动 Paid 的最低线：算法会认为，数据足够理解你的最佳目标客户是谁。 0456 [00:24:12] Matt：如果启动活动，两三周内经过两三轮迭代， 0457 [00:24:21] Matt：你会看到：这有效，那无效。 0458 [00:24:23] Matt：为什么？ 0459 [00:24:24] Matt：好，那我们再加入一些不同的东西， 0460 [00:24:25] Matt：做一些变体。 0461 [00:24:26] Matt：你大概应该给它完整三个月， 0462 [00:24:27] Matt：但你会知道， 0463 [00:24:29] Matt：今天是否已经可以开始印钱， 0464 [00:24:31] Matt：通常两三周就能看出来， 0465 [00:24:32] Matt：还是所有这些东西都得回到画板上， 0466 [00:24:35] Matt：因为这里有很多移动部件。 0467 [00:24:36] Matt：包括广告创意、广告文案， 0468 [00:24:39] Matt：落地体验是什么， 0469 [00:24:40] Matt：落地页上的信息是什么， 0470 [00:24:42] Matt：页面速度好不好， 0471 [00:24:44] Matt：App Store 里的截图是否合理。 0472 [00:24:47] Matt：所有这些都是会叠加起来的微小杠杆。 0473 [00:24:50] Matt：所以花钱的同时，也要不断优化每一处。 0474 [00:24:56] Matt：否则最终一样会触顶。 0475 [00:24:58] Harry：这里有几个地方我需要再请你帮我拆一下。 0476 [00:25:00] Harry：你说的落地体验，具体是什么意思？ 0477 [00:25:04] Harry：作为创始人，我应该知道什么？ 0478 [00:25:06] Matt：很多人的 UI、UX、网站设计和品牌都很糟糕， 0479 [00:25:13] Matt：真的非常糟。 0480 [00:25:14] Harry：我也不想攻击谁，但你看过 PostHog 吗？

0481 [00:25:17] Harry：我打开那个网站，心里想的是：我完全不知道这里发生了什么。 0482 [00:25:19] Harry：这像是北京版本的 UI。 0483 [00:25:23] Matt：但这对他们来说是一种打破模式，而且他们知道自己的目标人群；目标人群欣赏这种怪异感。 0484 [00:25:30] Harry：对，James 很棒，产品有效，也是一家很出色的公司。 0485 [00:25:34] Matt：但我看着它只会说：哇、哇、哇。 0486 [00:25:36] Matt：反过来说，你知道自己的流量构成吗？ 0487 [00:25:40] Matt：你的网站适配移动端吗？ 0488 [00:25:42] Matt：我见过太多网站，主要 CTA 得往下滚动一屏半才看得到。 0489 [00:25:46] Matt：拜托。 0490 [00:25:47] Matt：这就是最先应该做的事， 0491 [00:25:49] Matt：基本审计一下就能发现，对吧？ 0492 [00:25:52] Matt：这就是我所说的落地体验。 0493 [00:25:53] Matt：如果我除了标题什么都不读， 0494 [00:25:55] Matt：我能知道你是做什么的吗？ 0495 [00:25:56] Matt：有时候确实很难解释， 0496 [00:25:58] Matt：一个疯狂的 AI SaaS 细分产品到底做什么。 0497 [00:26:01] Matt：把信息表达讲清楚。 0498 [00:26:02] Matt：让用户即使不滑动拇指， 0499 [00:26:04] Matt：只看眼前的内容，也会说「我想试试」。 0500 [00:26:07] Matt：用这个标准去审视整个漏斗。 0501 [00:26:08] Matt：创意如此，文案也如此。 0502 [00:26:09] Matt：这套框架应该贯穿整个漏斗。 0503 [00:26:11] Matt：页面速度真的很重要。 0504 [00:26:13] Matt：页面速度重要，是因为它取决于你的目标客户是谁、在哪里。 0505 [00:26:15] Matt：比如美国和英国，数据条件较好，通常没问题。 0506 [00:26:16] Matt：但页面速度真正开始影响的是 AEO 和 SEO。 0507 [00:26:22] Matt：它是让网站进入前十排名的核心因素之一。 0508 [00:26:25] Matt：比如一个 bot 访问你的网站，检查页面花了多久加载。 0509 [00:26:29] Matt：如果你在 A 到 F 的评分里很低，普通用户大概根本不会等着页面加载。 0510 [00:26:34] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，然后也是同样的情况。 0511 [00:26:36] Matt：比如，一个 bot crawler 访问你的网站，问： 0512 [00:26:42] Matt：你的页面到底花了多久加载？ 0513 [00:26:44] Matt：如果你的排名本来就在 A 到 F 的低位， 0514 [00:26:49] Matt：世界上的普通用户可能根本不会立刻加载你的网站。 0515 [00:26:51] Matt：所以每提升一秒，都会让转化大幅跳升。 0516 [00:26:55] Matt：数字已经说明了这一点，对吧？ 0517 [00:26:57] Matt：哪怕看起来只是半秒和 200 毫秒的差别， 0518 [00:27:01] Matt：它确实会产生影响。 0519 [00:27:02] Harry：好，我们现在有这 10 万美元。 0520 [00:27:04] Harry：已经做了三个月。 0521 [00:27:05] Harry：我很喜欢按时间顺序跟着走。 0522 [00:27:09] Harry：你有 10 万美元， 0523 [00:27:10] Harry：我觉得进展不错。 0524 [00:27:13] Harry：我怎么知道应该给它加大燃料，还是保持预算， 0525 [00:27:18] Harry：继续测试但更克制一些？ 0526 [00:27:21] Harry：还是说，不，这根本没用？ 0527 [00:27:24] Matt：你要画出总花费和获客之间的关系，并看它有多大弹性。 0528 [00:27:29] Matt：总会有滞后：今天花钱，14 天后才转化成付费。 0529 [00:27:33] Matt：对，就假设是这样。 0530 [00:27:36] Matt：从 ARR 角度看，收入是最重要的，因为我们是 SaaS。 0531 [00:27:39] Matt：当我加大花费时，ARR 是否也会上升？这段关系有多大弹性？ 0532 [00:27:45] Matt：它会立刻告诉你应该加油，还是应该踩刹车；你应该很早就问：这些花费有多少是增量？ 0533 [00:27:54] Matt：因为一旦事情开始有效，人很容易把旋钮直接拧到 10 分制的 13。 0534 [00:28:01] Matt：没错。 0535 [00:28:01] Matt：如果不够谨慎，所有这些新增花费可能根本不需要，你也会拿到同样的结果。 0536 [00:28:08] Matt：然后你只是在把钱送给 Meta 和 Google。 0537 [00:28:10] Matt：界线就在这里。 0538 [00:28:12] Matt：所以真正理解增长的人很少， 0539 [00:28:16] Matt：因为很多人只会说「我是 Meta 专家」， 0540 [00:28:21] Matt：或者「我是某个渠道的专家」，但能够站在整个系统之上看问题的人并不多。

0541 [00:28:25] Matt：你要站在更高的位置看：这里花了多少预算， 0542 [00:28:30] Matt：做了多少赞助、多少播客露出， 0543 [00:28:33] Matt：又推了多少 PR。 0544 [00:28:36] Matt：正是这些关系，决定了怎样让花费对收入的影响最有弹性。 0545 [00:28:42] Matt：这已经是 10 万美元预算之后的事情了。 0546 [00:28:44] Matt：但那才是最终状态。 0547 [00:28:45] Matt：你要在正确的时刻，同时出现在所有地方。 0548 [00:28:48] Harry：那 Superhuman 的增长为什么会触顶？ 0549 [00:28:51] Matt：说到底，它是一个高端产品，立刻设置 paywall，而且核心 ICP 是创始人。 0550 [00:28:59] Matt：Whisper 也经历过同样的事情，对吧？ 0551 [00:29:01] Matt：早期采用产品的科技创始人，并不是一个无限大的受众。 0552 [00:29:06] Matt：我觉得今天这个人群还在不断扩大，因为每个人都可以成为创始人。 0553 [00:29:10] Matt：但回到两三年前， 0554 [00:29:13] Matt：那类人的 TAM 是有限的，对吧？ 0555 [00:29:15] Matt：这就是第一条渐近线。 0556 [00:29:16] Matt：所以要去触达更多 ICP，比如销售人员， 0557 [00:29:19] Matt：想办法让 Superhuman 成为销售人员的增长引擎。 0558 [00:29:23] Matt：比如右边那个「最近打开」功能，我最喜欢了。 0559 [00:29:25] Matt：我能看到谁在偷偷看我的邮件，然后给他回信。 0560 [00:29:28] Matt：这类动作，把产品适配到更多 ICP， 0561 [00:29:32] Matt：就会带来额外的增长跃迁。 0562 [00:29:34] Matt：它触顶，是因为当时过度聚焦于一个 ICP。 0563 [00:29:37] Matt：如果你不主动把洋葱一层层剥开， 0564 [00:29:40] Matt：就会撞上某个增长上限。 0565 [00:29:42] Harry：但如果你看收入规模，发现 Fixer 的规模化速度比 Superhuman 更快， 0566 [00:29:50] Harry：是不是就该说，我们把 Paid 做错了？ 0567 [00:29:52] Matt：是，也不是。 0568 [00:29:56] Matt：Fixer 采用的是电商打法：UGC、大量广告，在 Meta 上很强。 0569 [00:29:58] Matt：但它的价值主张略有不同， 0570 [00:30:03] Matt：市场不同。 0571 [00:30:03] Matt：市场不同，消费者也不同，对吧？ 0572 [00:30:05] Matt：它服务的是想要一个简单工具、给 Gmail 加标签的人。 0573 [00:30:09] Harry：你认为 Fixer 应该继续在这个市场上狠狠花钱吗？ 0574 [00:30:13] Matt：据我了解，它在 Meta 上做 B2C，也通过极度不满的 Outlook 用户和大型企业交易，实现了收入跃迁。 0575 [00:30:24] Matt：Superhuman、Superhuman Mail 也做过同样的事：争取大客户，同时让销售驱动增长和 PLG 并行。 0576 [00:30:34] Matt：我认为 Fixer 也把这件事做得很好。 0577 [00:30:36] Matt：他们在销售侧投入很重， 0578 [00:30:38] Matt：因为他们在邮件领域本来就有关系资源。 0579 [00:30:39] Matt：Whisper 也是一样，对吧？ 0580 [00:30:41] Matt：有意思的是， 0581 [00:30:44] Matt：我们是 B2C、PLG， 0582 [00:30:46] Matt：但在还没有一个 AE 之前，ARR 里已经有很大一部分来自企业客户， 0583 [00:30:52] Matt：因为企业可以自助采用， 0584 [00:30:54] Matt：购买团队授权之类的产品方案。 0585 [00:30:57] Matt：所以你也要让企业能够轻松采用你的产品。 0586 [00:30:58] Matt：这也是一个很好的解锁点。 0587 [00:31:01] Matt： 0588 [00:31:02] Matt： 0589 [00:31:03] Harry：我们提到过三个渠道：Meta、Google、Lifecycle。 0590 [00:31:07] Harry：你在做好 YouTube 方面有哪些经验？ 0591 [00:31:10] Harry：我们都听说 YouTube 是一台获客机器。 0592 [00:31:14] Harry：年轻创始人应该知道什么？ 0593 [00:31:16] Matt：它需要完全不同类型的创意。 0594 [00:31:19] Matt：Meta 和 YouTube 的 hook 曲线相似，但又略有不同， 0595 [00:31:24] Matt：在 Instagram 和 Facebook 上，hook 会稍晚一点出现。 0596 [00:31:28] Matt：你需要马上获得验证；而在 YouTube 上，用户会花时间， 0597 [00:31:32] Matt：慢慢消化视频。 0598 [00:31:33] Matt：所以他们的注意力时间会更长。 0599 [00:31:36] Matt： 0600 [00:31:37] Matt：很多人其实害怕做 YouTube，因为高表现广告通常是 16:9 横屏。

0601 [00:31:42] Matt：广告是 16:9 横屏的。 0602 [00:31:44] Matt：很多人会说，我有 UGC 计划， 0603 [00:31:46] Matt：只有 story placement， 0604 [00:31:48] Matt：我该怎么办？ 0605 [00:31:49] Matt：所以我们在 Viktor 做了一件很酷的事。 0606 [00:31:51] Matt：让 Viktor 给我们做了一个 App，把任意 story 视频放进静态模板， 0607 [00:31:57] Matt：模板里有使用我们产品的 logo、G2 评分和 CTA。 0608 [00:32:02] Matt：视频只是可以替换的素材。 0609 [00:32:04] Matt：我们把所有 story 广告都变成了 YouTube 广告。 0610 [00:32:07] Matt：每一条最终都能上 YouTube。 0611 [00:32:09] Matt：当然，它们的效果并不完全一样。 0612 [00:32:10] Matt：我们得稍微剪辑，适配不同格式。 0613 [00:32:12] Matt：但很多人正是因为这个原因， 0614 [00:32:14] Matt：害怕开始做 YouTube。 0615 [00:32:16] Matt：你只需要打开 Figma， 0616 [00:32:18] Matt：做一个静态素材模板， 0617 [00:32:20] Matt：把视频放进去，导出即可。 0618 [00:32:22] Matt：欢迎来到 YouTube。 0619 [00:32:22] Matt：这样就可以跑广告了。 0620 [00:32:24] Matt：当然，故事讲法也不同， 0621 [00:32:26] Matt：你要让它像一条自然的 YouTube 视频。 0622 [00:32:30] Matt：比如有人讲一个技巧或使用场景： 0623 [00:32:34] Matt：我刚开始用这个东西， 0624 [00:32:35] Matt：它完全改变了我的生活， 0625 [00:32:36] Matt：我来给你演示怎么做。 0626 [00:32:37] Matt：这种话你不会放在 Meta 广告里。 0627 [00:32:39] Matt：脚本、框架和拍摄方式都完全不同。 0628 [00:32:42] Matt：所以我们有一支独立团队，负责写脚本、拍摄 YouTube 视频。 0629 [00:32:47] Matt：这和 UGC 是完全不同的项目。 0630 [00:32:49] Matt：我们会从 UGC 借一些东西到 YouTube，但它值得独立投入。 0631 [00:32:53] Harry：团队结构我们后面会讲。 0632 [00:32:55] Harry：现在我想继续留在渠道上。 0633 [00:32:57] Harry：现在我们有一个能工作的项目。 0634 [00:33:00] Harry：我们怎么判断应该往火里加多少燃料？ 0635 [00:33:04] Matt：这完全取决于我们定义的弹性。 0636 [00:33:09] Matt：在 Whisper，我认为每个人都应该尽量做的一件事是：先尽可能猛地推， 0637 [00:33:15] Matt：看它在哪里、如何爆掉，然后理解爆掉的原因，接着收回来，把结果当作信息，弄清哪些是增量。 0638 [00:33:24] Matt：我们会知道自己的上限在哪里。 0639 [00:33:26] Matt：知道是触达了人群饱和，还是需要更多创意。 0640 [00:33:29] Matt：去年我们在 Whisper 就这么做了。 0641 [00:33:30] Matt：我们把预算从一个月到下个月放大了 5 倍。 0642 [00:33:33] Matt：然后看各个环节在哪里掉链子。 0643 [00:33:36] Matt：对。 0644 [00:33:36] Matt：但我们之所以这么做，而不是慢慢猜， 0645 [00:33:39] Matt：是因为你没有六个月时间去说：好， 0646 [00:33:43] Matt：我们需要每个月增长 30%、40%，连续增长。 0647 [00:33:47] Matt：唯一的办法就是看清上限在哪里， 0648 [00:33:51] Matt：因为你可能会惊讶地发现， 0649 [00:33:52] Matt：也许你能无限规模化，但事实并没有发生。 0650 [00:33:54] Matt：对。 0651 [00:33:54] Matt：但那样我们就知道了，好， 0652 [00:33:56] Matt：Meta 需要排在 Google 后面。 0653 [00:33:58] Matt：原因在这里。 0654 [00:33:59] Matt：这些东西是这样协同的。 0655 [00:34:00] Matt：这些 newsletter 很糟。 0656 [00:34:02] Matt：这个播客没效果。 0657 [00:34:03] Matt：这些环节到底是怎么拼起来的？ 0658 [00:34:05] Matt：所以我的意见是，先用力跑，弄清楚 0659 [00:34:09] Matt：什么没用、渠道组合哪里需要调整。 0660 [00:34:12] Matt：然后降下来，再基于这些学习重新扩大。

0661 [00:34:15] Matt：这样你就能得到可重复的增长曲线。 0662 [00:34:16] Matt： 0663 [00:34:18] Harry：如果某件事今天没有效果， 0664 [00:34:20] Harry：你会直接关掉它，还是给它一点时间？ 0665 [00:34:23] Matt：我会说，这取决于指标有多差，对吧？ 0666 [00:34:27] Matt：如果它根本不可能成立， 0667 [00:34:30] Matt：立刻关掉。 0668 [00:34:31] Matt：假设一些领先指标告诉你：嗯，可能有点糟， 0669 [00:34:34] Matt：但我们给它一点时间，看看 0670 [00:34:38] Matt：是不是还有别的因素在影响结果；因为正如我说的， 0671 [00:34:41] Matt：从广告到转化， 0672 [00:34:44] Matt：中间有一百万个可以调整的旋钮。 0673 [00:34:47] Matt：所以你要给它一点时间，对吧？ 0674 [00:34:48] Matt：比如这条素材现在要去首页。 0675 [00:34:50] Matt：如果我们做一个高度个性化的落地页，和广告里说完全相同的话，甚至把创作者的脸也放在页面上，会怎样？ 0676 [00:34:57] Matt：这是个随手想到的主意，对吧？ 0677 [00:34:59] Matt：它能不能推动结果？ 0678 [00:35:00] Matt：测试一些东西，给它一点时间，然后把无效的划掉。 0679 [00:35:03] Matt：在 Whisper，哪个单一渠道表现最好？你从中学到了什么？ 0680 [00:35:08] Matt：肯定是 Google，具体来说…… 0681 [00:35:10] Harry：传统 SEO？ 0682 [00:35:11] Harry：Google Ads。 0683 [00:35:12] Matt：对，Google Ads。 0684 [00:35:13] Matt：Google Ads 仍然是主要驱动力，这点在几乎所有维度上都让人意外。 0685 [00:35:19] Matt：非品牌搜索、PMAX、YouTube 广告，几乎都能在这里带来效果。 0686 [00:35:23] Matt：原因是它位于漏斗中段， 0687 [00:35:27] Matt：但在一个平台里几乎覆盖了从上到下的所有环节。 0688 [00:35:30] Matt：如果你的转化追踪都接对了，Google 就是一个拥有大量流量入口的大型市场， 0689 [00:35:34] Matt：而且可以围绕 App 下载做优化，因为这是一个 freemium 产品。 0690 [00:35:39] Matt： 0691 [00:35:48] Matt：在这件事上，我们比 Meta 有更细的控制， 0692 [00:35:44] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0693 [00:35:45] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0694 [00:35:46] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0695 [00:35:47] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0696 [00:35:48] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0697 [00:35:49] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0698 [00:35:50] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0699 [00:35:51] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0700 [00:35:52] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0701 [00:35:53] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0702 [00:35:54] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0703 [00:35:55] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0704 [00:35:56] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0705 [00:35:57] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0706 [00:35:58] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0707 [00:35:59] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0708 [00:36:00] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0709 [00:36:01] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0710 [00:36:02] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0711 [00:36:03] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0712 [00:36:04] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0713 [00:36:05] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0714 [00:36:06] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0715 [00:36:07] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0716 [00:36:08] Matt：Matt Swulinski，CEO，Google，是 Google 的 CEO。 0717 [00:36:13] Matt：较长的视频，像…… 0718 [00:36:11] Matt：这是一个很难解释的产品。 0719 [00:36:13] Matt：比如，我说话，它会变成文字，但文字在哪里？ 0720 [00:36:15] Matt：在文本框里吗？

0721 [00:36:16] Matt：你要向一个走在街上的普通人解释， 0722 [00:36:18] Matt：他可能会奇怪地看着你。 0723 [00:36:19] Matt：他会说，语音备忘录？ 0724 [00:36:20] Matt：这是什么意思？ 0725 [00:36:22] Matt：我不是都在 WhatsApp 里发语音吗？ 0726 [00:36:23] Matt：这里需要做用户教育。 0727 [00:36:24] Matt：所以 YouTube 上那些 30 秒到 1 分钟的教育型视频， 0728 [00:36:26] Matt：曾经持续了一段时间， 0729 [00:36:29] Matt：拿到了数百万、甚至数亿次曝光。 0730 [00:36:32] Matt：随后它们把人带到非品牌搜索、PMAX、不同版位和展示广告。 0731 [00:36:34] Matt：最终那些人完成了转化，对吧？ 0732 [00:36:39] Matt：所有这些环节是协同工作的。 0733 [00:36:40] Harry：渠道刚开始时，表现总是最好的吗？ 0734 [00:36:42] Harry：还是会随着时间变好？ 0735 [00:36:45] Matt：会随着时间变好。 0736 [00:36:47] Matt：但它也有自己的规模化规律， 0737 [00:36:47] Matt：到了某个阶段，你必须分散到其他平台， 0738 [00:36:50] Matt：然后才会出现新的解锁。 0739 [00:36:54] Matt：这通常发生在人群疲劳、你对某个目标受众触达过度时。 0740 [00:36:56] Matt：但刚开始时， 0741 [00:37:00] Matt：表现总是很糟，因为你在等待转化。 0742 [00:37:02] Harry：触达人群疲劳后，你是继续花钱等待下一次解锁， 0743 [00:37:05] Harry：还是说，这个渠道我已经榨干了？ 0744 [00:37:10] Matt：你要解锁下一个受众，对吧？ 0745 [00:37:13] Matt：比如我们看 Viktor， 0746 [00:37:15] Matt：产品上线时，我们故意用了「人人都能用的 AI employee」这个说法。 0747 [00:37:18] Matt：这样做是为了看谁会进来。 0748 [00:37:22] Matt：最先出现的是 agency、电商品牌和 SMB。 0749 [00:37:24] Matt：我们基本上按顺序推进。 0750 [00:37:28] Matt：先保留 evergreen 内容继续跑， 0751 [00:37:31] Matt：然后转向 agency。 0752 [00:37:32] Matt：我们能不能获客？ 0753 [00:37:33] Matt：漏斗是什么样？ 0754 [00:37:35] Matt：创意是什么样？ 0755 [00:37:36] Matt：当我们解锁一个受众，确认经济模型成立， 0756 [00:37:37] Matt：就有了一套可以重复优化的流程。 0757 [00:37:38] Matt：接着再去下一个受众。 0758 [00:37:42] Matt：所以，本质上你会在人群疲劳中， 0759 [00:37:45] Matt：不断遇到当前目标的上限。 0760 [00:37:46] Matt：现在的市场营销非常依赖 ICP。 0761 [00:37:49] Matt：我们有最新、最强的工具，可以让你输入提示词， 0762 [00:37:51] Matt：不管是用 Viktor 还是其他工具，都可以模拟这个人：他读什么？ 0763 [00:37:54] Matt：他如何做决策？ 0764 [00:38:01] Matt：运行这个提示词。 0765 [00:38:03] Matt：这样你就能得到尽可能丰富的 ICP 研究。 0766 [00:38:04] Matt：为这个人创建内容， 0767 [00:38:08] Matt：为他设计落地页、onboarding 和产品体验。 0768 [00:38:12] Matt：你可以按一个细分人群接一个细分人群，继续扩大规模。 0769 [00:38:16] Harry：因为作为这家公司的投资人，我不认为那个 tagline 很好。 0770 [00:38:22] Harry：你可能会讨厌我， 0771 [00:38:23] Harry：但「人人都能用的 AI employee」到底是什么意思？ 0772 [00:38:27] Harry：如果你说 AI 视频编辑器，很好，很清楚。 0773 [00:38:30] Harry：如果你说 AI 文案写手，也很好。 0774 [00:38:33] Harry：AI employee 是在做我的任务吗？ 0775 [00:38:36] Harry：是在做我的创意吗？ 0776 [00:38:37] Harry：但我的问题是，你能不能先做横向 tagline，再把它垂直化？ 0777 [00:38:42] Harry：这是不是正确方法？ 0778 [00:38:44] Matt：我认为，类别太宽了；我不会说我们是第一家， 0779 [00:38:48] Matt：但我们是第一批说 AI employee、并且真正兑现承诺的公司：工作被交给它，使用结果确实有正向 ROI，也确实有价值。 0780 [00:38:58] Matt：我们从这个说法开始，是因为除了它之外，很难把我们和 Claude、ChatGPT 以及其他产品区分开来。

0781 [00:39:05] Matt：对我们来说，定位就是围绕 knowledge work。 0782 [00:39:09] Matt：除了 AI coworker 和 AI employee， 0783 [00:39:11] Matt：好像没有其他真正说得通的定位。 0784 [00:39:14] Matt：因为这些词还没有被大量使用，我觉得它们有些让人困惑。 0785 [00:39:17] Matt：但现在有了更多用例和故事作为支撑， 0786 [00:39:22] Matt：我们可以改成「我雇了 Viktor，看看他做了什么」。 0787 [00:39:26] Matt：然后用户会想：哦，这是一个人的名字。 0788 [00:39:28] Matt：它是一个员工。哦，原来它是 AI 工具。 0789 [00:39:30] Matt：现在我们可以把顺序倒过来，但一开始必须先用一个概念， 0790 [00:39:33] Matt：去建立这些用例。 0791 [00:39:35] Harry：另一个应该成为增长引擎的东西，是转介绍和转介绍计划。 0792 [00:39:40] Harry： 0793 [00:39:40] Harry：从 Whisper、Superhuman 的经验里，有哪些对我和创始人很重要的教训， 0794 [00:39:45] Harry：可以帮助我们建立好的转介绍引擎？ 0795 [00:39:47] Matt：这是核心要素之一，就像我们谈到的 Meta、Google、Lifecycle。 0796 [00:39:52] Matt：如果你做 PLG，就要把转介绍计划搭起来，放在产品里非常显眼的位置， 0797 [00:39:57] Matt：让用户能轻松发现，分享产品也毫不费力， 0798 [00:40:02] Matt：并且能因为分享得到回报。 0799 [00:40:03] Matt：这就是原因，对吧？ 0800 [00:40:04] Matt：Superhuman 的机制是「送一个月，得一个月」。 0801 [00:40:08] Matt：有些人完成了几百次转介绍，拿到了几百个月的免费时长。 0802 [00:40:12] Matt：他们这辈子都不用再付费了。 0803 [00:40:14] Matt：因为它令人愉快，也很容易发现， 0804 [00:40:18] Matt：而且回报非常具体：我做了这件事，就能拿到东西。 0805 [00:40:23] Matt：Whisper 也有类似机制。 0806 [00:40:25] Matt：比如你快用完 2000 字的额度时， 0807 [00:40:29] Matt：虽然我们现在稍微改变了试用方式， 0808 [00:40:33] Matt：但关键仍然是找准展示转介绍计划的时刻， 0809 [00:40:36] Matt：让回报具体可感：你马上要用完字数了， 0810 [00:40:41] Matt：这时告诉他：「你知道吗？把它分享给朋友，就能免费获得下个月。」 0811 [00:40:44] Matt：好，我花五秒钟就去做。 0812 [00:40:47] Matt：我会告诉一个朋友：来注册这个。 0813 [00:40:49] Matt：如果他注册，我就能得到一个月。 0814 [00:40:50] Matt：现在又多了一个可以传播消息的人。 0815 [00:40:54] Matt：这个 K 因子决定了它能否成立。 0816 [00:40:56] Harry：所以把转介绍计划和使用上限连起来。 0817 [00:41:00] Matt：如果你的产品确实是这种逻辑，对吧？ 0818 [00:41:01] Matt：要想想：多一点什么东西，不会让用户感到烦？ 0819 [00:41:06] Matt：对。 0820 [00:41:06] Matt：比如 Viktor，我们的转介绍计划是这样的： 0821 [00:41:10] Matt：它完全以 token 为基础。 0822 [00:41:11] Matt：用户获得可以在 Viktor 里使用的 credits。 0823 [00:41:13] Matt：当你快接近使用上限时，我们会根据你是谁， 0824 [00:41:16] Matt：给出一棵决策树，告诉你怎样赚取免费 credits。 0825 [00:41:20] Matt：我们有创作者计划。 0826 [00:41:21] Matt：你只要在 LinkedIn 上发一条关于 Viktor 的内容，我们就会按 CPM 给你回报， 0827 [00:41:26] Matt：直接以 credits 的形式发到任意用户的账户里。 0828 [00:41:29] Matt：这会带来社交传播和病毒性， 0829 [00:41:31] Matt：让我们可以继续向前推动。 0830 [00:41:33] Matt：你也可以加入真正的转介绍计划， 0831 [00:41:37] Matt：邀请其他公司， 0832 [00:41:39] Matt：每个月从被介绍公司的付费计划中， 0833 [00:41:41] Matt：获得一定比例的收入分成，以 credits 形式发放。 0834 [00:41:44] Matt：假设我是一家公司，知道另一家不错的公司， 0835 [00:41:47] Matt：它也应该使用 Viktor， 0836 [00:41:48] Matt：而且我知道 Viktor 很贵。 0837 [00:41:51] Matt：我们有一些八人团队， 0838 [00:41:53] Matt：每个月花 1.5 万到 2 万美元使用 Viktor。 0839 [00:41:55] Matt：它替代了他们原本的全部招聘。 0840 [00:41:57] Matt：这件事我们之后可以再展开。

0841 [00:41:58] Matt：但比如说，这是一项成本。 0842 [00:41:59] Matt：如果我能把一个有 agency 的朋友带来， 0843 [00:42:02] Matt：他可能会花 5000 美元，而我能拿到 20% 的收入分成。 0844 [00:42:06] Matt：这就降低了我的使用成本。 0845 [00:42:08] Matt：从 CAC 角度看，这对我们是合理的。 0846 [00:42:10] Matt：我们愿意根据 cohort 花 1000 到 2000 美元获客。 0847 [00:42:15] Matt：但我们更希望由现有客户替我们找到最好的客户。 0848 [00:42:18] Harry：如果我是创业创始人，手里有一堆非竞争市场的创始人朋友，那太好了，开始行动。 0849 [00:42:22] Harry：对。 0850 [00:42:23] Harry：我完全明白。 0851 [00:42:25] Harry：创始人在转介绍计划上最容易犯什么错误？ 0852 [00:42:28] Matt：要么没有把回报做得具体， 0853 [00:42:31] Matt：只是说「把朋友介绍过来」， 0854 [00:42:33] Matt：用户会问：那我能得到什么？ 0855 [00:42:35] Matt：要么只给一些周边， 0856 [00:42:38] Matt：或者给一些其实无关紧要的东西。 0857 [00:42:40] Matt：还有人会设计 20 层超复杂的等级， 0858 [00:42:46] Matt：要求用户完成各种动作、玩转介绍游戏， 0859 [00:42:49] Matt：最后没人愿意用。 0860 [00:42:50] Matt：因为太麻烦了。 0861 [00:42:51] Matt：所以答案就在这个光谱中间， 0862 [00:42:53] Matt：不要走向任何一个极端， 0863 [00:42:55] Matt：找到最合适的甜蜜点。 0864 [00:42:58] Harry：除非是 Palantir 的周边，那就确实很酷，我会想要。 0865 [00:43:03] Harry：我们提到过，什么时候把转介绍放到用户面前很重要。 0866 [00:43:07] Harry：paywall 很难处理，它涉及放在哪里， 0867 [00:43:11] Harry：是要立刻硬拦截，还是先展示价值。 0868 [00:43:14] Harry：你会怎样给创始人建议， 0869 [00:43:17] Harry：关于 paywall 的即时性，以及它最适合出现在哪里？ 0870 [00:43:20] Matt：在分析 paywall 之前， 0871 [00:43:23] Matt：最主要的是找准那个神奇的 aha moment。 0872 [00:43:29] Matt：你希望这个神奇时刻尽快发生， 0873 [00:43:33] Matt：但 paywall 也要靠近这个时刻， 0874 [00:43:36] Matt：用户第一次发现「哇，这太棒了」的时候， 0875 [00:43:41] Matt：你还希望这种感觉能持续一段时间。 0876 [00:43:42] Matt：用户经历了 aha moment，接着， 0877 [00:43:45] Matt：进入一段「这东西太棒了」的蜜月期。 0878 [00:43:49] Matt：然后就在这段时间放 paywall。 0879 [00:43:52] Matt：至于产品是按周限字数， 0880 [00:43:55] Matt：还是给 Viktor 多少 credits，逻辑都一样。 0881 [00:43:57] Matt：我们现在正在反复打磨一个重要问题： 0882 [00:44:01] Matt：应该给用户多少免费 credits？ 0883 [00:44:03] Matt：怎样推动 Viktor 向用户展示， 0884 [00:44:06] Matt：真正有用的工作流？ 0885 [00:44:08] Matt：因为只要用户遇到一个工作流，说， 0886 [00:44:10] Matt：「这改变了一切」， 0887 [00:44:11] Matt：就可以放 paywall。 0888 [00:44:12] Matt：因为用户已经感受到某种神奇， 0889 [00:44:14] Matt：感受到以前没有过的价值， 0890 [00:44:16] Matt：自然愿意打开钱包。 0891 [00:44:17] Matt：产品太多了， 0892 [00:44:18] Matt：真正独特的神奇时刻， 0893 [00:44:20] Matt：那种「这产品太离谱了」的瞬间，才是关键。 0894 [00:44:22] Matt：Whisper 就经历过这种时刻， 0895 [00:44:24] Matt：那是第一次火箭升空般的增长时刻， 0896 [00:44:26] Matt：当 LinkedIn 上的人开始说， 0897 [00:44:28] Matt：天啊，有了 Whisper，我不用再打字了。 0898 [00:44:31] Matt：其中很多增长来自自然传播，对吧？ 0899 [00:44:33] Matt：因为人们真的遇到了那个神奇时刻。 0900 [00:44:36] Matt：Viktor 现在出现的大量帖子也类似，我觉得其中一半是自然产生的。

0901 [00:44:41] Matt：另一半来自我说的创作者计划，用户发帖就能得到 credits。 0902 [00:44:45] Matt：但这些都是真实的，对吧？ 0903 [00:44:46] Matt：关键仍然是那个神奇时刻。 0904 [00:44:48] Matt：这些 credits 应该算进市场预算吗？ 0905 [00:44:50] Matt：我们把这叫 fully loaded CAC。 0906 [00:44:52] Matt：我们的免费试用 credits 会和市场花费加在一起。 0907 [00:44:55] Matt：如果你不这么做， 0908 [00:44:57] Matt：就没有真正计算获客成本。 0909 [00:44:58] Matt：所以，试用 credits 或任何免费赠送的东西， 0910 [00:45:01] Matt：都是成本， 0911 [00:45:03] Matt：应该算作市场成本项。 0912 [00:45:05] Harry：我们还提到另一个很有意思的东西。 0913 [00:45:08] Harry：你说了 AEO，也就是答案引擎优化。 0914 [00:45:11] Harry：我们投资了 Peak，它本质上就是在优化这个。 0915 [00:45:14] Harry：你怎么看待它这个新渠道？ 0916 [00:45:17] Harry：我们该如何拥抱它？ 0917 [00:45:18] Harry：应该知道什么？ 0918 [00:45:19] Matt：AEO 总体上沿用了 SEO 的核心原则，过去那种， 0919 [00:45:25] Matt：批量生成数千页面的老式 SEO，又回来了。 0920 [00:45:29] Matt：因为 Google 掌握 SEO 算法，曾经惩罚那些只是， 0921 [00:45:34] Matt：为了 SEO 不断堆页面的人。 0922 [00:45:35] Matt：所以过去几年大家停止了这种做法。 0923 [00:45:37] Matt：但 AEO 的页面数量也在发生变化。 0924 [00:45:41] Matt：比如你可以让任何 agent 分析 sitemap， 0925 [00:45:46] Matt：然后定时运行。 0926 [00:45:47] Matt：我们在 Viktor 就这么做。 0927 [00:45:48] Matt：我们查看每个竞争对手的 sitemap， 0928 [00:45:50] Matt：看看他们生成了多少页面。 0929 [00:45:52] Matt：这些公司每周会做 100 到 200 个页面。 0930 [00:45:55] Matt：其中很多其实只是 AI 生成的 slop。 0931 [00:45:58] Matt：这也是你不想做的事情。 0932 [00:45:59] Matt：Matt Swulinski，CEO，Atom。 0933 [00:46:22] Matt：但最重要的还是 YouTube、Reddit 和社交叙事。 0934 [00:46:28] Matt：所以，创始人在刚开始规模化时，应该尽早做的一件事， 0935 [00:46:32] Matt：就是投资好的 YouTube 评测，因为 YouTube 评测， 0936 [00:46:37] Matt：Matt Swulinski，TechCrunch 的 CEO。 0937 [00:46:38] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0938 [00:46:39] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0939 [00:46:40] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0940 [00:46:41] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0941 [00:46:42] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0942 [00:46:43] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0943 [00:46:44] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0944 [00:46:45] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0945 [00:46:46] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0946 [00:46:47] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0947 [00:46:48] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0948 [00:46:49] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0949 [00:46:50] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0950 [00:46:51] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0951 [00:46:52] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0952 [00:46:53] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0953 [00:46:54] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0954 [00:46:55] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0955 [00:46:56] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0956 [00:46:57] Matt：我认为这是非常重要的一点。 0957 [00:46:58] Harry：我认为这是非常重要的一点。 0958 [00:46:59] Harry：我认为这是非常重要的一点。 0959 [00:47:00] Harry：我认为这是非常重要的一点。 0960 [00:47:01] Harry：

0961 [00:47:11] Matt：我的意思是，过去上 TechCrunch 确实很重要。 0962 [00:47:09] Matt：我现在仍然认为它有意义， 0963 [00:47:12] Matt：我认为产品上线时应该做 Product Hunt， 0964 [00:47:13] Matt：争取被 TechCrunch 报道。 0965 [00:47:16] Matt：这就像创始人的入场仪式。 0966 [00:47:17] Matt：几乎是最低配置。 0967 [00:47:19] Matt：对，我会说， 0968 [00:47:21] Matt：它会建立一层可信度和信任， 0969 [00:47:23] Matt：让你像其他走过这套流程的公司一样， 0970 [00:47:25] Matt：进入大家的视野。 0971 [00:47:27] Matt：但它之所以重要， 0972 [00:47:31] Matt：并不是因为 PR 爆发就会带来一波流量。 0973 [00:47:35] Matt：真正的作用是围绕 AEO 形成引用。 0974 [00:47:39] Matt：有多少外部可信来源在写你？ 0975 [00:47:48] Matt：当有更多外部叙事正面讨论你时，AEO 流量会显著增加，产品也会因此更有利。 0976 [00:47:50] Matt：那我应该做 TikTok 吗？ 0977 [00:47:51] Matt：我认为要看时机和场景。 0978 [00:47:55] Matt：比如你的业务是不是明显偏 B2C？ 0979 [00:47:56] Matt：像…… 0980 [00:47:59] Matt：我还没遇到过真正攻克它的 CMO 或增长负责人。 0981 [00:48:00] Matt：一个也没有。 0982 [00:48:05] Matt：我认为可以在合适的时机做受众多元化。 0983 [00:48:09] Matt：但说实话，在我做过的三家核心公司里， 0984 [00:48:11] Matt：TikTok 目前还没有真正奏效。 0985 [00:48:14] Matt：也许我在 Viktor 有机会改变这一点。 0986 [00:48:15] Harry：完全理解。 0987 [00:48:18] Harry：在进入团队构成之前，最后一个问题。 0988 [00:48:22] Harry：如果我们把 Paid 大幅关小， 0989 [00:48:25] Harry：之前一直非常激进地花钱，而且确实有效， 0990 [00:48:28] Harry：最后做到 3000 万、4000 万、5000 万美元收入， 0991 [00:48:32] Harry：结果发现自己已经有点依赖这台 Paid 引擎。 0992 [00:48:38] Matt：如果关掉 Paid、把预算大幅降下来，增长也跟着下降， 0993 [00:48:40] Matt：那说明你还有其他问题。 0994 [00:48:43] Matt：我认为自然增长的合理区间， 0995 [00:48:47] Matt：应该是获客的 35% 到 45%， 0996 [00:48:49] Matt：来自口碑和自然发现， 0997 [00:48:51] Matt：也就是用户基于你已经建设的所有东西， 0998 [00:48:52] Matt：自己发现了产品。 0999 [00:48:54] Matt：刚开始时， 1000 [00:48:59] Matt：因为你刚起步，外界还没有多少关于你的内容，所以增长会完全依赖 Paid。 1001 [00:49:08] Matt：但后期如果你把所有东西关掉，说明你忘了另一半工作：SEO、AEO、评测，以及所有外部内容。 1002 [00:49:15] Matt：所以有时你确实要把预算调低，重新观察它的弹性。 1003 [00:49:23] Matt：当月花费超过 100 万美元时，你一定要有强的 MMM 模型和增量测量。 1004 [00:49:26] Matt：模型要告诉你，这个渠道是增量的， 1005 [00:49:27] Matt：那个渠道不是。 1006 [00:49:30] Matt：模型一开始一定会错。 1007 [00:49:33] Matt：你要做调整、降预算、做 holdout，等等。 1008 [00:49:36] Matt：然后看模型是否被结果证明。 1009 [00:49:37] Matt：模型会随着时间变好。 1010 [00:49:39] Matt：你也就不再那么两眼一抹黑。 1011 [00:49:44] Matt：你会真正理解哪些杠杆可以上下调整，哪里可以投入更多。 1012 [00:49:49] Matt：所以，降预算去理解到底会掉多少，本身就是很强的学习时刻。 1013 [00:49:51] Harry：你觉得真正优秀的增长负责人有多少？ 1014 [00:49:52] Harry：不多。 1015 [00:49:53] Harry：对。 1016 [00:49:54] Harry：说实话， 1017 [00:49:55] Harry：真的不多。 1018 [00:50:02] Harry：很多创始人听到这里会想，我脑子里正好有三家公司，心想：该死，我真希望能把 Matt 放进去。 1019 [00:50:11] Matt：我觉得自己的市场成长经历很有意思，因为一开始我做咨询， 1020 [00:50:16] Matt：那完全是一场灾难，我很讨厌它。

1021 [00:50:25] Matt：对。因为我在电商、SaaS 和企业级 B2B 里都必须亲自做这些事，所以我的代理公司现在还在运营，但已经不参与日常工作。 1022 [00:50:27] Matt：因为我过去不得不亲自做。 1023 [00:50:29] Matt：我知道怎样上线一条 Meta 广告。 1024 [00:50:33] Matt：我不是那种完全不知道执行怎么做的增长负责人或首席营销官。 1025 [00:50:38] Matt：所以，在去年十二月之前，我担任 Wispr 增长负责人时， 1026 [00:50:43] Matt：在三四百万、五百万美元的预算规模上，我是唯一负责执行的人。 1027 [00:50:45] Matt：所有事情都是我自己做。 1028 [00:50:50] Harry：这就是我对所有大学生和年轻人说的话：现在，比任何时候都更重要的是成为全栈人才。 1029 [00:50:59] Harry：你需要写创意、拍视频、剪视频，把视频放到 Meta、Instagram、YouTube，随你选择的平台上。 1030 [00:51:00] Harry：从头到尾都要会。 1031 [00:51:03] Harry：那种「我只负责创意和文案」的想法， 1032 [00:51:04] Matt：去他的。 1033 [00:51:10] Matt：很多人一直在说这一点，我完全赞同：超级专才正在缓慢地走向消亡。 1034 [00:51:20] Matt：你需要把自己看成一个专业化通才。我一直这样看待自己：你必须选定某件比别人做得更好的事， 1035 [00:51:24] Matt：但也要亲手做事，学会一点点所有环节。 1036 [00:51:28] Matt：实际上，很多增长负责人正是在这里迷失的。 1037 [00:51:34] Matt：营销分析、转化追踪，这些通常是他们真正不理解的地方。 1038 [00:51:38] Matt：如果你不理解基础，就不知道这个系统究竟靠什么运转。 1039 [00:51:42] Matt：我们还生活在一个有 ChatGPT、Claude、Viktor 的世界里，对吧？ 1040 [00:51:46] Matt：它们是人类历史上最好的学习工具。 1041 [00:51:48] Matt：如果你不知道怎么做，见鬼，去问它。 1042 [00:51:52] Matt：让它一步一步告诉你需要做的全部事情，然后去做。 1043 [00:51:54] Matt：接着观察哪里出了问题。 1044 [00:51:55] Matt：观察自己哪里不理解。 1045 [00:51:56] Matt：主动性很重要。 1046 [00:52:00] Matt：如果你有饥渴感，也愿意学习，这样的人最容易赢。 1047 [00:52:03] Matt：或者说，那些像极客一样好奇的人。 1048 [00:52:05] Matt：对我来说，界线就在这里。 1049 [00:52:09] Harry：如果我们谈到团队本身，人才要求也发生了变化。 1050 [00:52:14] Harry：过去一两年，你寻找人才的方式发生了什么变化？ 1051 [00:52:17] Matt：我认为这是彻底的一百八十度转弯。 1052 [00:52:24] Matt：比如一年前，我会找一个在某个领域有十年经验的人， 1053 [00:52:25] Matt：比如 Meta 广告。 1054 [00:52:29] Matt：假设他已经把数亿美元的广告预算做到了规模化， 1055 [00:52:31] Matt：是世界上最好的 Meta 广告买手。 1056 [00:52:33] Matt：这会是我主要寻找的条件。 1057 [00:52:34] Matt：假设我就要招这样的人。 1058 [00:52:39] Matt：现在我仍然会看经验，但他不一定要在历史上是世界第一。 1059 [00:52:40] Matt： 1060 [00:52:47] Matt：如果他是 AI 原生的，或者是系统思考者，能够拆解自己的工作为什么有效， 1061 [00:52:53] Matt：那么这个人加上经验，就会胜过一个只有经验、却不是 AI 原生的人。 1062 [00:52:57] Matt：我正在看到这种情况发生。这里我要说一个可能有争议的观点： 1063 [00:53:02] Matt：我认为很多团队想让自己变成 AI 原生团队，但失败了。 1064 [00:53:03] Matt：为什么会失败？ 1065 [00:53:06] Matt：因为那些岗位上的人不是系统思考者。 1066 [00:53:11] Matt：如果你在营销或运营岗位上，却不是系统思考者，你就不知道。 1067 [00:53:12] Matt：你确实不知道。 1068 [00:53:15] Matt：你会怎样思考？系统思考到底是什么意思？ 1069 [00:53:20] Matt：对我来说，就是从一项属于工作内容的任务里退后一步。 1070 [00:53:29] Matt：和任务本身保持一层距离，然后问：在我的岗位上，每天到底有哪些活动部件需要运转？ 1071 [00:53:30] Matt：它们之间是什么关系？ 1072 [00:53:32] Matt：哪些是无聊的行政工作？ 1073 [00:53:32] Matt：哪些是汇报？ 1074 [00:53:33] Matt：还有哪些类似的工作？ 1075 [00:53:36] Matt：你要把这些东西画出来，并理解 1076 [00:53:39] Matt：你的工作作为一个系统究竟怎样运作， 1077 [00:53:42] Matt：因为这样你才能说，好，我可以把 Agent 1078 [00:53:45] Matt：或 AI 用在这一部分，现在我可以把精力放到工作中更高杠杆的 1079 [00:53:46] Matt：部分。 1080 [00:53:49] Matt：很多人会去 ChatGPT。

1081 [00:53:51] Matt：然后问它一个问题，接着他们 1082 [00:53:53] Matt：仍然用手工方式做自己的工作。 1083 [00:53:55] Matt：如果你退后一步问，究竟需要什么， 1084 [00:53:58] Matt：才能把自己的整份工作完全自动化？ 1085 [00:54:00] Matt：当然不可能一次成功。 1086 [00:54:01] Matt：很多地方都会出问题。 1087 [00:54:03] Matt：但你要把自己带过一遍这个思想实验。 1088 [00:54:06] Matt：问题在于，如果你这样问很多人，最后会发现他们其实并不理解自己的工作。 1089 [00:54:08] Matt：因为他们不是系统思考者。 1090 [00:54:11] Matt：他们并不知道所有输入和输出是什么。 1091 [00:54:12] Matt：所以这就是我的标准。 1092 [00:54:20] Matt：我面试团队成员时，面试的一部分很像工程师面试：系统思考是门槛。 1093 [00:54:22] Harry：那你会让他们做什么？ 1094 [00:54:23] Harry：我想来为你工作，好吗？ 1095 [00:54:27] Harry：你显然聪明得离谱，而我只是个播客主持人。 1096 [00:54:28] Harry：你会让我经历什么？ 1097 [00:54:29] Harry：你会怎样测试我？ 1098 [00:54:31] Matt：核心问题大概是：你在工作中怎样把 AI 当成工作流来使用？ 1099 [00:54:34] Matt：但我其实更好奇的是， 1100 [00:54:35] Matt：你在个人生活里怎样使用 AI 工作流？ 1101 [00:54:38] Matt：你有没有把某些事情交给 AI 处理的系统， 1102 [00:54:42] Matt：让自己在工作之外也成为更好的人？ 1103 [00:54:44] Matt：也许你做的事情既是工作又是个人生活，界线本来就会模糊。 1104 [00:54:48] Matt：所以，一个好答案和一个坏答案会是这样。 1105 [00:54:51] Matt：坏答案可能是：我在 ChatGPT 里有一个技能，或者有一个作为项目的聊天线程，我一直和它对话；它有一些上下文， 1106 [00:55:03] Matt：这在事实上是正确的。 1107 [00:55:06] Matt：这就是你应该使用记忆层和上下文层的方式。 1108 [00:55:08] Matt：你有一个主动运行的聊天对话。 1109 [00:55:09] Matt：所以它确实有效。 1110 [00:55:12] Matt：但和这个东西聊天并不是工作流，对吧？ 1111 [00:55:18] Matt：如果没有反馈回路，比如 AI 给了你一段垃圾内容，这是我一直测试的核心问题之一， 1112 [00:55:19] Matt：你会怎么处理？ 1113 [00:55:22] Matt：很多人会拿到这段垃圾内容，然后说， 1114 [00:55:24] Matt：这就是垃圾，于是让它改，接着越来越烦， 1115 [00:55:27] Matt：最后拿起文档，自己开始写。 1116 [00:55:29] Matt：如果你没有经历给它反馈的痛苦， 1117 [00:55:31] Matt：那就是我测试的第一个反馈回路。 1118 [00:55:36] Matt：但下一件事是，假设你已经有了一条回路。我之前举过一个例子：我搭过一个赞助系统， 1119 [00:55:40] Matt：本质上，这是在 Wispr 搭的，但归根结底， 1120 [00:55:50] Matt：这是一条自我改进的回路：如果有一位 newsletter 赞助商给我发邮件，我的 Agent 会知道这是一份 newsletter 请求。 1121 [00:55:51] Matt：它会向对方询问报价。 1122 [00:55:54] Matt：它会研究对方的受众。 1123 [00:55:55] Matt：它会替我完成第一轮谈判。 1124 [00:55:59] Matt：我会介入，批准我们是否要和对方合作。 1125 [00:56:02] Matt：我们收到合同，这就是我在 newsletter 环节需要手动做的最后一步。 1126 [00:56:04] Matt：我把合同扔进 Agent 系统。 1127 [00:56:08] Matt：它会把所有成本数据写进文件系统。 1128 [00:56:10] Matt：Matt Swulinski，首席执行官；它负责写文案。 1129 [00:56:12] Matt：它负责发送所有邮件。 1130 [00:56:14] Matt：它会创建所有链接和转化追踪。 1131 [00:56:17] Matt：它把所有东西发给合作伙伴，因为 newsletter 本质上就是一种无聊、过时的 1132 [00:56:18] Matt：邮件。 1133 [00:56:21] Matt：我会给你发邮件，你会告诉我效果怎样。 1134 [00:56:25] Matt：然后根据文案和成本，它也会知道什么样的效果算好，接着判断 1135 [00:56:28] Matt：我们是否继续和这个合作伙伴合作？ 1136 [00:56:33] Matt：这也是 Agent 的决定：我设定了 CPM 应该是多少、转化应该是多少， 1137 [00:56:35] Matt：如果效果不好，就让这次合作自然结束。 1138 [00:56:37] Matt：这又是一条工作流。 1139 [00:56:43] Matt：我只在几个节点上与它接触，但如果它分析数据， 1140 [00:56:49] Matt：同样，如果它生成文案，它也知道每个链接的表现，可以说，

1141 [00:56:50] Matt：这条文案有效，那条不行。 1142 [00:56:53] Matt：所以下一次生成文案时，它会基于所有历史数据。 1143 [00:56:55] Matt：这不是一次性的生成，而是一种自我改进。 1144 [00:56:56] Matt：你用什么来做这个？ 1145 [00:57:00] Matt：这首先是我在 Wispr 搭建的营销操作系统。 1146 [00:57:03] Matt：它运行在电脑上的 Cloud Code 里。 1147 [00:57:06] Matt：一开始就是文件夹系统，以及 skill 和 .md 文件。 1148 [00:57:09] Matt：这就是那套系统的起点。 1149 [00:57:11] Matt：所以本质上就是这样，对吧，我有…… 1150 [00:57:15] Matt：我把 Claude 接入邮箱，用 cron 设置好时间， 1151 [00:57:18] Matt：基本上在早上九点、中午和晚上六点检查。 1152 [00:57:19] Matt：有没有新的 newsletter 请求？ 1153 [00:57:22] Matt：按工作流回复这些事情。 1154 [00:57:24] Matt：然后通过 Slack 给我弹出一条消息，大意是： 1155 [00:57:26] Matt：这些事项需要你做决定。 1156 [00:57:27] Matt：这里有几份刚发过来的合同。 1157 [00:57:30] Matt：这套系统后来不断演化。 1158 [00:57:32] Matt：那就是我自己的操作系统。 1159 [00:57:35] Matt：之后我还要控制那个文件夹。 1160 [00:57:55] Matt：Matt Swulinski，首席执行官；WSPR 是公司的首席执行官。 1161 [00:57:56] Matt：但接着加上 Meta，再加上 newsletter。 1162 [00:58:02] Matt：于是到了某个阶段，我同时和 70 到 120 个不同的 newsletter 供应商合作。 1163 [00:58:04] Matt：他们会给我发邮件，让我审批文案。 1164 [00:58:06] Matt：我还需要创建不同的图片。 1165 [00:58:09] Matt：我就想，为什么 newsletter 还停留在石器时代？ 1166 [00:58:10] Matt：这里根本没有平台。 1167 [00:58:12] Matt：所有事情都是通过邮件完成的。 1168 [00:58:16] Matt：你还要和这些人谈判、讨价还价，试图把 CPM 谈到合适的水平，对吧？ 1169 [00:58:19] Matt：所以，这是我最早搭建工作流的事情之一。 1170 [00:58:21] Matt：我不会写代码，对吧？ 1171 [00:58:24] Matt：我是在实际做的过程中学会这一切的。 1172 [00:58:25] Matt：我想把它自动化。 1173 [00:58:26] Matt：Cloud Code，我要怎样做这件事？ 1174 [00:58:30] Matt：我就这样开始搭操作系统：我问它怎样搭建一个操作系统，对吧？ 1175 [00:58:35] Matt：然后每天，我会说，全天工作中大约 90% 到 95% 的事情， 1176 [00:58:38] Matt：都经过 AI 处理。 1177 [00:58:40] Matt：比如，我想优化广告。 1178 [00:58:41] Matt：你能不能拉取报告？ 1179 [00:58:41] Matt：对吧？ 1180 [00:58:42] Matt：关键词是什么？ 1181 [00:58:46] Matt：我会通过终端里的 Cloud Code 做出所有修改，也查看所有文案， 1182 [00:58:50] Matt：因为这样我才能给反馈，形成反馈回路。 1183 [00:58:53] Matt：所以每一天都会好一点，再好一点。 1184 [00:58:56] Matt：后来有一个阶段，模型也已经变得足够好了。 1185 [00:58:58] Matt：我是 Cloud Code 的早期用户。 1186 [00:59:01] Matt：2025 年 12 月就是大家开始注意到 Cloud Code 的时刻。 1187 [00:59:04] Matt：我在它还不够好的 9 月就已经开始用了。 1188 [00:59:06] Matt：你马上就能看到那种惊人的提升。 1189 [00:59:07] Matt：它当时经常出错。 1190 [00:59:10] Matt：比如文案很差，事情会出问题。 1191 [00:59:13] Matt：那还是早期阶段，但我很好奇，因为我是喜欢折腾的人。 1192 [00:59:16] Matt：我用它来学习怎样把整套东西做出来。 1193 [00:59:19] Matt：我知道我们已经偏离了团队这个问题，但我必须亲自学会这条工作流， 1194 [00:59:23] Matt：因为我不得不把它做出来。 1195 [00:59:28] Matt：我不知道怎样让它从头到尾运转，但我仍然得学会。 1196 [00:59:33] Matt：所以，我测试的是：你能不能面对一个困难问题，围绕它搭出一套你已经解决过的系统？ 1197 [00:59:37] Harry：你实际遇到的候选人里，有多少人真的有这种深度？ 1198 [00:59:39] Harry：不到 1%。没错。 1199 [00:59:41] Harry：你甚至能靠这样的人搭建团队吗？ 1200 [00:59:43] Matt：问题就在这里，对吧？

1201 [00:59:48] Matt：我觉得今天和未来的团队构成，会比过去精简得多。 1202 [00:59:56] Matt：比如 Grammarly，一家更大的 SaaS 初创公司，当然这里的「更大」要打引号。 1203 [00:59:58] Matt：它已经是大型企业级 SaaS 了。 1204 [01:00:01] Matt：它们现在有一支影响者营销团队，对吧？ 1205 [01:00:04] Matt：今天可能有三四五个人，未来呢？ 1206 [01:00:09] Matt：未来可能就是一个非常优秀的人，加上一整套出色的 Agent。 1207 [01:00:15] Matt：即便你想象一个月有十万名影响者在为你发布内容， 1208 [01:00:20] Matt：只要你有 Agent 系统，也知道怎样筛选数据、理解需要在哪里介入， 1209 [01:00:23] Matt：你就可以管理这些事情。 1210 [01:00:34] Matt：所以，即便这样的候选人只占 1%，也没关系。 1211 [01:00:37] Matt：只要我找到那一个能完全负责、搭建系统的人就够了；这也是我对未来三到五年的判断。 1212 [01:00:38] Matt：现在，我们的工作大约 80% 还是手工完成，20% 由 Agent 完成。 1213 [01:00:41] Matt：这也是我押注 Viktor 的原因。 1214 [01:00:44] Matt：他们做的事情，本质上是解决所有知识工作。 1215 [01:00:48] Matt：我认为三年后，公司基本上会像一个董事会： 1216 [01:00:50] Matt：20% 的工作是战略和思考， 1217 [00:00:53] Matt：然后 Agent 完成 80% 的执行。 1218 [00:00:54] Matt：现在，编辑仍然是手工的， 1219 [00:00:55] Matt：发一封邮件仍然是手工的， 1220 [00:00:57] Matt：即使我们已经有了工具， 1221 [00:00:59] Matt：其中仍然有一层人工。 1222 [01:01:03] Matt：我认为随着质量提高， 1223 [01:01:05] Matt：随着基于投资回报的使用和真实采用到来， 1224 [01:01:06] Matt：这都会改变，这也是为什么这些事情如此重要。 1225 [01:01:09] Matt：因为如果你无法理解系统怎样运作， 1226 [01:01:10] Harry：你永远也看不见你的 Agent。 1227 [01:01:14] Harry：所以，现在只有不到 1% 的 B2B 首席营销官具备这种能力。 1228 [01:01:15] Harry：他们是不是完蛋了？ 1229 [01:01:21] Harry：我不是想说得这么直接，但我不认识任何一家规模化公司的 B2B 首席营销官， 1230 [01:01:24] Harry：真正理解你在说什么。 1231 [01:01:28] Matt：他们会在自己身边雇佣那些人，我觉得事情是这样的…… 1232 [01:01:28] Matt：他们真的会吗？ 1233 [01:01:29] Matt：他们会尝试。 1234 [01:01:30] Harry：我的意思是…… 1235 [01:01:32] Harry：我不打算点名那些我不想拿来攻击的公司， 1236 [01:01:35] Harry：但如果你看看一些大型服务商， 1237 [01:01:40] Harry：你真的认为像 Ana、Cooper 以及其他人， 1238 [01:01:43] Matt：真的有人知道你在说什么吗？ 1239 [01:01:50] Matt：对，我认为那些做到这一点的公司，很快就会从没做到的公司手里抢走市场份额。 1240 [01:01:54] Matt：所以，在竞争环境上，我们正处在非常有意思的时代。 1241 [01:02:02] Matt：那些没有在高层采用这套方法的在位者，增长率基本会停滞， 1242 [01:02:09] Matt：而真正按照这个框架做事的高速增长者，会拿走市场份额并击败它们。 1243 [01:02:10] Matt：所以我认为你说得对。 1244 [01:02:12] Matt：领导层需要改变。 1245 [01:02:15] Matt：正如我说的，我的一个有争议观点是， 1246 [01:02:18] Matt：把营销团队里那些不是系统思考者的人， 1247 [01:02:19] Matt：大部分都解雇掉。 1248 [01:02:21] Matt：不要再强行把人塞进岗位。 1249 [01:02:23] Matt：把合适的人招到这些岗位里， 1250 [01:02:24] Matt：因为岗位已经变了。 1251 [01:02:27] Matt：岗位说明书已经不再和一年前一样。 1252 [01:02:29] Matt：但人们还在把原来的人强行塞进新的岗位说明书。 1253 [01:02:31] Harry：我觉得确实需要一场调整。 1254 [01:02:33] Harry：好，我是一个创始人。 1255 [01:02:35] Harry：我看着今天的营销团队。 1256 [01:02:36] Harry：团队有十个人。 1257 [01:02:37] Harry：假设我们是一家 A 轮或 B 轮公司。 1258 [01:02:39] Harry：我该解雇谁？ 1259 [01:02:40] Matt：我会怎样测试他们？ 1260 [01:02:41] Matt：当你不去盯着他们、过一段时间再回来时，

1261 [01:02:43] Matt：当你不盯着他们、过一段时间再回来时， 1262 [01:02:45] Matt：你会发现他们突然已经开始系统化了， 1263 [01:02:47] Matt：而那一个人把自己的能力放大了十倍， 1264 [01:02:48] Matt：你不会解雇这样的人。 1265 [01:02:51] Matt：但你会非常清楚地看见谁没有做到这一点。 1266 [01:02:55] Matt：区别就在于，A 级选手正在变成 S 级选手， 1267 [01:02:58] Matt：而原本的 B 级选手正在变成 D 级选手。 1268 [01:02:59] Matt：裂缝就这样出现了。 1269 [01:03:01] Harry：我还觉得，消费品营销不是消费品营销，B2B 营销也不是 B2B 营销。 1270 [01:03:06] Harry：它就只是营销。 1271 [01:03:08] Matt：归根结底，在大型企业里做购买决定的是消费者，个人购买者也是一样。 1272 [01:03:15] Matt：百分之百正确。这也是为什么大家会质疑我们在 Viktor 早期采用的营销策略，因为我们当时正如我说的，获客成本非常高。 1273 [01:03:23] Matt：这是 B2B SaaS，对吧？ 1274 [01:03:24] Matt：你是在把一名员工招进团队， 1275 [01:03:27] Matt：然后每月为这个东西支付几千美元。 1276 [01:03:30] Matt：这就是 B2B SaaS 工具， 1277 [01:03:31] Matt：但我们采用的是面向专业消费者应用的营销方式。 1278 [01:03:34] Harry：对？ 1279 [01:03:34] Harry：PolyMarket 有一个 19 或 20 岁的人， 1280 [01:03:37] Harry：叫 Tobin。 1281 [01:03:38] Matt：希望他不介意我这样说。 1282 [01:03:40] Matt：我的意思是，他以前在 Wispr，对吧？ 1283 [01:03:42] Matt：他最早就在 Wispr。 1284 [01:03:43] Matt：他以前在 Wispr？ 1285 [01:03:44] Matt：对，他在去 PolyMarket 之前， 1286 [01:03:47] Matt：搭建了 Wispr 最初的 UGC 病毒式增长项目。 1287 [01:03:48] Harry：所以我认识 Tobin。 1288 [01:03:49] Harry：哇，那就太完美了。 1289 [01:03:51] Harry：没错。 1290 [01:03:51] Harry：我会说， 1291 [01:03:52] Harry：像 Tobin 这样真正懂行的人，你花再多钱请他都值得；在那个岗位上，他会比其他人强十倍。 1292 [01:04:00] Matt：你不同意吗？ 1293 [01:04:01] Matt：对，我认为每个领域都有这样的人。 1294 [01:04:05] Matt：所以，从机器学习研究者的角度看，你会花几百万美元请一个能让模型前进的人。 1295 [01:04:13] Matt：我认为我们正在进入这样一个阶段：营销岗位上的这类人， 1296 [01:04:17] Matt：会变成稀有的独角兽。 1297 [01:04:19] Matt：你会希望他们加入自己的公司。 1298 [01:04:26] Matt：也许明年营销获客领域会出现一次和机器学习疯狂抢人类似的时刻。 1299 [01:04:28] Matt：Didi，你准备好来一轮快问快答了吗？我很期待。 1300 [01:04:31] Matt：今天最被低估的增长渠道是什么？ 1301 [01:04:55] Matt：Matt Swulinski，首席执行官；WSPR 是公司的首席执行官。 1302 [01:05:05] Matt：如果你搭建一个强大的联盟计划，让人们在成为客户之前就感到自己可以赚钱，他们最后也会成为你的客户。 1303 [01:05:10] Matt：这有一点不同于转介绍计划，因为它不通过产品发生。 1304 [01:05:19] Matt：你要把它做成一个有吸引力的外部项目，让一个联盟伙伴愿意参与；他们可能有自己的触达面、网站， 1305 [01:05:22] Matt：也可能有自己的受众。 1306 [01:05:27] Matt：他们想把你的产品卖给那群受众，通过这个方式获取客户。 1307 [01:05:28] Matt：这是最早期回报率最高的渠道之一，如果从一开始就做，它会逐渐加速。 1308 [01:05:35] Matt：比如对 Viktor 来说，我们每月获客中有大约 10% 到 15% 来自 1309 [01:05:36] Matt：我们的联盟计划。 1310 [01:06:01] Matt：Matt Swulinski，首席执行官；10Growth 是公司的首席执行官。 1311 [01:06:02] Matt：妈妈，我要退休了。 1312 [01:06:06] Matt：对，我们有些联盟伙伴每月能赚两三万美元。 1313 [01:06:08] Matt：哪个渠道污染最严重？ 1314 [01:06:11] Harry：什么渠道？呃，这就是一个垃圾场。 1315 [01:06:15] Matt：我会说 X，意思是…… 1316 [01:06:17] Matt：只是那些发布视频太无聊了。 1317 [01:06:19] Matt：这正是我的意思，对吧？ 1318 [01:06:25] Matt：每个人都在尝试做同一种发布即病毒式传播的事情，而且…… 1319 [01:06:29] Matt：从污染的角度说，X 广告也不起作用。 1320 [01:06:33] Matt：对我来说，这说明这个平台仍然——

1321 [01:06:34] Matt：它们不起作用？ 1322 [01:06:36] Matt：我还没遇到过哪个 SaaS 增长负责人， 1323 [01:06:39] Matt：或者哪个效果营销人说 X 广告能印钞。 1324 [01:06:42] Matt：如果有人真的让 X 广告印钞了， 1325 [01:06:44] Harry：请告诉我，我很想被这个例子挑战。 1326 [01:06:45] Harry：这很有意思。 1327 [01:06:45] Harry：好。 1328 [01:06:47] Harry：所以 X，我同意你的看法。 1329 [01:06:48] Harry：我只是已经厌倦了这一切。 1330 [01:06:51] Harry：我不知道你有没有看到，昨天有一条视频，我们现在正在讨论它，显然说明它确实有效。 1331 [01:06:59] Harry：是一家公司，应该叫 Weave，他们从飞机上跳下来，还在跳伞时照搬那种文案。 1332 [01:07:02] Harry：我们已经到了这个阶段吗？ 1333 [01:07:09] Matt：市场已经成熟到必须跳下飞机，一边做这件事一边读文案了吗？ 1334 [01:07:18] Matt：说实话，那种震撼式发布视频的公式，尤其是那些让人觉得「我们其实没有产品」的视频， 1335 [01:07:26] Matt：我不是说这个例子一定如此，但我看到太多这种情况：公司在发布视频上投入的时间，远远多于真正投入产品的时间。 1336 [01:07:29] Matt：所以我才说它被污染了。 1337 [01:07:31] Matt：你最希望改变增长行业的什么地方？ 1338 [01:07:34] Matt：拥有更多优秀的增长负责人。 1339 [01:07:36] Matt：但说实话，我认为…… 1340 [01:07:39] Harry：我对创业公司的请求是， 1341 [01:07:42] Harry：我不明白为什么我们没有一所学校， 1342 [01:07:43] Harry：它基本上可以直接说： 1343 [01:07:45] Harry：好吧，我完全理解， 1344 [01:07:47] Harry：你需要被 AI 彻底改造。 1345 [01:07:47] Harry：很好。 1346 [01:07:49] Harry：那到底是什么意思？ 1347 [01:07:50] Harry：来我们的学校， 1348 [01:07:51] Harry：用六周时间， 1349 [01:07:54] Harry：我们会教你怎样真正上手， 1350 [01:07:57] Harry：在每一个系统、流程和模型上都变得熟练。 1351 [01:07:58] Harry：六周时间，每天朝九晚五， 1352 [01:07:59] Harry：这就是你的工作， 1353 [01:08:00] Harry：学费是一万美元。 1354 [01:08:01] Harry：很好。 1355 [01:08:04] Harry：我会说，这比大学给青少年提供的东西更有价值。 1356 [01:08:05] Matt：那我就再创办一家公司。 1357 [01:08:08] Harry：不，不，我是认真的，你说得百分之百正确。 1358 [01:08:11] Harry：今天我就愿意用几百万美元投资这家公司。 1359 [01:08:12] Harry：我是认真的。 1360 [01:08:15] Harry：如果你是摩根大通或高盛，把学校建在金丝雀码头附近， 1361 [01:08:18] Matt：你们难道不会把每一位员工都送到那里吗？ 1362 [01:08:20] Matt：因为这样你就培养出了未来的超大规模公司。 1363 [01:08:21] Matt：我的意思是，这非常有意思。 1364 [01:08:24] Matt：我大学读的是纽约大学。 1365 [01:08:28] Matt：有意思的是，我一门营销课都没上过， 1366 [01:08:30] Matt：我学到的一切都是通过实际做事学会的。 1367 [01:08:34] Matt：我认为营销教育很有意思， 1368 [01:09:04] Matt：Matt Swulinski。 1369 [01:09:06] Harry：我甚至不是在说怎样成为增长负责人。 1370 [01:09:12] Harry：我只是说，怎样获得足够的知识，能够建立流程、 1371 [01:09:18] Harry：系统，开始用 Claude 或任何供应商替代自己，开始处理 1372 [01:09:21] Matt：费用、文案、设计。 1373 [01:09:22] Matt：百分之百正确。 1374 [01:09:24] Matt：在这个框架下，我也同意。 1375 [01:09:28] Matt：我把它应用到营销上，但根本问题是，人们不知道怎样 1376 [01:09:29] Matt：做第一步。 1377 [01:09:30] Matt：你说得百分之百正确。 1378 [01:09:38] Harry：那我怎样简单地设置 Claude，让它通过合适的权限，以正确的方式访问我的全部文件和集成？ 1379 [01:09:42] Harry：你说它在九点、十二点和六点检查。 1380 [01:09:44] Harry：老兄，我觉得你忘了大多数人现在所处的位置。

1381 [01:10:05] Matt：对我来说，这些都是基本功，但我总会忘记，不是所有人都会这样设置系统。比如我之前用 Cloud Code 时，我会说，大约 80% 的工作都在 Viktor 上。 1382 [01:10:09] Matt：但对于没有使用 Viktor、而是在用 Cloud Code 的人，如果你只设置一项能让工作复利的技能， 1383 [01:10:11] Matt：那就是我所说的「会话结束」。 1384 [01:10:14] Matt：我会打开一个终端或 Cloud Code 会话， 1385 [01:10:16] Matt：在里面做某一类工作。 1386 [01:10:19] Matt：当工作差不多完成，或者我想结束会话时， 1387 [01:10:22] Matt：这项技能里大概会包含这样的设置： 1388 [01:10:26] Matt：我把一个 Obsidian 知识库接入 Cloud Code， 1389 [01:10:30] Matt：它每天记录我在终端里处理的一切， 1390 [01:10:35] Matt：所有决定、开放任务、学习内容， 1391 [01:10:39] Matt：关键笔记和原子化信息，以及每次会话中发生的一切， 1392 [01:10:45] Matt：都会被存进 Claude 的记忆里，但你之后无法直接访问它，对吧？所以「会话结束」会做的是： 1393 [01:10:50] Matt：它分析这次会话，提炼我们做了什么、采用了什么框架；你知道，我们是否 1394 [01:10:55] Matt：完成了这件事？还有哪些未完成事项？然后把这些内容移到 Obsidian， 1395 [01:11:00] Matt：Obsidian 是一个节点式系统，让我可以回到任何一天，理解我当时做了什么工作。 1396 [01:11:05] Matt：这就是一个巨大的技巧。 1397 [01:11:05] Matt：它本质上把每一次会话都变成了可复利的工作。 1398 [01:11:08] Matt：因为 Obsidian 的节点系统会告诉我： 1399 [01:11:12] Matt：一周前你在做这件事，然后在这里遇到了障碍。 1400 [01:11:16] Matt：你今天又继续做了这件事。 1401 [01:11:17] Matt：你解决了它。 1402 [01:11:18] Matt：而且因为 Agent 也能分析所有内容， 1403 [01:11:22] Matt：它会替你建立这些关联，比如你曾经在两个地方用这种创意类型做过 Meta 广告， 1404 [01:11:25] Matt：通常你会忘记这一点。 1405 [01:11:28] Matt：对，系统也会忘记。 1406 [01:11:30] Matt：如果你有一个地方能保存工作和记忆，我认为这可能是对个人最有价值的资源。 1407 [01:11:32] Matt：只要你能记录自己正在搭建、调整和优化的每一件小事。 1408 [01:11:42] Matt：这就像社会资本曾经是最重要的东西。 1409 [01:11:45] Matt：我认为，未来几年，当我们进入下一个阶段时，你的电脑里保存了什么、AI 的输出里留下了什么，可能会成为很多人的宝库。 1410 [01:11:55] Harry：你想听一个疯狂的事情吗？ 1411 [01:11:55] Harry：我们每周都会进入基金的投资委员会， 1412 [01:11:59] Harry：现在我们会让 AI 通话评分器给每一通电话打分， 1413 [01:12:03] Harry：它会衡量我们做过的每一通电话。 1414 [01:12:05] Harry：当然，我们也有这条反馈回路。 1415 [01:12:07] Matt：对。 1416 [01:12:07] Matt：它收集所有电话，然后简单地按十分制排名， 1417 [01:12:11] Matt：并按照五个不同变量给它们排序， 1418 [01:12:13] Matt：比如创始人与市场匹配、产品与市场匹配、交易，还有其他一些因素。 1419 [01:12:17] Matt：对，对。 1420 [01:12:17] Matt：产品质量之类的，等等。 1421 [01:12:19] Matt：然后我们按照 AI 的优先级排名依次查看。 1422 [01:12:22] Matt：我们实际上把排序和优先级判断的信任完全交给了 AI 系统。 1423 [01:12:28] Matt：但如果你事先想清楚优先级判断树， 1424 [01:12:32] Harry：并把这个思考过程放进去，就可以相信这个系统，对吧？ 1425 [01:12:35] Harry：因为它是基于你的框架做出的。 1426 [01:12:37] Harry：你知道吗，它的排序从来没有错过。 1427 [01:12:40] Harry：我能理解这一点。 1428 [01:12:40] Harry：不过我们只做了 12 周，但 12 次都对。 1429 [01:12:42] Harry：表现相当不错。 1430 [01:12:43] Matt：它覆盖的是一千多家公司。 1431 [01:12:45] Matt：我也做同样的事情。 1432 [01:12:48] Matt：我使用一种不需要机器人加入会议的录音工具，记录我的所有会议。 1433 [01:12:52] Matt：每天结束时，它会把所有会议内容吃进去，然后问：我在电话里承诺要做什么， 1434 [01:12:57] Matt：却没有把它放进任何待办软件？ 1435 [01:13:00] Matt：然后它把这些事情列出来。 1436 [01:13:01] Matt：它会问：这些事情你做了吗？ 1437 [01:13:03] Matt：然后我就有了第二天的待办清单。 1438 [01:13:04] Matt：对。 1439 [01:13:04] Matt：天啊，不，我有女朋友会做这个。 1440 [01:13:07] Harry：这已经够难的了。

1441 [01:13:09] Harry：最后一个问题。 1442 [01:13:11] Harry：你不参与其中的公司里，哪一种增长策略是你最尊重的？ 1443 [01:13:16] Harry：你从中学到了什么？ 1444 [01:13:17] Matt：我认为，是产品打磨本身、围绕产品提出的假设、深度实验，以及真正建立卓越用户体验的能力。 1445 [01:13:28] Matt：对我来说，这太迷人了。 1446 [01:13:30] Matt：因为如果你看看每天推出的产品数量， 1447 [01:13:35] Matt：真正拥有产品卓越性的非常少，而掌舵这门手艺的人才是真正的产品负责人。 1448 [01:13:40] Matt：我从他们身上学到很多，也会把这些东西应用到自己的世界。但看着 1449 [01:13:46] Matt：他们的思维方式、分析数据的方式，以及他们理解 1450 [01:13:50] Matt：客户的方式，真的很鼓舞人。我认为很多人都可以学会这样做。 1451 [01:13:56] Matt：我会说，这不一定是关于公司整体，更多是关于公司里的人。 1452 [01:14:00] Matt：但说实话，如果从公司角度看，我更欣赏的是 1453 [01:14:05] Matt：从零开始的新事物。 1454 [01:14:09] Matt：哪怕只走到第一步，它们也做得相当好：比如我们已经想清楚了品牌， 1455 [01:14:13] Matt：然后把它推入这场营销活动。 1456 [01:14:15] Matt：这就是我喜欢的东西。 1457 [01:14:17] Matt：我欣赏这一点。 1458 [01:14:18] Harry：给我一个公司。 1459 [01:14:20] Harry：好。 1460 [01:14:21] Matt：又要稍微自夸一下，但看看 Wispr 最初发布时做了什么。 1461 [01:14:28] Matt：你能看到产品和营销之间的对应关系，虽然我也参与其中，但它确实因为那次发布进入了大家的视野。 1462 [01:14:37] Matt：同样，虽然我参与了那段历程， 1463 [01:14:40] Matt：但它的采用，以及一家波兰初创公司 1464 [01:14:44] Matt：当然也融到了一轮很大的 A 轮融资， 1465 [01:14:46] Matt：却迅速进入大众视野，并很快被大家喜爱， 1466 [01:14:51] Matt：这种事情， 1467 [01:14:53] Matt：会让我每天早上都想起床。 1468 [01:14:54] Matt：我们做了一件事，投入了大量思考， 1469 [01:14:56] Matt：它因此获得了传播和关注。我认为， 1470 [01:14:59] Matt：真正让我着迷的是，所有这些活动部件 1471 [01:15:02] Matt：最终让你去发布一件东西， 1472 [01:15:04] Matt：而它真的他妈有效，对吧？ 1473 [01:15:05] Matt：对。我认为这就是我做这件事的美妙之处，因为那些都是特殊时刻。 1474 [01:15:11] Harry：Matt，这次谈话太愉快了。谢谢你愿意分享所有秘密，也让我深入追问这些策略。 1475 [01:15:18] Matt：这次真的非常棒，下次继续分享更多干货。 1476 [01:15:25] Harry：不过在今天结束前，我们用 AlphaSense 做了一项投资，帮助我们完成了一笔 800 万美元的交易。 1477 [01:15:31] Harry：800 万美元，伙计，这可是一大笔钱。 1478 [01:15:33] Harry：所以我真的很高兴 AlphaSense 成为 20VC 的合作伙伴。 1479 [01:15:36] Harry：AlphaSense 把 AI 与世界上最深的市场情报库之一结合起来， 1480 [01:15:41] Harry：其中包括专家访谈、券商研究、财报电话会、公司文件和实时新闻。 1481 [01:15:46] Harry：每个答案都建立在非常可信的证据之上，并且可以完整追溯到原始来源，这一点非常重要。 1482 [01:15:53] Harry：这样你就可以非常有把握地做出高确信度决策， 1483 [01:15:55] Harry：但最棒的是， 1484 [01:15:57] Harry：他们正在打造 Super Analyst，也就是一个始终在线的 AI 分析师。 1485 [01:16:01] Harry：你不必再用另一次搜索开始一天， 1486 [01:16:03] Harry：而是从已经完成的工作开始， 1487 [01:16:06] Harry：让它持续监控你的覆盖范围， 1488 [01:16:07] Harry：把重要进展提取出来， 1489 [01:16:09] Harry：投资简报也已经在那里等你。 1490 [01:16:12] Harry：你可以亲自试试，访问 alphasense.com/20VC。 1491 [01:16:16] Harry：就是 alpha-sense.com/20VC。 1492 [01:16:21] Harry：AlphaSense 让研究更锋利， 1493 [01:16:23] Harry：MongoDB 则让产品扩展起来。 1494 [01:16:25] Harry：现在每一家认真的 AI 公司都面临同一个问题。 1495 [01:16:29] Harry：Agent 需要快速获得准确的上下文。 1496 [01:16:31] Harry：但大多数基础设施并不是为此而建的。 1497 [01:16:34] Harry：MongoDB 是。 1498 [01:16:35] Harry：ElevenLabs 在 MongoDB 上运行着 4000 万个 Agent。 1499 [01:16:39] Harry：财富 100 强中有 75% 的公司在 MongoDB 上运行最关键的应用。 1500 [01:16:44] Harry：每天都有数万亿美元经由 MongoDB 流动。

1501 [01:16:47] Harry：与其把十种不同工具拼在一起，你只需要一个系统， 1502 [01:16:51] Harry：里面同时有原生数据库、向量搜索和 Voyage AI 嵌入。 1503 [01:16:56] Harry：它可以在任何地方运行，不会被锁定在某个平台上。 1504 [01:16:58] Harry：如果你正在构建 AI，MongoDB for Startups 会通过 Atlas 和 Voyage AI 积分，以及帮助你交付的技术支持，让你更快推进。 1505 [01:17:02] Harry： 1506 [01:17:06] Harry：不要构建回答一次就忘掉一切的 Agent。 1507 [01:17:09] Harry：要构建能够从实时数据中记忆和学习的 Agent。 1508 [01:17:13] Harry：访问 mongodb.com/agents。 1509 [01:17:16] Harry：就是 m-o-n-g-o-d-b 点 com/agents。 1510 [01:17:20] Harry：MongoDB 让产品扩展，Framer 则让故事扩展。 1511 [01:17:24] Harry：Framer 是完整的网站平台，不只是一个建站工具。 1512 [01:17:27] Harry：从早期初创公司到财富 500 强， 1513 [01:17:30] Harry：团队选择在 Framer 上构建，是因为改动需要几分钟而不是几天。 1514 [01:17:34] Harry：我喜欢它的一点是： 1515 [01:17:35] Harry：Framer 是面向创作者、团队和企业的专业 AI 网站构建器， 1516 [01:17:39] Harry：适合那些在乎把每个细节都做到位的人。 1517 [01:17:42] Harry：Agent 缩短了 AI 生成想法与可投入生产的网站工作之间的距离，因为一切都发生在网站实际存在的地方。 1518 [01:17:50] Harry：成果会落在画布上，保持可编辑，团队准备好后就可以发布。 1519 [01:17:54] Harry：所以你可以创建自定义代码组件、创建和管理 CMS 内容、优化 SEO 设置，并在一个地方完成发布。 1520 [01:18:02] Harry：Agent 带来速度和规模。 1521 [01:18:04] Harry：你带来品味、判断和控制力。 1522 [01:18:06] Harry：这也是一套企业级解决方案。 1523 [01:18:08] Harry：它提供高级托管和企业级安全， 1524 [01:18:11] Harry：并承诺 99.99% 的正常运行时间，这也是为什么世界领先的品牌 1525 [01:18:16] Harry：比如 Perplexity 和 Miro，都在 Framer 上构建。 1526 [01:18:19] Harry：了解怎样从 Framer 专家那里获得更多网站价值， 1527 [01:18:21] Harry：或者今天就开始免费构建， 1528 [01:18:23] Harry：访问 framer.com/20VC， 1529 [01:18:27] Harry：即可享受 30% 折扣。 1530 [01:18:29] Harry：适用于 Framer Pro 年度套餐。 1531 [01:18:31] Harry：就是 framer.com/20VC，享受 30% 折扣。 1532 [01:18:35] Harry：framer.com/20VC。 1533 [01:18:38] Harry：规则和限制可能适用。

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