DeepL 融资 3 亿美金估值 20 亿了，Linktree 用户破 5000 万
这轮由 Index 领投，ICONIQ、IVP 和 Atomico 等跟投，DeepL 在官方博客里说，其 B 端客户包括了来自全球 60 多个国家的 10 万多家企业和政府等组织。
在 DeepL 的前 3 大市场中，除了其大本营德国为第一外，很有意思的是第二大市场为日本，2023 年其增长几乎达到了 100%，也因此 DeepL 于 2023 年中旬在日本开了第一个海外办公室；而美国市场目前是其第三大市场，于是今年 1 月份在美国开设了第二个海外办公室。
4 月份，DeepL 推出了专为企业量身定制的最新产品 DeepL Write Pro，这个新版本是 DeepL 的第一个由其自己大模型提供支持的服务。
Index 的两位合伙人还单独写了一篇文章来阐述他们为何投资 DeepL，这篇文章的标题很有意思《Fluency is currency: DeepL and the future of business communication》：
DeepL 正在让人们关注未来，在这个未来中，不再存在另一种语言功能不流畅的情况。这对我们所有人的影响可能是深远的。正如 Figma 允许公司为设计创建单一事实来源一样，DeepL 正在帮助创建沟通系统，使企业能够在全球范围内（无论是内部还是外部）传播其品牌声音。
在这个世界里，合同、财务报告和技术文档的语言很大程度上取决于用户的偏好。使用任何语言都可以轻松地消费内容、参加会议以及与同事协作。正如将电子邮件视为从传真机开始的线性进步一样天真，向无处不在的高质量翻译的转变有可能从根本上重塑语言在全球经济中的运作方式。
尽管我们无法预测流利地使用任何语言的能力是否会削弱其作为通用语言的价值，但有一点可以确定的是，语言将不再像今天一样成为障碍。
其实自从 AI 爆发翻译能力越来越好之后，我就已经没有用过 DeepL 了，因此也认为它可能被这些大模型干掉或者至少会受到很大影响，而结果是人家发展得更好了。
这让我反思，在真实的商业世界里，很多时候你的感觉可能是不对的，或者你掌握的信息太少了，毕竟我是个人在使用，而 DeepL 更多针对的是 B 端企业级市场，这个市场的需求跟 C 端个人在专业性和安全性方面可能有很大的不同。
这让我想到 Bending Spoons 创始人说他们为何选择通过收购来发展的核心策略：因为自己在寻找 PMF 时经常犯错，越聪明犯错的可能性就越大，因此选择让别人寻找 PMF，再通过收购将其发展得更好。《如何通过收购打造一个 25 亿美金 App 工厂》
DeepL 在一篇介绍企业版 DeepL Write Pro 的文章里说，除了本身产品翻译的准确性外，其最大优势之一是其企业级的安全功能。
这又让我想到了前几天介绍的 Linktree，当像 Instagram 这样的平台巨头开始支持类似 Linktree 的功能时，不仅没有给 Linktree 带来打击，反而让 Linktree 来自 Instagram 的流量增加了 45%，因为巨头的进入让市场接受度更高了，极大扩展了整个市场的需求规模。
而就在今天，Linktree 宣布其用户突破 5000 万了，比我在上一篇文章里提到的 4500 万还多了 500 万。与此同时，Linktree CEO Alex Zaccaria 宣布将推出一个社交商务产品，允许创作者通过销售其提供的合作营销品牌获得 12%到 15%的佣金。
也就是通过你的流量来带货拿佣金，目前有 2000 多个品牌数千种产品可以提供给这些创作者选择，比方说阿迪达斯、Lululemon、New Balance 等。这块和我在上一篇文章里提到的商店功能（Store）结合，就让所有具有影响力的创作者可以非常简单的通过 Linktree 赚钱（如下图）。
根据 Linktree 披露的数据，Linktree 的用户通过其流量一年带来的 GMV（年度商品总价值）大概有 60 亿美金，而在过去的一个月里，Linktree 的商业点击量超过了 2.4 亿次，每月转化的商业销售额接近了 3 亿美金。
看了这些数据，或许就更能理解 Linktree 的商业价值了。而 Linktree 这个 Store 功能的商业价值，已经被我昨天文章《音乐 AI Suno 再拿 1.25 亿美金，用户已超 1000 万》里介绍的另一个类 Linktree 产品验证过了。
即使 Linktree 已经 7000 万美金 ARR 了，这个更细分产品的 ARR 也快做到 3000 万美金了，而它的付费用户也就 5.6 万左右，但其增长非常快，每个月增长达到了 20%。
如果说 Linktree 面向的是所有大众用户，大家通过流量来赚钱，那么这个产品就是专为那些以赚钱为目的的创作者设计，它不是带货而是售卖自己的数字内容产品（比方说课程、设计文档、咨询等），详情参看昨天的文章介绍。
DeepL 和 Linktree 这两个案例让我觉得很有启发，不要被你的所谓感觉所欺骗。虽然 Linktree 本身面向的就是一个比较细分的市场了，没想到把 Linktree 的用户和功能再做细分，仍然具有巨大的市场。
虽然大家都在说 AI 大模型将干掉翻译类产品，但事实可能是这些产品发展的更好了，因为市场需求更大了也更细分化了，寻找 PMF 或者说发现需求真的是一门非常高深的学问。
正如 Linktree CPO 所说：导致创始人无法找到 PMF 最常见的错误，是他们直接跳到了解决方案，而没有真正理解用户的问题。
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