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Vol.15 Jasper.ai 15 亿美元的 GPT 套壳？有护城河么？
PREVIEW
0. 缘起
1. Jasper 简介
2. 哪里比较有意思
3. Jasper vs. ChatGPT
3.1 价格：Jasper 贵很多
3.2 流量：Jasper 在下降
3.3 应对：Jasper 有壁垒么？
3.4 价值：Document, Template, Workflow
3.5 其他有意思的地方
3.5.1 生怕你不懂
3.5.2 到处要收钱
3.5.3 就不让人走
3.5.4 到处是广告
4. 一些感想和启发
4.1 用好火枪
4.2 选对市场
4.3 见风使舵
4.4 功不唐捐
5. 延伸阅读
#0
缘起
之前简单看过一下 Jasper，发过一篇 🔗Jasper.ai 怎么活下去
最近又开始做产品，想想还是得仔细研究一下用一下 Jasper 再感受学习一番，于是又花了一些时间。果然得到了很多启发，那就自然而然分享出来好啦。
三个创始人：老朋友
Dave Rogenmoser（中） Chris Hull（右） John Phillip Morgan（左）
初心：创业 & 赚钱3 个小目标：
先开个公司 每个月至少得赚 6000 刀养家糊口 友谊和承诺，大于前面两个目标
历史
2015 年，成立 Payfunnels，是一家营销公司 2017 年，成立 Proof，算营销科技公司 2018 年，进入 Y Combinator，融了 220 万美元，开始做 Proof Experience 2020 年，裁员，转型 AI 工具 Conversion.ai 2022 年，以15 亿美元估值融资 1.25 亿美元
早期是为了做公司而做公司，并没有什么宏图伟略。做出来的，其实也只是个皮包公司，自身没有营销能力。主要靠对外忽悠，然后把拿到的单子转包给营销公司交付，他们从中抽成一半。听 Dave 访谈里提到这一段，感觉完全是 Fake it until Make it 套路，全靠前台一张嘴吹牛拍胸脯打包票，接到单子之后再研究和攒局搞定。
这个过程，之后被 Dave 认为是 a bad way to build an agency（因为没有聚焦行业，没有深度积累），但却是 a good way to learn broadly（因为啥都会碰一下学一点）。其实冥冥中对日后做 Jasper 铺垫了基础。
营销公司后面转型科技公司，也并不是设计和计划，而是被市场拉了过去。靠皮包公司接触了大量客户、和不同行业客户讲了很多大道理之后，他们自己就开坛授课卖课（ft……）了。卖课过程中，自己弄了个小弹窗（我的理解是会弹出来“5 分钟前任鑫下单买了 XXX”之类），结果转化率提高了 48%。
看到这个结果，他们并没有大干快上，而是非常精益创业地 MVP 了一下——先是手工给几个朋友公司改了代码测试，朋友公司测试效果炸裂之后，又做了个 Webinar 讲课，说这个道理多好，这个工具多 NB，讲得听众热血澎湃时说：“你们今天付定金 1000 美金（年费），我们就回去开发这个软件哈！”
听众到这时才发现他们在卖空气，自己被欺骗了感情，痛斥创始人。但仍然有 80 个听众被这个工具深深吸引，马上刷了 1000 刀信用卡预付款，于是他们一晚上收了 8 万刀。这不仅是他们早期最大的一笔收入，也是对这个工具的市场需求验证，用户用钱投票告诉你——这东西我要！
靠这个，他们进了 YC 拿了钱。既然进了这么 NB 的地方，而且手上有钱了，想法肯定就从“做个小生意”变成了“要改变世界“，做个小弹窗实在是太 low，他们决定要做 Proof Experience（个性化营销之类），然后就开发了一堆有的没的东西。每个都有点用，但没任何特别吸引人的地方，市场反馈不温不火……每次都觉得”我们改进这个就好了“然后发现市场毫无反应，搞久了团队也就疲了，2020 年，裁员一半。
2020 年底拿到 GPT-3 点内测资格，打磨新产品。
这时心气儿已经没了，又回到了早期 MVP 精益创业状态，没有大张旗鼓开搞，而是做了个小工具（没有账户系统，没有辅助功能，只有核心模块）给听自己讲课的 10 个人用，想法是如果 30 天没有正面市场反馈就关掉项目，结果客户反馈极其正面，像看到了神迹一样：”这是我见过最神奇的东西！“（想想我们第一次用 ChatGPT 的感受）。团队做 Proof Experience 的时候总是幻想着”这个上线就好了“，但市场毫无反应；而做 Jasper 的时候，所有事情都比想象中更顺利——开个 Webinar 结果来的人比想象中多 10 倍，收个费结果收到的钱比想象中多 5 倍……PMF 到了，就很爽。
原本公司想做的是”转化率优化工具“（所以名字叫 Conversion.ai），结果做着做着发现用户主要是拿来写文案（长内容）。团队从善如流，马上从 performance marketing tool 转型成了 content marketing tool。
2022 年 10 月，以 15 亿美元的估值，融资1.25 亿美元。2022 年收入 9000 万美元（另一说是 7500 万美元）。
#3
Jasper vs ChatGPT
#3.1
价格：Jasper 贵很多
以300,000 个单词为例，Jasper 要收 232 美元。
ChatGPT 可以免费使用。哪怕是收费的 API，也便宜太多，$0.002 / 1k token，这样算下来 400,000 个 token 也不过 $0.8，而 400,000 个 token 等于 300,000 个单词……
$0.8 的成本，232 的价格……这个毛利率接近 100%了。
我刚又上去看了一下，发现计价方式变了……现在不按 token 算，比较难直接比价。
#3.2
流量：Jasper在下降
之前从 Twitter 上看到一张图，显示 Jasper.ai 的自然流量，在 ChatGPT 上线后断崖式下降。当然，反面是听了一期播客，Jasper.ai 的投资人说他们的收入在高速上升。后者利益相关，总觉得难以相信。
我刚又去查了一下流量，这几个月看也是下降的：
#3.3
应对：Jasper 有壁垒么？
Jasper 其实算是典型的 GPT-Wrapper 应用现在绝大部分 AI 应用，都是如此，表面看是 AI，掀起盖头来都是 GPT。
但并不是说，Jasper 这一层没有自己独特价值他们自己博客上有一篇 Jasper for Business，给出了一些回应：
We’re often asked what’s behind Jasper’s AI outputs. Or how Jasper is different from just using an LLM. The secret to Jasper sits in our AI Engine.
When a creator submits a prompt, Jasper’s AI Engine selects the right model for that job across a collection of LLMs, we then overlay that with reliable citations and recent searches from Google, infuse the output with what you’ve taught us about your brand and products, and release a result that is tailored, current, and optimized for marketing.
This new model is enriched beyond that which you’d get from tapping straight into an LLM. And, with the latest releases, it can accompany you wherever you create online.
我的理解是，他们规划的核心竞争力来自于 4 个方面：
为用户挑选最合适的基础模型 多模型竞争市场下，选择适合这个任务的模型 OpenAI 其实也有不同的模型，适合不同的任务 Jasper 自己会基于开源模型自建，作为可选项之一 综合融入合适的、实时的信息 实时信息，欺负 ChatGPT 信息过时，没有实时搜索（马上就有了） 选择性的信息源，根据行业特性，选择搜索和参考的信息源
结合用户自身品牌信息和偏好 品牌信息和偏好信息积累 & 内置 转换成本高，而且 ChatGPT 也并不提供这种长线的偏好设定功能
提供更友好、多元的用户界面 特定场景下，提供比对话更有效的交互界面 在不同场景下提供不同的插件方式融入工作流，比如 Chrome cha'jian
有另一个思考这个问题的框架，觉得也有启发：
Prompt Engineering: 获取信息的方法 Response Engineering: 混合信息的方式 Feature Engineering: 使用信息的方式
#3.4
价值：Document,Template
Workflow
这个价值可能并不在 AI 层面，而在更上层。
最简单的一层是 Document，它提供了更易用的界面来帮助生成内容。用 ChatGPT 需要在网页和内容编辑器之间来回切换，反复复制黏贴，但在这边只需要打开一个文档，用 Command + Compose就能简单直接在内容上修改。
页面左边 UI 里，可以提供一些全局信息，比如总概括描述、语气、关键词，这样在这个文档的命令中就无需对这些全局内容反复沟通。ChatGPT 如果文章过长的话，很容易忘掉基础信息（前面聊啥来着？），这里 Jasper 做了优化。
其实，保持全局信息，可能是 GPT-Wrapper 一个普遍可以做的卖点功能。
除了文档级别的全局信息，Jasper 也提供账户级别的全局信息，叫 Brand Voice。
这个 Brand Voice 里面可以记住用户的风格和各种基本信息，这样在每次内容生成时就更有针对性。
比较 AI-Native 的是，Jasper 默认不是让我写我的风格是什么，而是问我我的网址是什么，它自己去我网站阅读理解学习就好，学完它总结风格，我不同意再调整，这还是挺省事儿……
跑题了，回到 Document上，文档下面的框是用来下命令的，比如可以让它出个文章大纲。
它就生成大纲：
然后我再让它把某一点展开讲讲，就时灵时不灵……
总的来说，写东西比 ChatGPT 方便，但只要用过 Notion AI 或者 Raycast，也不会觉得有多神奇。
稍微神奇一点的，是 Template 模板。
对应任何主流的营销场景，总有一款模板适合你……
比如”回复用户评论“，居然也有一款模板。左边让用户结构化输入评论内容、产品名称、用户名称、点评分数、语气，就能自动生成给用户的回复。
还有 Amazon 的商品详情介绍生成器。
我说我要做一门 AI 商业课（混沌学园应该这两天上线了），名字是什么，卖点是什么，它就 blablabla 展开成了洋洋洒洒的亚马逊商品详情页风格文案，而且还提供了两个供挑选！
把具体场景做成一个一个模板，外面用固定的界面，里面用调试过的 Prompt，这一层其实很有价值。传统所谓的“经验”，其实就是套路，而套路在 UI 上的体现就是模板，在什么场景下需要什么交付物，为了这个交付物需要什么输入，拿到输入之后应该如何处理——这就是模板，也是套路，更是经验。这些东西值钱。
而在复杂的事情上，AI 一次出产的成品往往达不到质量要求（或者规模要求），需要我们把一个工作，拆解成一系列的任务，然后依次和 AI 配合完成任务，走完流水线获得成果。
我在 混沌的 AI 商业课程 里专门讲了这个道理，用的例子也是写文章，讲说要写长文，就得先让 ChatGPT 出题目让我们选，然后出大纲让我们挑，接着我们把看顺眼的大纲拷贝出来，再一段一段贴回去让 ChatGPT 扩展成文……按我说的做，会需要不停切换界面拷贝黏贴，心流很容易断。Jasper 就把这些过程完全产品化，提供了非常舒服的交互来让用户顺着 Workflow 轻松产出大成果。
比如写一篇 Blog，它就会拆解成 4 步，第一步是写开篇。
第 2 步写大纲，如果觉得不够好，可以改提示，让它重新生成，也可以自己上手改。
然后，它会自己根据大纲创造子任务，让我们根据大纲，来一个板块一个板块生成段落。
过程中，同样可以不断调整和修改。觉得满意了，再进入到下一个模块。
最后，再管结尾部分。
一篇文章就写好啦。
类似的 Workflow 还有很多，其实就是更抽象一层的模板（用模板的模板），可以封装更抽象一层的经验进来（比如先做 AIDA 的分析，再根据这个做广告文案；比如先生成用户画像模板，再生成场景卖点，再做广告定位），也可以绕开一些底层技术的限制（比如单次生成内容长度）。
类似 workflow，还有一种工作流叫做 receipe，用户可以用自己的，也可以直接 Run 别人创建的。试着用了一下，非常难用（其实就是个文字版的步骤说明书……），完全没有 Workflow 的流畅感。
这个功能对创作者使用门槛低，对使用者非常不友好。感觉并不是真的为了让用户用，而是为了方便创作者写（类似笔记，生成了感觉自己就掌握了）、看（类似小红书，收藏了感觉自己就会了）和分享（分享自己的创造，比分享 Jasper 这种工具更顺）。不和 Workflow 比，和日常的工作”攻略“比，这个结构化更强，还是挺吸引人。
#3.5
其他有意思的地方
内嵌了一些小视频，不光是介绍产品。更重要是教会用户如何使用产品，得到自己产出的成果。
比如下面这个，就是 1 分钟视频，教用户其实可以如何向 Jasper 发指令……不光可以说”帮我写 XXX“，还能说”说服我的读者 XXX“，更能……类似于把一个 Prompt Engineering 课程内置在了应用里。
不见得是提高了产品质量，而是提高了用户使用产品得到成果的能力（感觉可以拿去用在我的 JTBD 产品课里做案例）。
#3.5.2 到处要收钱
可能因为我选择的最便宜的 Creator 套餐，所以使用过程中会遇到很多付费点，随便按个按钮，就会告诉我：加钱！
比如文档旁边有一个”剽窃检查器”，点了告诉我说想用就要加钱。
而前面提到的品牌声音，加了一个之后再加一个的话，也要加钱（莫名觉得还挺合理……Creator 理论上只需要自己一个品牌声音）。
#3.5.3 就不让人走
毕竟还挺贵的，而且对我真没用，所以试了一圈就想退订。
这是我见过步骤最多的退订（顺便吐槽一下，他们家退订不叫 Cancel Subscription，而叫 Cancel Account）。
第一步：弹出一个框，让我看视频。我理解意思是产品或许没问题，是我入门学习没学会挫败了，他们手把手教会我，就会发现 Jasper 的好了。
第二步，说您有不满意的，直接和我们 CEO 说！
个人觉得鸡贼的地方是，用的口吻非常私人，感觉是 CEO 在对谈，但用词是 We read every single one of these! 而不是 I read every single one of these!
第三步，吓唬我……说退订了会好惨啊好惨啊无可挽回啊。
最后，终于好了。
#3.5.4 到处是广告
最后还有一点，我懒得截图了……
就是在研究这家公司的过程中，我发现到处都是他们的广告啊。
SEO 做得很好，他们自己的内容会在很前面。更牛的是，我想到的很多关键词，前面的搜索结果，不论是哪个网站的，都是他们的营销软文和视频。不论话题是什么，不论内容主体看起来是否”客观“，都能巧妙地给出引导性的结论——Jasper 就是好啊就是好。
从某一个角度讲，这确实说明这家公司是懂营销的，他们做的营销工具会比较靠谱。
再换一个角度看，他们早期收费那么高融资那么多，其实也是有用的。很多人会觉得可以靠”免费“工具来吃掉这块市场，因为免费会吸引人，而用户间会口碑相传。但真实情况可能是，高毛利和高产品质量搭配之后，用高毛利之称的营销费用来放大高质量产品口碑，更可能把飞轮转起来。
#4
一些感想和启发
#4.1
用好火枪
AI 是新时代的火枪。
Jasper 很幸运地进入了 YC，成为了第一批拿到火枪 （GPT-3 点内测 API）的公司，这是 Jasper 能崛起的决定性因素。其他事情很重要，甚至于必要，但关键还是要提前拿到火枪，正确认识价值，然后用好它。
没有火枪（供给侧 10X 变化），也没有新市场（需求侧 10X 变化）时，所有的努力只是表演。
#4.2
选对市场
现在看，营销文案市场是个显而易见的选择（红海，现在每天还看到有无数新应用冒出来）。
但听 Jasper 创始人讲，当时其实大家拿到 GPT-3 之后有各种各样的鬼点子，但很少有人想到用来做营销文案。可能这两个圈子还是离太远，开始搞 AI 的都是 Geek，都对广告不屑吧。
但其实营销文案市场（Jasper 67% 用户是做营销的，剩下感觉很多也是自己给自己做营销的 Creators），极好。一是营销本身是科学和艺术结合，非常适合 AI 生成（有套路，但要求上又不是那么严谨）。二是营销本身离钱近，除了人力替代价值外，还有营销费用的杠杆价值，这就更容易合理化 Jasper 的收费（省了你 50%人力，而且让你 10 万美金的营销效果提升了 20%，收你 1000 美金不为过吧？）。
#4.3
见风使舵
Jasper 做 Proof，是因为给自己做的插件小工具好用 & 用户热情捧场买单，市场拉动他们走到这个方向，他们也靠这个进了 YC；
做 Proof Experience，则更多从自己和理念出发，想要做大做平台，搞得灰头土脸；
做 Conversion.ai，又回到了早期创业状态，极简 MVP 试出来靠谱之后再动手；
逐步转型成更偏向于营销长内容的 Jasper，则完全是跟着社区用户的偏好和用法在走。
显著的用户需求，肯定是一片红海，不是创业者的天地。而自以为是的计划和设计，很多时候只是自己的妄念，往往也拿不到商业结果。最好的方式，还是精益创业一些，测试市场有哪些被忽略的、尚未被满足的需求，测试新科技有哪些被忽视的、其实可以帮大忙的场景……这些自己测试验证出来的非共识，才是创业者的机会。
#4.4
功不唐捐
听 Jasper 的故事，还有很强烈一个鸡汤感受，就是“凡走过必留下痕迹”。
早期做营销皮包公司，其实积累了对各行各业营销的了解；后面自己做课卖课，不仅积累了更多的营销客户资源，系统化梳理了各种营销打法，而且还培养了内容和社区能力。这些看起来的“弯路”，最后都可能都是 Jasper 的养料。
当时也并不是只有 Jasper 拿到了 GPT API，但竞品（比如 Copy.ai）并没有发展如此顺利，一种可能性还是在：看谁之前在这方面刚好攒了足够的积累。
用户关系、跨领域的手感、个人品牌、成体系的方法论、内容和社区、教学引导能力……这些看起来七拼八凑的能力，刚好适合把 GPT 能力应用到营销领域。
从这个角度看，我们看 AI 商业机会、产品机会，也不要光看 AI 能做什么，更重要还得结合“我过去的这个综合优势在哪里”。找到两个圈的重叠处，才可能摘到果实。
#5
延伸阅读
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