近期，DataEye研究院注意到，AI大模型圈里，月之暗面及其產(chǎn)品Kimi智能助手異常引人矚目。

與之對應(yīng)的，點點數(shù)據(jù)顯示，10月份Kimi智能助手蘋果端全球下載量286.88萬，環(huán)比9月提高了45.77%，實現(xiàn)了飛躍式增長。

同時，數(shù)據(jù)也顯示，10月份Kimi智能助手月活正式突破千萬級別，達1006萬，環(huán)比9月增長36.45%，同樣實現(xiàn)了巨幅增長。

單月消耗2億、下載量近300萬、月活破千萬……

資本暗流下高歌猛進、豪擲千金的Kimi，究竟是真繁榮還是假風(fēng)光？DataEye研究院試著從數(shù)據(jù)、素材、行業(yè)角度出發(fā)，希望能給大家?guī)硪恍﹨⒖肌?/p>第一節(jié)：大盤趨勢

ADX行業(yè)版數(shù)據(jù)顯示，2024年10月Kimi智能助手共投放18萬+組素材，其中圖片14萬+組，視頻4.7萬組。

從時間維度上看，今年9月份Kimi智能助手投放趨勢相對穩(wěn)定，日投放素材量普遍在1萬組左右，10月初和10月末分別迎來高峰期，日投放素材最高達3萬+組，其余時間日投放素材數(shù)穩(wěn)定在1.5萬組左右，較9月份有明顯提升。

與此同時，還有投放渠道的轉(zhuǎn)變。

ADX行業(yè)版數(shù)據(jù)顯示，截至11月8日，近90天Kimi智能助手投放渠道以穿山甲聯(lián)盟為主，占比72.94%，其次是快手聯(lián)盟，占比14.14%；

但近30天，Kimi智能助手投放渠道中，穿山甲聯(lián)盟占比下降至67.48%，快手聯(lián)盟上升至21.17%，不難看出，在10月份，Kimi智能助手加大了在快手聯(lián)盟媒體的投放比重。

針對以上數(shù)據(jù)，DataEye研究院推測有三方面原因：

①10月初恰逢國慶節(jié)點，流量激增。

作為一年一度的國慶黃金周，連續(xù)7天的假期內(nèi)，用戶需求被大量釋放，互聯(lián)網(wǎng)流量迎來高峰期。為搶占這一波流量，Kimi智能助手加大投放力度提升競爭力，一來通過鋪量推廣的形式刷屏，搶占用戶心智，二來對行業(yè)競品造成擠壓效應(yīng)。

②行業(yè)競爭加劇，需要進一步搶占市場份額。

隨著市場進一步發(fā)酵，AI投流領(lǐng)域競爭進入新階段。豆包、元寶等產(chǎn)品背靠大廠，在投流買量放緩的同時，也能依托大廠影響力及其它傳播方式出圈，具有平穩(wěn)的下載量和用戶。

尤其是字節(jié)旗下豆包，投流不及Kimi，但下載量和月活均不弱于Kimi，對后者造成較大競爭壓力，外加其它新AI產(chǎn)品步步緊逼，而Kimi在今年飽和式投放后增長速度已經(jīng)放緩，只能通過加大投放力度來應(yīng)對競爭，進一步搶占市場份額。

③轉(zhuǎn)變投放策略，豐富用戶結(jié)構(gòu)。

上半年，Kimi主投B站，觸及人群多為大學(xué)生、白領(lǐng)、AI相關(guān)從業(yè)人員，其用戶畫像與Kimi所標(biāo)榜的高知人群相契合。

但當(dāng)一輪廣告轟炸過后，從投流成本方面來考慮，快手聯(lián)盟類更加碎片化投放策略能夠以更低預(yù)算覆蓋更大的用戶群體；從大模型數(shù)據(jù)反饋方面來考慮，廣撒網(wǎng)式投放邏輯能夠觸達更加多元化的新用戶，豐富用戶結(jié)構(gòu)，助力大模型升級。

依據(jù)ADX行業(yè)版數(shù)據(jù)，DataEye研究院發(fā)現(xiàn)，2024年10月Kimi智能助手高曝光素材（視頻）TOP20中，主要有三大類型：單人口播類、劇情演繹類及混剪類。

其中，單人口播類素材8條，占比40%；劇情演繹類5條，占比25%；混剪類素材7條，占比35%。

綜合來看，單人口播類場景簡單、素材制作較為容易，因此成本較低，且有真人出鏡，可在一定程度上提高信任感，該類型素材占比最高。

混剪類素材無需真人出鏡，只要根據(jù)腳本完成混剪即可，成本較低、產(chǎn)出速度較快、該類型素材占比同樣較高。

劇情演繹類往往需要多人出鏡，且場景復(fù)雜多變，雖然內(nèi)容優(yōu)質(zhì)、豐富度高，但拍攝費時費力、成本高、周期長，該類型素材占比較少。

在內(nèi)容上，DataEye研究院發(fā)現(xiàn)，2024年10月Kimi智能助手高曝光素材（視頻）TOP20主要有以下兩大特點：

①聚焦于具體應(yīng)用場景，演繹AI如何解決實際問題。無論單人口播、劇情演繹還是混剪類型，這些高曝光素材都在盡可能將AI的能力落腳在最具體、最常見的場景中。

比如工作場景中幫忙寫文案、編程；旅行場景中做規(guī)劃、看路線、搜美食；生活場景中看天氣、學(xué)做飯；內(nèi)容創(chuàng)作場景中寫小說等等。通過具體應(yīng)用場景去拉進用戶與AI間的距離，讓用戶覺得AI不是虛幻的，而是可以在生活、工作等場景中切實幫助自己的。當(dāng)AI展現(xiàn)出足夠解決問題的能力，才能吸引用戶去使用。

②強調(diào)免費使用、無廣告、無限制等利益點，刺激轉(zhuǎn)化。當(dāng)AI展現(xiàn)出解決問題的能力之后，也要打消用戶的使用顧慮，才能盡可能提升廣告轉(zhuǎn)化效果。

通過免費使用、無廣告等利益點，強調(diào)產(chǎn)品不會對用戶造成利益侵害，讓利行為結(jié)合AI的強大能力，給人一種使用該產(chǎn)品就賺了的感覺，吸引用戶下載。

Kimi的燒錢營銷取得了亮眼的數(shù)據(jù)增長，但如此大手筆投入僅僅是因為用戶焦慮嗎？

在過去的移動互聯(lián)網(wǎng)敘事中，這種燒錢營銷擴張邏輯在于通過快速培養(yǎng)用戶使用習(xí)慣、搶占市場份額、進而形成規(guī)模效應(yīng)，以獲取巨大競爭優(yōu)勢，最終贏家通吃形成寡頭格局。

但在AI創(chuàng)業(yè)賽道上，這套邏輯并不完全自洽。

核心原因在于，目前市面上的AI產(chǎn)品還處于升級階段，模型的智能化、個性化、成熟度等各種問題都還沒有解決，只能算作一種效率類工具，遠(yuǎn)沒有達到一個可以大規(guī)模推廣的階段，即便推廣出去，轉(zhuǎn)化率也成問題。

因此，AI賽道的核心，還是在于提升產(chǎn)品智能價值，這也是目前整個行業(yè)的共同問題。

而提升產(chǎn)品智能價值的一大途徑，就是獲取足夠多高質(zhì)量、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)反饋，以幫助大模型訓(xùn)練提升。

換句話說，投流買的不是用戶，而是用戶所帶來的交互數(shù)據(jù)反饋，這才是AI投流的本質(zhì)。

但即便在這一點上，Kimi們也面臨著一個重要問題：這種燒錢擴張，能吸引多少高價值用戶？

AI產(chǎn)品榜統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，今年6-8月，用戶平均使用Kimi的天數(shù)為4天，平均使用時長不超過兩分鐘，這樣的互動情況，很難說能帶來多少優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)反饋。

燒錢能換來短期的用戶增長，但無法換來長期的用戶留存和使用習(xí)慣。在各家AI產(chǎn)品大差不差、都沒有特別突出的情況下，用戶并沒有太大忠誠度，早期新鮮感過后，遺忘才是多數(shù)用戶的主流選擇。

對于Kimi而言，在燒錢營銷策略下，有多少用戶真的留了下來、多少用戶愿意付費、又收獲了多少高質(zhì)量數(shù)據(jù)反饋，是不得不思考的問題。