豆包的教训——为什么有些产品越推广越没人用
还记得2024年下半年的那段时间吗？
走在地铁里，豆包的广告铺天盖地；刷抖音时，每几个视频就有豆包的投放；打开微信朋友圈，又是豆包的推广...
据说字节跳动每月在豆包上烧掉1个亿的推广费用。
但神奇的是：广告越多，用户反感越强。
与此同时，ChatGPT几乎零推广，却火遍全球。
这到底是为什么？1个亿的广告费，真的不如1个好功能吗？
豆包的1亿推广复盘：钱都花哪了？
让我们先来复盘一下豆包的推广策略：
推广渠道全覆盖
线下媒体（约40%预算）：
地铁站台广告
电梯间屏幕
公交车身广告
户外大屏投放
线上投放（约45%预算）：
抖音信息流广告
微信朋友圈推广
小红书种草内容
B站视频贴片
KOL合作（约15%预算）：
科技博主推荐
职场达人分享
学习博主测评
推广内容分析
主要卖点：
"比ChatGPT更懂中文"
"完全免费使用"
"字节跳动出品"
"AI助手新选择"
目标用户：
18-35岁年轻群体
学生和白领为主
对AI工具有需求的用户
ROI计算：1亿花得值吗？
重要说明：以下数据为基于行业基准的推测分析，具体数据需要字节跳动官方确认。
我们来算算这1亿的投放效果：
基于公开数据的推测：
月推广费用：约1亿元（据多方报道）
豆包2024年用户增长：从年初约1000万到年底1.6亿用户
假设获客成本：50-100元/用户（参考同行业数据）
实际留存率：需要官方数据验证
对比其他获客方式：
应用商店自然下载：成本约10-20元/用户
口碑传播：成本接近0元/用户
产品自增长：成本5-10元/用户
但是，我们需要考虑几个关键因素：
用户群体差异：豆包的主要用户群是普通消费者，而非技术专业人士
市场教育成本：需要教育用户"什么是AI助手"
国产化优势：无需翻墙，监管合规，本土化更好
修正后的ROI评估： 对于面向大众市场的AI产品，100元的获客成本在可接受范围内，关键是用户质量和长期价值。
用户真实反应调研：为什么1亿打了水漂？
在分析豆包营销效果之前，我们先看看最新的市场数据：
市场现状（2024年数据）：
豆包APP累计用户超1.6亿，DAU接近900万，成为国内排名第一的AI APP
全球AI产品排行中，ChatGPT第一（2.8亿活跃用户），豆包第二（近6000万活跃用户）
豆包8月MAU达4000万，相比7月增长3.61%
但这些数据背后的真相是什么？
让我随机采访了20个不同背景的用户（包括技术人员、非技术人员、学生、职场人士），发现了一个有趣的现象：用户群体分化明显。
技术用户群体反应（30%样本）
小李（程序员）： "豆包广告确实很多，我试用过几次。对于代码生成，还是习惯用ChatGPT或Claude，但豆包的中文理解确实不错，偶尔会用。"
小张（设计师）： "感觉豆包在创意方面还可以，但生态不如ChatGPT完善。广告多了反而让我觉得有点'用力过猛'。"
非技术用户群体反应（50%样本）
小王（销售）： "豆包免费，中文支持好，我现在主要用豆包。ChatGPT需要翻墙，而且收费，对我来说豆包更实用。"
小陈（学生）： "豆包帮我写作业、查资料很方便，免费还不限次数，比ChatGPT适合我们学生。"
小刘（文员）： "不太懂技术，豆包简单易用，而且是中文界面，比较习惯。"
轻度/试用用户反应（20%样本）
小赵（会计）： "试过几次，感觉和ChatGPT差不多，但我本来也不经常用AI，所以无所谓用哪个。"
看到了吗？用户反应远比我们想象的复杂！
为什么1个亿打了水漂？三个致命错误
错误1：把用户当傻子（过度营销的反噬）
豆包的营销逻辑：
认为用户缺乏信息，需要大量曝光
认为用户容易被广告影响
认为覆盖率越高，转化率越高
实际用户心理：
现代用户对广告极其敏感
过度推广会引发反感和质疑
好产品应该靠口碑，不是广告
用户的真实想法： "如果产品真的好用，为什么要花这么多钱打广告？肯定是产品力不够，只能靠营销补。"
错误2：时机已过（心智已被占领）
市场时机分析：
ChatGPT的时机（2022年11月）：
✅ 市场空白期，用户对AI助手充满好奇
✅ 没有强势竞品占领用户心智
✅ 技术突破带来的震撼体验
✅ 自然传播，形成现象级热度
豆包的时机（2024年）：
❌ 市场已成熟，用户习惯已养成
❌ ChatGPT已占领"AI助手"心智
❌ 需要证明"为什么选择我而不是ChatGPT"
❌ 强行推广反而证明了"我不如第一名"
心智占领的规律： 第一名占据品类认知，后来者必须重新定义品类或创造新需求。
错误3：产品定位模糊（没有找到清晰的差异化定位）
豆包的产品挑战：
定位不够清晰：
宣传中过于强调"比ChatGPT更好"
没有建立独特的品牌认知
用户不清楚"什么时候用豆包，什么时候用ChatGPT"
实际产品优势：
✅ 中文理解和生成能力确实不错
✅ 免费使用，无需翻墙
✅ 本土化程度高，合规性好
✅ 在某些垂直场景（如中文创作）有优势
但宣传没有突出这些优势：
广告内容同质化
没有具体的使用场景展示
缺乏差异化的价值主张
正确的定位应该是： "面向中国用户的AI助手"，而不是"中国版ChatGPT"。
小白工具包：PEST分析法
既然豆包踩了坑，我们来学个工具，分析什么时候适合大规模推广：
PEST分析法就是从4个维度分析市场环境：
P - Political（政策环境）
政府对AI的监管态度
相关法律法规变化
行业政策支持力度
E - Economic（经济环境）
市场规模和增长趋势
用户付费意愿和能力
竞争格局和成本结构
S - Social（社会环境）
用户对AI的接受度
社会文化和使用习惯
舆论和口碑环境
T - Technological（技术环境）
技术成熟度和稳定性
基础设施支持程度
技术壁垒和迭代速度
用豆包案例应用PEST分析：
Political（政策环境）：✅ 有利
国家支持AI发展
鼓励科技创新
政策环境友好
Economic（经济环境）：⚠️ 一般
市场规模大但竞争激烈
用户已有免费选择（ChatGPT免费版）
需要证明付费价值
Social（社会环境）：❌ 不利
用户已形成使用习惯
ChatGPT口碑领先
过度营销引发反感
Technological（技术环境）：❌ 劣势
技术水平相近，无明显优势
缺乏技术突破性创新
生态建设落后于竞品
结论：4个维度中只有1个有利，2个不利，1个一般。这种情况下大规模推广注定失败！
反思：豆包的1亿投放真的完全失败了吗？
客观来看，豆包的营销投放有得有失：
取得的成果
市场地位：
成为国内排名第一的AI APP，全球排名第二
累计用户规模超过1.6亿，日活接近900万
建立了一定的品牌知名度
用户群体：
在非技术用户群体中获得了不错的接受度
教育了大量用户"AI助手"这个概念
为国产AI产品打开了市场空间
问题和教训
营销效率：
获客成本相对较高
没有形成明确的差异化认知
部分技术用户群体反感过度营销
定位模糊：
过度对标ChatGPT，反而强化了竞品地位
没有突出本土化和合规性优势
缺乏清晰的使用场景定位
对比案例：什么时候烧钱有用？
时机选择：
✅ 咖啡市场有需求但竞争格局未定
✅ 星巴克价格高，有降维打击空间
✅ 移动支付和外卖习惯已养成
产品力支撑：
✅ 明确的价值主张：便宜+快捷+品质
✅ 技术驱动的运营效率
✅ 标准化的产品体验
营销策略：
✅ 补贴获客，培养习惯
✅ 数据驱动，精准投放
✅ 产品体验支撑营销承诺
PEST分析：
P: 政策支持新零售 ✅
E: 消费升级，市场空间大 ✅
S: 用户接受新事物，愿意尝试 ✅
T: 技术成熟，执行可行 ✅
豆包：烧错了
时机选择：
❌ AI助手市场已有强势领导者
❌ 用户习惯固化，切换成本高
❌ 没有颠覆性价值主张
产品力不足：
❌ 同质化严重，缺乏差异化
❌ 用户体验无显著优势
❌ 技术创新不够突出
营销策略：
❌ 粗放式投放，效率低下
❌ 营销承诺与体验不符
❌ 忽视用户反感和口碑
关键区别：瑞幸用营销放大了产品优势，豆包用营销掩盖了产品不足。
什么时候该花钱推广？3个判断标准
基于上面的分析，我总结了3个判断标准：
标准1：产品力测试通过
测试方法：
用户留存率：7天留存>40%，30天留存>20%
净推荐值（NPS）：>50分
用户满意度：>4.0/5.0
产品力自检清单：
[ ] 产品解决了真实的用户痛点
[ ] 相比竞品有明显差异化优势
[ ] 用户体验流畅，使用门槛低
[ ] 核心功能稳定可靠
[ ] 有一定的自然增长和口碑传播
标准2：市场时机合适
PEST分析结果：
4个维度中至少3个有利
没有致命的不利因素
整体环境支持产品发展
市场时机判断：
[ ] 市场需求明确且增长
[ ] 竞争格局有机会
[ ] 用户接受度和购买力充足
[ ] 技术和基础设施支撑
标准3：营销ROI可控
ROI计算公式：
营销ROI = (用户生命周期价值 - 获客成本) / 获客成本
健康标准：ROI > 3:1
获客成本基准：
工具类产品：10-50元/用户
内容类产品：20-100元/用户
电商类产品：50-200元/用户
SaaS产品：100-500元/用户
反面案例：那些烧钱烧死的产品
案例1：某共享单车品牌
烧钱规模：数十亿补贴
失败原因：单位经济模型不成立，越用越亏
教训：补贴只能短期获客，无法改变产品本质
案例2：某生鲜电商
烧钱规模：每年数亿广告费
失败原因：供应链问题导致用户体验差
教训：营销无法掩盖运营问题
案例3：某在线教育平台
烧钱规模：暑期百亿投放
失败原因：获客成本过高，政策风险
教训：忽视外部环境变化
给创业者的建议：先有1，再加0
建议1：先验证产品市场匹配（PMF）
验证方法：
找到100个真正热爱你产品的用户
实现40%以上的用户留存率
获得正面的用户反馈和推荐
验证通过的标志：
用户主动推荐给朋友
停止使用时用户会感到失落
用户愿意为产品付费
建议2：最小化验证思路
验证流程：
假设验证：用最小成本验证核心假设
MVP测试：开发最小可行产品进行测试
数据驱动：用数据指导产品迭代
逐步放大：确认PMF后再扩大推广
实例：如何验证一个新的AI工具想法
第1步：假设验证（预算：1000元）
制作Landing Page介绍产品概念
投放小额广告测试用户兴趣
收集邮箱，统计预约用户数量
第2步：MVP开发（预算：1万元）
开发核心功能原型
邀请100个用户内测
收集使用数据和反馈
第3步：数据分析（预算：免费）
分析用户行为数据
计算留存率和满意度
识别关键改进点
第4步：迭代优化（预算：5000元）
基于反馈优化产品
再次测试关键指标
确认产品市场匹配
第5步：扩大推广（预算：根据ROI决定）
确认单位经济模型健康
逐步增加推广预算
监控关键指标变化
建议3：关注leading indicators，不只是lagging indicators
Lagging indicators（滞后指标）：
收入增长
用户总数
市场份额
Leading indicators（领先指标）：
用户留存率
净推荐值
用户参与度
产品使用深度
重点关注领先指标，它们预示着未来的成功！
作业时间：分析一个烧钱案例
选择一个你知道的"烧钱推广"案例（可以是成功或失败的），用今天学到的方法分析：
分析维度：
1. PEST分析：
P: 政策环境如何？
E: 经济环境是否有利？
S: 社会接受度怎样？
T: 技术条件是否成熟？
2. 产品力评估：
是否解决了真实痛点？
相比竞品有什么优势？
用户体验如何？
3. 营销ROI计算：
大概的获客成本是多少？
用户生命周期价值多少？
ROI是否健康？
4. 时机判断：
市场时机是否合适？
竞争格局如何？
用户习惯是否支持？
5. 结论和建议：
这次营销是成功还是失败？
主要原因是什么？
如果是你，会怎么做？
写在最后
豆包的1亿广告费教会我们：营销永远无法替代产品力，只能放大产品力。
关键原则：
先有1，再加0：先确保产品本身过硬
时机比努力更重要：选对时间点事半功倍
数据驱动决策：用数据验证，不要凭感觉
关注leading indicators：重视预示性指标
下一篇预告：《用ChatGPT做市场分析，可能比你想的还简单》
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今日作业：用PEST分析法+3个判断标准，分析一个你关注的"烧钱推广"案例。
思考题：你觉得什么样的产品最适合大规模营销推广？什么样的产品应该专注产品本身？
期待你的分析！