為什么AI語言學習產(chǎn)品可以引起資本的注意？這篇文章里，作者拆解了ELSA、Loora等產(chǎn)品，并對其與多鄰國的差異做了剖析，或許可以給尋找落地場景的AI技術(shù)廠商們，提供一些案例思路。

2 月 21 日，英語學習 App Speak English with Loora AI（文中簡稱為 Loora）宣布完成 1200 萬美元 A 輪融資，由 OP Ventures 領投。而就在 2023 年 6 月，這款產(chǎn)品剛剛完成 925 萬美元種子輪融資，8 個月內(nèi)完成兩次千萬級別融資，可見資本青睞。

在 11 月的選題《卷起來了，網(wǎng)易和谷歌都想搶Duolingo的生意》中，我們觀察到了谷歌和網(wǎng)易等公司都基于 AI 開發(fā)了語言學習產(chǎn)品，市面上也充斥著同類產(chǎn)品。但測試后發(fā)現(xiàn)，AI 在語言學習產(chǎn)品中的作用主要在“練口語”這個層面，解決“開口難”問題，相比于 Duolingo 體系化的課程，以及有點“瘋批”的運營手法，只是通過 AI 聊天做出了點差別，顯得有點單薄。

而且，雖然與傳統(tǒng)產(chǎn)品有差異，但各款 AI 產(chǎn)品之間卻雷同，甚至 ChatGPT、character.ai 等 AI 產(chǎn)品都可以勝任口語陪練的角色，單點功能很容易被大而全的 General Assistant 們覆蓋。因而，觀察下來單純靠“語音識別+AI 對話”切入市場都有難度，更不要說靠 AI 去搶 Duolingo 的生意了。

但，打臉的是，資本依然跑步入局，暗示著什么可能在變化。

一、僅去年下半年資本就投出了 1.6 億美金，AI 產(chǎn)品漸有起色？

2023 下半年完成融資的 AI 語言學習產(chǎn)品｜圖片來源：騰訊網(wǎng)

根據(jù)不完全統(tǒng)計，僅在 2023 年下半年，就有十多家在線語言學習創(chuàng)企完成融資，總?cè)谫Y額達 1.6 億美金。而投資者名單中，不乏 OpenAI、Google 旗下的風投 Gradient Ventures 等知名資本。

我們對去年 11 月寫選題時的數(shù)據(jù)和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)也進行了對比，發(fā)現(xiàn) AI 語言學習產(chǎn)品（OpenAI 投資的 Speak）在收入和 DAU 上也確實在快速增長。

11 月和近 30 天 Duolingo、Babble、Lingokids、EWA、Speak 五款產(chǎn)品的雙端 DAU 和輸入排名 | 數(shù)據(jù)來源：點點數(shù)據(jù)

2024.1 按收入排名的全球語言學習 App，注 1：筆者根據(jù)近 30 天收入數(shù)據(jù)重新進行核對，Speak 也排在第三。

注 2: Statista 的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中有可能包含網(wǎng)頁端收入，所以該收入可能高于點點數(shù)據(jù)體現(xiàn)的應用商店收入，

為 245 萬美金左右（成立 7 年時間的 Speak 已經(jīng)超過 Duolingo 月流水的 1/10）｜圖片來源：Statista

上一篇選題觀察到的 Speak，在 App 端全球雙端月流水已經(jīng)從 11 月的 71W 美金增長到了 2 月的 143W 美金，增長了一倍，在同類產(chǎn)品的排名中已經(jīng)上升至第三位，甚至，在主攻的韓國市場，它的收入已經(jīng)超過 Duolingo 了。而 Speak 雙端月平均 DAU 也從 11 月的 7.5W 增長到了近期的 10.7W（近 30 天平均 DAU），DAU 增長 42%。

AI 語言學習產(chǎn)品數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)來源：點點數(shù)據(jù)

而除了 Speak 之外，其他幾款拿到融資的 AI 語言學習產(chǎn)品，雖然成績和主流產(chǎn)品還差很遠，但也在努力進步中，8 個月融了 2000 萬美金的 Loora，從這個成績來看，反而還是“差生”了，資本給錢，可能是看增長勢頭。

Loora 全球雙端 DAU 數(shù)據(jù)（上），全球雙端月流水（下），注：統(tǒng)計時間 2023.1.1 至今｜圖片來源：點點數(shù)據(jù)

從數(shù)據(jù)上看，從 2023 年 1 月至今，Loora 的 DAU 增長了 8.3 倍，全球雙端月流水增長了 2 倍。而根據(jù) Loora 團隊的說法，2023 年 Loora 的 ARR 增長超過 8 倍，用戶留存率提高了 2 倍。

注：在 a16z 推出的移動端 AI 產(chǎn)品Top50榜單中，ELSA 上榜 | 圖片來源：a16z

而由 Google 投資，總部位于越南的 ELSA，則是在用戶量層面表現(xiàn)不錯，近 30 天平均 DAU 有 29.3W，是同行 Top3 的水平，近 30 天平均流水 81.8W 美金，排名全球同類產(chǎn)品的第 6-7 位（ELSA 可以在網(wǎng)站端進行訂閱，所以單純看應用商店的收入和用戶數(shù)據(jù)可能不太全面）。

Duolingo 與 Speak、ELSA、Loora 收入與 DAU 對比圖

不可否認的是，雖然快速增長，但 AI 語言學習產(chǎn)品，在 Duolingo 面前還是“弟弟”，但這種數(shù)據(jù)層面的變化，讓我們需要重新審視一下 AI 語言學習產(chǎn)品，除了之前說的“語音識別+AI 對話”的套殼差異點，到底在以怎樣的邏輯留住和服務用戶，被資本下注的他們，還有多少增長空間。（鑒于 Speak 的相關(guān)功能已經(jīng)在上一篇選題中介紹過了，這次我們主要聚焦 ELSA 和 Loora。對 Speak 感興趣的讀者，可以參考《卷起來了，網(wǎng)易和谷歌都想搶 Duolingo 的生意》選題）

二、AI 學英語，在 Duolingo 的輻射范圍之外找用戶

表面上看，ELSA 和 Loora（包括 Speak）有如下共性：

1. 核心功能都是基于 AI 語音識別幫助用戶學習口語，并根據(jù)用戶的表現(xiàn)提供實時反饋。
2. 都會為用戶推薦有難度梯度的體系化課程，用戶也可以自己選擇學習目標，靈活服務擁有長期/短期目標的用戶。
3. 訂閱變現(xiàn)為主，免費功能較少，訂閱費用在每月十幾美元左右。

相對而言，目前 Duolingo 中 AI 的參與度并不高，根據(jù)媒體報道，Duolingo 主要將 AI 應用在課程編寫環(huán)節(jié)上。

注：Duolingo Max 僅向美國、英國、愛爾蘭、加拿大、澳大利亞、新西蘭用戶推出，提供解釋我的答案和角色扮演兩項功能。

而其實，Duolingo 在去年 3 月就推出了能與 AI 對話的高級訂閱模式 Duolingo Max，但是目前只能在少數(shù)幾個國家，用英語學習法語/西班牙語時使用，有消息稱，今年下半年將登陸日本市場，使用范圍仍比較小。而且 Reddit 上用戶評論認為 Duolingo Max “非常平庸，且價格很高”。

Duolingo 課程設計的思路是，通過前期單詞、中期語法、后期表達的學習，帶一個 0 基礎的用戶學習一門語言。整體課程完整、體系化，用戶可根據(jù)自身水平通過測試直達某個階段，但不能跳脫課程體系。由于其提供的是基礎服務，面向所有有意學習語言、但無明確短期目標的人群，所以在商業(yè)化上，Duolingo 采用基礎功能免費+訂閱/內(nèi)購收費的模式。

根據(jù) Gitnux 的報告，91% 使用 Duolingo 的用戶是出于個人興趣，而不是出于工作、考試、海外生活/學習等明確目的。

當用戶沒有明確目的，留存是產(chǎn)品的一大難題，關(guān)于這一點 Duolingo 設計了 CURR（核心用戶留存）的指標來指導產(chǎn)品的迭代和運營（參閱之前的選題《億級用戶規(guī)模，DAU與收入還在高速增長，前CPO分享大體量產(chǎn)品如何突破增長困境》），在課程設計上，雖然注重游戲化和“連勝系統(tǒng)”、“推送系統(tǒng)”提升留存，但以時長較短的課程為主，降低用戶連續(xù)學習的心理壓力、同時又提升滿足，妥帖拿捏用戶心理。

相應地，Duolingo 走“基礎教學”的路徑，堅持免費使用，靠使用頻次較高的重度用戶進行變現(xiàn)的商業(yè)化策略，也都是考慮到了用戶畫像。

而上文所述，在產(chǎn)品上體現(xiàn)的三點差異，則體現(xiàn)著 ELSA 和 Loora 的面向的用戶和幫用戶解決的問題，與 Duolingo 完全不同，他們主攻的目標人群，也有差異。

1. 完成規(guī)定動作 vs 靈活切換目標

ELSA（圖1）、Loora（圖2，3）的主頁和課程頁面，Duolingo 主頁（圖4）

我們先從產(chǎn)品的主體來看，打開 ELSA 和 Loora 的課程頁面發(fā)現(xiàn)，這兩款產(chǎn)品是按不同的課程形式來分類的，并沒有選擇 Duolingo 游戲化且按難度逐級遞增的形式。

此外，雖然兩款產(chǎn)品都提供了系統(tǒng)推薦的每日課程，也都借鑒 Duolingo 設計了簡單的連勝/排名系統(tǒng)，但是兩款產(chǎn)品都會詢問用戶今天的學習目標，并給用戶額外選擇，比如按主題/場景學習或改善發(fā)音等，用戶完成這些自主選擇的任務也可以延續(xù)連勝，獲取排名。

ELSA 和 Loora 的用戶擁有更多自由，如果用戶目標明確，就可以自主選擇學習內(nèi)容，如果目標不甚明確，也可以選擇系統(tǒng)推薦的課程，這其實背后反映的是，這兩款產(chǎn)品界定的目標用戶的畫像不同。

Duolingo 的通關(guān)測試

而在 Duolingo，“自由”體現(xiàn)在用戶能力與課程難度的匹配，也就是如果我認為自己可以跳級，通過測試就能進入下一階段，但其實也還是按難度爬坡，系統(tǒng)化學習。

兩相比較，可以看出 Duolingo 針對的是目標不明確、甚至 0 基礎的用戶，而 ELSA 和 Loora 面向用戶，有更明確、或者說更短期目標的用戶。

2. 按場景學習 vs 按知識點學習

ELSA 每日課程內(nèi)容（左），Loora 每日課程頁面（右2）

而在進入課程后，AI 語言學習產(chǎn)品們也和 Duolingo 有所差異。

從每日系統(tǒng)推薦的課程內(nèi)容看，ELSA 和 Loora 都會有一個明確的主題/場景，比如筆者在測試時，ELSA 推薦的場景是“酒店 Check in”，Loora 推薦的主題是“電視節(jié)目”。

其實在 AI Chatbot 出現(xiàn)之前，很多語言學習產(chǎn)品也把場景化語言學習當作賣點，但基本上走的是“學短語手冊”的模式，用戶主要學習在這個場景下常用的單詞、短語、句子，以及它們在場景中的使用方法。這種方式雖然有一定作用，但非常死板，在實際應用中，一旦出現(xiàn)話題發(fā)散或其他變化，用戶仍會感覺無所適從。

而 AI 盡量還原與真人對話的體驗，AI 的對話能力也能在用戶發(fā)散話題時模擬真實語言環(huán)境。而在 AI 出現(xiàn)之前，學習者如果不”肉身在海外”，就很難訓練到“用”這個層面。

ELSA 場景頁面（左 2），Loora 角色扮演頁面（右 2）

而從場景一覽的界面來看，ELSA 和 Loora 不僅包含了生活化的場景，也覆蓋了很多偏向工作/學習的專業(yè)化場景。比如上圖 ELSA 中的“Working in healthcare”場景，用戶作為一個在診所上班工作人員，練習“幫病人預約醫(yī)生”“接診病人”“接急診電話”等具體場景。Duolingo 基本上并沒有按照場景來做練習。

Loora 的“read and talk”功能｜圖片來源：Loora

兩者比較相似的反而是知識拓展。但就知識拓展來看，AI 語言產(chǎn)品重點仍在應用，產(chǎn)品推薦小短文，用戶閱讀后就小短文與 AI 進行討論，很像國外大學的“研討會”這個課程形式，練習的是用戶的閱讀、理解、發(fā)散、表達能力。而 Duolingo 的做法是在每個單元設定一個主題，比如圖中“談論未來的事件”主題，但主題完全為知識點服務，對應著“一般將來時”這個知識點。而在具體的課程中，Duolingo 則以翻譯、填空、造句等題目為主，來訓練詞匯、時態(tài)、句式等知識點。

Duolingo 的課程頁面與課程內(nèi)容｜圖片來源：Duolingo

兩相對比，ELSA 和 Loora 的英語學習更具實用性或者目的性，主打一個不久的將來能用起來。而 Duolingo 則更注重，通過單詞、語法等夯實基礎知識點，系統(tǒng)性地學習語言。這其實體現(xiàn)的是 Loora、ELSA 面向的是有一定基礎知識、但需要能力進階的人群。這是人群的第二個差異。

3. AI 加持的“多邊形”：反饋體系 vs “對錯”反饋體系

最后，說下 AI。如果說語音識別+AI 對話，是套大模型的殼，上面的模擬場景中的變化和反饋體系，則開始讓 AI 語言產(chǎn)品和 Duolingo 的現(xiàn)有體驗真正產(chǎn)生了一些差異。

Loora 語法反饋頁面（圖 1），ELSA 發(fā)音反饋頁面（圖 2），Loora 發(fā)音反饋頁面（圖3），Duolingo 題目（圖 4）

從課程內(nèi)的反饋來看，Duolingo 雖然也可以進行實時反饋，但是它的反饋維度只有“對錯”這個單一維度。而 ELSA 和 Loora 的反饋非常細致，語法方面，不僅語法錯誤可以被識別，就連“疑問語調(diào)”等細微的錯誤也能識別出來，發(fā)音方面，AI 的反饋可以具體到音節(jié)。

Duolingo 的發(fā)音課程｜圖片來源：Duolingo

Duolingo 的反饋還停留在跟著單詞/例句模仿發(fā)音的層面上，就算筆者故意說錯，Duolingo 只會反饋錯誤，不會告訴用戶哪錯了，怎么改正，對用戶發(fā)音的提升作用有限。

Loora 個人頁面（左），ELSA 個人頁面（右），注：ELSA 則提供一個時長為 10 分鐘的英語測試，用戶可以通過測試讓 AI 了解用戶水平

而從對用戶英語水平的評價上，Duolingo 評價的維度基本上就是用戶“闖關(guān)”的進度，也就是知識點學習的進度。而有了 AI 的加持，Loora 和 ELSA 可以在用戶的學習過程中對口語能力進行實時反饋，而評價維度包括語法、發(fā)音、流利度、單詞（ELSA 還有重音和語調(diào)），基本和雅思/托?？谡Z考試的評價維度看齊，而這兩種考試都是有真人考官參與評價的。

根據(jù)上面的觀察我們就可以勾勒出 Loora 和 ELSA 錨定的其實是，有一定基礎，有明確的學習目的和規(guī)劃、短期內(nèi)需要達成某個明確目標、需要實際應用能力快速提升的用戶。

而這樣的用戶畫像，很快就就能浮現(xiàn)在腦海中，要出國留學或者生活、為了應聘外企或者為了晉升需要快速提升口語，大概率是中青年，而他們的目標決定了自身家庭環(huán)境不錯或者已經(jīng)具備一定的賺錢能力，AI 的加成，讓這些原本只能花大價錢去請外教的用戶們，可以通過 AI 學習產(chǎn)品，也能有不錯的提升。這些給了 AI 語言學習產(chǎn)品們，不訂閱基本無法使用的底氣。

三、寫在最后

以 ELSA 和 Loora 為代表的 AI 語言學習產(chǎn)品，與 Duolingo 差異，與其說是加入 AI 帶來的，不如說是在 AI 技術(shù)加持下，以前無法滿足的需求有了被滿足的可能性，而使產(chǎn)品能夠錨定不同的需求背后的不同人群。對于現(xiàn)在難找場景的 AI 技術(shù)來說，算是一個比較好的應用案例。

但說實話，上述產(chǎn)品層面上的 3 個差異，從技術(shù)和功能層面上，Duolingo 應該是都可以實現(xiàn)的，只是每一個產(chǎn)品都背負著自己的使命，服務于某一群體的最根本需求，已經(jīng)做到千萬 DAU 的 Duolingo，AI 技術(shù)的這一波紅利，不是不能吃，只是怎么吃，需要慎重，這也給了 AI 語言產(chǎn)品冒頭的窗口期。

美國人學習外語的目的｜圖片來源：Preply

而在資本的加注下，這些 AI 語言產(chǎn)品，能夠增長到什么地步，值得所有 AI 教育賽道的創(chuàng)業(yè)者關(guān)注。根據(jù)語言學習產(chǎn)品 Preply 在美國做的調(diào)查，受訪者學習外語主要目的有教育、工作、學習文化、旅游和培養(yǎng)技能。就這四個目的來看，除了出于應試目的學習外語的用戶外，其他幾個目的的用戶，在有一定基礎之后，其實都有提升交際能力的需求。這么看來，未來 AI 語言學習產(chǎn)品似乎是不愁用戶的。

參考文獻：

• 全球融資熱背后，大模型才是語培最優(yōu)解？
• 碎片化學英語，一輩子都別想學好
• 外語學習的真實方法及誤區(qū)
• 卷起來了，網(wǎng)易和谷歌都想搶 Duolingo 的生意
• 億級用戶規(guī)模，DAU 與收入還在高速增長，前 CPO 分享大體量產(chǎn)品如何突破增長困境
• Foreign Language Education Statistics: 70% of Americans regret letting their foreign language skills slip