Lovable 200M ARR 公式：AI 增长该从哪一层重构？

这期我听完最直接的感受，不是“AI 增长又有新公式了”，而是原来很多增长团队过去那套熟练动作，放到 AI 产品里真的会突然失灵。不是完全没用，是你会明显感觉到，老办法只能解释一部分。

对，Elena Verna 真正有价值的地方，不是她抛了几个漂亮结论，而是她把这个落差说得很实在。传统 SaaS 增长像在一条已经跑通的路上继续抠细节，AI 产品很多时候还处在“路都没修完”的阶段。你先得搞清楚用户到底会把这东西拿来干什么。

她提到一个很抓人的判断，说大概只有三四成经验还能直接迁移，剩下的六成要重做。这个说法听起来挺狠的。

但我觉得她没夸张。比如你以前会做漏斗、做转化、做 onboarding，这些基础活儿当然还要做；问题是 AI 产品的用户预期、可用边界、甚至“好用”的定义都在快速变化。你今天优化得很精细的流程，下个月可能就因为模型能力变了，整个入口都要重做。

也就是说，问题不只是“增长手段升级”，而是增长对象本身变得不稳定了。

对，这才是重点。以前增长更多是在已有价值上放大效率，现在很多 AI 产品还在反复确认“真正的价值点”到底在哪。你不是在调一个成熟引擎，而是在一边造车，一边看用户会不会真的愿意上车。

所以她才会把资源分配说成 95% 创新、5% 优化。老实说，我第一次听会觉得这也太激进了。

如果放在成熟业务里当然激进，但放在很多早期 AI 产品里，其实挺合理。因为你现在最缺的不是多挤出 0.8 个点的转化率，而是找到一个真正会自带传播、能不断放大使用价值的新入口。你如果过早进入“精细运营模式”，很容易把团队困在错误方向上。

那到底什么叫创新？会不会很多团队一听到这里，就理解成再去做一堆花哨功能。

她讲的创新，不是乱加功能，而是重新设计增长入口。比如默认模板怎么给，第一步任务怎么让人立刻做出东西，产出能不能方便分享，别人看到成果后会不会也想试。说白了，是把“第一次感到惊喜”的路径缩短，而不是把产品页面再堆满一层按钮。

她拿 Lovable 举例子，我觉得特别有意思。原来它不是简单从一个工具卖给更多人，而是把“谁能做应用”这件事本身改写了。

对，过去很多工具还是默认你得是个专业用户，至少要懂点技术逻辑。像 Lovable 这种产品，一旦让“没写过代码的人也能做出点东西”，市场边界就不是在原来的圈子里横向竞争了，而是直接把一批原本进不来的人拉进来。这是入口层级的变化，不是广告投放层级的变化。

那这样看，增长团队的工作就会越来越像产品团队，而不是独立在后面接单。

就是这样。尤其在 AI 产品里，很多你以为是增长问题的事，往前追两步会发现其实是产品问题。为什么用户没留下来？不是因为少发了一条消息，而是他第一次用的时候根本没真正得到结果。为什么转化不动？不是因为文案不够刺激，而是价值到达得太慢。

这也解释了她为什么说，别一上来就盯收入和付费墙，而是先看 engagement。

对，因为收入是后面的结果，不是前面的原因。如果一个用户还没进入稳定使用循环，你过早去压价格和变现，常常只是在提前收割本来就薄弱的关系。更稳的做法，是先看他有没有回来、有没有把产品带进日常工作流、有没有开始依赖它。

我自己听到这里，会自然联想到一个现实问题：小团队哪来那么多资源，既做产品又做增长又做内容。

所以她才反复讲 founder-led social 和 building in public。对大团队来说，这可能只是品牌动作；对小团队，它其实是增长系统的一部分。你每周公开发什么、解释为什么这样改、把用户反馈怎么吃进去，这本身就在缩短信任建立的时间。

不过很多人一听“公开构建”，就容易走向另一头，变成天天发很吵的更新贴。

是，所以这里要克制。不是让你演创业真人秀，而是稳定地把真实过程讲出来：今天哪个入口没人用，删了；哪个模板有人反复复制，继续加；哪个需求本来以为重要，结果没人碰。这种东西比漂亮宣传片更能积累可信度，也更容易收到真反馈。

还有一句我印象很深，她说 AI 产品要每三个月重新抓一次 PMF。这个判断听起来挺让人紧张。

但它其实很诚实。很多团队把 PMF 理解成“找到了就稳定拥有”，可 AI 场景里，能力、竞争、用户预期都在一起动。你三个月前成立的卖点，三个月后可能已经不够尖了。与其假装没变，不如定期重问一句：用户现在到底为什么留下来？

如果把这期内容落到我们自己的动作上，你会建议先做什么？别太宏大，就讲下周能开始的。

我会先选一个最关键的首个成功动作，把它重新设计一遍。比如用户第一次进来，到底是让他空白开始，还是直接给一个能做出结果的模板；做完以后，结果能不能一键分享；团队能不能每周固定发布一次“本周我们删了什么、加了什么、为什么”。先把这个小循环跑通，比空谈 AI 增长方法论有用得多。