几个月前，我们推出了《AI 元年，被 C 端用户“证伪”了的 AI 产品（上）》选题，观察了“掉队”的AI产品。当时我们也看到了作为 Chrome Extensions 深入到用户日常使用场景的 AI 产品们，仿若找到了流量密码。
在 a16z 几个月前发布的 AI 产品流量榜单 Top50 中，有 Liner、Eightify、MaxAI.me、Blackbox AI、Otter.ai，5 款拥有 Chrome Extensions 的产品进入榜单。
而到了年中，当我们再来观察掉队情况时，发现这些 Chrome Extensions 的流量，直转向下。
先说下观察 1-6 月全球 AI 网站流量榜 Top100（数据来源 AI 产品榜）后发现的一些总体趋势：
1、Top100 榜单内的产品流量整体呈上升趋势。第 100 名的流量门槛已经已经从 1 月的 540 万提升到了 628 万，增幅 16.2%，相应的 Top50 的流量门槛也从 1133 万增长到了 1393W，增幅 22%。
2、一共有 12 款 1 月上榜的产品在 6 月掉出了榜单。相比之前，今年的头部产品流量稳固了不少，落榜产品数量变少了。（已经用 Similarweb 数据二次核对，并剔除了由于更换域名等特殊情况导致掉榜的产品）
这 12 款产品绝大多数都排在 1 月榜单的 60 名之后，且网站流量基本都在千万以下，多数掉榜产品只是由于自身流量增长比整体的流量增长更慢，被自然甩出了 Top 100。
所以，为了更精准地找到自身流量下滑明显的产品，笔者挑选出了 1 月份榜单中，半年来流量自身降幅超过 30% 的产品，最终得到了 7 款产品。
Phind 是一款华人创立的搜索引擎，主要服务于开发者，解决一些代码和技术方向的问题。纵观 AI 搜索引擎榜单，只有 Perplexity AI 的流量几乎翻倍，其他产品基本是打平或者略有下降，头部效应更加明显了。Phind 作为开发者向的产品，使用场景相对小，加上各个 AI 模型在代码能力方面的提升，造成了流量下滑。
Songtell 是一款用 AI 解读歌曲和歌词的工具，使用场景偏娱乐、也相对小众，PMF 是否成立还需再观察。而 FaceCheck.ID 是一款用照片反向查找个人信息的平台，在格外重视隐私保护的海外市场，属于法律的灰色地带。
Replicate、Appen 则是两个与 AI 模型相关的开发者服务平台，其中 Replicate 可供用户灵活运行和部署开源模型，而无需进行环境配置等前期步骤。而 Appen 则专门为模型训练提供经过清洗、整理和标注的标准化数据集。这两个网站的流量下滑牵扯到的原因比较多，今天不展开讨论。
在上述流量下滑的产品中，让我们比较感兴趣的是 Liner 和 Eightify，原因在于不久之前，Chrome 插件仿若找到了密码，流量集体上涨，最头部的 Liner 甚至冲到了全球第 4（a16z 榜单数据）。当时，人们看到了 AI 产品以插件形式渗透到用户在浏览器里的各个场景就可以高效获取流量，难道时隔半年就被用户无情抛弃了？
Liner和Eightify分别名列a16z3月推出的Top50 AI产品网站流量榜单的第4和第27位｜图片来源：a16z
头部 AI 插件为何会“流量闪崩”？
要回答 2 款头部 AI 插件流量闪崩，到底是不是因为 AI 插件被用户集体抛弃的问题时，我们需要先将观察范围扩大。
注：人工搜索与统计可能会有疏漏，我们将大家都做的功能用蓝色高亮显示
笔者筛选出了上半年 AI 产品榜上 1-6 月中流量曾经高于过 100 万，且功能与 Liner 和 Eightify 相似 Chrome 的插件进行对比观察。
注 1：由于 Liner 的数据比其他产品高很多，这里就单列一张图 注 2：除了 Liner 可以在网站端与AI交互外，其他 4 款产品都必须添加浏览器插件来使用。
扩大观察范围能够得到的一个大致结论是，大部分之前流量还不错的插件都在 2-4 月达到高峰后，流量出现下降、甚至某些产品下滑幅度较大。只有 Glasp，前面 1-5 月都很平，6 月份有一个大爆发，流量从 100w 左右增长到了 590w。
除了扩大观察范围，我们还需要注意 Chrome 插件的特殊性。Similarweb 只会统计访问官网的流量，而这些插件产品只有在安装插件时会访问官网，被计入流量，日常使用的时候不会被计入流量。所以网站流量数据只能一定程度上反映产品新增用户的访问（liner 因为官网也可以使用 AI 功能，有特殊性），而无法反映用户的使用情况。
所以我们进一步观察了这些插件的用户量数据。
注：Chrome Extension 用户量显示在该工具主页，并在插件统计网站进行了交叉验证
加入当前用户量这个维度的数据之后，其实挺令人惊讶的。由于我们只能看到当前，没有历史用户量数据，所以很难知道用户量变化的情况，但从访问量和用户的比例来看，今年前半年大几千万甚至上亿的访问，累积到现在用户量最多几十万，流失可想而知，过去几个月找到流量密码的 Chrome 插件略显尴尬。
虽然总体情况如此，但各款产品间仍有差异。当我们用 1-6 月累计网站访问量除以当前用户量这种相对简单粗暴的公式，算出转化后，5 款产品分成了两个阵营。三款出现过流量大幅下滑的产品 Liner、Eightify、Glarity 转化均在 0.5% 以下。流量下滑不那么明显，甚至有上涨的 MaxAI.me 和 Glasp 转化分别为 1.8% 和 2.9%，相对高了不少。
也就是说，访问量的数据虽然不能反映使用情况，但访问量下滑确实暴露了一些问题，且访问量下滑与转化低间接挂钩。而对上述几个产品的各方面数据进行观察后，我们发现，这一波头部插件访问量下滑的表象背后，流量来源和产品功能 2 大因素的影响作用最大。
太重视 SEO，被 SEO 反噬
先说流量部分。从流量来源数据来看，这两个阵营更加分明了。
Eightify的流量来源分布 | 数据来源：SmilarWeb
我们先去看了下这 5 款产品的流量来源，在品牌词和非品牌词占比的角度来看，流量下滑较大的 Liner、Eightify 和 Glarity，品牌词占比都不够大，这也属正常，本身如果品牌词占比够大、心智较强的话，也很少出现大幅度的流量下滑。
而后面爆发的 Glasp 数据最好看，品牌词占比在 50% 左右了。出海产品 MaxAI.me 品牌词占比也就是 20%+。所以 Glasp 是怎么做的，还挺值得仔细研究。
去细看流量的各个渠道的话（上图示例），流量下滑较多的三款产品，有一个共同特征，自然搜索流量占比都很高，有 3 款产品都超过了 70%。自然搜索是企业免费获取流量的一个最重要的渠道，它的占比高，说明网站 SEO 做得好，能获得更多免费流量，怎么反倒成为了流量下滑的一个共同指征呢？
注：之前《一款出海套壳产品，怎么挤进全球Top100的？》选题中观察到的HIX.AI也使用过类似的SEO策略，目前流量也出现了下滑，这与Google的“制裁”不无关系。| 图片来源：即刻（侵删）
这其实是源于大家相对骚气的一个操作，如即刻博主哥飞所述，Glarity 和 Eightify 的流量增长则主要是把工具对 YouTube 视频的总结，都作为文章挂在了自家网站上，覆盖了海量关键词。
这些关键词，可能是 Shopify、电商、鞋子、电池等，与“AI 总结 YouTube 视频”没有任何关系。用户搜索任何东西，都可能链接到网站，成为“自然流量”。在被谷歌警告之后，他们大量删除了相关内容，造成了流量严重下滑。
这时候，我们回看表格，正是因为流量的不精准造成了这几款产品的转化低，而 SEO 乱象的整治，将流量下滑、转化低关联。但，好在流量是免费的。而转化还有另一个层面，就是功能问题，我们下面会再说。
图片来源：similarWeb，注：MaxAI.me 是一款出海产品
再来说 MaxAI.me 和 Glasp，笔者发现，他们流量表现更好的原因是有更健康的流量结构，社媒、外链、付费搜索等都花了力气。
图片来源：similarWeb
Glasp 的直接访问流量高达 91%，相比其他产品，Glasp 主要是靠品牌影响力和品牌知名度来获取用户的。作为一个 6 月之前网站流量低于 100 万的产品，在更专注地验证市场需求、做好心智建设。
福布斯在今年 3 月对 Glasp创始人的采访｜图片来源：Google
做总结、做摘要，然后呢？
看过流量之后，我们再来看功能。
注：我们将几款产品共有的功能，用蓝色标注
我们发现，针对网页内容的 AI Chat、做网页/搜索结果/YouTube 视频的摘要，是几个产品都在做的功能，属于共性。而差异在于，MaxAI.me 多了一个生图，但仅限最高级付费用户使用，Glarity 多了一个 AI 草稿写作，但其他产品的 AI Chat 功能也可以完成写作/改写的任务。基本可以认为这 4 款产品的卖点就是 AI Chat+摘要（Eightify 只有摘要）。
而 Glasp 则独树一帜，除了基本的网页摘要之外，还有网页内容标注、收藏、批注、分享几个功能，它不仅要帮用户了解内容，主要是有一个动作的延续，满足用户收藏和分享信息的需求。
其实对于共性的功能，白鲸出海的读者，因为大多是对 AI 感兴趣的出海从业者，想必已经了解。网页摘要，AI 快速帮你把一个网页的关键点列出来，搜索结果摘要参考 Perplexity，这 2 个功能主要都是做信息的筛选和梳理，帮用户找重点，节省用户时间和精力。AI Chat 则是针对信息的进一步交互，这基本就是每天靠 ChatGPT 干的事情了。
Liner 给出的搜索结果页面摘要，注：AI 将搜索的结果总结出来，放在右侧，并在总结中给出信源的链接，用户阅读到感兴趣的部分可以点击这个链接，直接看网页。
Liner 的 ChatBot 可以基于网页内容与用户聊天
说实话，这些共性功能，对某些人确实是刚需，且插件一是因为不用打开独立网站，直接贴合日常使用场景，直接撸起袖子就问了。二是，很多插件集成了多个大模型的 API，用户以单个大模型的订阅价，却能享受多家的大模型。
这样看来，又刚需又香。
独立产品（ChatGPT 为例）的摘要功能，与插件产品的用户路径对比，插件的用户路径更短，使用更方便。
那么不好看的访问量和转化又是因为什么呢？
上面说的对某些人是刚需，但这部分人本就规模不大，AI 摘要和 AI Chat 会更适应浏览大量信息或需要深度研究问题的场景，显然并不是普通人的刚需。
数据来源：CTR 网络产研，时间：2023 年 5 月，注：关于海外市场，笔者没有找到详细数据，但从现有数据来看，总体平均值大概在每人 3-4 次/天，可能比国内稍高一些，但区别不大。
根据对国内搜索引擎用户的调查，在 PC 端，每天搜索少于 10 次的搜索引擎用户占比达 87.1%，他们每天的网页浏览量不太多，AI 可能对他们有一些意义，但可能节约的时间有限。
而高频使用的用户只占 12.9%，他们才更可能经常面对搜索大量信息或进行相对深度研究的场景。但是，不少经常使用 AI 产品的用户也表示，AI 对文字的理解比较浅层，无法 Get 到文章精髓，遇到较为深度的文章，很难“信任”AI 摘要，这个刚需用户群体可能还会进一步缩小。这些都导致了，上亿、大几千万的访问量，但是能留存下来的用户都是几十万的水平。
而 Glasp 的差异化功能，则是对刚需用户需求的一种回应。在用户借助于摘要功能，用较少的时间完成信息的筛选与梳理之后，则需要上“人工”了，所以 Glasp 提供了网站内容的划线、批注、收藏、分享功能。
Glasp界面（左），AI摘要（右），Glasp的AI摘要都会加入一些emoji，显得不那么“严肃”
而对用户需求的另一种回应，则是继续卷产品力。对于这类插件产品来说就是更多去了解用户的真正使用场景、做更细分的调整，基于模型去做更多工程化的事情。但这种思路，相对 Glasp 的“巧劲”，显然更“费劲”，而且对插件形态来说，可能过于复杂且难以实现了。
回到商业化，其实 Liner 这类产品可能目前的日子还算不错，毕竟大部分流量是免费来的，在变现设计上，Liner、Eightify、Glarity 每天能免费使用的次数很少，不付费基本无法使用，如果几十万用户真在高频使用，收入应该还可以，毕竟成本可控。
MaxAI.me 则是基础模型与基础功能无限使用，高级模型与更多功能付费使用的模式，靠需求较高的重度用户变现。Glasp 免费功能多，后面提供的工具符合市场需求，但“私密内容标注”和“内容导出”的付费点看上去并不够吸引人，不知道变现水平如何。
但从远期来看，网页浏览、搜索、视频观看等大众化、无差异场景的插件产品，还很有可能被 Google、微软等大厂的 AI 工具淘汰掉。
Google Search中的AI Overview功能
今年的 Google I/O 2024 中，谷歌推出了 AI Overview，但因为经常“胡说八道”，它的出现频率从 80% 降到了 7%，但面对内容推荐机制及广告产品革新的机会，Google 定然不会放弃，还会有后续动作。
Bing 开始测试 AI 摘要，左侧为AI 摘要，右侧则是常规搜索结果
而微软则走得更远，直接用 AI 把 Bing 重新做了一遍，加入了基于自然语言的搜索、AI Chat 和 AI 摘要等多种功能，希望用 AI 重塑搜索体验。基于庞大的用户体量，搜索引擎自己做 AI，起码入口站稳，流量是不需要担心的。
类 Liner 流量下滑，Chrome 插件正在复兴？
Liner 这类产品流量的滑落，给了我们一个契机去观察 Chrome Extensions，但类 Liner 基于网页做摘要、做聊天的插件，只是 Chrome Extension 海量生态里面的一小角。
而类 Liner 产品之前的“耀眼”流量，吸引了大量的出海开发者，又将眼光放在了这个在移动互联网时代已经基本上被遗落的产品形态上。
在即刻上，Chrome 插件分享站有 7.0 万即友，而 AI 探索站也才 7.2 万，在里面大量的开发者分享自己做的插件、或者自己看到的其他有趣插件。
现在很多开发者口中的插件，其实专指 Chrome 浏览器的插件，应用在 PC 端，所以在这一波 AI 浪潮很多 AI 产品借助于网页起步的情况下，又一次“复兴”。
为此，我们也找到了一些开发者交流，从结果来看，Chrome Extension 的特点是开发难度、成本较低且适合冷启动，但无法承载非常复杂的功能。
来自杭州的独立插件开发者 James 告诉我们：“从技术上来讲，Chrome 插件开发的重点其实在前端，而与数据库等相关的后端功能可以使用 Chrome 提供的工具或 API 来实现。”
在即刻上还有大神用 1 小时就在 AI 的帮助下完成一个简单插件的开发（侵删）
工作量的减少则带来了开发成本的大幅降低。在 Upwork 等外包网站上，开发一个简单插件的价格在 500-2000 美金左右，复杂插件也就是 3000-10000 美金左右。而网站端的 AI 产品前后端的开发成本则达到了 1.5 万-5 万美元（不包括 AI 模型）。而后续的基础设施、运营维护、更新迭代，Chrome Extension 也更简便，成本也更低。
“但相应的，受制于运行环境、存储手段、界面大小和跳转方式等限制，插件能够承载的功能深度相比网页端产品是比较少的。”James 也解释了插件的弊端。
Chrome 应用商店中，用户发现插件产品的方式
“其实很多开发者将插件作为一个初期低成本积累种子用户和验证 PMF 的方式。”James 解释道。对于一款插件产品来说，有一个天然的分发渠道，就是 Chrome Web Store。潜在用户可以通过分类查找、关键词搜索和算法推荐发现插件，开发者可以通过优化标题、分类、用户评分评论等，就可以基于平台完成最初的用户获取，实现冷启动。
随后开发者可以选择上线官网进，或者基于 Web 端扩展更复杂的功能，将插件作为一个初期积累用户和验证 PMF 的有效且低成本的方式。
“所以，基于贴近用户场景、成本低、适合冷启动，但功能深度有限的特点，我们认为插件产品未来的机会可能在一些更小、更垂的应用场景中。这就需要开发者找到切实的用户需求，在某个特定场景中真正解决问题，而不是把宝押在一些基础能力上，而导致自身没有竞争力。在 AI 创业中，偏离大模型迭代方向是金科玉律，在插件上更是如此。”James 给出了自己的观点。