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在AI應(yīng)用蓬勃發(fā)展的浪潮中，Granola以其70%的用戶留存率和2.5億美金的估值脫穎而出，成為硅谷最成功的AI筆記應(yīng)用之一。本文將揭秘Granola的成功秘訣，以及其背后的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)認(rèn)知，帶你一探究竟。

在AI行業(yè)，AI筆記應(yīng)用并不稀奇。在ChatGPT發(fā)布之前，就已經(jīng)有不少產(chǎn)品。但即使這樣，仍然有一款A(yù)I筆記跑了出來(lái)。

它就是Granola。

這個(gè)僅推出一年的產(chǎn)品，已經(jīng)成功硅谷最成功的AI筆記應(yīng)用，并獲得了一眾科技大佬的青睞。

官方統(tǒng)計(jì)顯示，Granola 用戶中有一半以上擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)，包括Vercel、Ramp、Roblox等獨(dú)角獸企業(yè)的創(chuàng)始人和高管。從數(shù)據(jù)上看，這個(gè)產(chǎn)品用戶每周增長(zhǎng)10%，月留存率高達(dá)70%。

5月14日，Granola 宣布完成4300萬(wàn)美元的B輪融資，估值2.5億美元。單說(shuō)這個(gè)估值，在AI筆記領(lǐng)域也算是相當(dāng)能打。

那么，Granola AI到底有什么不同呢？

01 賦予用戶控制權(quán)，AI扮演“第二大腦”

在Granola之前的AI筆記產(chǎn)品，一般有兩種方式，要么他們會(huì)讓AI完全接管會(huì)議記錄，或者AI直接生成相關(guān)的會(huì)議紀(jì)要。

與這些AI筆記不同，Granola的核心原則是，人工智能應(yīng)該增強(qiáng)人類(lèi)的能力，而不是取代它們。

在Granola創(chuàng)始人Chris Pedregal看來(lái)，兩者的區(qū)別在于，前者只是將日常任務(wù)外包給人工智能，同時(shí)保留人類(lèi)的判斷力和創(chuàng)造力。

具體到場(chǎng)景落地上，Granola會(huì)賦予用戶足夠的控制權(quán)。

Granola給出的方案是，在會(huì)議中，用戶可以隨時(shí)記錄任何筆記或閃現(xiàn)的想法，而 Granola 會(huì)實(shí)時(shí)捕捉對(duì)話內(nèi)容并進(jìn)行轉(zhuǎn)錄。

會(huì)議結(jié)束后，它會(huì)根據(jù)你記錄的筆記來(lái)進(jìn)一步完善和豐富轉(zhuǎn)錄內(nèi)容，讓最終的筆記更加完整和有價(jià)值。這樣用戶就無(wú)需事無(wú)巨細(xì)地記錄下會(huì)議中的所有內(nèi)容，而是可以專(zhuān)注于那些關(guān)鍵的洞察點(diǎn)或你獨(dú)有的思考和判斷，把那些繁瑣的記錄工作交給AI來(lái)完成。

舉個(gè)例子，在會(huì)議里，你寫(xiě)下一個(gè)數(shù)字，Granola 會(huì)實(shí)時(shí)從對(duì)話中提取并添加有關(guān)該數(shù)字含義的上下文，讓最終的筆記更加完整和有價(jià)值。

這樣的做法，好處在兩點(diǎn)：

一是，比起大多數(shù)摘要工具，能最大程度加深用戶情境和優(yōu)先級(jí)的理解，同時(shí)通過(guò)用戶在會(huì)議期間記錄低保真、基于關(guān)鍵詞的筆記，直接從源頭捕捉用戶意圖，而不是強(qiáng)制執(zhí)行完全自動(dòng)化或通用的輸出。

二是，相較于其他AI筆記，Granola更接近用戶會(huì)議的真實(shí)場(chǎng)景。

比如，大部分用戶在會(huì)議期間，不會(huì)去寫(xiě)詳細(xì)、完善的筆記，而是只會(huì)草草記下幾個(gè)零散的關(guān)鍵詞，告訴自己以后再整理。

Granola也曾嘗試過(guò)實(shí)時(shí)寫(xiě)出完整筆記。但團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論筆記寫(xiě)得多好，實(shí)時(shí)生成都會(huì)讓人忍不住去看，結(jié)果非常分散注意力。這與Granola的初衷相背離。Granola 的初衷是讓你更專(zhuān)注于會(huì)議，但這適得其反，人們盯著筆記看，如果不滿意就去改。

Granola 巧妙地認(rèn)識(shí)到真實(shí)筆記記錄的混亂和不完美，并提供了一種無(wú)縫改進(jìn)的方法。正如一位用戶解釋為什么Granola能引起共鳴時(shí)說(shuō)道：

“它沒(méi)有要求我改變我的工作方式。它包容了我記筆記的雜亂、不完美的習(xí)慣，并使其變得更好。這種簡(jiǎn)潔性引起了我的共鳴，因?yàn)樗杏X(jué)就像是專(zhuān)為我設(shè)計(jì)的?！?/p>

用戶主導(dǎo)控制權(quán)背后，是Granola獨(dú)特的產(chǎn)品定位。

用Granola AI創(chuàng)始人的話說(shuō)，Granola不僅是一個(gè)記錄工具，而是一個(gè)能幫助我們理解、連接和利用信息的智能助手。這有點(diǎn)類(lèi)似于”第二大腦”的概念。

這就像是給你的記憶力，接了一張外接硬盤(pán)。我們大腦的物理限制決定了它的記憶容量，而這些工具實(shí)際上為你提供了額外的存儲(chǔ)空間。

Chris Pedregal認(rèn)為，所有開(kāi)發(fā)AI工具的人都必須有意識(shí)地朝這方向努力。因?yàn)橛脩糁皇窍胪獍兄貜?fù)、枯燥、無(wú)腦的工作，但不想外包判斷。

02 從AI筆記到團(tuán)隊(duì)協(xié)作平臺(tái)，Granola做對(duì)了什么？

除了產(chǎn)品理念外，Granola的商業(yè)路徑演進(jìn)也很有意思。最近，Granola推出了2.0版本，定位從個(gè)人筆記工具向團(tuán)隊(duì)協(xié)作平臺(tái)轉(zhuǎn)變。

這一轉(zhuǎn)變，源于Granola對(duì)會(huì)議場(chǎng)景的選擇。選擇會(huì)議作為切入場(chǎng)景，有兩個(gè)價(jià)值：

首先，AI能力與會(huì)議場(chǎng)景的需求高度匹配。在LLM的眾多主要優(yōu)勢(shì)（代碼生成、搜索和摘要）中，這種提煉長(zhǎng)篇記錄的能力能極大簡(jiǎn)化會(huì)議流程，進(jìn)而引起用戶的共鳴。

其次，會(huì)議是吸引用戶參與的天然渠道，也更容易切入到用戶工作流當(dāng)中。比如，Granola團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，公司中最有價(jià)值的信息不是在靜態(tài)文檔或維基百科中，而是在團(tuán)隊(duì)之間進(jìn)行的日常對(duì)話中。

而為了讓產(chǎn)品更契合會(huì)議場(chǎng)景的需求，Granola還在安全性上做了很多設(shè)計(jì)。

比如，Granola團(tuán)隊(duì)決定不錄制或存儲(chǔ)任何音頻數(shù)據(jù)的。盡管Granola會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)聽(tīng)音頻并進(jìn)行轉(zhuǎn)錄，但原始音頻文件本身并不會(huì)被保存。

這意味著，Granola在安全性上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)那些會(huì)加入你會(huì)議并進(jìn)行音視頻錄制和存儲(chǔ)的AI產(chǎn)品。

也正因?yàn)槿绱?，Granola從單純的會(huì)議筆記工具，正在向團(tuán)隊(duì)協(xié)作平臺(tái)擴(kuò)展。具體來(lái)說(shuō)，它試圖通過(guò)新的功能，改變團(tuán)隊(duì)獲取、共享和利用集體知識(shí)的方式：

共享團(tuán)隊(duì)文件夾：為銷(xiāo)售電話、客戶反饋、招聘循環(huán)、每周同步等創(chuàng)建專(zhuān)用空間，團(tuán)隊(duì)中的任何人都可以訪問(wèn)這些文件夾（即使沒(méi)有 Granola 帳戶）；

與文件夾聊天：使用一流的推理模型查詢(xún)整個(gè)會(huì)議記錄文件夾，人工智能提供引用特定會(huì)議和記錄作為來(lái)源的見(jiàn)解；

企業(yè)協(xié)作：商業(yè)和企業(yè)用戶可以瀏覽其域內(nèi)的任何公共文件夾 – 非常適合競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、客戶成功或新員工入職；

Slack 集成：通過(guò)一次性連接到 Slack，Granola 可以讓您的整個(gè)團(tuán)隊(duì)隨時(shí)掌握會(huì)議動(dòng)態(tài)，并在通話結(jié)束時(shí)在您選擇的頻道上發(fā)布簡(jiǎn)明的摘要和“與本次會(huì)議聊天”按鈕。

這次轉(zhuǎn)型的背后，也透露著Granola團(tuán)隊(duì)對(duì)AI產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的判斷。在此前的采訪里，Chris Pedregal曾提到：

未來(lái)的AI產(chǎn)品大致可以分為兩類(lèi)，一類(lèi)是執(zhí)行低頻切不需要太出色任務(wù)的產(chǎn)品，大多數(shù)消費(fèi)場(chǎng)景可能都屬于這一類(lèi)別，這部分需求將被像Claude這樣的通用助手吃掉。另一類(lèi)是，高頻且需要極佳表現(xiàn)的場(chǎng)景，這是專(zhuān)業(yè)AI工具的領(lǐng)域。Granola就屬于這里。

03 Granola成功背后的4條認(rèn)知

在Granola成功背后，Chris Pedregal對(duì)AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)也有著很深的理解。在此前的一次采訪里，Chris曾分享了他打造成功AI產(chǎn)品的4條潛規(guī)則。

第一，不要把時(shí)間浪費(fèi)在即將消失的問(wèn)題上。

通常，一個(gè)AI產(chǎn)品的問(wèn)題會(huì)出現(xiàn)在兩個(gè)方面：一種是下一個(gè)模型發(fā)布時(shí)會(huì)自動(dòng)解決的問(wèn)題，另一種是無(wú)論模型變得多么智能，仍將存在的挑戰(zhàn)。

對(duì)于應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，很容易掉進(jìn)“錯(cuò)解問(wèn)題”的陷阱：你埋頭苦干去解決某個(gè)眼前的問(wèn)題，而下一版 GPT 一出，這個(gè)問(wèn)題就不復(fù)存在了。所以，不要把時(shí)間浪費(fèi)在即將消失的問(wèn)題上。

舉個(gè)例子，Granola的第一版無(wú)法記錄超過(guò)30分鐘的會(huì)議。當(dāng)時(shí)最強(qiáng)的模型是OpenAI的 DaVinci，上下文窗口僅有 4000 tokens。

按照傳統(tǒng)產(chǎn)品的邏輯，團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該立刻優(yōu)先解決這個(gè)問(wèn)題，但Granola并沒(méi)有這么做，而是把更多精力放在提升筆記的質(zhì)量。事實(shí)證明，這個(gè)決定是正確的，筆記質(zhì)量才是用戶最喜歡 Granola 的原因之一。

第二，邊際成本就是機(jī)會(huì)。

過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的邊際成本極低，好的產(chǎn)品可以很容易實(shí)現(xiàn)用戶的規(guī)模增長(zhǎng)。

但這個(gè)規(guī)律在AI領(lǐng)域并不適用。由于模型成本的存在，每增加一個(gè)用戶，都會(huì)帶來(lái)邊際成本的增加。這意味著，即使是大廠也不可能盲目地去擴(kuò)展用戶。

這對(duì)創(chuàng)業(yè)者是個(gè)機(jī)會(huì)。雖然你沒(méi)辦法和大公司直接競(jìng)爭(zhēng)，但你可以選擇為少數(shù)用戶提供更好產(chǎn)品體驗(yàn)。這比為千萬(wàn)級(jí)用戶服務(wù)更可行。

第三，上下文為王。

與其把 AI 模型當(dāng)作“執(zhí)行命令的工具”，不如把它當(dāng)作第一天上班的實(shí)習(xí)生。一個(gè)有獨(dú)立思考能力的實(shí)習(xí)生，比起教他該做什么，更重要的是，給足他理解你的“語(yǔ)境”，讓他真正理解的意圖。在AI時(shí)代，“上下文窗口選擇（context window selection）”將成為核心理念。

第四，解決具體場(chǎng)景的問(wèn)題。

現(xiàn)在像Claude 和 ChatGPT 這樣的通用工具已經(jīng)足夠出色了。如何與他們競(jìng)爭(zhēng)？唯一的辦法是，做得足夠“窄”。選一個(gè)非常具體的場(chǎng)景，然后在這個(gè)場(chǎng)景里做到極致。

當(dāng)你打磨在具體場(chǎng)景落地過(guò)程中，會(huì)有很多的Know How。比如，會(huì)議提醒是否順暢、回聲消除是否做得足夠好、以及會(huì)議記錄的篇幅多少合適，這些都需要通過(guò)不斷用戶反饋來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的，也是模型解決不了的。