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  而且,它还有一种很厉害的广告模式——★◆“赞助的后续问题”。也就是说◆◆■■★◆,品牌可以在用户提问时植入相关内容,让广告和用户体验完美结合。

  这方面,值得做营销的人借鉴,但也不要过于吹嘘◆■★。毕竟,营销的最终目的是让用户真正认可产品,而不是被短期热度所吸引。

  除绑定同行◆■★◆、关键词外■■,再来说说社交传播。Manus的社交传播和Perplexity AI有异曲同工之处。

  关键在于如何根据产品和市场环境■■◆◆■,灵活运用这种策略;如果只是单纯地模仿邀请制,忽略内核,那可能会被反噬★■。

  如果一个产品营销热度很高,但产品本身却跟不上■◆★■■◆,或者根本无法完全放开★■◆■■,那么,用户的“潘多拉效应”会被激活。

  相比之下,Manus不同◆■■◆■,它没有开源策略◆■★★◆■、也没有深耕开发者社区,它的前身公司是Monica,所以,它们走上了截然不同的道路。

  我们可以看出★◆■,瑞幸选择更激进的绑定星巴克★◆★,通过直面竞争对手并发起争议性话题,迅速抢占公众注意力◆◆■★,对了,当时它的店很少。

  这种道路在用户眼中却变了样★■◆★★■,变成了关键词 + 邀请码 + 饥饿营销三件套的代表;但是◆★■◆★,抛开这一切我们看这种营销策略,有什么问题吗?

  结果,博主们对Manus的产品界面和使用体验感到震撼■■,纷纷报道了它■★■◆◆★;因为国内博主没体验过此类产品,所以他们感受后觉得它非常厉害◆■,于是,把它对标为下一个DeepSeek,甚至说是全球首个AI Agent。

  这种超高性价比不仅让硅谷、科技圈为之震撼,还得到了国外开发者的广泛认可■★★■,因为它不仅能解决像24点游戏这种考验逻辑推理的难题,还展示了强大的技术实力。

  所以■◆,这表明,Manus 从一开始就把目标用户锁定为海外群体;可是,为什么它在国外没有火起来呢?我猜可能是这样:

  KOL拿到邀请码后,体验完肯定会写文章、拍视频发到各大自媒体平台;作为用户◆■★,看到新产品肯定要注册试一试,试完后自然会去写体验,这种体验本身带有优越感,还能增加关注度■★★■,何乐而不为呢?

  Perplexity AI火起来时◆★,它鼓励大家在社交媒体上分享自己用软件的体验,甚至还分享操作录屏。

  对于一款科技产品来说,想融资至少得有 20 万到 30 万用户;假设按照 20 万用户来算,前期成本大约是 3200 万元人民币,这还不算其他费用★◆■■。

  我知道在超级碗(Super Bowl)期间◆◆★■,它做了推特活动,内容是预测超级碗 MVP 的 100 万美元竞赛;这个活动不仅省钱■◆★■★★,还能借势,一人通过社交媒体的互动★■■,让品牌和用户数量都增加了。

  而Manus绑定的是:“DeepSeek之后,又一个科技圈的不眠之夜”■★◆◆★“炸裂■■、炸醒,为国人量身打造”等关键词★★◆★◆。

  你告诉我那边有个苹果,很好吃,却偏偏不给我吃。这种■◆■★“吊胃口”的做法,会让用户觉得这是一种“诱导性”或“操纵性”的营销★◆,甚至会让人觉得有些■★■■“不怀好意”,最终,用户会在网上大骂。

  从它官网也能看出一些端倪★◆◆:Manus显然是想冲出国门的。无论是产品介绍■★◆◆◆、创始人发言,还是功能展示,几乎全是英文内容,没有中文资料■◆★★■◆。

  另外,在火起来之前,DeepSeek 对 AI 生态圈的支持也非常到位。它一直深耕开发者社区,在 GitHub 上积累了不错的口碑。

  Manus 发布两天,传统英文科技媒体和开源社区都没什么动静;反而是创始人在国内做客了几期播客★■■◆,给国内一些小圈子的人发邀请码★★,还在几个公众号上做了推广。

  我认为没有,而且屡试不爽◆■■■■★。其中让我印象最深的,是瑞幸咖啡。为什么是瑞幸咖啡呢★★◆◆?

  接着,Manus 借助 KOL 和几个科技大号的尖叫式评测,例如“浑身发麻◆■■、炸裂◆★◆■■◆、agent 的 iPhone 时刻”等极具煽动性的语言,进一步放大了产品的神秘感与吸引力★■◆。

  中国有句古话:时来天地皆同力,运去英雄不自由;当运气来临时,一切条件都会助力成功◆★■■★。既然这样:Manus 已经火出圈了,为什么还不全部放开,而继续采用邀请制呢?

  记得非常清楚,2018年我还在海淀工作时★★◆■,大家边喝咖啡,边看瑞幸发布的《致星巴克的一封公开信》的文章◆■★,疯狂议论。

  不过怎么说,归根结底,邀请码 + 饥饿营销 + 关键词绑定,这些手段能制造一时的热度★■,但产品核心竞争力和用户真实体验◆★■,才是决定能否长久立足的关键。

  另外,整个过程中,Manus 还借势绑定了明星产品或技术概念(例如 DeepSeek 等)■★■,进一步提升了品牌认知度◆■◆★◆◆。

  尽管产品出圈后,创始人明确表示没有投入任何市场推广费用,但我坚信★◆■★■,这波传播一定是经过精心策划、有节奏的◆■★。毕竟,发邀请码的效果比开发布会★■■■、请媒体写报道要好得多。

  换句话说,按照Manus的功能和成本来估算■★,假设一个任务需要处理5万字,每个字对应1.5个tokens★■,那么一个任务的成本大约是8元。

  同时,邀请制能帮助产品在早期阶段控制用户增长的速度。通过邀请◆■★■★■,一边扩大规模■◆★★■,一边收集反馈★■■■、优化产品,这不就是一种“渐进式扩散”吗?

  想必你也看到了这条新闻■◆★◆■:MetaGPT团队开源项目Open Manus■◆,由4人打造◆◆■★■◆,发布不到一天,在GitHub上收获了7000多颗星。它能自主浏览网页◆◆◆■■■,查询、总结信息★■★,功能与 Manus 基础功能类似★■。

  这是一个非常现实且重要的问题,毕竟■◆◆★◆,再好的产品,没人看见,就等于不存在;因此,我全程回顾了下Manus营销方式★◆★◆■,发现一些相同点和不同点,分享给你。

  有邀请码吗?还有人晒出了自己成功拿到邀请码的截图,甚至炫耀使用体验★◆★◆;说实话,这种现象反而让我对产品本身关注度降低了。

  如果 Manus 每天发放 2000 个邀请码(即 2000 个用户),每个用户每天运行 20 个问题,那么一天的成本就是 32 万元人民币。

  一■★★■,开源策略。DeepSeek 一开始就走开源路线,选择了 MIT 许可证,这意味着任何公司都可以复制和使用这个模型。这种开放态度吸引了大量开发者和企业,也让它的传播速度非常快。

  星巴克与物业签订排他性条款,禁止其他咖啡品牌入驻;星巴克要求供应商“二选一”,停止向瑞幸供货。瑞幸呼吁星巴克停止这些行为■■◆,为行业创造公平竞争的机会◆■★★,并表示已委托律师提起诉讼和投诉■★★。

  邀请码 + 饥饿营销 + 关键词绑定相关产品◆■。这一经典套路层层递进■★,抓住用户心理,实现在有限资源投入下,最大化地提升品牌影响力和产品市场热度。

  我认为 Manus 虽然成功出圈,但实际上每放出一个邀请码,都是一笔不小的开支◆★★■◆,它目前还没有自己的盈利模式,也不确定每天留存如何,大模型用的也不是中国的。

  开源策略、模型高性价比、带来了★■◆★◆“拼多多式◆◆★◆■”价格优势;通过 GitHub 深耕开发者社区,形成增强回路,进而借助海外热度反哺国内市场。

  写到这,我在想,同样是AI领域的创新产品,DeepSeek 能迅速走红国外◆◆■,Manus 却没有达到类似高度,这背后到底是什么原因呢?

  好处想必大家都知道◆■★:制造稀缺感■★◆■■。当一个产品要邀请码才能使用时,用户会下意识地觉得它很特别、很有价值。

  甚至连登录方式也仅支持谷歌账号和GitHub,完全看不到电话号码、微信扫码等国内常见的登录选项,最关键是还要外网。我之前还在小红书上吐槽过这一点。

  这种心理暗示会让人们愿意花时间和精力去争取邀请码★★,甚至主动在社交媒体上晒出自己的“特权”,无形中为产品做了免费宣传★■★◆★◆。

  相比之下★■★◆◆★,我更感兴趣它的营销方式。因为身边有不少AI领域的朋友■■■★◆,经常会和我讨论一个问题:在信息泛滥的时代,如何让公司产品一推出就能迅速吸引用户的注意力?

  其中有一条关键信息:有网友给Open Manus布置了一个任务◆■★★★■,查询“杭州哪些医院支持异地医保直接结算◆■■■”★★◆◆■,它找到了杭州医保的页面■◆★★■◆,把里面的医院列表下载下来并保存到txt文件中。

  换言之◆■◆■,当用户得不到时,他们变本加厉地在网络上表达自己的不满和失望,会将这种情绪传染给更多人,进一步影响品牌的口碑和形象◆★★★■,最终,产品会陷入一种怪圈。

  有人说,Manus采用非常经典的互联网营销套路:通过制造稀缺感,让用户觉得必须动用人脉资源才能获得产品体验;这种稀缺感营造,让产品在用户心中更具价值。

  这封公开信在开店时一发◆★◆,吸引大量关注■◆★■。有人觉得,这是瑞幸碰瓷式公关◆■★■,也有人认为是在市场竞争中的自救之举;但无论动机如何◆■■★★★,这条信息发出后◆◆,瑞幸立马成为舆论焦点◆★◆,为其后续发展奠定了基础。

  所以■■◆■,核心逻辑都是找到一种能够突破信息噪音的方式,让产品与某家强关联,这样◆◆★,大家立马会注意到你、讨论你■★■◆◆★,并尝试关注你◆■。

  这也是,最近几天,我们为什么看到不少用户在小红书平台上疯狂吐槽Manus的重要原因。

  再看看口碑传播和病毒式营销方面,它用A/B 测试来不断改变产品,你搜到的问题和别人的都不一样■◆◆■★★,这种个性化让人觉得新鲜又有趣,很容易主动分享给朋友★◆■★■■。

  完成这个任务,它用了三个小时,耗费 3■◆★◆◆.6 美元,换算下来相当于 24 万个 tokens◆■◆■,约等于 36 万到 48 万个中文字符◆★◆★★,成本大概是 26 元。

  二■◆★★◆■,推出的模型极具性价比■◆★■★,它开源模型性能几乎可以媲美OpenAI的大模型,但成本只有对方的1/20。

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