增长的第一定律：留存没成立，增长是放水进漏桶
AI 产品的留存数据普遍难看。行业经验是大部分 AI 应用的次日留存看着还行（好奇心驱动），但 30 日留存常常掉到个位数，远差于成熟工具类产品 20-30% 的水平。原因很直白：大量用户是冲着新鲜感来的，玩三次「帮我写首诗」就走了，产品没进入他的真实工作流。
所以增长的顺序必须是：先把一个核心场景的留存做扎实，再放量。判断标准也不复杂——看同期群留存曲线是否在某个点上走平。曲线走平意味着有一群人真的离不开你，这时候投一块钱买量能算出 LTV；曲线一直滑向零，投多少钱都是给平台交学费。ChatGPT 自己都经历过这个：2023 年初爆火后大量围观用户流失，真正沉淀下来的是把 AI 嵌进写作、编程、学习流程的那批人。
被验证过的打法一：效果可视化带来的自传播
AI 产品有一个传统软件羡慕不来的增长引擎：产出物本身就是广告。用户把 ChatGPT 写的方案截图发朋友圈、把 AI 生成的写真发到小红书，每一次分享都是零成本获客。妙鸭相机 2023 年靠 9.9 元 AI 写真在朋友圈刷屏，本质是把「产出物可炫耀」这件事做到了极致。
这个打法可以设计：产出物默认带可分享的形态（漂亮的卡片而不是一坨纯文本）、在结果页放最低摩擦的分享按钮、制造「别人看到会问你用什么做的」的效果差。病毒系数不用追求大于 1，能做到 0.3-0.5，叠加任何投放都会显著拉低综合获客成本。
被验证过的打法二：场景模板降低「空白页恐惧」
AI 产品增长最大的隐形障碍是用户不知道拿它干嘛。打开对话框面对一个光标，大部分人的大脑是空白的。解法是把能力翻译成场景：不说「我能对话」，说「帮你写周报、改简历、做竞品分析」。Notion AI 和国内的 Kimi、豆包都在首屏堆场景模板，这不是产品偷懒，是增长设计——模板把「啊哈时刻」的到达时间从十分钟压到三十秒。
模板还有一层增长价值：每个场景模板都是一个 SEO 和投放的着陆页。「AI 写年终总结」这种搜索词背后是有明确意图的流量，一个模板页接一批词，是 AI 产品最便宜的长尾获客方式。
被验证过的打法三：投放买量，但只对一类玩家划算
2024 年国内 AI 应用的投放大战很说明问题：Kimi 在 B 站、小红书疯狂买量，单用户获客成本一度被卷到十几块钱；豆包背靠字节的流量体系，用自家渠道把成本压得极低。结果是字节系靠生态优势笑到最后，纯买量选手的增长故事多数没讲完。
买量不是不能做，是要算清三道算术：LTV 必须大于获客成本三倍以上才健康；回收周期超过六个月，现金流压力会要命；自然流量占比持续提升，才说明买量在撬动品牌而不是纯输血。三道算术有一道不及格，投放就该砍。
被验证过的打法四：嵌入工作流的「钩子增长」
最稳的增长来自把产品卡进用户每天必经的流程里。GitHub Copilot 不缺增长，因为它长在 IDE 里，写代码就不可能绕开它；飞书、钉钉把 AI 摘要塞进每一场会议，用户是被流程带着用的。独立产品学不了大厂的位置优势，但可以学思路：找到用户工作流里重复、高频、低判断的环节（会议纪要、日报、数据周报），先占领这个环节，再向上下游扩。每周定时推送一份「自动生成的周报草稿」，这个推送本身就是召回手段。
我的整体判断
AI 产品的增长正在从「抢流量」回归「抢场景」。模型能力的同质化越来越快，谁都能做出 80 分的对话体验，增长的分水岭在于：你有没有一个场景让用户每周固定回来三次。所有打法——自传播、模板、投放、工作流钩子——最后都服务于这一件事。