AI创业一年实战复盘：从2B转型2C，流量获取与生存策略详解

April 5, 2026

在AI创业的浪潮中摸爬滚打了近两年时间，我主要投身于面向企业的AI服务领域。去年尝试搭建了一个SaaS平台，原本计划销售标准化产品，但在实际推进过程中，却不得不为各家客户进行定制化部署实施。更令人无奈的是，项目尾款的回收过程异常艰难，最终核算下来，这一年非但没有盈利，反而亏损了数十万元。这段经历让我深刻体会到了国内市场在企业服务付费意愿和习惯上的现状。

尽管遭遇了财务上的挫折，但抛开纯粹的“生意”视角，我在这一过程中也观察到了一些值得深思的现象，其中不乏与主流认知相悖的发现：对于相当数量的公司而言，AI技术的实际效用有限，或者说，他们并未真切感受到AI带来的价值。

举例来说，去年我曾接触过几家传统制造业企业（例如水务公司和工厂）。这些企业本身已实施了一定程度的自动化改造，其中一家啤酒生产商的自动化率已经相当高。其保留的岗位员工并非技术不可替代，而是出于某些管理或人情上的“需要”。对于这类传统企业而言，他们并不认为AI能带来显著的额外价值（同样地，他们对数字化转型也持保留态度）。

AI在替代低端、重复性劳动方面，目前发挥的作用其实相当有限。 即便是其公认擅长的客服领域，也并非企业主真正关心的核心成本项。对于客服团队庞大的公司而言，其市场营销投入往往更为惊人。当老板面对上亿元的广告费用账单时，客服部门数百万的人力成本相比之下就显得微不足道了。

再看AI渗透较为深入的领域，例如AI辅助医疗，这是我较为熟悉的板块。这项技术确实具备可行性，但当前多模态能力的不足是明显短板。只要在体征检查、触诊等需要物理交互的环节无法取得突破，AI医疗的完整拼图就始终存在缺失。

法律领域的情况可能比医疗更为复杂。当前法律数据的分散性极高，且法律推理本身具有一定的不确定性，存在“正确的输入未必能保证正确的输出”的情况，其中的挑战远比表面看来更多。

教育领域则更为特殊。它看似与AI医疗、AI律师类似，但真正落地时，第一步就会遇到障碍——例如构建“学生知识成长图谱”。如果AI无法精准评估学生的真实能力水平，就无法实现学习内容的“难度N+1”自适应推送，所有的输出都可能沦为低效的重复。

当前受AI冲击最显著的领域或许是程序员行业。最典型的例子是AI大模型对前端开发的影响。由于前端场景相对容易穷举和模式化，今年几乎每一次重磅模型的发布，都被视为对前端行业的一次冲击，到Gemini发布时，类似的“唱衰”已经发生了不下八次。

然而，断言AI将消灭程序员显然是不准确的。更恰当的认知是，AI编程的发展预示着我们将迈入自然语言编程时代。在我经手的几个复杂AI项目中，实际情况是：核心业务代码可能仅有一万行左右，而用于驱动AI的提示词（Prompt）却多达数十万行。可以认为，编写高质量的提示词本身就是一种自然语言编程。因此，AI淘汰的并非程序员，而是那些仅仅停留在工具使用层面、缺乏抽象和解决问题能力的“代码搬运工”。

综上所述，AI技术在“高大上”的创新赋能和“接地气”的基层作业替代这两个层面，其实际意义都还与业界宣传存在差距。近来备受关注的、号称能完成所有任务的“AI智能体”，也收到了诸多质疑的声音。

结合我为超过40家企业提供服务的实际经验来看，AI项目落地带来的价值更多体现在“降本”上，而“增效”的效果并不显著。但若将降本的功劳完全归于AI，似乎也不够公允。它更像是企业数字化转型进程的延续，AI补全了其中20%左右难以通过传统自动化实现的环节（这也是为什么像飞书、钉钉这类协同办公平台极力推广AI表格功能的原因）。

话题展开得有些广泛，现在让我们回归今天的重点：分享一些在AI to C（面向消费者）产品领域的实践心得与技巧。

聚焦AI to C产品领域

首先给出一个核心观点：在我看来，打造面向消费者的AI产品，其可行性要高于面向企业的AI服务。 在决定暂停2B业务后，今年我将精力投入到C端产品的打磨上，投入了数十万资金，主要涉及两个方向：

“叶小钗”个人IP的塑造；
“空气小猪”产品（一款基于熟人社交的英语学习工具）。

今天我们将重点探讨第二个产品——“空气小猪”的实践。

那么，我是在鼓励大家都涌入AI to C赛道创业吗？恰恰相反，我强烈不建议个人或小型团队贸然进入AI to C领域开发小型产品。 原因非常直接：当前市场环境极其恶劣，内卷严重。

创业环境：高门槛与长周期

首先，AI产品的核心交互离不开对话，因此小程序的体验往往不佳，并不适合作为主要载体。用户普遍反感在微信聊天界面和AI产品之间频繁切换。

如果选择开发原生APP，成本将大幅攀升，并面临一系列门槛：

采用uniapp等跨端框架并不合适，至少需使用React Native，因为需要处理虚拟键盘的大量兼容性问题；
算法备案流程，耗时约6个月，费用8000元起；
大概率需要申请电信业务经营许可证（ICP证等）才能上架应用商店；
其他隐形成本。

总而言之，从一个AI APP的构思到最终上架，至少需要20万元启动资金和4个月的时间周期。

请注意，对于许多创业者而言，20万并非小数目，这笔资金足以支撑一家小型实体店的初期运营。

由此得出的结论是：尽管宏观政策层面一直在支持AI产业发展，但具体到创业环境，或许是出于保护普通创业者的考虑，当前环境对一般人的AI创业并不友好。 且不论各种资质审批的复杂性，在许多办公空间闲置的背景下，我个人在成都甚至一直未能成功申请到免费的创业孵化器工位。

由基础环境导致的产品开发周期长还只是小问题，接下来的两个挑战几乎是所有2C产品都难以避免的。

同质化困境：创新难逃抄袭命运

C端AI产品的同质化现象异常严重，几乎不存在绝对的创新壁垒。因为如果你的创新点确实出色，最多一个月，类似的功能就会出现在其他竞品上。

以“空气小猪”为例，我们曾对产品中的某个聊天交互创新点非常自信。在开发前，我们调研了市面上所有知名的英语学习产品，再三确认没有类似功能后才启动开发。

然而，就在开发完成之际，我惊讶地发现海外版的钉钉、飞书已经上线了类似功能，再打开微信一看，它竟然也有了。

产品正式推出后，又有用户反馈说发现另一个创业团队在做和我们几乎一样的事情。

因此，你认为的绝妙创意，很可能只是信息搜集不够全面。许多自以为是的天才想法，或许早已遍地开花。这也是做C端产品必须警醒的一点：很难依靠单一功能点或产品特性建立长期优势。

对于初创团队而言，用户体验并非唯一重要的因素，C端产品必须尽快实现商业闭环。

必须以盈利能力为核心来评估和迭代产品，切忌在一些自认为“贴心”但非必需的功能点上过度投入成本，因为最终往往发现，许多“贴心”功能并非用户真正需要的。

只要是面向消费者的产品，就离不开流量逻辑。只要流量足够大，即便产品体验有所欠缺，依然可能产生营收。这就引出了C端产品最核心的板块：流量获取。

流量困局：稀缺性与获取难度

既然环境不佳、成本不低、同质化又严重，是否意味着C端AI产品完全没机会了呢？

倒也并非如此，这很大程度上取决于创始人的心理预期。C端市场体量巨大，只要创始人拥有足够强大的心力（这一点至关重要，否则极易中途放弃），总能从这片流量海洋中分得一杯羹。

分享一个我们相对轻量级的案例：一款日活跃用户约500的英语学习产品，每月能产生4万元左右的收益。

4万元这个数字当然不算高，并且这款产品似乎已触及增长天花板，很难再有突破。但对于许多产品而言，或许只需要不到1000的日活就能维持良性运转，这也算是一种“小而美”的存在方式。

只不过，你需要权衡的是，是否愿意投入50万到100万的现金，去博取一个“日活500、月入4万”的可能性。请注意，这仅仅是一种可能性，因为达到这个目标本身就非常困难。

流量是稀缺资源。 不可能仅仅因为你发布了一款产品，在朋友圈转发几次，就能吸引大量用户下载。成为爆款是小概率事件，并且大多数普通团队并不具备技术上的绝对亮点，很难吸引市场注意力。

对于多数普通人而言，要做C端产品，只能一步一个脚印地积累，并且在初期切忌盲目投放广告。最务实的方法是进行“流量化缘”。

“流量化缘”实战策略

关于“流量化缘”，具体方法有很多，它属于体系化流量运营的一部分。为了提供更实际的帮助，这里我将分享其中一种效率相对较高的策略，并对其拆解说明。

当前主要的流量平台集中在抖音、小红书、视频号/公众号体系。对于产品推荐而言，抖音和小红书尤为适用。

最常见的“流量化缘”或引流做法，是去相关领域的大主播视频评论区进行互动。例如，我们会在英语教学类博主的短视频下评论：“用过‘空气小猪’学英语，体验真的超爽！” 就是这样简单的一句话，往往能带来可观的流量收益。

那么，流量化缘的答案就是让大家四处去评论吗？

当然不是，那样就显得太没有技术含量了。事实上，所有流量运营体系都应该尽可能实现自动化，否则人力成本将难以覆盖收益。

为了让分享更具价值，我将具体如何实现自动化（以抖音为例）的方法也一并公开。首先，我们需要理解自动化评论并非胡乱操作，首先要获取目标抖音博主的视频文案，判断内容是否相关，只有合适的视频才进行评论，有时甚至可以针对视频下的用户评论进行二次回复。

我们采用的方案是：利用Coze平台进行前端信息采集，再结合飞书多维表格进行数据存储与流程控制，从而构建完整的自动化工作流。

前期准备工作：参数设定

在启动自动化流程前，需要预先设定两个核心参数：

参数一：目标博主的主页链接

参数二：计划评论的内容模板（可准备多个模板以备轮换使用）

接下来是具体的实现步骤。

步骤一：利用Coze获取目标视频列表

1. 创建飞书多维表格 所有涉及数据流转的工作流，第一步都是建立规范的数据表。下图展示了我们创建的表格结构，其中包含一个“按钮”字段，这将在后续流程中起到关键作用：

2. 配置Coze工作流 接下来，在Coze中创建一个工作流，用于调用第三方插件抓取指定博主主页下的所有视频链接。随后，通过一个代码节点对抓取到的原始数据进行清洗和格式化，确保数据规范。

请注意：出于数据安全和长期稳定性的考虑，如果计划长期使用，建议自行开发插件。我们实际运营中使用的是自研插件，此处仅为知识分享使用第三方插件示例。

处理完成后，利用Coze的飞书官方插件，将清洗后的数据写回第一步创建好的飞书多维表格中：

配置完成后，务必将飞书官方插件的授权模式设置为 【共享授权】。若缺少此步骤，飞书将无法向表格写入数据，导致流程中断。

工作流搭建完毕后，将其发布。然后再次进入该工作流，选择 “API导出”，格式选择 “Shell”。保存此时弹出的所有Shell命令信息，这是连接飞书与Coze的“密钥”。

API导出后选择Shell格式，保存其中的关键信息：

下方的代码框内，即是你的工作流被封装成的标准API接口调用命令示例：

curl -X POST 'https://api.coze.cn/v1/workflow/stream_run' \
-H "Authorization: Bearer cztei_lYWpar1ZtBmln2Mi9yYRlXM8PRKPklSdnb4TYaMEQGR8b" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
 "workflow_id": "7565718953651535872",
 "parameters": {}
}'

3. 飞书表格触发工作流 之前建表时预留的“按钮”列，本质是一个被飞书封装好的API触发器。点击它，即可向Coze工作流发送执行请求：

填入“密钥”：将第二步中保存的Shell命令里的关键内容（如Authorization Bearer token和工作流ID），准确填写到飞书按钮的自动化配置中：

至此，你只需在飞书表格中点击该按钮，系统便会自动调用Coze工作流，获取目标博主的最新视频链接及相关信息（如点赞量、评论量等）并回填到表格中。整体流程可参考下图：

在此基础之上，我们进入下一个环节：视频内容转文案。

步骤二：视频内容转文本文案

当前抖音平台视频链接存在多种形态，给自动化处理带来挑战。主要分为三类：

H5分享链接：格式如 https://www.iesdouyin.com/share/video/7467447222242725129。此类链接无法直接读取，但可从路径末尾提取视频ID（如7467447222242725129）。
标准视频页链接：由视频ID嵌入标准路径生成，如 https://www.douyin.com/video/7467447222242725129。插件理论上可调用此URL提取信息，但实测失败率较高。
带参数的视频页链接：如 https://www.douyin.com/video/7467447222242725129?modeFrom=searchResult。此格式在实际调用中报错率相对较低，稳定性优于标准链接。

我们的系统最初获取到的链接多为第一种H5格式。此时，飞书多维表格的 AI字段 功能便发挥了作用，它可以批量将原始链接转换为成功率和稳定性更高的第三种带参数链接格式：

链接转换成功后，我们在表格中配置第二个按钮。其原理与第一个按钮完全相同，只是它触发的是另一个专用于“视频转文案”的Coze工作流：

“视频转文案”工作流的核心是接入了 通义千问的音频转文字功能，它能返回带时间戳的文稿、标注发言人的文稿等多种格式，我们最终选择使用纯文本结果。

值得一提的是，我们也尝试过使用飞书自带的视频转文字服务，但其背后可能依赖第三方供应商，时常出现报错且token消耗量巨大，综合性价比不高。

完成文案提取后，便来到了最后一步：自动评论。

步骤三：实现自动化评论

在解决了视频链接与文案的自动采集后，最后一步是实现自动评论。

如果采用纯代码模拟请求的方式，不仅技术路径崎岖，而且账号被封禁的风险极高。经过多次尝试，我找到了一种更高效、更稳定的解决方案：使用影刀RPA这类自动化工具，通过模拟真实的鼠标和键盘操作，来实现自动评论。

影刀RPA可以精准模拟人类在电脑前的点击、输入等行为，从而绕过复杂的技术接口，稳定地执行任务。更重要的是，影刀可以方便地接入飞书多维表格。在我们的体系中，多维表格扮演着 AI数据库与指令中心 的双重角色。

1. 连接多维表格 首先，在影刀设计器中通过预置的凭证链接功能，与飞书多维表格建立安全连接。这样，RPA机器人就获得了读取和操作表格数据的权限。

2. 数据预处理 从表格中获取的视频链接可能需要进一步处理。影刀内置了正则表达式等数据处理组件，可以确保每一个URL都是格式规范、可访问的。处理完成后，将所有链接打包成一个列表，为后续的批量循环处理做好准备。

3. 循环执行评论操作 影刀RPA会启动一个循环流程，自动从上一步准备好的链接列表中，逐一取出视频地址，并执行预设好的全套评论操作。目前，评论内容在流程中是预先设置好的固定模板，未来可升级为根据视频文案动态生成。

4. 模拟人工操作流程 整个自动评论的实现，本质上是一套精细的模拟点击流程。影刀RPA机器人会按顺序执行以下操作：

打开浏览器，访问目标视频链接。
将页面滚动到评论区，并定位到评论输入框。
在输入框中输入预设的评论内容。
点击“发送”或“评论”按钮。

这一系列操作均由RPA自动完成，其核心流程可参考下图：

最后，附上一张完整的流程示意图供大家体会。需要注意的是，这里展示的自动化评论流程，仅占我们整个流量运营体系的十分之一。

至此，关于自动化获取流量的实操部分就介绍完毕。只要运用得当，这套方法确实能帮助产品获取一部分初始流量。但务必注意操作的频率和评论内容的质量，避免过度营销导致账号或IP被平台限制。

写在最后

近期，密集的企业AI咨询事务让我略感疲惫。这篇文章是在周末酒店的间歇中，恍恍惚惚写就的。回头检视，发现文章结构似乎有些散乱。

但或许也不必修改了，这种“杂乱感”可能更能反映普通人AI创业的真实状态——就是充满了混乱与不确定。时而探索2B，时而转向2C，偶尔还承接一些咨询项目，看似缺乏章法，却又都是在为生存而奋力挣扎。

回顾这一年的创业历程，从2B市场的泥泞到2C领域的荆棘，与其说是在追逐技术风口，不如说是一场对技术实用性与商业本质之间巨大鸿沟的艰难弥合。AI技术本身并未改变商业的基本逻辑，真正的挑战也往往不在模型或算法层面。这甚至曾让我一度感到悲观：AI似乎并没有想象中的那么“有用”，重要的依然是场景、资源、资本这些传统要素。

但以更成熟的视角来看，AI本就不是万能钥匙。正确的姿态应该是从真实的业务场景出发，去寻找那些恰好缺少“AI”这块拼图的环节。

对于正考虑入局AI创业的朋友，这篇文章或许无法给出一个明确的“成功公式”，但它至少指出了一些可能遇到的“坑”。尤其是最后关于“流量化缘”的自动化实践部分，它在整篇文章的叙述中或许显得有些突兀，但却是许多初创团队在残酷市场中赖以生存的真实本领。

创业维艰，与所有在这条路上摸索前行的人共勉。