最近，如果你打开过网易有道，一定被“弹窗”了口语私教 hi echo，网易在 10 月 14 日推出的 ai 虚拟人。就在 5 天之后的 10 月 20 日，谷歌也推出了基于 ai 的英语教学工具。中外“大厂”前后切入语言教学赛道。
网易 hi echo 主界面｜**hi echo而在大厂之外，在谷歌上搜索“ai 语言教学”这个关键词，产品也是一抓一大把，各种功能、各种语言、付费的、免费的，应有尽有。在社交**上，笔者也经常能看到使用 chatgpt、character.ai、call annie 等 ai 产品学语言的经验分享，语言学习似乎是生图修图之外，ai 又开始“重点整顿”的行业之一。
作为语言学习界的扛把子，duolingo 在今年的 3 月 14 日也推出了高级订阅服务 duolingo max，主要卖点是 ai 场景对话和解释答案两项 aigc 功能，算是向 ai 化迈出了一步。但说实话，目前 duolingo max 使用场景有限，仅支持用英语学习法语、西班牙语时使用，而且目前只上线了英国、美国等少数几个市场的 ios 端，duolingo 的 ai 化给人感觉非常“佛系”。
一边大踏步前进迈入 ai 时代，一边不疾不徐，面对一堆 ai 化的语言学习竞品，duolingo 到底有没有招架之力？这可能是其他很多 app 都想要知道的事情。
功能强大，完美解决开口难，ai语言教学稳了？
筛选出的三款产品基础信息笔者结合网友评价和朋友推荐，选择了 talkpal、openai 投资过的 speak、网易推出的 hi echo 三款产品，进行了一轮体验。ai 口语陪练是 3 款产品的核心功能，形式上和 chatgpt 等 ai 聊天软件差不多，用户在对话框中语音输入与 ai 进行对话，ai 会使用文字+语音的形式回应，达到练习口语的目的，相应的，这些产品会加入一键翻译、纠错等方便用户学习英语的功能。
hi echo（左）和talkpal（右）的场景选择界面｜**talkpal、hi echo为了避免用户不知道与 ai 聊些什么，这些产品一般都会给用户提供很多可以选择的主题和场景，一方面限定场景能更有针对性的进行练习，另一方面也是考虑到备考雅思、托福等英语考试的用户有按主题练习口语的需求。此外，talkpal 还提供与历史上角色进行对话的功能和辩**能，以增加学习的趣味性，也是 ai 泛用性的一个体现。
这里想重点说下 openai 投资的 speak，这也是 3 款产品中唯一一个有系统课程的 ai 语言学习产品，与聊天机器人差别最大，可能也是 speak 获得 openai 投资的一大原因。
speak 的总部位于美国加州，成立于 2016 年，一直致力于使用 ai 改变英语学习的体验，不是靠 ai 搞一波热度，2022 年它完成了由 openai 领投的 2700w 美元 b 轮融资。
speak 在进入时需要自我评价英语水平来选择课程｜**speak在刚刚进入 app 时，用户就被要求做出一些选择，包括学习英语的目的、希望提升的技能、现有的英语水平、感兴趣的主题、每天计划的学习时间等信息。然后 app 会根据用户的选择，生成一套符合用户水平和兴趣点的课程。在课程定制环节，ai 发挥了多大的作用，笔者还真的没办法判断，不知道是会千人千面，还是就几套课程择其一。
speak主页（左），每日课程页面（右）｜*speak完成偏好选择之后，进入 app 的落地页就是课程页面，ai 为笔者生成的课程持续 33 天，分为 6 个单元，每个单元有 4-5 天的新内容和 1 天的复习课，完成每天所有的内容大概需要 15-25 分钟。系统会根据用户在进入 app 时选择的英语水平与承诺的学习频率延长或减少每天的课程时间，但是最短也需要 10 分钟左右。
speak 课程界面（语法演练）｜*speak主要的课程形式是提前设计好的**课程，语法、词汇、口语的演练，这几种课程中用户需要做的就是朗读例句，然后 ai 会通过语音识别功能判断用户的朗读是否正确，并给用户实时反馈，比如上图中，语音识别发现笔者少说了“the”，界面上就会用灰字显示。
角色扮演（左），主题聊天（右）｜*speak而以 ai 对话为核心的角色扮演和主题聊天两种课程形式，会作为课程中主要的练习手段，放在每天课程的最后一部分，6 天的课程中大概有 4 天会安排这类练习。用户在进入练习之前可以通过短语手册复习课程学习过的内容，以便更好地与 ai 进行对话，整体形式上和其他产品的 ai 口语陪练功能差别不大，用户可以在练习过程中随时查看 ai 对自己答案的评价。
ai 家教界面(左)，系统推荐的社区创意（右）｜*speak而 ai 对话的这两个功能，也被打包放在了第二个一级标签“ai 家教”中，在课程之外，用户随时可以与 ai 一起进行练习，ai 角色扮演一共有 210 个场景，分 14 个等级，用户需要从 1 级开始练起，慢慢解锁。
而“ai 家教”中的“自由畅聊”虽然较角色扮演和主题聊天自由度更高一些，但也并不是随意聊天，而是由用户输入自身和 ai 的角色并确定情景与 ai 进行对话，用户可以发挥想象力创建一些有趣的场景，系统还会推荐社区内其他用户的创意，比如可以让 ai 模拟相亲对象，练习相亲中的话题。
挑战和个人资料一级标签｜**speak除此之外，speak 还有挑战和个人资料两个一级标签。挑战标签会显示官方发布的一些挑战活动，但是笔者在测试的过程中一直没有看到挑战，可能是因为网络问题无法看到。个人主页标签主要显示的是一些学习的基础信息和成绩，来激励用户，此外用户也可以在这里复习保存过的单词与句子。
三款产品综合来看，talkpal 和 hi echo 都缺乏对新用户的指引，talkpal 会要求用户选择自己希望达到的英语等级并按照英语水平定义对话难度，但是这个分级比较粗疏，看起来很难适应不同用户的需求，而 hi echo 甚至根本没有对英语能力的区分。英语基础较差的用户使用这两款产品可能会觉得无所适从，不知道从何练起，也没有训练目标。
学习本身就是一个系统性的过程，这是 speak 做得会更好的一点。不仅有系统性课程和伴随课程的练习，ai 场景对话也是按照难度划分的，用户需要从最简单的场景练起，慢慢解锁，循序渐进。水平高一些的用户可以自定义场景进行练习，speak 是有按能力梯度划分练习难度的思路在的。
而无论 talkpal 还是 hi echo，其实都更像赶风口做的应用，产品远远算不上成熟。我们用功能相对完整的 speak 和 duolingo 做对比，speak 在课程中结合了 ai 语音识别功能，让朗读成为常规内容，并能接受实时反馈，课下 ai 也可以作为练习工具，持续巩固所学内容，产生更多交互。
而 duolingo 还是传统的看提示、听例句进行选择或填空的模式，对于很多语言学习者，最大的痛点，开口难，解决起来还是相对薄弱。从这个角度来看，ai 是会给语言学习提供助力的。这也是这一波 ai 语言学习产品主要面向的一个场景，张口说外语，与 duolingo 为代表的古早语言学习产品形成差异。
hi echo 为用户正音，talkpal 可以与历史人物交谈｜**hi echo、talkpal但如果是对加入了 ai 之后的产品进行横向比对，则会发现，ai 在用户端起的作用无非就是在各种场景内与用户交流，为用户纠错和提供优化表达的建议。笔者去测试的各款产品在上述方面的表现，也都大同小异。加入 ai 之后，各个产品的差异化反而并不明显了。
与 coach lily 对话的截图（翻译后）｜*myshell这可能是因为大家使用的模型，能力相差不大。
笔者经朋友推荐测试了开发者在 ai 平台 myshell 上创建的 ai 角色，语言学习助手 coach lily，用户可以随意开启话题，lily 会进行回应并提出错误和改善建议，而且提前告诉 ai 你想练习的场景，它也可以进行场景对话练习，实现的功能与上文观察的产品几乎无异。效果上，语音识别、纠错、回答质量等方面做得都不错，基本能正确理解笔者的意思、也能发现口语中的错误，除了 ai 语音比较机械化外，使用体验上与上文观察到的产品差别并不大。
chatgpt 语音输入插件（上），用 chatgpt练英语的截图（下）｜*知乎，网络而作为 ai 产品“扛把子”的 chatgpt，当然也会被用来学英语，chatgpt 刚上线时已经有人用它对自己的英文表达进行纠错和润色了，甚至有人做了语音输入插件让 ai 当起了教练。当 openai 9 月底向 plus 付费用户推出了语音交互功能后，而今又向所有用户免费开放，chatgpt 牌陪练就当得更顺理成章了，根据网上用户分享的使用体验，效果是相当不错的。
与没有系统性课程的语言教学 app 去比，有更多使用场景的超强 chatgpt，一个月 20 美金的会员，就显得极具性价比了。
这一轮测试下来，其实能够发现，这一轮的 ai 语言学习产品，主打一个“应用”，直接张口说，好一点的如 speak 以张口说为目标，设定课程对知识点修修补补。与 duolingo 走“基础教学”路线，完全不是一回事情。而 duolingo 目前对 ai 功能比较“佛系”的态度好像也体现着他们对自身核心竞争力的坚定。
什么才是 duolingo 的核心竞争力
全球top5语言学习产品的近30天双端收入和平均dau数据，注：排名参考statista统计的语言学习app 2023年9月全球收入，并按最新数据做了调整｜数据**：点点数据。
语言学习赛道，头部效应非常明显，duolingo 创收能力远高于其他 app，但是 ai 还是给到了一些产品进入市场的机会。speak 在 ai 语言教学里面算是做的不错的，可以排到全球语言学习 app 收入的第 5 位，近 30 天流水 71 万美金，和 duolingo 有 30 倍左右的差距，而 dau 上更相差近 1000 倍。目前而言，这波语言学习 app 尚不成气候。
而对未来潜在的发展可能，我们也对 duolingo 和 speak 的数据进行更多维度的观察。鉴于 dau、收入等都不具可比性，我们对人均启动次数、人均使用时长、以及留存等几个比较能够看出产品粘性的数据进行了观察。
duolingo 和 speak 的人均启动次数、人均使用时长和留存数据对比 | 点点数据其实，其他数据的差别并不大，但在留存上直接拉出接近 7 倍的差距，还是在两者之间有 60 多倍的月新增**差距的前提下。
duolingo 和老竞争对手们一起对比，数据优势也是异常明显。
duolingo（上）和主要竞品（下）的用户流失和重度用户对比，注：重度用户是指 1 月内打开应用超过 15 天的用户｜**sensor tower
根据 sensor tower 数据，相比其他竞品 duolingo 的重度用户要高 20%，用户流失率要少 30% 左右，而且这两项数据仍在持续改善。
而带来这个优势的核心思路就是“游戏化”，在非游戏活动中使用常用的游戏设计元素和机制来提升用户参与感。
从 2013 年开始，duolingo 就致力于把一些游戏化的元素加入应用中。而在 2018 年中，duolingo遭遇了一次增长停滞，当时 dau 的同比增幅已经低于 10%。
当时，duolingo 对产品设计进行了多次的调优，推出了排行榜、优化了连胜机制，最终使产品恢复了用户增长，而且形成了一套完整的以游戏化体验为核心的产品设计模式，沿用到现在。在应用中主要体现在，等级、连胜、任务、道具、排行榜等多个方面。
duolingo 的课程界面（左），speak的课程界面（右）｜*duolingo、speakduolingo 的落地页就是课程页面，可以看到，与上面提到的 speak 相比，duolingo 的课程页面设计就很不相同。speak 的课程页面设计遵循的是比较传统的方式，课程排列是按照学习天数进行的，每天的课程标签上也显示了标题和例句等内容，主打一个直观。但这种页面设计给用户的感受是“每天需要完成一个任务”，用户可能会产生一些畏难情绪。
但 duolingo 的课程排列则借鉴了游戏的闯关设计，将每天的课程包装成关卡，而且该课程的标题和摘要也不在课程按钮旁边显示，而是放在了页面的顶部。这个闯关的路径中，duolingo 还设置了一些奖励，比如“宝箱”和“角色**“等，它给了用户一个努力的目标：拿到宝箱，然后升级，在闯关过程中完成学习任务。
伴随着游戏化课程系统存在的就是连胜系统。连胜系统其实就是包装之后的每日签到，duolingo 要求用户完成当天课程才能“连胜”，而且 app 将完成一天全部课程设计为最少只需要 2-5 分钟时间，如此低的成本，用户自然会花点时间把“连胜”续上，而且每天晚上 duolingo 会进行推送，让用户有一种必须赶在一天结束之前完成连胜的心理，典型的另一种 fomo。
有 25% 的用户会在晚上 9 点到 11 点这个时间段使用 duolingo，远高于其他语言学习 app。可以想象，很多用户在睡前接到应用推送，想起我今天还没有“连胜”，所以晚睡几分钟 duolingo 一下，最终养成了习惯，开始自主进行学习了。
任务、道具、排行榜系统截图｜**duolingo养成习惯之后，duolingo 又给用户上强度了，把培养好习惯的用户往重度用户上带。
我们把任务、道具、排行榜系统这里放在一起说，这几项功能的目的是增加用户使用时长和付费率。用户每学习一个课程都可以获得 10-15 点经验值，官方把用户的总经验进行排名然后分为 10 个等级，用户需要持续在 app 中学习课程赚取经验，在同一等级中，排名前 3 就会升级，后 10 名则会降级，通过设定目标和制造危机感督促用户进行学习。如果想冲排名，一天几分钟的学习时间肯定是不够的，用户就会延长使用时间，最后变成重度用户。
但是就算用户想多学课程，也会受红心系统的限制，红心相当于游戏中的“命“，课程中每错一道题，就会减一颗，每天开始时会有 5 颗，每 5 小时会自然恢复一颗，如果没有红心就不能学习新内容，只能学习已经学过的内容了。
如果用户希望学习新内容又没有红心的话，可以使用道具补充或者订阅 duolingo plus 获得无限红心特权，而任务系统和学习课程时获得的宝箱可以补充道具，让用户补充红心或者获得保持连胜的道具。当然，道具也可以直接靠应用内购获得，到这里，用户都开始花钱主动学习了。
duolingo 的付费点其实针对的就是被拿捏的重度用户，对他们来说，每天几分钟的课程坚持下来不成问题。但经过任务、排行榜、课程奖励等功能的设计，用户被激发起来的胜负欲 vs 限制他们学习的红心，给了 duolingo 盈利空间。
duolingo 的推送内容｜**duolingo而我们一位 duolingo 重度用户的同事表示，duolingo 最狠的是，推送系统，完全拿捏人性。duolingo 的推送内容有种“丧萌”的气质，通过带有情绪的内容引起用户的共鸣来重新进入 app 学习。如果用户点击手机推送，就会直接跳转到课程中，而不是跳转到首页让用户选择课程，最大程度减少用户半途放弃的可能性。
duolingo 带有情绪化的提示｜**duolingo而在 app 内，也随处可以看到这种风格的提示，比如在完成一个单元的学习之后就会出现“膜拜学霸”的字样，在用户想退出课程的时候会眼泪汪汪的提示先不要退出。一点小成绩就把用户吹上天，一旦用户想放弃就用各种方式“劝“回来，而且尽量不给放弃机会。
从小白到习惯坚持、再到重度用户、再到主动花钱学习，duolingo 把每一步都精准拿捏。而事实上，duolingo 的成功远比这坎坷和复杂的多，也是经过了两次的游戏化失败，才探索出合适的游戏化设计，甚至去建立“留存组”以 curr（活跃用户留存）为核心数据指标去不断优化设计。
写在最后
游戏化的应用设计、较短的课程时长、拿捏人性的推送和提示，都体现着 duolingo 对用户留存的重视。但是对比 speak，我感觉 duolingo 的课程的确有些落后了，笔者体验下来题目重复单调，课程深度不足，也很难解决“开口难”的问题。
而 duolingo 正在与 openai 合作探索 ai 融入的方法，推出 duolingo max 是其中的一步，但对于这样一个成熟的产品来说，如果融入一个独立版块还好，但是让 ai 融入到整个体系中，确实会比较困难，这也是摆在 duolingo 面前的难题。毕竟未来市场的增量，可能在于 ai。根据 meticulous research 的最新研究报告显示，到 2030 年全球语言教育市场规模预计达到 1156 亿美元，期内复合年增长率为 9.3%，而线上语言教学和人工智能的应用是主要的增长驱动力。
但就现有 ai 语言教学产品能够提供的核心功能来看，目前想抢 duolingo 的生意几乎是不可能的。毕竟，学习永远不只是掌握知识那么简单，是与“懒惰人性"之间的永恒战斗。对于 duolingo 来说，要长远领先，需要战胜的可能依然是自己。
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