主项目 · MakeBestMusic ↗——盛天网络面向海外的 AI 音乐生成产品。

盛天三个月里，负责对 AI 产品的市场研究 / 数据基建 / 付费投放， 让我对 AI 产品早期增长链路有了一些完整的体感。 如果能加入 MorphMind，这些经验不用从零摸索 😄

除了"用 AI"这一面，我也是 AI 播客的常驻深度听众—— 下面是我自己 app 里的部分收听历史～时间跨度大概从 2025 年下半年到现在。

📻 收听历史 · App 截图

2025.07 → 2026.04 · 持续在听

常驻听单

十字路口AI · 高频 张小珺商业访谈录创始人 · 高频 章经²AI · 高频 硅谷坐标AI 行业 没理想编辑部AI 行业 大有可为创始人 商业就是这样GTM / 商业 Latent SpaceAI · EN No PriorsAI · EN Lenny's PodcastGTM · EN a16z PodcastAI / VC · EN All-In创始人 / VC · EN

听过的几集印象比较深的：对谢赛宁的 7 小时马拉松访谈、 Manus 出售前最后的访谈、「1 亿 Token 俱乐部」对谈阿里云百炼于文渊、 对话张昊然（Moxt 联创）"AGI 来了？我用了一周头皮发麻"、 张月光创业两年首次访谈：妙鸭（3 小时 14 分长篇）。 听这些不是为了"了解 AI"——是因为里面 founder 怎么想问题、怎么定义产品形态、 怎么解释路径选择，这些是我自己想做的事的最直接素材。

我的日常习惯：

• 海外 GPT-5 / Claude / Gemini 是日常主力，国内 DeepSeek / Qwen / Kimi 主要用于中文长文本
• 严肃计量放 MorphMind、财务调查用 Perplexity Computer、写代码用 Claude Code / Cursor
• 查竞品用 SEMrush + SimilarWeb

用 Chow Test（结构断点检验）+ GJR-GARCH（波动率非对称建模）分析美联储政策冲击对 BTC 价格波动的影响。 从 run 001 跑到 run 014，跨多个会话连续推进。目前还在用，本月用了一些 MM 豆～

放在 MorphMind 上是因为它能跨会话保留执行状态，让我从 run 001 跑到 run 014。 其他 agent 也在用，但"长任务可追溯"这种体验，跑下来 MorphMind 是最顺手的。

🚩 此处真的要感谢 MorphMind！

AI 极其容易出现幻觉，Claude Code 甚至会擅自篡改我的结果数据，更过分的是试图隐瞒、不愿承认，这让我很苦恼。 但研究报告必须追求准确性，需要一个可交互的流程图—— 如果发现 AI 在第二步的调研逻辑歪了，可以立即纠正，而不需要从头再来。

下面这一段是我执行过的具体片段——盛天 MakeBestMusic 这条出海产品线的 GTM 工作。 从接手到现在的真实数据 + 我跑过的几条具体动作 + 一段微软 Store 上线宣传图工作流， 想给到的是"日常能不能上手做事"的体感。

STILL LIVE · 项目今天还在跑

从接手时点 (Jul 2025) 到现在 (May 2026) 的流量曲线

2025 年 7 月接手时，月访量在低位（~270k）。三个月里跑了 SEO + GEO + 红人 + 投流 + EDM + 竞品 + 社区这几条线，下面一条条说。 实习结束后留了文档和工作流，团队继续按这个节奏跑。 到 2026 年 3 月：345k 月访 / 163k 独立访客 / 跳出率 39.75% / 平均停留 3 分钟。 利润跑正。

📈 MakeBestMusic ↗ 月访问量 · Apr 2025 → Mar 2026

SOURCE · SEMrush 流量分析

JUN 2025 · 接手前低点

~270k

月访问量持续下滑，新访客占比偏低

JUL 2025 · 实习接手

~270k

开始 SEO + GEO + Use-case 重写

MAR 2026 · 最新数据

345,573

月访 +28% / 跳出率 39.75% / 利润跑正

一段具体执行片段 · 微软 Store 上线宣传图工作流

学会了把没说清楚的需求接住、补完、再传出去——这件事做顺了，小组合作的效率才能起来。

STEP 01

组员分发要求 · 微信对话

需要被翻译成可执行设计稿。

STEP 02

设计大纲 · 图一 · 两大模式叙事

把"AI 音乐生成器"翻译成具体场景：纯音乐 → 氛围需求（BGM / 雨后森林）；带人声 → 表达需求。海报文案：One Click, Two Worlds。

STEP 03

设计大纲 · 图二 · 6 个 use case 频道

把产品按下游用户拆成 6 个 use case：Indie Filmmaking / YouTube / Game Dev / Music Education / Marketing / Podcast——这套结构后来直接成了 SEO + 落地页的骨架。

接手后跑的几条线 · 流量和付费是怎么慢慢起来的

AI 出海获客比想象中杂——SEO 是入口，但真正把曲线拉起来的是 SEO + GEO + 红人 + 投流 + EDM + 竞品 + 社区一起跑、相互喂数据。 下面是当时 MakeBestMusic 在跑的几条线。

SEO

用 SEMrush + Ahrefs + SimilarWeb 反查 Suno / Udio / Soundraw / 妙鸭的关键词结构， 照搜索意图把 landing 文案和 blog 选题过了一遍。 "AI Music Generator" 这种大词竞争太凶，硬抢没机会—— 把内容拆到 6 个 use case 的长尾词上更划算。 那 6 个频道（Indie Filmmaking / YouTube / Game Dev / Music Education / Marketing / Podcast） 就是落地页改版的骨架，每个 use case 独立 landing + H1 + schema markup。

GEO

Generative Engine Optimization—— 让 ChatGPT / Perplexity / Claude / AI Overview / Gemini 被问到 "AI 音乐生成器" 或 "royalty-free background music" 时能 cite 我们。 做法很笨：写结构化、模型容易抓的 use-case 长文（Q&A 排版 + 比较表 + 引用源）， 铺到 Reddit / Quora / Medium / G2 / Capterra / Product Hunt / 行业 directory。

YouTube 红人

YouTube 是 AI 音乐工具适合的展示场——视频里直接能听到生成效果，比图文转化好。 当时分两层：5–50 万粉的中尾部音乐 / 内容创作 UP 主做 sponsored review； 头部 reaction / tools review 频道偶尔做专题。 报价用 Hockey Stick 培训那套 ROI 模型估—— UP 主近期 4–10 期 impressions 中位数 → CPM → CPC → Cost/free user → Cost/paid user → 跟 LTV 对比， CPM 明显偏高的先放放。 后来更倾向 Type 2（Content Collaborate）——跟 UP 主联合做"用 AI 给视频配乐"教程， 内容反复用，折算下来比一次性投放划算。

投流买量

Google Ads + Meta + TikTok Ads 三端。 按 use case 拆 ad group / ad set，每个 use case 配独立 landing 做 message-match。 A/B 测三个方向：素材（demo vs 场景）、文案（功能 vs 痛点）、出价（手动 CPC vs tCPA）。

EDM

邮件是个 long-tail 资产，国内团队普遍跑得偏粗。当时做两类： 行为触发流，盯三个 churn 节点（注册没首次生成 / 首次生成没付费 / 30 天没回来），配个性化文案 + 主题行 A/B； newsletter，每周两封——一封产品 use case，一封行业 / 创作灵感。 真正要看的是送达率 + open rate + click-to-active rate，不是发件量。 Mailchimp + Postmark 分层，付费和免费走不同管道。

竞品分析

每两周做一次"竞品脉搏"扫描—— SEMrush + SimilarWeb 看关键词 / 流量来源 / referring domain， Wayback Machine 看 landing 改版方向， SocialBlade 看 YouTube / TikTok 红人合作矩阵， App Annie 看移动端付费榜。 竞品改了什么、为什么改、数据怎么变，都是免费 signal，就看有没有人愿意花时间。

私域社群

社区这一条花时间最多，重心放在 Discord—— 工作流类 AI 产品里，Discord 是少有能把"留存 + 反馈 + 口碑"一起做的地方。

Discord 运营：show your music / need help / feature requests 三个核心频道， 后两个直接 feed 回产品 backlog；每周一次 lightning demo； 活跃用户给 early-access 标签先看新功能；大版本做小型 AMA。

Reddit 混合打法： 垂直版（r/AImusic / r/WeAreTheMusicMakers / r/IndieDev）跑 organic（前面 GEO 那段讲过）， 同时试 Reddit Ads—— 按 subreddit 精准投，CPM 比 Meta / Google 便宜不少， 但素材门槛高（Reddit 用户对"广告感"敏感）。

X（Twitter）："今日生成" / use case 教学 / 行业观察。 X 不直接拉转化，但被对的人 retweet，更像做品牌印象。

Discord + Reddit + X 拼起来是一套 私域社群运营，更接近 owned audience： 把跨平台的关注、用户和 ambassadors 聚到能直接对话的地方。 ROI 不爽快，但产品能不能活过早期，这一层基本必备。

这段经历让我体会到—— 难的是从一张模糊截图开始，把它跑成一条延续 9 个月、还在持续生利的资产线。 AI 出海获客没有单点 silver bullet，几条线相互喂数据才是真的。

自己在外部复盘 Cursor / Lovable / Devin / Manus 这一批产品起来的过程， A/B 实验好像不是它们的核心抓手，更多发力点似乎在更上游的几件事上： 把品类叙事收得更窄一点、用 Replay + clone 让用户帮着分发、 把教授 / 学术圈这层资源用起来、中英文两边分别去做。 这些都只是从外部观察到的轮廓，里面具体怎么取舍肯定要看团队的判断和数据， 我把它们写在这里只是想说：如果有机会进来，这些会是我开始时会带着的几个问号，而不是结论。 下面 4.3 我多写一点 KOL 营销那一块——是因为这块我之前正好接触过相对完整的方法论， 可以拿出来对一对，看里面有没有适合 MorphMind 现阶段的部分。

下面这部分不是我自己的方法论——是去年在武汉参加 Hockey Stick（Chang Chen 老师）关于 Influencer Marketing 培训时学到的内容。 整理一份放在这里，对照 MorphMind 现在的状态做了一些不一定准的对应推测， 仅供参考，作为后续讨论的起点。

SOURCE · Hockey Stick #03 · 如何开展 Influencer Marketing · 武汉 · 2025.07

培训原文图片放在下面，点开查看大图——主要三件事： ① 按产品阶段分配预算（5 阶段曲棍球曲线）， ② 3 种合作类型， ③ ROI 测算的两个维度（保底 + 爆款）。

原版讲义 · 含我自己的手写笔记 · 点击查看大图

① 5 个阶段 · 大致对应到 2-3 之间

讲义里把产品的 KOL 路径分成 5 个阶段，每个阶段重心不太一样。

STAGE 01

初次测试

小规模试探
少量 nano / micro

STAGE 02

PH launch

Product Hunt 阶段曝光
AI / 科技领域中尾部 KOL

STAGE 03

正式发布

多类型组合
macro + nano / micro 协同

STAGE 04

初步 scale

长期合作起步
少量 exclusive

STAGE 05

扩大品牌

全球矩阵
圈内知名品牌

从外部信号粗看，MorphMind 大致可能落在 2-3 之间——具体到哪个阶段、节奏怎么排，团队内部肯定比我清楚。 讲义里给到的方向是：这两个阶段相对划算的做法是把 3 种合作类型按低成本到高成本组合起来， 而不是一开始就铺大投放。

② 3 种合作类型 · 试着对应到 MorphMind 想了想

类型 01 · SPONSORED POSTS · 付费请发

最直接：花钱请 KOL 发内容

按 CPM 报价算 ROI，适合产品已成熟、想快速放大曝光。 缺点是内容不可控，单次投放流量很快回落。

如果是我先试一版： 可能会优先看学术 / 研究 vertical 的中尾部创作者（5–50k 粉的量化 PhD / B 站知识区 / 知乎答主）， 按讲义里的 ROI 模型先取近期 4–10 篇 impressions 中位数，CPM 过高的就先不碰。 预期保底 ROI ≥ 100%，爆款当 bonus——具体名单团队可能比我有数。

类型 02 · CONTENT COLLABORATE · 联合制作

双赢：跟 KOL 一起做 guide / whitepaper / 模板

KOL 焦虑每天怎么产出涨粉内容，给他高质量素材，他愿意打折甚至免费合作。 内容更可控、更长尾，代价是产品方要花团队时间。

我自己想到的方向： 能不能开一个小栏目——"用 MorphMind 还原一篇顶刊实证 / 一份卖方深度报告"—— 跟量化 PhD / 卖方实习生联合署名，每条带 replay clone 链接。 理论上 ROI 比纯付费更扎实、内容资产能反复用、SEO 也能持续吃； 但实际跑起来会有产能瓶颈，节奏要看团队 capacity。

类型 03 · TECH / TOOL COLLAB · 工具换归因

给 KOL 免费工具，换"created by XX" / organic mention

讲义里成本最低的一类，前提是产品本身能让 KOL 显著增效。

我观察到的契合点： share replay + clone agent 这个机制本身已经接近 Type 3 的最低成本形态—— KOL 用 MorphMind 跑研究 / 出报告，分享出去自动带"powered by MorphMind"归因。 如果想往前再推一步，一个可以试的方向是：给 academic / 量化 / 研究类 KOL 永久免费 Pro 名额， 交换公开研究里 cite 一次 MorphMind replay 链接。 理论上 $0 现金成本 → 持续反向链接 + organic mention， 但具体放给哪些人、要不要设上限、怎么验证产出，这些团队应该比我清楚。

③ ROI 测算的两个维度

讲义里的标准算法（用一个 TikTok KOL 举例）

CPM $13.78（4–10 篇近期 impressions 中位数算）

CPC CPM ÷ (1000 × CTR 1%) ≈ $1.88

Cost / Free user CPC ÷ 落地页转化 10% = $13.8

Cost / Paid user $13.8 ÷ 付费转化 15% = $125.20

基础 ROI LTV $200 ÷ $125.20 = 159.75%

爆款 ROI 同公式但 Impressions 取 6 篇里最高那条 = 615%

Viral ROI 自来水系数（"病毒式营销 · 谋事在人成事在天，做好风险控制"）

这套算法落到 MorphMind 上可能多一层好处：每个邀请来的用户都能追到一个 replay clone 链路—— 归因比传统 KOL 投放（靠 UTM / promo code）相对干净，funnel 测算可能比一般消费 SaaS 更友好。

正版 AI 工具往海外走，最容易卡住增长的常常不是产品本身——是支付链路。 对不少 AI 产品来说，转化漏斗的最后一步往往不是用户不愿意付， 是付不上 / 付得很别扭 / 国内用户和海外用户走的路径完全不一样—— 这一段也是我希望能在 MorphMind 试着帮忙拆一下的部分。

这一节相对短——支付真要展开是另一个大话题。 但如果 MorphMind 在这条线上需要补一个愿意把跨境支付链路 systematically 拆开看的人，我希望可以是其中之一。