今天要展开的是一个后发制人的“翻盘”故事。故事的开始，要从两个业务相似的公司最近完全不同的两份“官宣”说起。

  首先是曾经作为“AI 生成演示文档”的代表性公司 Tome.app，这家公司在2022年底生成式AI浪潮掀起之初，曾经一度霸占了各大AI榜单类目第一，在用户和流量持续水涨船高的过程中也顺利完成了数千万美元的融资。但这个曾经的“明日之星”却在最近发布了一则遗憾的声明，宣布彻底退出这个赛道，转型新方向，Tome.app 产品即将于4月30号被彻底关停。

  而隔壁友商 Gamma.app 的创始人 Grant Lee，也就是本文的主角，在上个月却向全世界宣布了

  ——后者除了占据各大榜单的声量优势之外，融资额也几乎是 Gamma 的十倍之巨，自然地用户量也很快拉开了十倍以上的领先优势。

  为了研究这个神奇的案例，我花了大量时间抽丝剥茧，也曾有幸与 Grant 本人做过深度交流，最终还原出 Gamma 在从0到1到4000万用户过程中的四次关键性的 Launch。

  的现场分享过这个精彩的案例，现在也终于有时间整理成文字，补充了更多细节信息，希望对你有帮助。

  如果用一句话来总结创始人 Grant Lee 的前半生，“生命在于折腾”可能是再准确不过的说法了。

  Grant 出生于一个“餐饮世家”，父母和叔叔们分别经营着饭店和面包店。毕业于斯坦福大学机械工程本硕的 Grant 拿着生物力学和生物医学器械设计方向的毕业论文，走进了两家 SaaS 公司。

  首先是在数字体验优化平台 Optimizely 担任战略和财务负责人，陪伴公司从千万美元 ARR 成功突破亿元大关，5年后加入用户行为预测与归因平台 ClearBrain 担任 COO，期间带领公司顺利发展并被上市公司 Amplitude 成功并购。随后开启了自己的创业之旅。

  CTO James Fox 是在 Optimizely 共事了五年的老同事，俩人在同事期间还一起折腾过日本手工墨镜的电商副业，用 Shopify 开了网店。CPO Jon Noronha 最早是微软的一个产品经理，在A轮的时候加入了 Optimizely。 除了三个联合创始人，公司最早的三个招聘员工——两个工程师和一个用户体验设计师——也都是来自 Optimizely。

  Grant 的职业生涯中有大量类似咨询和顾问的工作，每天与 Google Slides 和 PowerPoint 为伍，巨大的痛点促使他萌生了创业的想法。毕竟这两个产品都有大约5亿月活用户，全球可能每月有接近10亿人在制作演示文稿。

  就像 Notion 用 “block” 取代 Word 的“页”一样，Gamma 想用卡片取代 PPT 的“页”作为最基本单元。

  三位联创在讨论和打磨创业想法的过程中，正巧 Optimizely 被数字体验平台 Episerver 并购了，因为组织架构和业务结构的变化使得很多老同事开始开机会，在2020年底公司成立之后，很快就组建起了一支战斗力强悍的精英团队。

  其中最让 Grant 惊喜的是公司首位设计师 Zach，既有优秀的视觉设计天赋又懂编程，在那个还没有 Cursor 的年代里，用 Grant 的原话说就是“找到懂代码的设计师约等于开挂”。

  同时，赶上2021年全球正处于“资本酷暑”，还在内测的 Gamma 就顺利拿到了700万美元的第二轮融资。

  一个合格的创业者不会放过每一次 PR 的流量。在2021年10月借 TechCrunch 官宣融资喜讯的同时，Gamma 就已经准备好了第一次产品的亮相：一个官网和一个 waitlist 按钮。

  这次发布很快给 waitlist 带来了1000个用户。从数量上看是成功的，但质量上则比较糟心。团队以每周 25 个的节奏从 waitlist 里邀请进产品试用，但25人里大概只有2～3人会真正登录并尝试试用。

  Grant 给每个用户都发了邮件询问使用体验：对无效用户说“我猜这个产品并不适合你，但我想聊聊你的感受”；对有效用户说“你有正在制作的演示文稿吗？我来帮你做好它”。

  这个看起来不那么可规模化的过程持续了1年，一直到22年8月，waitlist 里面积累了2000个用户，其中有一半进到产品，但糟糕的是最后只留存了不到30人。

  这其实是一个很识的结论，当时正值疫情期间，“远程办公”和“在线协作”之类的概念风靡SaaS圈，热度堪比当下的 “GenAI”。Grant 的创业方向都是与协作有关，除了最终选择的“文档+演示”，也差点做了一个“Zoom+画布”的协作工具（有点类似 Gather.Town）。可能是为了迎合市场热点，协作功能在 Gamma 早期的优先级非常高。

  而实际情况是，从用户的真实行为中发现，即使是在团队使用的情况下，绝大多数用户也都在做自己的事。有趣的是，在去年和 Grant 交流的过程中我们发现，他自己其实也并不是那么支持远程办公。 Grant 说，如果可以重来，他可能会在推出协作、评论以及实时编辑功能之前，更加专注于优化单人使用体验，思考怎样才能真正取悦用户自己，而不是过早地推进这些协作功能。

  在打磨产品和寻找 PMF 的过程中，Grant 最推崇的理念就是 “dogfooding”，这里的“狗粮”可不是贬义词，而是说生产商应该尝尝自己生产的狗粮，如果你真的相信自己的产品，就应该亲自试吃，看看它是什么味道，这是个很形象的说法，因为人们往往认为只有产品足够成熟时才适合内部使用。

  为了更好的贯彻这个理念，Gamma 团队每周五都会开一个叫 “Gamma Rama” 的全员大会，坚持至今。所谓的 “Gamma Rama” 有点像 TED 演讲，每周团队里有一个人可以就任何自己想讲的内容做一个大约 20 分钟的演示，并且要用 Gamma 来制作演示文稿。

  在这个持续打磨产品的过程中，团队也同步开始启动公测，首发平台选择了当红的 ProductHunt。

  在精心筹备之后，Gamma 在2022年8月启动打榜，期间团队使出了浑身解数逐个邀请用户和朋友投票，最终高票拿下三榜第一，要知道当年 ProductHunt 远不如现在卷，票数过2000已经是 top 级的存在了。我们曾在《

  长得像Notion的PPT是个啥？Figma投了一家需求和设计调研工具！Product Hunt精选

  在三榜冠军的光环之下，新用户如潮水般涌入产品，首日新增直接破千，随后每周新增也从发布前的100人左右突破至3000人。

  为了解决这个问题，团队亲自给每个用户发邮件，收集关于正面和负面体验的反馈，反复定位问题的根源，这个反复迭代过程持续了六个月。过程中，团队意识到一个问题——

  SaaS 商业模式的内核是订阅，而订阅的立命之本是留存。但实际情况是，留存是一个长链条之下的结果，这个链条通常被称之为“用户旅程 (custom journey)”。

  所以当 Gamma 正式发布后，大量的用户知道了产品之后留不下来，到底是因为不理解，还是不喜欢？

  试想一下，假如你现在要做一个 PPT，是新建一个空白页面然后动工，还是先去找一个现成的模板（或者是你之前做过的其他 PPT）然后在此基础上构建？

  在过去的三十几年里，围绕演示文稿的软件工具层出不穷，但一直无人撼动老大哥 PowerPoint 的江湖地位。其中有一个重要的因素就是，在各种五花八门的使用场景里都分布了模板和素材的生态，这实质上构成了一个扎实的隐性壁垒，一方面让新用户可以更快更轻松的上手复杂的“编辑器”，另一方面让老用户可以更聚焦于核心内容的生产，进一步提高了创作效率。

  而这对于这个领域的新玩家来说，即便团队在努力打造比 PPT 更好的替代品，却始终有一个冷冰冰的“空白页”摆在 Gamma 和他的用户面前——

  用户需要花费一个小时甚至更长的时间，才能触碰到 “aha moment”，感受到产品的价值。

  等到意识到这个问题的时候，留给 Grant 的时间已经不多了，22年正好赶上美国的资本寒冬，产品还没产生收入，再融资也很难，公司的剩余资金开始进入黄灯警告。屋漏偏逢连夜雨，当时赶上硅谷银行的挤兑事件，公司账户被冻结，差点发不出工资来。

  在 Midjourney、ChatGPT 等 GenAI 时代的新产品陆续出圈之后，Grant 决定赌一把，上 AI ！

  虽然隔壁的 Tome 更早提出用 AI 生成演示文稿，但 Grant 却不认为当时的 AI 有能力端到端帮用户交付完整的内容，一反当时 “AI Native, AI First” 的主流呼声，选择了一条相对克制的产品路线，给 AI 套了一系列“枷锁”。

  且不说文字内容是否信达雅，至少可以明显的看到左边的 Gamma 生成结果是工整、美观的，图片是 AI 从图库“挑选”而非生成，而右边的 Tome 虽然更加的 “AI Native” 但受限于当时的模型能力，结果则略显诡异，高下立判。

  这时候就体现出 Gamma 团队之前那些“笨功夫”的价值了，因为团队已经意识到之前产品的问题所在，所以这波并非“为了上 AI 而上 AI”，务之急是用 AI 来解决用户学习曲线过于陡峭的问题。

  Canva 雇佣海量设计师来创作模板和素材，Notion 组织“Ambassador（大使）” 团队来创作新手教程，而

  Gamma 选择了用对话式 AI 帮助用户在一分钟之内就体会到原本需要一小时才能实现的效果，这些都大大加速了新用户引导和转化的效率。

  所以在这个假设下，AI 的效果应该更多追求“如何快速体现产品价值”，而非“帮助用户直接生成想要的结果”，这就是 Gamma 和 Tome 两个相似产品不同发展走向的根本原因。

  这里插一个题外话，事后 Grant 曾复盘过对用户旅程最有价值的功能有两个，一个就是这里提到的对话生成文档初稿，另一个则是撑起了前面提到的“协作”弱需求，你猜是什么？

  所谓守正出奇，Grant 在产品方面走的稳健，在发布手段上却选择了略微激进的方法：制造冲突话题。

  和上次 ProductHunt 的 Campaign 类似，发布之后就使出浑身解数找人转发和点赞，因为粉丝基数小，期初推文每天只有几千的浏览，直到第五天，突然引起了 YC 创始人 Paul Graham的注意：

  实际上像这种没有伤及核心卖点的“黑点”，反而可能出奇效。果然，大佬翻牌之后评论区就炸锅了，正方反方吃瓜方讨论的不亦热乎，甚至有各种 AI Influencer 主动联系过来，形成各种二次和三次传播。最终这个推文直接收获了大几十万阅读量，AI 武装之后的 Gamma 也一炮而红了。

  一周之内新增几万用户，两个月左右有来自全球各地的超过百万尝鲜者涌入产品（除了欧美，中日韩地区的增速也很强劲），但这次和之前不一样的是，产品的使用量也一路激增。

  在引入了 AI 之后，带来幸福的烦恼就是 AI 高昂的边际成本。团队在发布前的一周才想起来要设置付费墙，新用户赠送免费的 400 点 credits，很快就有用完 credits 的用户问：“如何充值 credits？我还没用够！”

  面对这些强烈的付费意愿信号，盈利问题很快就从低优先级跃升至最高优先级。团队临时搭建了一个非常简易的收单体系，甚至在产品内部都还没来得及设置购买按钮，完全就是通过客服手动进入 Stripe 创建支付链接发送给用户，然后为他们添加 credits。

  在发出第一个支付链接后的一小时内，就有第一位用户付款了；一个半月后，超过一千名用户用真金白银证明了 Gamma 的商业价值。

  ，前者要好到足以完成该领域的大部分任务，后者要确保大部分用户都能轻松上手。显然前两次 Launch 都没能做到，但如果用西西弗斯来比喻 PMF 后的增长，就好像是打通了任督二脉，突然就不再需要费力地把巨石往山上推，而是它自己开始往下滚。团队做的很少，而用户使用量却增长很快。

  在验证了”空白页问题”的可解性之后，为了进一步利用 AI 降低用户上手门槛，团队快马加鞭的在不到2个月时间内上线了文档/笔记转化功能，可以将用户先由的文档和笔记直接转化成精美的 Gamma 演示文稿。

  显然，在尝到了创始人个人账户发布的甜头之后，这次 Launch 再次用 Grant 个人推特来发布：

  这个严肃正经的推文在没有大佬翻牌的情况下也吃到了近40万免费流量，在本身就已经小火的 Gamma 话题上浇了一桶油。连续如法炮制之下用户数量持续增长。在 AI 功能

  此时，整个 Gamma 团队依旧是发布前的12人，除了 Grant 自己，剩下都是产品研发和设计师，

  在这个过程中，Grant 自述最有价值的投入就是自己的社交媒体账号。除了重大版本发布之外，Grant 每周都会固定花时间在 Twitter 和 Linkedin 渠道创作，持续输出和产品、创业、商业相关话题的内容。在打造创始人 IP 的过程中，也顺带向目标人群传达产品理念。

  一方面，在 Twitter 和 Linkedin 这样的社媒平台里，真人账号更有亲和力，发布的内容更容易引起其他用户的互动；另一方面，这也是个低成本的渠道和用户互动，从而避免掉入熟人陷阱。

  困难之处在于，在开始招募人员时，最容易招募你的朋友或愿意对你友好的人。所以他们可能没有意愿告诉你关于你的产品或他们的产品的问题的困难之处，因为他们可能只是想哄骗你，让你感觉良好。所以你真正想做的是不要把他们说的话当作绝对的真理，而是再次回到观察他们如何使用他们的产品。

  像这样的创业心得，看似和 Gamma 产品没有直接关联，却也是一个良好的对目标人群表达渠道，对创始人 IP 和产品品牌都有潜移默化的强化作用。

  当然了，build-in-public 也不意味着什么都说，Gamma 也走过一些“不为人知”的弯路。

  就比如我在研究他们 SEO 策略的时候就发现，在23年底的时候，产品的自然搜索流量和谷歌页面收录数量都出现了一个诡异的波动，当时恰逢谷歌更新核心算法后不久：

  仔细看了在页面数量峰值（24年1月）时候，流量排名靠前的页面里，除了官方的多语言主页之外出现了很多奇怪的子页面。

  逐个查看之后就理解了，因为 Gamma 本身支持用户把制作的内容用网页链接的形式分享出去，就有很多用户把他当成“资源分享工具”来使用。上面红框里的都是类似的用户分享页面。但这些内容页面因为内容质量低劣，实际上并不会被谷歌赋予高权重，甚至有可能反而给主域名带来麻烦。

  于是很快，官方就陆续撤掉 (no-index) 了这些页面的收录。类似的情况在 Perplexity 上也出现过。

  注：这波操作很难判断是官方有意为之还是无心之举，毕竟第一个全职 SEO 是24年底才到岗。

  至少过程中 Grant 自己还是会把注意力在做好产品和做好内容这两件事上，于是就有了文章开头的一幕——Grant 在个人社媒账号上发布了 Gamma 用户突破4000万的好消息。

  Gamma 的目标用户并不是精通 PowerPoint 或者 Google Slides 的高级用户，而是有大量内容创建需求的“小白”用户。同样的，Grant 也从不认为微软的 Office 套件或 Google 套件会很快消失，事实上他相信市场本身正在扩大，并且会为内容创建的新方式腾出空间。

  毕竟绝大多数人从未创建过自己的网站，绝大多数人在 Word 文档或  PowerPoint  之外几乎没有创建过数字内容。

  就像前面分析流量过程中看到的大量用户分享页面，除了演示文稿，搭建网页也是很多长尾用户有需求但鞭长莫及的痛点。所以后来 Gamma 很自然的就推出了文稿一键转换成网页的功能。Grant 的野心不止于演示文稿，而是泛化到整个 “Visual Communication（视觉表达）” 场景，满足那些有表达或展示需求，但却对专业工具望而却步的小白用户们。

  从两千个用户到百万，再从百万到4,000万自然用户，干垮了“友商”，依旧没有全职 marketer，这话听起来不可思议，但类似的案例却在这波 GenAI 浪潮中屡见不鲜：

  最近看到的联合创始人 Henry Shi 发起了一个“小团队大成就”的榜单《Lean AI Native Leaderboard》，正在用更多的数据来梳理这个趋势：

  Keep the company small, more people mean more problems.

  注：本文中所有数据均整理自公开信息与适当推测，仅供分析参考使用，并不代表官方的披露口径，特此声明。

  Hi，感谢看到最后，我是JK，如果对文章/案例感兴趣，或者是相关领域的从业/创业者，无论你在任何地区和时区，欢迎加我微信