白鲸出海 3小时前
今夕何年?背单词App冲上美国总榜,月入百万美元?
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用刷 TikTok 的方式背单词?

前几天,我们曾在《教 " 美国人 " 学英语,单款产品月入千万?》观察过一个 " 反常识 " 的产品教美国人学英语,月入 260 万美元。

这还没过一周时间,又有一款面向美国市场的语言学习产品,冲上了美国下载总榜 Top100。

Vocabulary 一度登上美国 iOS 下载总榜 57 位,相比 Duolingo 仅差 2 位|图片来源:点点数据

1 月 5 日,一款名叫「Vocabulary-Learn words daily」的产品登上美国下载总榜,且一度占据了教育分榜的第二位,仅次于 Duolingo。下载表现不错之外,这款产品的的流水也开始 " 抬头 ",ST 数据显示去年 12 月双端流水 42 万美元,但 Vocabulary 1 月 6 日的日流水已经来到了 10 万美元的水平,月流水百万美元,应该能够达到。

美国 iOS 教育畅销榜 ( 上 ),Vocabulary 近一年收入,1 月份收入出现快速增长 ( 下 )|图片来源:点点数据

一如它的产品名字 "Vocabulary",这个来自西班牙开发者的产品面向的是语言学习中 " 背单词 " 这个细分场景。但就我们此前的观察,除 Duolingo 外,目前能够取得高流水的语言学习产品基本是 "Speak 式 " 的 AI 口语学习产品,或者之前观察到的几个抓住细分人群需求的 App,背单词这种 " 古早需求 ",被「Vocabulary」玩出了什么花呢?

面向高阶用户,交出主动权

在下载并试用了 Vocabulary 后,笔者发现,这款产品既没有 AI 对话,也不像 Duolingo 那样通过课程与游戏化的设计,减弱学习痛感。

相反,Vocabulary 采用了我们上学时最 " 笨 " 的方法——单词卡,背单词的主要方式就是 " 多看 "。

目标用户方面,测试下来,Vocabulary 也不像 Learna 那样,面向想要提升英语交流水平的留学生、新移民群体,而是需要进阶词汇与表达的学习者,而针对这一定位,Vocabulary 在产品设计上采用了 " 主题驱动 " 的内容推荐方式,给了用户很大的自由度。

初次进入 Vocabulary 时,用户首先需要完成一个相对较长的注册流程,时长为 5-10 分钟。内容包括较为基础的年龄、性别、学习频率、目标、单词水平等,还需要选择感兴趣的主题,并按照基础、进阶、较难的三个等级完成单词小测试,以便确定用户感兴趣的主题与英语水平。

主页

而进入 Vocabulary,主页就是 " 单词卡片 "(如上图),卡片上会显示单词、音标、读音、英英释义和例句,但并没有其他语言的释义,用户可以像刷短视频一样上下划动来学习单词。单一界面下,用户聚焦 1 个单词,整个画面中并没有其他元素分散用户的注意力。仔细看这个画面,基本就是把我们小时候学英语用的词典页面重构下,配个背景图展示给用户 ....

而在刷 " 单词卡片 " 的同时,用户可以选择点赞或收藏自己想记住的单词,或者将单词卡通过社媒进行分享,订阅用户还可以看到更多相关信息,包括更多的例句、同义词、构词法分析等等。

单词难度上,笔者在测试时最初选择的是中级难度,随后调整到了简单难度,但无论是哪种难度,Vocabulary 给笔者推荐的单词中,都有大量托福高级词汇,甚至为数不少的 GRE、GMAT、专八等级的词汇,就算是英语母语者,日常生活中也不太会经常使用这些单词,推测 Vocabulary 主要面向有学习高级词汇需求的用户。

展示次数估值 Top5 的广告素材|图片来源:广大大

增长层面,团队基本上就是我们刚才说单词页面 + 好看的背景 + 舒缓音乐展示给用户,并在配文当中突出 "Everyday" 和 "Expend Vocabulary",整体透露出每天惬意着就完成了提升,宁静以致远的感觉,不得不说,用户很吃这一套,这类素材的展示量不低,平均 20 万 +。

产品难度设计 + 素材方向,大致能描述出用户画像:对某一领域的英语表述有进阶需求,追求内心平静与长远目标的平衡。

而与这一点相呼应,Vocabulary 以 " 主题 " 为单词分类的主要维度,尊重用户的兴趣,并给了用户很大的学习自主权。用户可以在 "Categories" 页面中通过打勾的方式选择要学习的主题,或者仅学习收藏或点赞过的单词,也可以自订学习计划。Vocabulary 提供的主题非常丰富,除了常见的社会、文化、艺术、情感心理、旅行、环境等,还可以按照英语考试的类别(GRE、SAT)或者词汇的词源(拉丁语 / 法语 / 德语等)进行学习。

单词主题选择(左)、自订学习计划(中)、练习页面(右)

而同时,Vocabulary 也会根据用户标记过的单词给出学习建议,扩展单词表,算法也会记录下用户的偏好,逐步优化推荐。除此之外,Vocabulary 也提供拼写练习、同义词 / 含义匹配等练习题,但不做强制要求(如上方右图)。

Vocabulary 会根据用户标记过的单词,给出学习建议,由用户来选择是否学习

体验下来,Vocabulary 采用了一种 " 主题驱动 + 用户主动选择 + 系统扩散 " 的设计。

Vocabulary 的弹窗提示完全由用户主导,并不会像 Duolingo 那样玩 " 通知轰炸 "

而相对应地,Vocabulary 的游戏化设计与 Call Back 设计就比较克制了。虽然设计了连胜系统,但是只要用户在 1 天内打开 App,即使马上关闭,也能积累连胜,且连胜也没有实质性奖励,基本可有可无;而 Call Back 方面,Vocabulary 允许用户添加小组件和提示,但需要用户手动添加小组件、自订通知的时间,并不会像 Duolingo 那样有些 " 疯批 " 地进行 Call Back,主动权都在用户手中。多少有些,面向的是高阶用户,相信其自制能力的意味。

而除此之外,单词卡的背景、App 的 Icon,甚至用智能手表背单词都可以由用户自主设置。就拿单词卡背景来说,用户可以在系统提供的背景中进行选择,还可以自己上传图片制作背景,而且部分背景还有类似 ASMR 的音效,辅助用户集中注意力。

总体来看,Vocabulary 是一款" 设计克制、高难度、高自由度 "的背单词工具,与其他的 AI 语言学习 App 相比,没有内容生产,而是根据用户需求,把词典重组给用户。

母语者也需要背单词吗?

从语言学上来看,中文的构词属于 " 字义的融合 ",比如 " 人工智能 = 人 + 工 + 智能 " 就算是一个新词,人们通过字义去 " 猜 ",也能猜个八九不离十;但是英文则不同,英文是 " 整体记忆语言 ",构词法没有那么透明,而且很多高阶词汇都来源于拉丁语 / 希腊语 / 法语,所以就算是英语母语者,面对一个新词,也没法猜出词义,造成日常用语与高阶词汇间,存在 " 代差 "。

而根据词汇量测试网站,成年的英语母语者的词汇量在 2w-3.5w 之间,但事实上,大多数母语者熟练掌握的词汇仍集中在高频生活词汇与基础书面词汇,数据显示 1 万词汇量已经覆盖了 91% 的使用场景,但除了高频词外,母语者对相对低频词汇的掌握度也比较低,很多停留于认识或见过的层面,距离应用,还有不小距离。

而如果以市面上主流的英语水平测试对词汇水平进行量化的话,根据雅思主办方 British Council 的数据,学术类雅思 8 分(母语者裸考的平均水平) 所要求的词汇量在 1.5 万左右,基本覆盖了普通生活以及普通学术场景的词汇要求。

而到了研究生阶段所要求的 GRE 词汇,母语者的掌握度就低很多了,有数据显示,在 4000 个左右的 GRE 核心词汇当中,普通美国人大约只能自然掌握 15%-20%,更不要说专有词汇更多的,GMAT(商科)和 LSAT(法律)的考试了。

所以,即便是母语者,词汇量也不是 " 自动足够 ",且不同教育背景的人之间存在显著差异。美国社会高度依赖 " 表达 ",所以对于有正式写作、正式场合表达、以及学术性考试等需求的用户来说,更丰富、更精准的用词意味着更强的说服力、更专业的形象、更好的成绩,以及在职场和公共场合中更高的存在感。对于这些用户,Vocabulary 所提供的这些单词,可能就不是 " 可有可无 " 了,而是有真实的刚需。

总用户评论数 511 条,剔除掉简单评论以及无意义词汇,筛选出词频 Top10 的短语

从用户评论来看,绝大多数对 Vocabulary 的好评都集中在功能层面,包括单词卡提供释义和读音,以及小组件和通知的设计。而差评主要集中在收费高以及付费墙的设计方面。

从订阅价格来说,4.99 美元 / 月、35.99 美元 / 年,99.99 美元终身的订阅价格并不算高,但是在付费墙的设计方面,免费用户不仅不能查看更多例句、自行添加单词,也只能访问部分主题,无法实现个性化学习。这样的付费墙设计,引发了不少吐槽。但从收入数据来看,虽然吐槽很多,但愿意付费的用户并不少。

写在最后

Vocabulary 作为语言学习类产品,但其实属性更偏向于工具,给予用户高自由度,并基于用户的定制需求,将词典 " 重组 " 给到用户,同时提供一些扩散词汇量和督促学习的功能。

这种强工具属性,可能是定价已经偏低但用户依然会觉得 " 不值 " 的原因;但同时大量用户付费,与其产品设计锚定的人群相关,实际的付费行为也反而能证明工具的价值。

参考文献:

这里有份英语词汇量报告,你处于哪个水平?https://language.chinadaily.com.cn/a/202007/18/WS5f124991a31083481725a66a.html

数据来自 SimilarWeb、点点数据、Semrush、广大大等三方平台,可能与真实数据中存在一定误差,仅供参考。

评论
雨横风狂3月暮
26分钟前
众所周知 英语就是个垃圾[酷拽]
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