6. 生成式 AI 相关产品和开源项目调研文档

用户6100

2023年9月27日修改

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1.
简介​

1.1
目的​

调研目前市面上具备用户热度的生成式AI 相关产品，总结功能特性和应用场景，为后续插件和应用的开发提供参考和讨论的空间。​

1.2
概述​

本文调研了目前市场上具有用户热度的生成式AI相关产品，并总结了它们的功能特性和应用场景。对于开源项目，我们爬取了Github上相关项目的数据指标，并进行了数据分析。对于商业产品，也采取了相应的策略进行分析。​

本次爬取到的商业产品数据组样本量为374，除去无效数据（在Similar Web上无法找到对应信息的产品）后，实际样本量为157。在374组商业产品数据中，写作和图像生成产品均超过70件大关。其他产品均未超过30件。除去写作和图像生成产品外，SEO相关产品是第三大产品类别，数量接近30件。写作和图像生成均为现阶段AI浪潮中，GAI（Generative Artificial Intelligence，生成式人工智能）呈现的主要两大基础能力，即文字生成和图像生成。​

1.3
方法​

1.3.1
定量调研（数据分析）​

针对开源项目，本次调研中将会爬取 Github 上的相关项目和对应的各项数据指标，最后汇总到一张 Pandas 输出的 CSV 表格上进行数据分析。对于商业产品，本次调研也会采取相应的策略进行分析。​

本次爬取到的商业产品数据组样本量为374，除去无效数据（在 Similar Web 上无法找到对应信息的产品）后，实际样本量为157。​

1.3.2
定向调研（单个开源项目或产品进行深入分析）​

本次调研中会着重抽取一些热度较高、或者实现功能较为具有代表性的商业产品或者开源项目进行功能拆解和深度调研。​

2.
商业产品​

2.1
发现​

1.
在 374 组商业产品数据中，写作和图像生成产品均超过 70件大关。其他产品均未超过 30 件。除去写作和图像生成产品外，SEO 相关产品是第三大产品类别，数量接近 30 件。​

2.
写作和图像生成均为现阶段 AI 浪潮中，GAI（Generative Artificial Intelligence，生成式人工智能） 呈现的主要两大基础能力，即文字生成和图像生成。​

3.
在其他类别的产品当中，其能力均需要结合目前的 GAI 技术和传统的软件开发能力。实现方法较写作和图像生成来说更为复杂，需要更深度的设计和应用。​

4.
参与度和收入：网站访问量与收入之间的强正相关表明，吸引更多访客到网站可以对收入产生直接积极影响。因此，增加网站流量的策略是提高收益的重要途径。根据[3]和[5]等研究文献，一些有效的策略包括优化搜索引擎排名、使用社交媒体推广、提供免费试用或优惠券等。​

5.
质量和用户体验：跳出率与平均访问时长之间的强负相关表明，提高网站质量和用户体验是降低跳出率和增加用户停留时间的关键因素。根据[5]和[6]等研究文献，一些有效的方法包括提供高质量和有价值的内容、提高网站速度和可用性、设计简洁和一致的界面、使用清晰和有吸引力的标题和图片等。​

6.
互动性和用户忠诚度：每次访问浏览页面数与平均访问时长之间的强正相关表明，提高互动性可以增加用户对内容的兴趣和参与度，从而提高用户忠诚度。根据[7]和[8]等研究文献，一些有效的方式包括使用多媒体元素、提供个性化推荐、设置在线聊天或反馈功能、建立社区或论坛等。​

7.
员工数量可能在市场营销方面会起到一定作用，目前还没有发现为什么员工数量和收入会产生强正向关联。​

2.2
定量调研​

2.2.1
关联性（Correlations）​

根据 60 个具备收入信息的数据来看：

访问量与收入之间的强正相关（Corr ~= abs 0.9）：

访问量与收入之间的强正相关表明，随着访问量的增加，收入也有很强的增加趋势。这说明收入与其吸引的访客数量密切相关。​

跳出率与平均访问时长之间的强负相关（Corr > abs 0.5）：

跳出率与平均访问时长之间的强负相关意味着，随着跳出率的增加（更多访客只浏览一个产品页面就离开），平均访问时长也会减少。这表明跳出的访客往往在产品上花费的时间较少，也说明他们没有找到感兴趣或相关的内容。​

每次访问浏览页面数与平均访问时长之间的强正相关（Corr > abs 0.5）：​

每次访问浏览页面数与平均访问时长之间的强正相关表明，浏览更多页面的访客往往在产品上花费更多时间。这说明有吸引力的内容或导航功能可以鼓励访客在访问期间浏览更多页面。​

员工数量与总访问量之间的强正相关（Corr > abs 0.5）：

员工数量与总访问量之间的强正相关表明，随着员工数量的增加，总访问量也有增加的趋势。这可能意味着更大的劳动力可能与更有效的营销或客户参与活动有关。​

注：

1.
相关性采用皮尔逊方法进行计算。​

总体关联性概括，红色代表正相关连，蓝色代表负相关联

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