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匹配难 · 判断成本越来越高
选择越来越多,信息噪音同步上升。大量浏览和筛选之后,依然难以判断谁值得认识。
智能手机普及,社交第一次大规模从线下搬到线上,「认识陌生人」本身就是新体验。
用户的理解习惯被内容平台升级了一遍,旧产品没有跟上。
Dating App 时代 · 静态资料 + 几个标签,判断靠直觉,左滑右滑。
内容平台时代 · 小红书、抖音教会用户通过兴趣、表达、生活方式理解一个人。
AI 原生时代 · 多维信息 + 行为,直接评估两个人产生连接的可能性。
选择越来越多,信息噪音同步上升。大量浏览和筛选之后,依然难以判断谁值得认识。
资料靠用户自己填:年龄、身高、星座、三个爱好。看完了信息,仍然不了解这个人。
匹配主要基于照片,缺少共同话题,开场停留在「你好 / 在吗」。匹配发生了,连接没有发生。
人工设计的字段,装不下复杂的真实个体。信息维度窄,失真严重。
靠用户花时间填表、平台雇人整理。成本高昂,难以规模化。
审核与运营的主观判断,标准不一。理解浅,关系推进慢。
从自由表达中提取真实偏好、动机与价值观。维度丰富,更真实。
AI 自动整理、结构化、持续更新,边用边学。低成本,可规模化。
关系势能引擎判断「对你来说,什么信息最重要」。理解更准,连接更快。
没信息,所以不开口;不开口,信息更少。关系在第一步就停住了。
全流程获取信息,AI 理解双方,把「你们哪里合得来、为什么值得开口」直接给到用户。
AI 在全流程里理解你,取代注册时的一次性表格。四类信号,持续喂养同一份画像。
像朋友一样语音或文字对聊,10 分钟形成一份丰富的初始画像。
搜索、浏览、停留、互动,日常使用全程都在更新 AI 对你的理解。
你对谁停留、对什么心动,都会沉淀为画像的一部分。
资料告别注册时的一张死表格,随时反映你当下的社交意图与状态。
语音 / 文字对聊,拒绝表格
行为持续喂养,随时反映当下
看清自己的长期数字资产
AI 帮你看清自己。长期数字资产,也是精准匹配的燃料。
每天一小批人,每个人都带着为你定制的连接钩子。
按对你的吸引力由强到弱铺开,重合点直接标出。
用自然语言描述需求:「找一个周末一起打游戏的人」。
从「一起做件小事」开始,双向意向确认,没有被拒绝的羞耻感。
侦测互动升温与线下兴趣重合点,适时给出精准见面建议。
每天一小批,人人带理由
按吸引力排序,重合点标出
双向确认,没有被拒的羞耻感
「理解一个人、并为另一个人定制呈现」在工程上刚刚成立,推理成本仍在快速下降。
与 AI 对话、被 AI 理解已成日常。Character.AI 注册用户 2.33 亿,18–24 岁日均使用 1.5 小时。
70%+ 用户希望用更多信息评估潜在连接对象;旧供给同时在持续退场。
Tinder / 探探 / Bumble:信息有限,匹配效率低,决策成本高,用户要投入大量主动筛选。
小红书 / 抖音:低摩擦,但以内容消费为主,兴趣驱动,不以关系为目标。
Character.AI 等:低摩擦、有情感互动,但关系不发生在真实的人与人之间。
用户在对话、浏览、互动中留下真实的社交行为。
从浏览、互动到关系建立与发展的完整链路数据。
AI 理解哪些特征组合更容易产生吸引与长期关系。
更准的推荐与展示带来更高质量连接,吸引更多用户进入循环。
前积目联合创始人兼产品总监;连续创业者;芝加哥艺术学院。负责产品定义与整体战略。
前积目 CMO 及品牌商务总监;昆士兰大学硕士;首创「线上匹配 + 线下场景」社交闭环。负责品牌、市场与增长。
前积目产品业务负责人;20 年互联网经验;现负责央视总台亚非中心 AI 平台建设。负责产品规划与商业化。
前积目技术部负责人;曾就职百度、字节火山引擎、TikTok、剪映。负责 AI 工程与产品开发。
旧产品的集体下滑与 AI 陪伴的爆发,是同一件事的两面。
大模型把深度理解变成低成本基础设施,Zelig 用它重写关系发生的机制。
数据来自真实关系闭环,越用越深;走通之后,是 AI 时代服务于人性的社交新物种。