NotebookLM是Google Labs团队开发的一款 AI 驱动的内容研究工具，前不久其上线的Audio Overviews功能可以根据用户上传的内容，生成10分钟左右的双人对谈播客。因为这个功能对输入内容形式的极高灵活性以及不错的音频生产质量，使得NotebookLM这个产品火出圈，被Sam Altman以及Andrej Karpathy等AI圈大佬点名表扬，在硅谷引起了不少的讨论。我作为一个几乎每天都会收听播客的人，在第一次了解NotebookLM的Audio Overviews功能并且尝试后，也会惊叹于这个场景的巧妙。
最近NotebookLM的产品负责人Raiza Martin也在与知名博主Lenny Rachitsky的对话中，介绍了NotebookLM的发展历程以及产品背后的思考和团队内部的合作方式。基于该播客的对话内容以及我对NotebookLM的产品理解，我认为NotebookLM的火热背后，其实勾勒了一幅今天AI应用创新的一套有趣范式，这里有不少值得AI应用创业者学习的地方。
图｜NotebookLM官网封面
更精简的组织形式
今天大家在讨论NotebookLM，除了产品本身，还有一个很重要的原因是这个产品来自Google，一个典型意义的大公司。但仔细了解后会发现，NotebookLM团队最开始时只有3个人，经过2年的发展，即便到今天，也没有超过10人。这是一个非常典型的创业公司的组织形式，甚至比很多真正的创业公司规模更小。这也是我们看到的今天AI应用创业团队尤其是优秀的创业团队的普遍现象。究其原因，一方面AI-Native的团队本身也应该是AI-Empowered，另一方面，在早期阶段极致的敏捷性能够更快适应AI市场与生态的快速变化。所以在绝大部分情况下，如果今天做AI应用创业，从第一天就想着要组织一个超过15人的团队，那就一定要重新评估团队人效了。
不要追求完美发布
Raiza表达了这个观点，她是指先尽快推出产品的基础可用版本，并基于用户反馈迭代和改进，让用户和时间帮助你构建产品壁垒。但我认为，对创业公司而言，还有一个需要注意的地方，是在产品早期阶段，不要在选择模型以及打磨模型能力上花费太多时间。一方面，今天模型能力已经可以适配很多的2C使用场景，找到可用的底座模型后就可以先快速构建产品的MVP并寻找TPF（Technology-Problem-Fit）。NotebookLM所基于的Gemini在今天并不是最强大的底座模型，但这不妨碍NotebookLM能够成为现象级产品（当然我们也不能忽略Google Labs团队在模型上可能做的底层调节）。
图｜NotebookLM功能简介
切入低估的场景
NotebookLM的出圈主要归功于Audio Overviews功能，这是一个相对小众的播客场景。我们先抛开播客场景看似小众（其实并不算太小众，只是相比主流内容平台而言），播客本身是很好的内容被动接收方式。因为传统播客内容往往是经过有内容编辑能力的人系统整理和加工的，凝结了智力劳动价值。其次，听觉是人接收语言信息最自然的渠道。NotebookLM借助AI来完成复杂的信息加工处理环节，并通过对话音频这种最自然高效的形式传达内容，将原本被市场低估的内容交互体验做到使用户眼前一亮。这种巧妙的场景选择很值得今天AI应用的创业者们思考，也许下一个AI可以应用的有趣场景今天还没有被人重视。
洞察用户需求是核心
从用户需求的视角，NotebookLM在内容交互的主动性及被动性的权衡方面做得很好。所谓用户的主动性，一方面在于提供对自身有价值的内容（用户提供“源文档”之后，交互会框定在这些内容信息之内），另一方面，用户也可以决定想要消费的内容形式。被动性体现在用户不需要做繁杂的内容处理，而交由AI来将信息加工，并根据用户需要的形式输出内容，比如精简的双人播客。其实在这之前也有不少AI音频类的产品，但都没有像NotebookLM这样广泛的进入更多用户的视野。我认为一个很关键的原因，在于此前的探索者们没有做好上述的平衡，而更多的是靠AI将信息一股脑的输出，没有考虑用户该有的主动权。当然，这种权衡非常考验产品经理对用户的理解，Raiza提到NotebookLM团队花了大量时间去观察用户行为，与用户真正相处，来思考如何让他们的产品更贴近用户。这背后反应了基于用户洞察的巧思与细节，这恐怕是今天AI应用中容易被大家忽视，但往往能帮助产品脱颖而出的关键。
NotebookLM的不足
必须要强调的是，NotebookLM目前也处于产品完善的早期阶段，即便是Audio Overviews这个出圈的功能，也只是在近期加入了“自定义”选项来为音频输出提供额外指令。我认为，仅仅是播客功能也尚有很大的产品体验升级空间，甚至有机会变为一个独立的产品。
其次，目前还没有看到在NotebookLM中形成有效的数据闭环，如果缺少有价值的用户交互数据，以及基于此带来的产品体验升级，仅仅只是场景创新和功能炫技，长期可能会面临较大的同质化竞争，特别是目前已经有类似的开源项目了。
但不可否认，NotebookLM的出现为2024下半年AI应用创新带来了新鲜的气息，Raiza团队提到的产品目标——根据用户需求来指导的任意模态内容转化也非常有意思，是内容交互的未来发展方向。Linear Bolt在很早就注意到并且关注围绕内容交互、创作以及分发的AI应用机会，相信NotebookLM的出现会激发更多聪明的头脑在该场景做更多的探索。
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