增长774%，榜首易主，被美国“针对”后，这款中国AI爆发

AI工具买量榜榜首正式易主！

就在上周，霸占AI投放素材榜首数月的Kimi智能助手终于被拉下马，MiniMax旗下社交陪伴类AI星野登顶，成为新的AI APP买量素材榜日榜第一。

DataEye研究院注意到，星野APP近来投放力度异常凶猛，素材量较此前数倍增长。

不过，与之对应的则是星野海外版Talkie在美国市场AppStore被下架，似乎面临着一定的危机。

那么，星野加大投放力度与Talkie被下架是否有关联？

星野近期投流有什么变化？

Talkie被下架原因在于什么？

这些事件对社交陪伴类AI行业有什么更深层的影响？

本期内容，DataEye结合ADX行业版数据、及媒体、MiniMax多方信源为大家探究以上问题的结果，希望能带来一定参考。

一、星野APP投流观察

（一）投放趋势变化

ADX行业版数据显示，星野APP在11月1日至12月22日共投放素材量87251，其中图片27925组，视频59324组。

从时间维度上看，星野APP自11月22日起投放力度开始持续攀升，日环比高达72.29%，投放素材量于近期达到最高点，单日最高投放素材量超2.5万组。

且上周（12月第3周）投放素材量较11月第3周（11.18-11.24）增长36012组，增长幅度高达403.72%；较投放力度大幅提升前7日（11.15-11.21）增长39796组，增长幅度高达774.84%。

（二）投放媒体分布

ADX行业版数据显示，近90天星野APP投放渠道主要为优量汇、QQ音乐、酷狗音乐、QQ阅读和欢乐斗地主。

对比近30天及近7天投放渠道发现，星野APP近期投放渠道与90天来基本保持一致，没有发生较大变化。

（三）投放素材特点

依据ADX行业版数据，DataEye研究院统计了近30天星野APP高曝光新增视频素材TOP30（图片生成类视频不计算在内），其中男性向素材9条，占比30%，女性向素材15条，占比50%，全性向素材6条，占比20%。

在素材类型方面，DataEye研究院以《获米哈游、腾讯投资！这款产品一边高速增长、一边面临争议？》中对星野APP投放素材分类，对其近30天高曝光新增视频素材TOP30（图片生成类视频不计算在内）进行统计如下：

其中，常规产品展示类素材14条，占比47%；恶搞类9条，占比30%；挑逗治愈类素材7条，占比23%。

具体来看：

①常规产品展示类

该类素材一般是展示与一个或多个AI智能体聊天场景，且聊天对象不仅限于常见的亲密关系，通过各种场景展示吸引用户，而后介绍星野APP其它功能，如多智能体、定制角色、拉群聊天等。

②恶搞类

该类素材普遍跳出常见的“亲密”关系聊天场景，而是以用户视角对AI智能体进行套路、调侃、恶搞等，通过反常规形式达到反差、搞笑效果吸引用户。

③挑逗、治愈类

该类素材与常规产品展示类相似，但不同点在于其展示的聊天场景普遍只限于“亲密关系类”，且内容、画面、BGM等大多在塑造一种暧昧、挑逗、治愈的氛围。

对比11月素材分析数据，可以得出结论：

①素材用户向上，女性向素材提升明显，由此前的33%占比提升至如今的50%。

②素材类别上，常规产品展示类提升明显，由此前的34%提升至如今的47%；挑逗、治愈类素材有明显下降，由此前的43%下降至如今的23%。

结合以上数据，DataEye研究院认为：

星野APP自11月下旬投放力度提升明显，较此前有数倍增长，但投放媒体分布变化不大，素材用户向、素材类型有一定变化，如增加女性向素材占比、降低挑逗治愈类素材占比等。

产生这些变化的原因或许与产品版本更新、公司决策及监管收紧等其它变动相关，具体原因我们将在第二节进行深入探究。

二、星野&Talkie变动原因分析

（一）星野变动分析

结合星野APP官方资料、网络资料，DataEye研究院推测星野APP加大投放力度的原因核心可能在于以下两点：

①产品版本变化。

12月5日，星野APP官方微博发布动态称“星野2.0时代开启”，利用海螺AI视频模型升级为星野带来更多新玩法。

宣传视频中，星野将此前称作1.0时代，功能核心在于“生图、对话、语音”；而2.0时代核心变更为“动态、音乐、多模态玩法”。

且结合其文案口径中“谜底揭晓，小星星们在星野看到的动态智能体，均来自海螺AI 的视频能力”，可以看出星野新版本内容在12月5日前就已经部分上线，这一时间点与星野APP加大投放力度时间点相契合。

在应用大版本更新前后，通过加大投放力度推广产品新功能、新特性也是应用厂商常见的推广手段。

②可能受Talkie被下架影响。

Talkie与星野同为社交陪伴类AI产品，同属于MiniMax旗下，分别专注于海外及国内市场。

点点数据显示，2024年12月14日凌晨，Talkie在美国市场App Store被下架，而在此前的11月30日，Talkie便已经从日本市场App Store下架。

此外，Talkie是Minimax非常大的营收来源。英国金融时报曾报道称，MiniMax在2024年的年收入预计达到7000万美元，其中大部分收入来自Talkie。

当MiniMax营收支柱Talkie被下架，其国内产品有可能要承担更大的营收压力，或促使MiniMax加大投放力度以提升数据。

（二）Talkie变动分析

由（一）不难看出，星野加大投放力度或许与Talkie被下架有很大原因，那么Talkie又为何会被下架？DataEye研究院结合官方公告及网络资料分析，可能有如下原因：

①技术原因

在Talkie被美国市场App Store下架后，Talkie官方人员早期回复网友问询时称“Talkie由于技术原因暂不可下载”；

次日，Talkie在论坛内发布公告称：正在对Talkie部分功能进行重大升级。

由此可见，在Talkie官方口径中，其被下架或许在一定程度上有技术层面的原因（不过，外界普遍猜测有别的原因）。

②海外政策原因

出于多种因素影响，美国政府对中国科技企业审查力度不断加大，就在12月初，全球范围内多款社交APP被AppStore、GooglePlay双端下架，其中不乏Mico、Bigo Live等知名的社交出海APP，有相关产品负责人称被下架“可能是美国相关部门主导”。

而Talkie被下架的时间，也刚好在TikTok提出暂缓执行“不出售就下架”政策的申请于12月13日被美国法院驳回后的次日，这不免让人猜想二者是否有什么影响。

出于地缘政治和技术竞争的考量，海外政策原因可能是导致Talkie被下架的因素之一。

③平台监管原因

根据公开信息，苹果商店下架APP的原因可能包括违反安全和隐私政策、侵犯知识产权、包含不当内容等，苹果官方并不会给出具体原因。

不过，近年来社交类、AI类产品监管收严趋势明显，Talkie也有可能受到波及，Talkie及星野的前身Glow此前也曾因某些问题被下架。

并且DataEye研究院发现，在Talkie功能升级公告发布后，面对用户关于重新上架时间的问询时，Talkie除了表示产品进行技术升级外，还称“仍在等待苹果公司的批准”，这或许可以视作Talkie官方在一定程度上承认了平台监管原因对产品下架的影响。

针对以上情况及原因分析，DataEye研究院向MiniMax发函问询，但截至发稿，对方未予置评。

三、社交陪伴类AI进入竞争倒计时

结合上述内容，DataEye研究院认为，无论星野加大投放及Talkie被下架深层原因是什么，不可否认的一点是，社交陪伴类AI已经进入竞争倒计时。

这一点，可以从各方买量投放数据来看出端倪。

DataEye研究院以星野、猫箱、筑梦岛三款社交陪伴类AI应用投流情况为例，来探究该行业买量投流情况。

ADX行业版数据显示，11月以来，星野投放力度增长明显，从日均2500组左右，攀升至最高单日2.5万组素材量，投放力度提高达10倍。

猫箱整体投放力度较为平稳，12月投放力度较11月有所回落；筑梦岛则在11月20日左右达到谷底后，迅速回升至平稳水平。

DataEye研究院认为：除星野大手笔加大投放外，其它社交陪伴类AI产品投放力度并无明显提升，部分产品甚至力度有所降低，有可能是受星野挤压效应影响。

但在下载量、日活方面，三者数据表现却不尽相同（注：由于下载量、日活仅统计大陆市场苹果端数据，因此与投放趋势可能并不完全保持一致，仅供参考）。

点点数据显示，星野在11月下旬至12月中旬，大陆市场苹果端下载量非但没有明显上升，反而有下降趋势，直至近日才有回升；日活数据与下载量基本一致，有轻微下滑。

猫箱在11月下旬起反而迎来了下载量、日活的双重增长；筑梦岛数据变化不大。

结合投放力度、下载量与日活数据，可以得出观点：三款社交陪伴类AI产品的投放力度，并不能完全影响其下载量、日活数据表现。

因此，DataEye研究院认为：社交陪伴类AI应用经过前期发展，目前平稳投放所取得的提振作用已经减小，跑马圈地阶段正加速走向末期，接下来将迎来淘汰赛阶段（这也是星野加大投流力度可能的原因之一）。

从数据上看，星野加大投放力度，数据没有明显增长，意味着其投流对数据的影响可能即将到达临界点；猫箱投放力度变化不大，应用数据却有一定提升，意味着其下载量、日活已逐步摆脱买量依赖。

当买量投放影响减弱，短期内包括星野在内各方可能需要加大各路营销以抢占市场份额，进而淘汰掉小体量玩家、最终留下2-3家大体量产品进入寡头时代。

其中，星野和猫箱背靠先发优势，很有可能是笑到最后的赢家之一。

至于该类产品未来发展趋势如何，星野、猫箱等还会有什么其它动作，DataEye研究院将持续保持关注。

文章来自微信公众号“DataEye应用数据情报”，作者“DataEye”