教“美國人”學英語，單款產品月入千萬？

封面圖片由AI生成

在白鯨出海發布的“AI 教育榜單”中，曾長期收錄一款名叫「Learna」的 AI 語言產品。年初這款產品還沒有引起我們的注意，因為無論是產品功能，還是月活用戶、內購收入等維度，「Learna」的表現只能稱上“中規中矩”。

直到最近，情況開始出現變化。

「Learna」來到美國 iOS 教育暢銷榜 Top2｜圖源：點點數據

「Learna」近期在美國快速爬榜，一度來到美國 iOS 教育暢銷榜 Top2，僅次于國民級教育 App「多鄰國」。點點數據顯示，「Learna」的單月流水已經來到 170 萬美元，Sensor Tower 抓取到的雙端月流水更是高達 260 萬美元，接近躋身品類第一梯隊，更加耐人尋味的是這款產品的營收分布，作為一款以教授“英文口語”為特色的產品，其超過 7 成的收入竟然來自美國本土。（作為對比，頭部的 AI 語言學習產品 Speak 的第一大收入市場是韓國。）

「Learna」收入和下載數據｜圖源：點點數據

我們嘗試從應用商店的用戶評論去解釋 “教美國人說英語”的反直覺。在分析了近 1年美區用戶發布的 6513 條評論后，我們發現前 20 個高頻詞組絕大多數是西班牙語，如 “muy buena”（非常好）、“aprender inglés”（學英語）、“estoy aprendiendo”（我正在學習），還穿插著葡萄牙語、法語、中文等多語種的評論。

答案似乎也開始清晰，「Learna」的目標用戶不可能是傳統意義上的美國人。而是“在美國生活的非英語母語群體”，這是一個長期被主流語言學習產品忽視的細分市場。

被忽視的千萬級人口市場

根據 2024 年美國人口普查局的統計（針對 5 歲及以上人口），美國有 7405 萬人在家使用非英語語言，約占總人口的五分之一。這個數字甚至在過去 5年里還增長了 9.22%，其中約有 2890 萬人的英語達不到“非常流利”的水平，在政策和研究中常被歸為英語熟練度有限（Limited English Proficiency， LEP）。

在這份統計中，西班牙語使用者里的“英語受限”人數最多，被單列了出來，約 1843 萬人，其次是亞洲及太平洋島嶼語種的使用者，包含了中文語系、東南亞語系以及南亞語系等等，約 514 萬，然后是西班牙語之外的印歐語系使用者，約 411 萬人，最后是其他語種的使用者，也有百萬以上的人口，和「Learna」評論呈現的語種分布有一定對應。

現實中，這一群體實際的英語應用狀況大概是，能夠應付點餐、購物等日常活動，一旦涉及看醫生、去銀行開戶等突發情況，就會詞窮；在職場上，他們也能清楚接收指令，但很難參與團隊討論，完整表達自己的觀點；可以用英語交流，但是語法錯誤和口音問題都比較突出。政府也很早就注意到他們的處境，2024 財年，僅紐約市公立醫院系統就提供了超過 3500 萬分鐘的口譯服務，覆蓋 255 種語言。但在公共衛生診所的調查中，仍然有 25% 的“英語受限”人群表示預約醫生時遇到問題，29% 的西班牙語種使用者表示在看完醫生后仍對醫囑或者自己的病情感到困惑。

對于他們來說，學習英語不是興趣驅動，而是關乎就業、就醫、子女教育的現實剛需。

傳統的 ESL（English as a Second Language）課程雖然在社區和公益機構里有免費或低價選項，但還是很難完全滿足移民群體的需求，比如課程時間可能與工作時間沖突；教材統一，無法針對個人具體場景教學；以及即時響應能力幾乎沒有，學員明天要去面試或看病，但今晚的課程可能講的是語法或日常問候等等。此前，我們曾關注過 YC 投資的 AI 口音改善產品「BoldVoice」一度達到 100 萬美元的月流水，證明了 ESL 人群愿意為更靈活的解決方案付費。但 BoldVoice 聚焦在 " 口音矯正 " 這個相對較窄的切入點，而「Learna」做的是場景化的實戰口語陪練，覆蓋面更廣。

不教語法，只教“怎么說”

打開「Learna」后的第一步，不是背單詞或學語法，而是選擇母語、英語水平以及感興趣的話題領域。系統會根據這幾個信息推薦適合的 Roleplay 場景。這個設計背后的邏輯很清晰，即直接解決眼前的問題。

進入產品后，用戶可以選擇按照系統給出的學習安排逐日推進，或者自主選擇場景進行練習。在 Roleplay 頁面展示的是 13 大主題場景：餐廳、旅行、學校&工作、購物、面試、日常互動、社交、調情、美國生活等等。各場景下又分了 10 多個小話題，場景難度從 Beginner 到 Upper Intermediate 分級，覆蓋了從常規的餐廳投訴、銀行開戶到復雜的組織籌款活動、主持在線工作坊等不同場景。有趣的是，除了這些實用場景，「Learna」也兼顧到了“調情”和用戶理解“美國生活”的需求，比如怎么自然夸人、怎么進行 Small Talk，說明產品團隊對移民的需求理解不僅僅停留在 “生存”，還延伸到了 “融入”。

Roleplay 頁面展示的 13 大主題場景｜圖源：「Learna」

核心交互是 AI 角色扮演對話，比如選擇“酒店預訂”話題后，AI 扮演前臺，用戶扮演顧客，語音輸入進行真實對話。用戶需要完成給定的 3 個話題任務，比如詢問有沒有空房間、咨詢價格以及詢問房間里是否有吹風機，AI 會實時識別語音，并在全部任務完成后給出肯定、不足、建議三個層面的反饋，這種“交流→糾錯→改進”的快速迭代，正是口語提升的核心路徑。

「Learna」也提供母語支持，其設置里有一個“Study in Native Language”開關，打開后，系統會用用戶母語解釋規則和建議，對話練習時也可以隨時雙語對照，AI 也會用母語糾正錯誤。這和一些語言學習應用的“沉浸式”理念完全不同。

對于成年移民來說，他們需要的不是從 ABC 開始的系統學習，而是用熟悉的語言快速理解陌生的表達。一位用戶在評論中寫道 :“Me encanta porque me da la conversación en inglés y traducida al espa?ol”（我很喜歡，因為它給我英語對話和西班牙語翻譯）。

「Learna」的產品哲學可以概括為，場景即課程，對話即學習。一個墨西哥移民明天要去面試，他不需要學“A for Apple”，而是需要知道如何用英語介紹自己的工作經驗、如何回答“Why do you want this job”。「Learna」提供的就是這種即學即用的解決方案。

產品的另一個巧妙設計是心理層面的突破。成年移民學英語最大的障礙不是智力，而是害怕在真人面前出錯。AI 陪練的優勢在于，不會嘲笑口音，不會因為重復而不耐煩，可以無限次練習同一個場景，不用擔心“丟面子”。這種“無壓力練習環境”對于建立開口信心至關重要。

「Learna」背后的非游大廠

「Learna」的成功不是偶然。它背后的開發商 Codeway 是一家在出海圈頗有名氣的土耳其應用廠商，旗下運營數十款產品，包括最賺錢的手機清理應用「Cleanup」、AI 換臉「Face Play」、AI 繪圖「Wonder」等等，整體月度訂閱收入規模超過千萬美元。Codeway 的打法是典型的“應用工廠”，快速試錯，用數據篩選賽道，哪個跑出來就加大投入。從早期的 AI 換臉、套殼 Chatbot 到后來的 AI 語言學習、AI 剪輯、AI 卡路里檢測，Codeway 均有涉獵，幾乎不放過任何一個熱點。

Codeway 部分應用一覽｜圖源：點點數據

在「Learna」身上我們能看到的是，相較于本土廠商追求的“興趣化、游戲化”，Codeway 這種非英語背景廠商反而能跳出認知偏見，將英語學習定位為一種高效、高頻的生存工具。但從收入結構上，似乎又能讓我們了解這款應用的另一面。

與「Speak」等常規語言學習產品主推年訂閱不同，「Learna」的收入結構中，周訂閱占據了相當大的比重。

「Learna」定價 6.99 美元的周訂閱項目為產品主要收入來源｜圖源：點點數據

「Learna」在訂閱頁面優先展示周訂閱，定價為 6.99 美元，同時提供 3 天免費試用，試用結束后默認自動續費。我們曾在頭部的遙控器 App 中看到類似的收入結構，這種設計的核心邏輯是利用用戶的慣性和遺忘。很多用戶在試用期內體驗產品，但忘記在 3 天內取消訂閱，于是自動進入 7.99 美元/周的扣費周期。

從用戶視角看，下載「Learna」的場景往往是“下周要面試”或“明天要看病”這類緊急需求。他們開通試用時的心理是“先用著試試”，而不是“我要長期學習英語”。3 天后，問題可能已經解決（面試結束了、看完病了），或者新的工作和生活節奏讓他們忘記了這個 App。周訂閱的高客單價和扣費頻率，恰好能在用戶想起來取消之前進行扣費。

需要明確的是，周訂閱主導營收的模式，非常依賴高效獲客，來“抵消”進入試用→忘記取消→扣費幾周→想起來取消的流程所帶來的“負面影響”。這也解釋了為什么「Learna」作為一個上線剛一年多的 App，第三方數據抓取到的創意總數已經是數萬量級。

「Duolingo」的思路是教用戶從零學一門新語言，「Learna」則希望用戶能把每天都會用的英語說得更流利，學會在餐廳、藥店、面試中如何開口。通用產品追求規模，細分產品追求精準滿足需求。這是兩條完全不同的商業路徑。

從「Learna」的案例中，可以提煉出幾個關鍵經驗 :

細分市場≠小市場。美國有 7000 萬的非母語者，近 3000 萬的人英語水平不夠流利，表面上不如全球語言學習市場大，但剛需程度決定了商業價值；

產品的核心是場景貼合。「Learna」的 AI 技術一定不是最先進的，但它把 AI 用在了最需要的地方，場景化對話、即時糾錯、母語輔助；

變現模式要匹配用戶行為特征。「Learna」周訂閱主導的設計是對移民群體“應急式學習”特征的精準把握。配合 3 天試用和高強度廣告投放，構成了一個完整的流量變現閉環，這背后是 Codeway 多年的積累；

在 AI 創業的浪潮中，真正的機會或許不在于“技術多先進”或“市場多大”，而在于能否解決用戶的真實痛點。答案對了，市場就在那里。