大家好，我是孟健。
今天是我们市场洞察的第三篇，之前我们分析过的 remove.bg 和 pixelcut 不知道大家是否还记得？
其实，很多同学做 AI 编程出海产品的第一步，就是卡在找需求上，不知道怎么找一个长期的市场机会。
这就需要不断地练习，我会带大家深入分析收入排行榜上的产品，大家跟着我的思路，一起去探索市场。
随着看的越多，分析的越多，你就能知道市场上到底有哪些能赚钱的产品，从而挖掘出一些市场机会了。
好了话不多说，今天我们分享的产品是，榜单第十位的------Grammarly。
01 定位先看 TDH：一句话让用户秒懂"你是干什么的"
我们先分析一下它的 TDH，了解一下它是做什么的：
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Title: Grammarly: Free AI Writing Assistance
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Description: Grammarly makes AI writing convenient. Work smarter with personalized AI guidance and text generation on any app or website.
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H1: You think big. We'll take care of the details.
我把它翻译成人话就是：
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Title 定位：AI 写作领域的"免费助手"（Free 是强钩子，天然提升点击率）
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Description 能力：更便捷的 AI 写作 + 个性化指导 + 文本生成 ，并且强调"any app / website"（跨场景可用）
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H1 价值主张：你负责大方向，我们搞定细节（对写作类工具来说，情绪价值很关键）
02 产品形态：插件 + 客户端 + Web，把"写作"变成基础设施
其实通过它首页的动图展示，我们也很容易明白它主要的功能，通过插件、本地客户端等等多种方式，能够帮你调整文案表达，包括纠错、润色、语气调整等等。
从需求角度，这类"输入输出都很标准、且用户愿意为效果付费"的场景，正是 AI 最能发挥作用的地方。
尤其对非母语用户来说，"更地道的表达"和"语气是否得体"是强刚需。
03 基础数据：～6000 万/月访问 + 16 年站龄，底盘非常厚
我们再来看看网站数据：
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网站月访问量将近六千万
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平均体验时长 3 分钟
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站点已经 16 年了
这意味着它不是"靠短期投机起量"的新站，而是长期积累出来的品牌与权重。
04 流量结构：Direct 第一，品牌效应已经形成
从流量占比看，直接访问（Direct）排第一，说明用户已经形成了"用过就记得、下次直接输网址"的心智；
其次是搜索（Search），占比也很高（约四成）。
这一点，我们通过 SImilarWeb 上的回访客数量，也可以得到验证，复访的占比非常高。
写作/沟通是高频需求，一旦养成习惯，就很难换掉。
05 关键词：品牌词三百万/月，但它更狠的是吃"AI Detector"的盘子
grammarly 这个品牌词，月搜索量竟然在三百万，这个品牌的确深入人心，然后它吃掉了 ai detector、ai checker 差不多一成的市场份额。
对于 ai detector 和 checker 这个市场其实非常大，我们后续将分析的好几个产品，都在这个市场，非常赚钱。
在 SImilarWeb 上可以看到，Grammarly 在这两个词上，也花费了很多钱去买 PPC 曝光。
我们可以看到，其实 Grammarly 花钱买量，主要买的就是 ai detector 这个关键词。这市场实在太大了（千万搜索量的市场）。
然后 google docs 这个品牌市场它竟然也抢到了一部分流量，每个月 40 多万的流量，因为它也提供了在线 docs 的功能。
我们分析它的广告投放，其实可以看到，它投放了 google docs，落地页指向的是这个页面：
也就是说，它专门做了一个 google docs 落地页去抢这个词的流量，其实产品功能是浏览器插件，可以在 google docs 内完成 AI 写作的辅助功能。
最后一个词 plagiarism checker，是查重检测，这个也是个巨大的细分市场，尤其是论文查重方面。
从国家分布看，它在美国市场占领优势明显------这也是典型的"高付费习惯 + 高内容生产密度"的黄金市场。
07 个人创业者的提醒：别跟大厂正面拼 PPC
这种级别的买量竞争，个体创业者尽量避开：
你不是拼不过创意，是拼不过现金流。
更聪明的打法是绕开正面战场，去做更细的长尾词、更强的工具体验、更垂直的场景页。
08 GEO 入口：ChatGPT 成最大外链来源，SEO + GEO 都要做
另外一方面，我们发现 Grammarly 最大的外链来源是 chatgpt，贡献了 300 万的访问量，这个不容小觑，我们现在做站，SEO 和 GEO 都要做，把自己权重做高，未来可能就是 GEO 的天下了。
09 定价与转化：经典订阅模型，默认年付拉高 LTV
接着我们来看看这个网站的内页设计，先看 Pricing 页面：
Grammarly 的定价也是经典的 saas 订阅，默认引导年费，三层阶梯定价设计。
Enterprise 是没显示价格的，采取 contact 的方式做企业定制。这也是一种策略，其实会减轻用户心智负担，更愿意接受 Pro 的定价选择。
理论上我们看到 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 12 / 月还挺便宜的，不过要注意这是年费的折算，单独按月订阅是 12/月还挺便宜的，不过要注意这是年费的折算，单独按月订阅是 </math>12/月还挺便宜的，不过要注意这是年费的折算，单独按月订阅是30/月。这样才能拉高用户的 LTV。
从功能特性方面，免费版提供了基本的纠错、Tone 提示、100 AI prompts 限制，就是让用户试用一下，体验一下效果，然后做付费转化。
Pro 设计上也没有给无限的 token，而是 2000 的 Prompt 去控制成本，加入了两个高级核心功能：
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Rewrite full sentences
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Adjust tone
重点的 cta 文案，get started 给到 Pro 版本。
10 ToB 页面很值得学：把 ROI 直接算给老板看
首页专门有一个企业 CTA 的模块，我觉得写的特别好。这基本上是给企业老板看的，直接清晰地测算出 ROI：17x。这是个震撼的数字。
然后直观地给出雇佣成本： <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 5 , 000 p e r e m p l o y e e p e r y e a r ，如果 200 个员工，就是 5,000 per employee per year，如果 200 个员工，就是 </math>5,000peremployeeperyear，如果200个员工，就是1,000,000 / 年。
建议如果做 ToB 业务的创业者的可以参考学习。
11 为什么能稳 16 年：老产品的积累与 AI 转型窗口
在 About 页面可以看到他们的创业故事，这家公司做的很早，2009 年开始由 4 个人初创，最初就是为学生群体提供语法和拼写纠正服务。
在 2015 年的时候，已经做到了百万的 DAU，这有深厚的基础的，然后在 2023 年的时候全面转型 AI，可以说是非常成功了。
12 内页矩阵：工具页 + 教程页承接长尾，把流量吃干榨尽
我们看 Grammarly 的内页架构，实际上就会发现这么多年来，它的资产已经积累的非常丰富，基本上你能想象的可以扩展的端都支持了，研发实力也比较强。
它对 SEO 也做过一些优化，为一些词条专门做了内页，也做了很多工具来承接。我们根据 SImilarWeb 挑几个流量靠前的内页稍微展开看看：
付费前 5 个页面，分别对应的是 ai detector、translate、humanize ai、word counter、Plagiarism Checker 这 5 个词，基本上和我们分析贡献最高的关键词是吻合的。
承载页面上，ai detector 是可以免费试用的，工具在首屏，我认为 Grammarly 是考虑了这个词的竞争激烈程度，所以把体验做的比较好：
如果仔细看，会发现这个词专门做了 SEO 优化，写了很多教程博客，去承接相关的长尾词：
其他几个工具页面也是同样的套路，我就不展开分析了，大家可以仔细去看。
13 一个反例：Translate 页没把工具露出，体验与转化都吃亏
这里面唯独 translate 页面，没有将工具放在首屏：
我认为这个工具在 Grammarly 里面是完全没有优势的，工具没有外显，整个自然搜索只能排到内页的 33 名：
Grammarly 给这个页面投流我认为不是很明智，我们做工具页，最佳的方式还是把工具漏出在首屏。
14 可直接抄作业的 10 个要点
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TDH 三句话写清定位：一句功能 + 一句场景 + 一句情绪价值。
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产品形态尽量"无处不在"：插件/客户端/网页，覆盖高频写作场景。
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流量结构里 Direct 越高，说明品牌心智越强、复购越稳。
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关键词别只盯"AI 写作"这种泛词，优先做高意图词：检测/查重/改写/人类化。
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PPC 不是随便买：高意图词 + 专属落地页，才是可复制的投放打法。
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个体创业者避开正面买量战场，用长尾词 + 更强体验去绕。
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订阅默认年付 + 月付锚点，是拉高 LTV 的经典组合拳。
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ToB 页面少讲功能，多讲 ROI，把账算清楚。
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工具页首屏先放工具，再用内容与 FAQ 承接长尾与信任。
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老产品要活下去，关键是在范式变化时快速转型，并用新需求词扩盘。
今天的产品洞察就到这里。SimilarWeb 上还有一批相似站点非常值得分析，我把它留作作业：
用同一套框架拆一遍------你会发现机会其实比想象中多。
我们下期再见！
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