华人团队做的 OpenArt，在 10 人团队的情况下已经将 ARR 做到了 1600 万美金，其 CEO Coco Mao 陆陆续续分享了不少经验，这几点我觉得挺有价值：
1.定位：如何找准自己的定位
早期，OpenArt 面临的问题是定位：在一个快速演进的市场中，如何找到自己的定位？当时的 AI 图像生成市场群雄并起——Midjourney 凭借其艺术化的输出赢得了设计师的青睐，DALL-E 以技术实力著称，而无数新创公司都在争夺这个看似无限大的蛋糕。
最初的几个月里，我们每天都在问自己同一个问题：OpenArt 与 Midjourney 或 Ideogram 有什么不同？说实话，在核心功能和技术层面，所有产品都非常相似。
从表面看，OpenArt 确实很难与竞争对手区分开来——都提供文本到图像的生成功能，都使用类似的 AI 模型，都面向创意工作者。但很快她意识到，真正的差异化往往不在于技术本身，而在于用户体验和使用场景的精准把握。
经过几个月的探索和用户反馈，OpenArt 团队确定了三个核心用户群体：
内容创作者：需要为社交媒体快速生成吸引人的视觉内容奇幻爱好者：包括 RPG 玩家、动漫粉丝等需要个性化角色和场景的用户中小企业：特别是营销机构，需要为客户创建各种类型的广告素材
2.增长：SEO 驱动的爆发式增长
传统的 SEO 策略为 OpenArt 带来了一定流量，但增长曲线已经明显趋平。这时，Coco Mao 提出了一个大胆的假设：程序化 SEO（pSEO）可能是打破增长瓶颈的关键。
想法来自于她在 Google 搜索工作时的经验。比方说用户在搜索 AI 图像生成工具时，往往会使用非常具体的长尾关键词，比如"AI 动漫角色生成器"、"AI 外星生物生成器"等。这些搜索背后都有明确的意图，但当时市场上很少有产品针对这些特定需求进行优化。
2024 年 3 月，OpenArt 与 pSEO 公司 daydream 建立合作关系，daydream 团队帮助 OpenArt 识别出了一个具有巨大潜力的 pSEO 策略——创建针对特定主题的 AI 生成器页面。每个页面都遵循标准化的结构：
H1 标题：AI [主题] 生成器四个不同的示例按钮，直接链接到 OpenArt 的用户工作台展示各种艺术风格的示例画廊使用指南和提示词优化建议
同时，daydream 不是简单地生成通用 AI 内容，而是：导入 OpenArt 自己的图像库数据，确保示例的真实性和多样性；结合 OpenArt 的内部知识库，生成符合品牌调性的内容；使用详细的、品牌特定的脚本指导 AI 内容生成。
从 2024 年 4 月开始的 8 个月内：创建了 600 多个 pSEO 页面，月访问量达到约 100 万次，让 OpenArt 在"AI 艺术生成器"相关搜索中跻身前 10 名。
3.战略转型：从图像到视频
到 2024 年底，OpenArt 已经在 AI 图像生成领域占据了一席之地，但她们意识到，随着 Ideogram、Playground AI、Craiyon 等竞争对手的涌现，AI 图像生成市场正变得极度竞争和同质化。CEO Coco Mao 在一次采访中说，
在一个由他人定义的品类中运营，意味着你只是众多玩家中的一个，可能还是较小的那个，我们的愿景是让 OpenArt 成为一个品类定义公司。
这个新品类就是视觉故事讲述。文本叙事已经实现了民主化——大多数人都能读写，任何有故事的人都能分享。但视觉叙事直到 AI 时代才开始真正民主化。传统上，创建视觉故事需要高昂的制作成本和专业知识，但 AI 正在改变这一切。
为了验证这个方向，OpenArt 赞助了 MIT AI 电影黑客马拉松。结果非常不错：一个由 5 名纽约大学电影学院学生组成的团队，仅用两天时间就创作出了接近皮克斯水准的短片——这在传统制作流程中需要整个工作室数月的时间。 其策略不是和 Sora、Pika 或 Runway 这些被她们称为"手动挡"的工具，而是专注于打造他们所说的"Uber 式"的解决方案。
所谓Sora/Pika/Runway = 手动挡工具，是指用户需要逐个生成片段，添加音频，管理各种元素，这种方式控制力强但需要大量工作；
而OpenArt 所采取的 Uber 模式，用户只需输入简单想法，系统自动完成脚本编写、故事板生成和视频制作。这里定位的核心是工作流程自动化。目前视觉故事创作流程通常包括：
脚本开发（通常使用 ChatGPT）故事板生成（使用 OpenArt 等图像生成工具）视频转换（将关键帧转换为视频片段）后期制作（添加音效、音乐等）
OpenArt 的目标是将这个复杂的多步骤流程压缩为一个简单的输入→输出体验。
4.技术：解决了角色一致性问题
角色一致性问题是创作者面临的最大痛点之一。传统上，维持角色在不同场景中的视觉连续性需要复杂的变通方法。OpenArt 通过多模态集成组合多个开源工具做到了很好的效果，包括：
Stability AI 和 Flux 用于模型微调ElevenLabs 用于语音生成Kling 和 Hailuo 用于图像到视频转换
这种"乐高积木式"的架构让 OpenArt 能够快速适应技术进步，同时为用户提供端到端的解决方案。
5.未来：从工具到内容平台
OpenArt 的长期愿景是成为 AI 原生社交媒体平台的基础。当前阶段，他们专注于完善工具端的体验，但未来可能会探索更多互动式的内容格式——比如观众可以看到自己出现在视频中，或者在不同的决策点选择故事走向。
随着基础模型变得越来越强大，用户是否还需要中间平台？CEO Coco Mao 认为，如果仅依赖模型能力，当更好的模型出现时，用户可能会完全绕过平台。因此她将 OpenArt 定位为故事可视化的解决方案——用户在这里保存他们的角色、故事和模板——这样 OpenArt 在受益于技术进步的同时，仍然对用户有价值。
10 个人团队如何做到 1600 万美金的 ARR，Coco Mao 分享了她们采用的 AI 技术栈，如下图：
产品开发层面编程工具： Cursor, Windsurf我们的工程师根据个人偏好选择使用 Cursor 或 Windsurf。两者都能彻底改变大型代码库的工作方式——全局上下文搜索功能让团队成员不再需要费力查找他人编写的函数。我们这样的小团队得以专注于构建而非 Slack 讨论，从而支撑数百万月活用户。
测试工具： Checkly, StablyCheckly 用于监控关键后端接口，Stably 则通过 AI 驱动的端到端测试覆盖核心用户路径。这大幅减少了手动 QA 和 SRE 工作量，同时使生产环境更加稳定和可观测。
客户成功层面支持工具： Serif我们每天处理数百封支持邮件，传统方式需要 8 名以上客服。Serif 能自动生成 70% 以上的回复且无需修改。它会持续学习我们的语境和沟通风格，实现最小化人工干预的同时提供有温度的支持。
反馈工具： ClaudeClaude 直接集成在网站中，实时分析用户反馈和情绪。它能立即显示哪些功能需要更新、哪些设计让用户困惑、以及潜在漏洞的位置。
用户研究工具： Dovetail尽管团队精简，我们每月仍进行深度用户访谈。Dovetail 帮助快速梳理数十小时访谈内容，精准提取关键需求以指导产品方向。
内容审核工具： Cinder平台每日处理数百万张图片。Cinder 提供规模化审核工具，标记边缘案例、简化人工审核，在保障内容安全的同时不拖慢运营效率。
市场营销层面程序化 SEO： ChatGPT, OpenArt过去 SEO 极其耗时，现在我们建立 AI 驱动的工作流——每月产出数百个高质量页面（非垃圾内容），带来数百万自然流量。OpenArt 秒生成吸睛图片 / 视频，ChatGPT 撰写 SEO 优化文本，无需庞大内容团队。
SEM 广告： OpenArt, DeepSeek仅需 1 人兼职即可管理数百个广告活动。OpenArt 快速生成高转化素材，DeepSeek 撰写效果出众的广告文案（其语气控制能力远超其他大模型）。
网红挖掘： Beacons AI, GMass每次新品发布（每周超 2 次），用 Beacons AI 匹配契合度 90%+ 的网红。GMass 实现批量个性化邮件触达，单次可联系数十名创作者。
网红管理： Serif, MightyScout网红回复后，Serif 接管 1 对 1 对话并保持人性化语气。MightyScout 自动追踪帖子表现，让我们能专注关系建立而非后台监控。
YouTube 分析： VidIQ作为核心社交阵地，VidIQ 帮助我们挖掘热门话题、优化标题 / 缩略图、追踪视频表现。这套体系让我们在无专职团队情况下一年内订阅量从 0 增至 7 万。
