在线 Dating 的“死局”怎么破？
近期，Match Group 披露了 2025 年 Q2 财报，收入 8.46 亿美元，同比持平，但付费人数仅 1.41 亿（下滑 5%），相比巅峰期（2022 Q3）少了 2455 万。Dating App 作为最吸金的非游品类，头部公司财务数据近两年一路向下，且到目前为止看不到扭转的迹象。
详细观察财报数据，Tinder 虽然持续挖掘用户的付费潜力，其 RPP（Revenue per Payers）同比增长了 3%，但架不住付费用户持续流失，收入仍出现了 4% 的下滑。主打严肃交友的 Hinge 虽然增长依旧强劲，但从收入体量上仅是 Tinder 的不到四成，尚未达到能“拯救”公司整体业绩的程度。
此外，以女性优先为核心理念的 Bumble，情况同样不容乐观，Q2 收入为 2.48 亿美元，同比下降7.6%，付费用户也同比下滑。
红色字体显示的问题与 Swipe 模式直接相关
两大头部产品的惨淡业绩，让百亿美金规模的线上约会交友行业显得有些积重难返，而造成这个问题的原因则是上图中的“恶性循环”。问题的起始点，是男多女少的结构性问题，而几乎被所有产品采用的 Swipe 交互模式不精准的特性，以及依据 Swipe 设定的变现点（例如增强曝光等等），更进一步加剧了男女比例的失衡，从而伤害了用户对 Dating App 的热情。
而由于男女比例的结构性问题无法解决，精准匹配则成为了打破恶性循环的突破口，Match Group 近期发力点也正在于此。根据财报电话会议，Tinder 将推出新功能“modes”，允许用户按照自身意图（严肃社交、结交朋友等）匹配拥有相同目标的用户，此外，AI 智能推荐功能已经在新西兰市场上线测试，面向大学生群体的独特功能也在开发中。
但当 Match Group 开始痛定思痛，在匹配精准度上下苦功夫的同时，AI 原生 Dating 产品们也抓住供需失衡带来的机遇，开始竞争“AI 时代 Tinder”的宝座了。
跳过“互选”精准匹配，
是AI原生产品的统一答案
2025 年，AI dating 产品多了起来，甚至有些拿到了一线风投的融资。
产品名称：Sitch
提供服务的形式：移动端 App
创始人：Dini Mullaji & Chad Depne
最近融资：2025.6，Seed，500 万美元（M13、a16z 领投）
一句话形容：用 75 个匹配参数训练 AI 做媒人，帮用户直接匹配心仪对象。
用户下载 Sitch 之后，需要通过文字或语音的形式回答 50 个左右的问题，涉及自身详细信息、价值观、近期计划等等，然后 Sitch 会基于用户提供的信息，采取 AI 配合人工的方式，帮助用户匹配合适的约会对象，然后在双方同意的情况下，AI 就会建立一个群聊，将两人拉进来，互换联系方式，运作方式类似媒人或者婚介所。
根据 TechCrunch 的报道，Sitch 会提供超过 75 个匹配参数来训练 AI 模型，让 AI 理解“匹配逻辑”，并通过每次匹配的结果反过来优化 AI 的匹配机制。Sitch 采取按次付费的变现方式，不管会不会线下约会，每次匹配的价格为 25 美金，但根据官网上的提供的数据，使用 Sitch 进行匹配的用户，能够在线下约会的比例为 92%。
目前该产品仅在美国市场 iOS 端上线，近 30 天下载量为 6300 左右，产生了 1.9W 美金的收入，目前还未录得活跃用户数据，虽然已经获取了一定收入，但从 RPD 来看，Sitch 与成熟的 Dating App 仍差得远。
产品名称：Ditto AI
提供服务的形式：网站
创始人：Allen Wang & Eric Liu
融资：2025.4，Pre-Seed，160 万美元（Gradient 领投）
一句话形容：通过 1000 次模拟，选出最合适的约会对象，直接将用户送到线下 Coffee Date。
基本情况：用户在官网上注册 Ditto AI 后，需要先回答一系列问题，包括爱好、价值观、个性特征和择偶要求等，然后 AI 会根据这些信息挑选 1000 个潜在匹配者，并逐一进行模拟约会，模拟内容包括约会时间、情境、对话等，当 AI 模拟认为约会成功率较高时，就会通过邮件的形式向双方发送“约会计划”，包括时间、地点、开场话题等细节，配上对的两人就可以到线下咖啡厅进行一个 Coffee Date。
加州大学伯克利分校中 Ditto AI 的广告
目前 Ditto AI 仅服务加州大学伯克利分校和圣迭戈分校的在校学生，由于要保证安全和成功率，所有用户都会进行身份验证，且如果有人收到约会计划但不露面，也将被永久禁止使用 Ditto AI。创始人 Allen Wang 表示，有 20% 加州大学圣迭戈分校的本科生已经在使用 Ditto AI，活跃用户超过 10000，但尚不清楚什么时候会扩展到大学生以外的群体。
产品名称：N2my
提供服务的形式：短信
创始人：Joanna
融资：未查询到融资
一句话形容：通过 AI 匹配，替用户找到值得在线下活动认识的陌生人。
基本情况：N2my 由华人创始人创立，并不局限在 Dating，而是面向所有线下社交场景，运作方式是，在线下活动开始前，由 AI 为参与同一活动的嘉宾们按照需求进行匹配，并通过短信告诉双方“该见谁？该说什么？”，提前破冰，减少初次见面的尴尬。
根据数科星球的报道，N2my 上线后的 3 个月内，已通过 AI 为用户促成了 500 场线下聚会，形式包括投资人/创始人圆桌、招聘会、相亲活动、校友聚会等等，累计撮合沟通 60 万次。
N2my 并不直接向用户收钱，而是走 B2B2C 的模式，例如通过自行撮合线下活动获取门票收入、向活动主办方收取 4 美元/人的服务费用等间接方式获取收入，目前该项目已经盈利。
产品名称：Iris
创始人：Igor Khalatian
融资：未查询到融资
一句话形容：AI 学习用户审美偏好，帮用户推荐最有“眼缘”的约会对象。
基本情况：相比以上几款产品，Iris 与 Tinder 等传统 Dating App 更相似一些，但它在匹配方式上也抛弃了 Swipe，力求精准。
用户打开 App 之后，首先会让用户做一个“外貌风格偏好测试”（如图 1），系统会给出一系列异性的照片，用户需要逐一选择“Like/Maybe/Pass”，完成测试后，AI 会学习用户对外貌的偏好，并给出每日推荐（如图 2），免费用户每天仅有 1 次“留言搭讪”机会，想要解锁更多，则需要付费。
从产品逻辑上看，学习用户偏好，给出个性化每日推荐，可能能够一定程度上节省用户的时间，留言搭讪的方式也能避免过于打扰用户，一定程度上缓解选择过多的问题。
但从用户评论看，AI 基于用户外貌偏好的推荐也不太精准，而且留言已读不回的现象也非常严重，因此，从数据上看，Iris 的表现一般，6 月全球双端平均 DAU 为 4.2 万，6 月流水仅有 2 万美金。
总体看，这些 AI Dating 产品基本走的是，用户提供自身信息+择偶要求，由 AI 去筛选与匹配，最后直接把“靠谱对象/值得认识的人”端给用户，进入聊天&约会。这种模式中，由于入局就要提供大量信息，天然就会筛选掉照骗和需求较低的人群，AI 再进行一重把关，按道理讲精准匹配模式，也能一定程度缓解低质量匹配和体验差的问题。
这么看来，除了收费贵，AI Dating 产品们由于用AI精准推荐代替了 Swipe 模式，确实能够解决 Tinder 等 Dating App 存在的问题。但是，解决了问题，就意味着它们就能成为 AI 时代的 Tinder 吗？
AI 时代，能跑出自己的“Tinder”吗？
放弃一个已经建立强大用户习惯的匹配范式，虽然能解决由此产生的问题，但也意味着同时放弃了它能够切入市场的优势点。
Swipe 能跑出来主要靠两大优势点，一是门槛足够低且互动简单，仅需 1 张照片就能参与，左右划动的操作足够简单、上瘾；二是 Swipe 反馈循环短、快速满足用户虚荣心，用户每划一次都有机会配对，给予快速、积极的反馈，而且颜值匹配的方式也能满足用户虚荣心，尤其对于颜值出众的用户来说，这是强大的心理动因。
凭借以上两点，Tinder 从大学生群体开始爆破，并配合社媒的自拍风潮，实现了破圈增长。
而用 Tinder 赖以成功的优势点，去卡以上几个 AI Dating 产品，首先，AI 的加入抬高了门槛，AI Dating 产品要实现精准匹配就需要大量个人信息，用户需要有足够耐心才能完成冗长的注册流程，另一由此带来的问题是 AI 是否靠谱，如果 AI 匹配对象不够精准，用户体验更是没法保障。
而 AI 帮用户进行筛选，也许能规避“匹配不精准”的问题，但直接 1v1 或小范围匹配，也就减少了 Swipe 带来的“及时反馈和虚荣心满足”，用户必须通过聊天和成功约会，才能获得积极心理反馈，这个反馈流程显然更长。
此外，像 Ditto AI、N2my 等产品严重依赖线下，无法快速扩展用户规模。目前，Ditto AI 仅服务于 2 所加州高校、N2my 也依赖自办/合作的线下活动，服务面相当窄，且后者重运营的产品模式也会大幅放缓用户增速。
如上所述，几款 AI 原生 Dating 产品能解决原有问题，但门槛高、反馈慢、重线下等特点，也会制约自身的发展，短时间内想跑出 Tinder 这个级别的产品，几乎不可能。
写在最后
根据以上的分析，Dating App 目前处于一个老产品持续下滑，新产品短时间内又跑不出来的“死局”。
但 Hinge CEO 近期的对话中提到，AI 有机会通过赋能“个性化匹配”和“有效指导”两个环节来破局。目前，Match Group 和 Bumble 已经将“个性化匹配”当成了下一步产品迭代的重点；而“有效指导”方面，Tinder 和 Bumble 都融入了“AI 帮选照片”功能，Bumble 还在“for friends”版块中上线了 AI 聊天工具（Icebreak），帮用户解决选不好照片、尬聊等问题。
但从我们的观察和测试看，由于 Dating App 的设计已然定型，形成了强大的用户心智，Tinder 和 Bumble 们对融入 AI 相当谨慎，AI 驱动的新功能尚未明显改变用户体验，仅作为 Swipe 模式的补充存在。
那么，你认为在 5 年后，是 Tinder 们依然称霸市场？还是新的 AI Dating 产品冲出重围呢？
数据来自SimilarWeb、点点数据、Semrush、广大大等三方平台，可能与真实数据中存在一定误差，仅供参考。
文章来自于微信公众号“白鲸出海”。
