AI热点 1周前 134 阅读 0 评论

Gamma创始人首次公开:如何在2年内做到 $50M ARR

作者头像
AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章


近日,Gamma 创始人 Grant Lee 首次公开了公司的真实营收数据:


月经常性收入(MRR)已达到 480 万美元,折算年经常性收入(ARR)超过 5000 万美元。


这是他们在不到两年的时间里,从零增长到盈利性规模的成果。


在创业圈,这是极少数创始人愿意披露的真实数据,因此格外引人关注。


在对外分享中, Grant强调:这套增长方法的核心,是 Influencer Marketing。


品牌建设、用户测试和 Dogfooding 则为其提供了坚实的支撑。



01|Influencer Marketing:增长飞轮的发动机


Gamma 的经验表明,影响者营销并不是简单的“找博主带货”。它遵循一个明确规律:90% 的传播效果,来自那 10% 的爆款内容


他们指出,大多数初创企业在这件事上都会踩三大坑:


  1. 预算太小 —— 永远没有机会跑出爆款;
  2. 过度挑剔 —— 对创作者和信息要求过度一致,导致缺乏足够的实验量;
  3. 周期太短 —— 投放一两周没见效果就放弃。


Gamma 的做法是:


  • 每月投入至少 $1–2 万美金,并承诺坚持 6 个月以上
  • 全平台测试,覆盖 TikTok、Instagram、X、LinkedIn;
  • 将所有成功案例汇编成“爆款手册”,形成可复制的“爆款流水线”。


在 Grant 看来,Influencer Marketing 是复利游戏:只要投入足够多次实验,总会出现爆款,而一旦爆款出现,就能带来超越广告的指数级增长。



02|品牌:为 Influencer 提供燃料


Grant 还发现,很多公司在 Influencer 营销上效果不佳,真正的原因并非创作者不行,而是品牌底子太弱


他们曾经因为品牌定位不清晰,被迫进行一次昂贵的品牌重塑。事后证明,这一步极其关键——品牌就是 Influencer 的燃料


Gamma 的打法是:


  • 优先打磨品牌与核心价值,让创作者在传播时能讲出一致的故事;
  • 大胆测试创意,把原本计划的测试量级扩大 10 倍;
  • 一旦发现用户强烈共鸣的用例,就围绕它建立完整的营销漏斗,保证从广告到落地页、Onboarding 全链条信息一致。


最终,Influencer 的内容不再是“单点广告”,而是品牌故事的延伸。



03|用户测试:让 Influencer 的流量转得动


如果产品体验不过关,再强的流量入口也会被浪费。


Gamma 的解决方案是:在每次上线前,进行大量用户测试。


他们会在 Voicepanel、Usertesting 等平台招募普通职场用户,给他们简陋原型,几乎不提供说明,直接观察他们的真实反应。


通过“边操作边说”的录屏,他们能迅速发现:哪些地方让用户困惑,哪些文案让用户停顿,哪些流程造成卡点。


Grant 指出,用户测试是保证 Influencer 流量能够沉淀为真实用户的关键


这一步虽不华丽,却直接决定了流量能否转化为 MRR。



04|Dogfooding:用内部自测找到真正的 100 倍产品


除了外部测试,Gamma 还有一条铁律:团队必须自己用到离不开


在早期,他们同时推进过两个产品方向:


  • 虚拟办公室,复刻线下的交流感;
  • 全新幻灯片工具,从零重构 PowerPoint。


团队被要求半年内必须强制使用这两个产品,结果一目了然:


  • 虚拟办公室永远无法替代现实中的存在感;
  • 幻灯片工具的潜力远超现有替代方案。


于是,Gamma 果断放弃前者,全力投入后者,最终打磨出一个能被 Influencer 大规模传播、能真正解决用户痛点的产品。


创始人坦言:Dogfooding 就像照妖镜,会揭示产品是否足够强大。


05|从真实 MRR 出发的增长飞轮


如今,Gamma 的真实财务数据摆在眼前:MRR 480 万美元,ARR 超过 5000 万美元


这不是纸面上的“虚拟估算”,而是每月真实可验证的现金流。


回顾历程,可以看到一个清晰的增长飞轮:


  1. 通过 Dogfooding用户测试,确保产品比替代品好 100 倍;
  2. 通过 品牌建设,让产品价值清晰传递;
  3. 最终由 Influencer Marketing 把故事放大,复制爆款,形成口碑与营收的加速循环。


在 0–10M ARR 阶段,Gamma 凭借口碑打下基础;


在 10–50M ARR 阶段,Influencer、Affiliate 和 Referral 则成为新的增长发动机。


Grant 强调:这次之所以选择公开真实的 MRR 数据,是为了让创业者看到:


盈利性的高速增长并不是神话,而是可以被验证、被复制的执行结果。



06|我们的观点


我们也认同这一观点。在 Cubo Group 过往数百个案例的实践中显示,Influencer Marketing 已经成为新一代 GTM(Go-To-Market)战略的核心引擎:它不再是简单的广告投放,而是一个能够驱动品牌叙事、放大口碑效应、形成增长飞轮的长期资产。


Influencer Marketing 不只是一个获客渠道,而是可以被系统化、规模化的 GTM 增长飞轮。


我们的策略包括:


  • 矩阵化投放 —— 不依赖单一大号,而是通过数百位中腰部创作者形成覆盖面,让“试错”更快,爆款更容易出现。
  • 爆款复用机制 —— 对每一个跑出的内容进行数据拆解,形成“爆款手册”,让创作者群体能够快速复刻成功角度。
  • 品牌共创 —— 将品牌方纳入创作环节,把 Influencer 视为“内容实验室”,让品牌和创作者共同迭代最适合的叙事角度。


在我们看来,Influencer Marketing 既能带来即时的用户转化,又能沉淀为长期的品牌心智,帮助初创企业在全球范围内跑出更高的增长确定性。


文章来自于“矩阵魔方AI出海”,作者“矩阵魔方AI出海”。

作者头像

AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

246篇文章 1.2M阅读 56.3k粉丝

评论 (128)

用户头像

AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

用户头像

开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

作者头像

AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

用户头像

科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!