“AI正在杀死‘流量增长’，未来十年你需要的是‘品味’。”2025年10月，董有超在一档公开播客里这样说。
过去十余年，董有超参与过多个过亿用户产品的增长，他的履历始终贴着“流量增长”这个互联网母题：2016年，他加入Instagram增长团队，从机器学习工程师做到技术负责人，搭建了Instagram增长科学的能力和核心系统，并独立构建了用户留存预测模型。2019年回国之后，他出任腾讯微视用户增长总监，带领用户增长与数据团队。此后在爱奇艺参与随刻新业务，在字节跳动负责GEB和Pangle，再到飞书深诺担任首席产品官。
2025年，他离职创办了Cookiy Labs，几乎同时，公司宣布完成700万美元pre-seed融资。Cookiy要解决的核心问题是：当企业或AI需要真实人类的经验、判断和反馈时，更快找到合适的人，完成访谈、调研或数据交互，并把结果接回AI的工作流。
资本市场也在重新给这门生意定价。2026年9月，Salesforce签署收购AI访谈公司Listen Labs的协议。几乎同期，另一家AI访谈公司Conveo完成5000万美元A轮融资。AI访谈和真人数据，正从研究行业的边缘工具，变成平台、投资人和AI公司都在关注的一层基础设施。
当下生成式AI已经把“做一个产品”的门槛压得足够低，代码、界面、文案、演示视频，都可以在很短时间内生成。而董有超真正要回答的问题是：当“做出来”不再稀缺，“做得对”由谁说了算？
把人接回AI流程
Cookiy没有直接做AI营销工具或增长工具。即便那条路和他的履历最匹配，也最容易换来外界的天然信任，但董有超不希望产品被包装成“一个增长专家又来卖增长工具”。他更想做的是需求验证的基础设施：在团队投入研发和营销预算之前，先减少错误方向。
对董有超来说，“流量增长”是过去十多年互联网产品熟悉的一套打法：先获得曝光，再让用户沿漏斗进入激活、留存、转化和复购。增长团队的任务，是在这条链路上不断提高效率。
这套方法并未失效，但环境已然改变：流量更贵了，产品更多了，用户注意力也变得更稀缺。生成式AI又进一步压低了供给侧成本。过去，一个团队可能要花几个月把产品做出来，而现在一天可以做出多个版本。产品供给变多之后，真正稀缺的不是“能不能做”，而是“该不该做、先做哪一个、为什么有人会要”。
在董有超看来，未来产品竞争会更依赖“品味”。他说的“品味”不是审美，是判断真实需求的能力。
“用户说‘我会用’，和‘我上一次真的为类似产品付过钱’，这两件事完全不同。”他说。前者可能只是礼貌，后者才会改变产品设计、定价和市场策略。
这也是他选择用户研究的原因。传统研究当然能解决一部分问题，但它通常很慢、很贵，也很难进入产品经理、创业者和开发者的日常工作流。产品生产越来越快，需求验证还停留在原来的节奏里，错配就会被放大。
他把这个方向称为human layer。今天的AI系统可以读网页、读文档、调用工具、生成内容，却不能直接知道一个真实的人此刻在想什么、为什么犹豫、为什么放弃。Cookiy希望做的是，当AI系统或企业需要人类经验、判断和反馈时，能够更快找到合适的一类人。这些人提供的不只是答案，还有经验、偏好、语料和判断。
传统用户研究更像一个独立项目：发起一次研究，写一份报告。Cookiy希望把它变成可以随时调用的能力。公司公开资料称，平台可以触达超过1.7亿受访者，并支持Claude、Cursor等AI工具通过Skill、CLI或MCP发起研究。而比规模更重要的，是去重、验证、地区分布、语言覆盖、职业答卷人识别，以及受访者是否知道AI身份、数据用途和授权范围。
人不是原料
AI访谈要跑得通，先要解决的是三件事：找到合适的人；让对话持续下去；把非结构化对话变成可用信息。
找到合适的人，意味着样本是真的、符合目标人群，还能认出职业答卷人。让对话持续下去，要求AI理解上下文，知道什么时候追问、什么时候换一种方式确认。最后，客户要的是主题、证据、引用和结论，不是几十段原始录音；每条结论都要能回到对应的回答上。
技术层面，董有超主导设计了一个四层模型的实时系统：小模型、中模型、大模型，再加一个理解情绪的模型，开源与闭源模型混用并各自微调，分别处理语音、记忆、追问和总结。在他看来，现阶段的模型还难以同时胜任文字和音频的实时输入输出，多模型分工是当下的取舍；一旦单一模型能兼顾多种模态，其中一部分就可以被替换。AI主持访谈不是把提纲读给受访者听，它得在不打断对话的情况下完成理解、记忆和追问。
另外，董有超署名的Cookiy公开论文也列出了限制：部分评分由模型完成而非人工评审，部分样本在开发阶段已经出现，模型对个体回答的预测还不能等同于对真实信念或未来行动的证明。“人类数据层”不能只停在概念上，得靠持续的研究和合规能力支撑。
董有超并不认为合成用户会替代真人。合成用户能用来做前期演练：测试访谈提纲、模拟回答路径、检查问题是否清楚。但它不能被包装成真实用户反馈。真人和合成内容必须被标识清楚。客户可以用合成结果讨论问题，却不能拿它代替真实市场证据。
“研究客户购买的是‘更接近真实世界’。”他说。如果平台把合成内容和真人内容混在一起，短期看降低了成本，长期看会损害信任。
数字孪生是更远的边界。董有超在公开访谈中谈过一种可能：如果一个人接受了足够多的访谈，并在授权前提下留下足够多的真实语境，未来可能出现一个AI化身，代替真人回答部分问题，甚至为真人带来收入。
这个设想在商业上有吸引力，但边界得先搞清楚。本人是否授权，能否撤回，哪些话题必须回到真人确认，答错的责任归谁，模型更新后旧回答还算不算数——这些问题都要由产品和合同来回答。如果这些问题没有解决，数字孪生可能从“让人参与AI”变成“让人被AI代理”。
Cookiy在合规上极为重视，其官网将SOC 2 Type II、ISO 27001、GDPR、HIPAA列入产品能力，其中SOC 2和ISO 27001有审计范围和期间；GDPR是一套法律合规要求；HIPAA场景下是否能够签BAA、如何处理医疗数据，也必须看具体合同和执行。
对企业客户来说，更重要的是子处理方清单、数据删除机制、角色权限、审计日志和受访者授权文本。受访者至少应该知道自己在和AI对话，知道访谈结果会用于什么，知道自己的回答会不会被公开展示、用于模型训练或评测，也知道自己能否在一定条件下撤回。
没有这些，“真人数据”就只是采集内容，谈不上建立可持续的人类参与机制。
一门生意
外部研究对AI访谈并不一概乐观。
Nielsen Norman Group的小规模研究认为，AI主持访谈更适合结构化反馈、筛选和多语言任务，不应直接替代高风险的深度访谈。Verasight的随机实验也显示，AI访谈可以增加文本长度，但完成率明显更低，而且退出不是随机的。
这些研究给整个行业提出了一组问题：完成率怎么算，未完成者是谁，多语言访谈如何质检，语音和视频信号是否真的改变了决策，以及合成内容与真人内容如何标识。
面对这些质疑，董有超并不回避。他在AI with Arun Show上解释过自己的判断：人类主持人会有注意力衰减，访谈到第九、第十位用户时，难免开始带着预设、赶进度；AI则把每一场对话都当作新的一场。但他同时强调，Cookiy并不打算取代人类研究员。一两个小时的访谈里，没有哪位主持人能记下受访者所有的表情和细微动作，AI可以把这些细节记录下来，交给研究员判断。
Kadence公开报告显示，其与Cookiy合作完成了覆盖印度尼西亚、印度、泰国和菲律宾的79场定性访谈，在德里、孟买、曼谷、马尼拉和雅加达5座城市、4天内完成，研究亚洲Z世代如何理解日本品牌。Kadence的Hamano Hidekazu此后在日本的行业活动上，把AI主持访谈作为前沿方法向同行介绍。
Cookiy官网宣称，多数研究可以在启动后约4小时获得初步发现，完整报告在24小时内形成，一天可以完成超过100场访谈。但质量仍要看招募准不准、受访者真不真、追问有没有效、分析能不能回溯。最关键的是，客户最后有没有因此改变决策。
商业上，传统市场研究公司握着方法论、客户关系和样本管理；问卷平台胜在便宜、好分发；专家网络手里有稀缺的行业人群；AI访谈公司则试图把主持、分析和交付自动化。
Cookiy不能只证明“AI能访谈”，还得证明自己在哪一层更可靠：是找人更快、追问更好、语境保留更完整，还是合规更可靠、与AI工作流接得更顺。
对正在评估AI访谈和用户研究工具的企业来说，比“它是不是AI”更重要的问题至少有五个：受访者从哪里来，身份如何验证；没做完访谈的人有没有被算进去；AI追问能不能回到具体业务问题；报告里的每个结论能否回溯到原始回答；数据用于研究、训练、公开展示和模型评测时，授权是否分别成立。
这些清单不能替企业完成选择，但能把讨论从演示效果拉回到研究质量。AI访谈的价值除了看速度和成本，也要看它有没有帮助团队减少一次错误投入，或者提前发现一个此前未被定义的问题。
未完成的答案
“我最担心的，是外界把Cookiy误读成‘AI替人做研究’，或者把真人数据当成一种更便宜的内容原料。”董有超说，他最想让AI在需要人类经验时能够找到人，让提供经验的人获得授权和回报，让企业在做决定之前看到真实的人如何反应。
这件事做成了，未必是个很炫的产品，但会成为AI工作流里的重要一层。“AI可以生成答案，但不能替企业确认答案是否适用于真实的人。至少在今天，这仍然需要回到人。”
这也是这类公司接下来要共同面对的大考：效率可以靠工程提升，样本质量、授权边界和真实决策结果，却不能靠一句“真人数据”自动成立。谁能把这些细节做成稳定流程，谁才可能真正进入企业的核心工作流。这比一次融资或一场产品演示更接近本质——能否立得住，最后仍要回到一个个具体项目、一场场访谈和客户决策里持续验证。
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