暑期巨头失速，新锐逆势狂飙：教育 AI 应用的增长逻辑变了

在教育类 AI 产品的竞争中，月活跃用户（MAU）往往是最受关注的指标。但如果把目光只停留在「有多少人来过」，就难以解释它们在周期波动中的差异。真正决定一款产品能否保持长期增长的，是用户是否愿意每天打开、反复使用、长时间停留——这就是用户黏性。对教育这样一个强周期性的赛道而言，黏性往往比规模更能揭示产品的真实竞争力。

非凡产研在最新发布的 2025 年 7 月全球 AI Web 百强榜单中，提供了一个清晰的例证。部分平台依然保持庞大基数，但在暑期活跃度出现两位数下滑；与此同时，也有产品凭借更高的使用频率和停留时长，在淡季实现了六成以上的增长。榜单背后的信号不容忽视：教育类 AI 的增长逻辑，正在从「流量规模」转向「黏性质量」。

数据来源：非凡产研

统计范围：全球 AI WEB 产品/全球 AI WEB 产品且月度活跃用户大于10万

排序标准：月度活跃用户/月度活跃用户环比变化

统计周期：2025 年 7 月

|术语提示：MAU 衡量覆盖面；DAU 反映日常触达；日均使用次数与单次停留时长共同决定「黏性深度」。在强周期赛道（受学期、考试影响显著）中，后两者往往比 MAU 更能解释淡旺季波动。

今年 7 月的榜单上，教育类头部平台交出了一份并不轻松的答卷。Quizlet、Brainly、CheggMate 均维持在全球教育产品的前列，却无一例外录得两位数下滑：Quizlet 环比下降 18.58%，Brainly 下滑 16.18%，CheggMate 的跌幅更是超过 22%。规模优势此时并没有成为缓冲器，反而凸显了教育产品对学期节奏的高度依赖。

以 Quizlet 为例。过去几年，这个平台凭借学习卡片和测验覆盖了超过 130 个国家，并在功能层面不断引入 AI。今年 7 月，官方发布《How America Learns》报告，强调半数以上的美国学生已经在使用 AI 学习工具，此前官方曾尝试通过 Q-Chat 的积分连胜机制提升活跃，但并未改变暑期下滑趋势。这说明，在以考试为核心场景的产品中，即便功能不断升级，季节性波动仍然不可避免。

Brainly 的困境则来自社区模式。它在去年开始陆续引入 AI Tutor 和「Expert-verified」机制，提升答题的即时性和可信度。但问答社区的生命力来自用户的提问，一旦假期到来，提问量减少，互动链条也会同步减弱。7 月环比16.18% 的下滑，恰恰说明效率的提升无法替代需求的缺口。

相比之下，CheggMate 的问题更具有结构性。这款基于 GPT-4 的学习助手从发布之初就被寄予厚望，目标是通过个性化学习路径和多模态答疑来延长停留时长。然而在北美市场，订阅用户的使用习惯并没有因功能的叠加而立刻发生转变。7 月超过两成的下滑，折射出一个现实：如果 AI 只是被加在原有产品之上，而未能真正嵌入学习流程，就很难从根本上改变留存曲线。

小结：头部平台下滑，并非「技术不足」，而是场景绑定与使用节奏决定了淡季表现。教育类工具若仍以「阶段性复习/答疑」为主，规模再大，也会在暑期承压。

从用户关系的层级看，教育 AI 大致分布在三档：覆盖层（高 MAU）、高频短时层（高 DAU/低时长）、高频长时层（高 DAU/高时长）。7 月榜单的逆势样本，基本集中在第三档。

Gauth 就处在「高频短时」的典型位置。拍照解题几乎是学生学习中最直接的刚需，每一次遇到难题都可能触发一次使用，因此在 7 月它的月活只下降了 4.33%，远小于同类学科型工具。

但问题也很明显：解题往往「一题一解」，完成后用户很快离开，停留时长不足。正因为如此，Gauth 在 7 月上线了「分步讲解+AI 答疑」的新功能，并继续扩大真人导师覆盖，试图让用户不只停留在获取答案，而是逐渐进入错题管理与学习路径的链路。这类尝试短期内稳住了用户，但能否把「高频短时」延伸到「高频长时」，仍待观察。

与此相比，Fluently 的增长更具启发性。作为实时口语教练，它把练习场景直接嵌入 Zoom、Google Meet 等日常沟通工具中。7 月新版本升级了语音反馈，并推出个性化练习包，让用户不仅每天多次进入，还会在单次会话中停留二三十分钟。最终，Fluently 在暑期逆势增长，环比提升 86.38%，成为榜单中增速最快的教育应用。这里的关键不是「功能更炫」，而是场景设计让使用变成了日常习惯。

SpeakPal 走的是另一条路径。它通过「随时开口」的轻量化机制，加上社交互动的元素，降低了开口练习的门槛。结果就是用户每天的进入频率显著增加，虽然单次时长不如 Fluently，但凭借频率的叠加，7 月环比增长接近 60%。这说明，在碎片化场景下，提高进入次数同样能成为提升黏性的有效策略。

小结：黏性层级直接决定抗周期能力。 覆盖层产品在低谷期最易下滑；「高频短时」能提供一定缓冲；「高频长时」则可在淡季实现增长。决定层级的并非「有没有 AI」，而是AI 是否进入了高频且可持续的真实场景。

教育类 AI 产品的早期扩张大多依靠「拉新」。无论是拍照解题，还是翻译、写作，只要满足即时需求，就能在短时间内吸引大批用户。然而这种模式正在失效。原因很直接：大模型的能力快速普及，使得这些功能在不同平台之间几乎没有差异，用户的迁移成本极低。与此同时，获客成本却在不断上升，单靠流量入口已经难以支撑长期增长。

这种变化在 7 月的榜单中体现得很清楚。规模型平台依然倾向于在既有功能上做加法。Quizlet 通过 Q-Chat 增强陪伴性，Gauth 增设「分步讲解+真人导师」延长学习链路，Brainly 则借助 AI Tutor 提高答案效率。这些尝试都在努力把一次性使用转化为更深的学习关系，但从数据来看，它们仍然受到周期性的明显制约。

而另一类应用则选择了不同的道路。Fluently 和 SpeakPal 并不是在原有功能上叠加，而是从一开始就把产品设计进「高频+长时」的场景。Fluently 将实时口语反馈嵌入 Zoom、Google Meet 这样的沟通工具中，让学习与日常工作、交流场景自然融合；SpeakPal 通过低门槛的口语练习与社交机制，提高了用户的进入频率。正因如此，在暑期下滑普遍存在的情况下，它们反而实现了环比大幅增长。

由此可以看出，教育 AI 的竞争焦点正在转移。未来，决定成败的不是「能拉来多少新用户」，而是「能否让用户留下并持续使用」。相应地，衡量标准也会发生变化：下载量和曝光不再是关键，留存率、日均使用频率和用户生命周期价值（LTV）才是更有解释力的指标。真正的竞争力，不在于功能堆叠，而在于能否将 AI 融入学习习惯。

7 月的数据把「规模与黏性」的差异拉得更清楚：规模说明覆盖，黏性决定穿越。能够把 AI 融入高频、可持续的学习场景，进而提升使用频率与停留时长的产品，更可能在淡季保持韧性、在旺季放大收益。

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