人氣交友App大比拚!蒙面用戶現身說法
人氣交友App大比拚!蒙面用戶現身說法
2016.03.18 | 創業

交友服務一向競爭激烈,除了Tinder之外,其他App也各有擁護者。現在,我們挑選出七款近期最受關注的交友App,不只為你評比產品優劣,還找來匿名使用者現身說法,看看這些App如何影響他們的生活。

圖說明
##iPair

  • 推出時間:2012年
  • 成績:不分裝置的總量超過400萬次,配對量不對外公開。
  • 特色:加值服務訂閱制/需填寫較多個人資料,也可分享照片、心情/可用Facebook帳號登入/支援繁中、簡中、英、日等多國語系

33歲,男,軟體工程師
我從兩年半前開始用,當初就是為了找交往對象。會選iPair是因為感覺滿多人用,好像比較容易遇到欣賞的女生。我聊過的應該超過十個,後來有和兩個女生碰面,其中一個是我現在的女朋友。開始交往之後,我們有互相約束不要再用App。

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派愛族

  • 推出時間:2014年2月在台推出
  • 成績:台灣累計會員數超過100萬人,累計配對量超過120萬組。
  • 特色:訂閱制,女性用戶免費/個人資料詳盡,還有額外進階資訊/可用Facebook帳號登入,朋友數十人以上才能註冊

29歲,女,自由業
這裡比較多認真工作的上班族,願意花心思認識女生。我從去年開始用,有跟一個外型不錯的對象見面,也嘗試交往。但是觀念相差太大,對方情緒不穩定,稍有不悅就以生命要脅。

(延伸閱讀:台灣營收直逼Line!新加坡Paktor 交友App,獲印尼最大媒體集團投資,全力進軍全亞洲!)

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OkCupid

  • 推出時間:2004年
  • 成績:活躍用戶數達350萬人(2010年數據)。
  • 特色:加值服務訂閱制/個人資料詳盡,除了詢問性傾向,還可填喜歡的電影、音樂、書籍,也能連結Instagram/尚未推出中文版

23歲,女,學生
有一個很好玩的地方是系統有題庫,會隨機問你問題,比如說「你抽菸嗎」、「你晚睡嗎」、「你是活潑的人嗎」。答完之後會提高你的配對率,讓你找到性格、喜好跟背景相似的人,算是有比較嚴密篩選。但是這裡比較多年紀大的和宅的,我後來就沒用了。

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##Paktor

  • 推出時間:2013年
  • 成績:台灣下載量約200萬人,全亞洲累積配對量超過4千萬。
  • 特色:可購買會員或單獨購買加值產品/具備自動翻譯功能/Facebook朋友數50人以上才能註冊

30歲,女,上班族
你可以選年齡範圍跟現在距離你的遠近,喜歡就往右滑,不喜歡就往左滑,互相match才可以聊天。這樣保障女生安全是不錯,但是好像有付錢,男生又可以敲有興趣的,這有點爛。它是連結FB,不過會避開FB上面的好友以免尷尬,這還不錯。

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##Beetalk

  • 推出時間:2014年4月在台推出
  • 成績:台灣下載量達200萬人次(2014年5月數據)。
  • 特色:登入時需認證手機號碼/不需填寫過多個人資料/對話框有「悄悄話」模式,讀完後會自動消失。

31歲,男,服務業
很少女生想加男生,就算加了也不會聊。這裡很多男人想找一夜情,但我不是,那是年輕人玩的,我基本上是來跟朋友聊天。沒什麼認識到女生,倒是有女生主動加我,結果是直銷。我覺得這裡或是別的地方的女生啊,有的不錯個性好,但有的就很難搞,反正都是有好有壞。

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##Grindr

  • 推出時間:2009年
  • 成績:註冊用戶超過1,050萬人,日活躍用戶已經超過200萬人。
  • 特色:有付費版和免費版/需用email建立帳戶/需填寫個人資料,包括身高、體重、種族、類型

30歲,男,學生
用App的原因很多,找交往對象、朋友、一夜情都有,畢竟同志在生活圈中很難認識新面孔。Grindr介面簡潔,但就是比較沒有其他功能。最難忘的經驗是對方和照片差太多,抱著交朋友的心態吃了一頓飯,對方卻一直暗示去開房間,婉拒回家後就發現被封鎖了。

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##Skout

  • 推出時間:2007年
  • 成績:每月平均增加150萬位新使用者(2013年數據)。
  • 特色:有付費版和免費版,免費版本內也可購買加值服務/可以分享照片和心情/可用Facebook帳號登入

30歲,女,服務業
介面和Tinder很像,但有一個很討厭的是,你往左滑不代表不like對方,一定要按到叉。而且免費版超容易按到廣告。不過你一邊聊天,會一邊看到上面一直出現「某某人看過你的資料」,這個好像可以滿足女生的虛榮心吧。但話說回來,上面的男生大概也是亂槍打鳥。

##這些小眾App也很好玩

 LesPark
特色:女同志交友。有多道認證關卡,包括性別認證、語音認證、影片認證、身分認證,通過認證後可以開啟更多權限。

 Tastebuds
特色:音樂同好交友。先選擇自己喜歡的音樂類型,例如另類搖滾、古典、流行等,再由系統推薦朋友。目前只有iOS版本。

 Grouper
特色:三對三團體交友。填入個人資訊,並選擇自己欣賞的類型後,系統會推薦適合人選,避免與陌生人一對一約會的尷尬。

 Twindog
特色:愛狗人交友。使用方法和Tinder一樣,只是上面的照片全是毛孩子!不只能夠幫愛犬找朋友,飼主也能找到同是愛狗人的朋友。

介面截圖/iPair.派愛族.OkCupid.Paktor.Beetalk.Skout.Grindr

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

iKala
iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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