“另类”生图产品，上线4个月拿下420万流量

摘要：Napkin AI 其本质也是一个基于文字/数字生成图片的产品，只不过与 Midjourney 等产品不同，Napkin AI 的主要生成的是“信息图”（例如时间线、流程图、逻辑关系图、韦恩图等），用于给社媒内容、博客文章、演讲等场景做配图。鉴于这类需求其实一

伟大的想法画在餐巾纸上。

最近，编辑部用来做文章配图的一款产品，访问量在快速上涨。然后我们发现，这款产品在即刻上的讨论度也不低。

图片来源：即刻，侵删

Napkin AI 其本质也是一个基于文字/数字生成图片的产品，只不过与 Midjourney 等产品不同，Napkin AI 的主要生成的是“信息图”（例如时间线、流程图、逻辑关系图、韦恩图等），用于给社媒内容、博客文章、演讲等场景做配图。鉴于这类需求其实一直存在，也有不同的产品来满足，我们也对市场上的产品进行了盘点。

拥有看上去高大上的配图，其实始终存在门槛。Napkin 的产品理念，有点类似于“借助 AI 实现“高大上配图平权”。乍听起来确实是不少用户有这方面需求的，Napkin 切入市场也算顺理成章，但是盘点了一下市面上现有产品，却发现供给和需求之间的缺口并没有那么大。

供给丰富的市场，Napkin 何以 4 个月拿下 420 万流量

信息图的制作以往主要通过 2 个途径来满足：1、办公产品，“办公三件套”一般会嵌入信息图制作功能，但是几个大厂的“办公三件套”中提供的“信息图”虽然样式够丰富，但风格较为单一，而且作图时需要用户自行理清逻辑、填入内容、再进行编辑和格式调整，制作起来十分费力。

Word 中用来做图的 SmartArt 功能

所以，有不少开发者都看到了这一需求，推出了为数不少的“作图”产品，也就是第 2 种，专门用于制作信息图的产品。

这类产品，比如 Excalidraw 和 Lucid 等，其逻辑本身是一个空白画板，用户利用其提供的工具和素材来自由创作，好处是不受模板束缚，坏处是自己准备好内容之后还要去构思呈现方式，门槛高。而且由于“做信息图”本来就属于锦上添花，所以几个因素叠加，这些产品流量都比较一般。以 Excalidraw 为例，做了比较长时间，我也看到很多知识工作者都有在用，但月访问也就是 250w 左右。（最近他们也加入了 AI）

还有一种是卖模板的，例如 venngage。

Excalidraw（左），Lucid（右），这两款绘图产品的网站流量分别是 255 万和 437 万

而在 AIGC 时代来临之后，ChatGPT 等综合性 AI 产品（包括各种 AI Agent 产品）、或者大的平面设计产品如 Canva 都开始覆盖“信息图”场景，而且此前活跃在赛道中的产品也都纷纷“文生信息图”功能，供给可谓十分丰富。

Napkin AI 的流量走势，图片来源：AI Pure

在这样的市场情况下，Napkin 是怎么跑出来的呢？

很像 Gamma，以信息图切入市场，但 AI 主要作用于文字

Napkin，在整个产品的设计和运行逻辑上，与之前的产品非常不同。

进入网页，Napkin 首先呈现的是一个编辑文字的区域，而非其他绘图产品“空白画布+各种绘图工具”的模式或者模板。

用户在打开一个新页面时有两个选择，如果选择“Draft with AI”，用户只需要输入一句话作为标题，AI 就会自动为用户填充内容（如下图所示）。

我们试用了 AI 生成文字信息，让他就《Will TikTok be banned》的话题写一篇文章。Napkin 给到的结果就是一般产品都能做到的比较中庸的程度，大概分为引言、背景介绍、现状、可能导致禁令生效的因素、未来影响、结论，几个大段落，“现状”段落可以看到，Napkin 没有实时搜索功能。

Napkin 接入模型的训练数据可能截止到某一个时间段。

而如果用户已经有现成的内容，则可以选择“Blank Napkin”选项，系统会直接给出空白文档。

在文字准备好之后，可以点选文字的任意部分，让 Napkin 生成配图。

选择模板（左），生图按钮（右）

具体操作过程是，AI 首先会给出模版，比如上图中的文字是一个关于金属冶炼流程的描述，系统给出的就是流程图的模板。选择基础模版后，用户还可以进一步选择不同的配色和字体，使图像变得更加美观。

Napkin 的编辑功能（左），从左到右依次是，图形插入、文字输入和修改，划线，插入图片，只给出“营销漏斗”四个字，系统仍能完成生图

AI 生成图像之后，用户还可以使用编辑工具对图像进行修改和完善（编辑功能如图）。笔者测试下来，Napkin 作图的差异在于：

1、降低了门槛，不用用户自己构思，用户一开始需要带到平台上来的是一个 idea、或者一段文字；

2、也是这种基于文字生成图片的功能，貌似构建了一个工作流程，类似于 blog 或者我们这样的公号创作者，在这个产品里会非常舒服；

3、与 ChatGPT 或者流程图之类的 GPTs 工具直接生成一张锁死的图片相比，生成的内容是可编辑和调整的，更容易接近于可用状态。

图注：实际上，Excalidraw 加入的 AI 功能，其实是使用几年之前的一个 Github 开源项目 Mermaid，使用 Mermaid 制作信息图，需要会使用简单的语法，否则很难理解，依然有一定门槛

也正是基于这几点差异，Napkin 能够在一个供给依然丰富的市场环境下，突出重围。

而且，整个产品体验下来+了解到的创始人思路，Napkin 给我们的感觉很像 Gamma。基于大模型能力重新调整了一个原有行为的流程，但 AI 并未主要或者直接作用于这个行为本身、而是主要作用于文字内容（Gamma 是理解内容、生成框架/Napkin 是理解内容文字内容，根据文字内容匹配合适的模板，再把文字套进去）。

而在这之外，让用户感觉很丝滑的是一些对用需求洞察之后的设计，例如 Gamma 是卡片式编辑+无线画幅，而 Napkin 则是允许对生成的信息图的所有模块进行调整和编辑、以及极为丝滑的保存形式（在输出时，用户既可以选择单独下载某张图，支持 PNG、PDF 和矢量图SVG 格式，也可以选择下载整个文档的 PDF）。

但是，Napkin “理解文字+套模板”也有显著的不足。受制于模版库数量的限制，目前，Napkin 只能生成流程图、时间线、阶梯、漏斗等较为基础的信息图，但更复杂、更个性化的信息图则无法自动绘制，仍需要用户自行编辑。而如果涉及到自行编辑，相比 Excalidraw 等可以直接下场画图的产品，Napkin 的编辑功能确实有点跟不上。

笔者将一个双数据表格输入 Napkins，AI 并没有正确呈现数据，产品名称已隐去

另一个缺点是 Napkin 对数字的识别比较差。当笔者将之前选题中，包含产品 MAU 和收入两个维度数据的表格上传到 Napkin 中，无论笔者将内容写成表格（Napkin 现在不支持直接插入表格）还是将核心信息提炼一段描述文字，AI都无法识别4款产品的“MAU”和“收入”是两组独立的数据，呈现到图中也出现了错误。也就是说，Napkin 还只能处理比较简单的信息图需求。

Excalidraw 的 AI 生成的流程图｜图片来源：Excalidraw

即刻上有用户使用 Napkin 做的工作笔记｜图片来源：即刻，侵删

但虽然如此，在即刻中，笔者还是找到了生图之外的使用场景，有用户表示，她在用 Napkin 做笔记。根据这位即友的分享，Napkin 可以将她的思路与想法可视化，帮助她更好地记录和整理，而基于图像，她还可以进一步修改或扩充文字内容，并基于修改后的内容重新生成图像，完成“内容迭代”。

一位做儿童游戏的创业者想做一款“思路收集器”

Napkin AI 创始人是 Pramod Sharma。他曾经在 Google 供职 8 年，然后任职于印度最大的教育公司 BYJU，2013 年开始创立了儿童游戏品牌 Osmo，并在 2020 年又以 1.2 亿美元的价格把公司卖给了前东家，收购后，Pramod 继续在 Osmo 工作了 1 年，然后就与联合创始人一起创立了 Napkin AI。

创始人 Pramod Sharma 的履历｜图片来源：LinkedIn

做 Napkin 的想法源于 Pramod 上一段的创业经历。创业过程中，Pramod 每天都会阅读各种资料，由于日复一日处理各种繁杂的信息，他养成了一个习惯，就是“先看图片或图表，再决定是否详细阅读”。

而由于这个习惯，他自己在平时处理、积累、输出各种信息时，也很希望把抽象的概念或想法绘制成图，方便自己，也能更直观地展示给他的观众。他解释道：“图形传达信息的效率远远强于文字，这对说服某人或激发读者/观众的兴趣非常有帮助。”

但虽然图形很强大，但作图却非常困难。每次作图时，Pramod 会花非常多的精力，需要自己理解好概念，脑中/纸上画出草图，再打开软件编辑，不仅费时，而且过程相当无聊，后续修改也非常麻烦。他还补充道，在职场节奏越来越快的情况下，大多数人都没有充足的时间去制作“信息图”，而基于大模型的能力，可以简化很多步骤，达到“提升效率”的效果。

传说亚马逊的“飞轮模型”，最初就是贝索斯画在餐巾纸上的

基于这一观察，Pramod 决定自己做一个能够把想法做成图的工具，而在选择产品名时，Pramod 参考了美国作家 Dan Rome 的书名《餐巾纸的背面:一张纸+一支笔，画图搞定商业问题》，最终确定为了 Napkin（餐巾纸）。

从创始人的分享可以看出，Napkin 的定位就不单纯是“生成信息图”，而是将用户的思路和想法可视化。所以基于此，Napkin 选择了“文字生成+文字编辑+配图” 的模式，用户可以把初步想法写成较为模糊的文字，然后通过 AI 配图。这一步的具体流程是，AI 先分析文本，并在资源库中找出多个相关模版，推荐给用户，在用户选择完模版的类型与风格后，再由 AI 将提炼后的文字内容套入模版。根据创始人的分享，“理解文字+套模板”能够减少用户抽卡的次数，成本上也比直接生图更具优势。这也是我们看到的产品运作逻辑背后的理念。

此外，创始人表示，Napkin 还支持完成这个想法的可视化之后的修改与完善，并且全程都可以像笔记产品一样保存下来，以备后续使用。Napkin 不仅服务于“呈现内容“这一个步骤，也希望服务于“构思”、“修改”、 “存储”等其他步骤。

Napkin AI、Excalidraw、Lucid 流量来源（上），Napkin AI 自然搜索关键词（下）｜图片来源：Similarweb

从 SimilarWeb 给出的流量来源数据来看，用户还算是接受 Napkin 的。Napkin 的直接访问流量占了 56.2%，是三款产品中最高的。占比第二的是自然搜索占 34.3%，且品牌关键词占比达 94%，Top5 的热门关键词也均为品牌关键词。相比同类的 Excalidraw 和 Lucid 其直接访问流量和自然搜索流量中品牌关键词的占比都更高。