5000字解读Duolingo是怎样的一个产品，语言学习应用Duolingo递交上市招股书S-1文件

　　我们之前曾报道过，美国知名语言学习应用Duolingo将最快在今年夏天完成IPO。在2020年11月份，Duolingo完成了其最近一轮的公开融资，当时的投后估值达到了24亿美元。也就在近日，Duolingo公司正式递交了招股书文件，在经历了10年发展后即将进入到新的阶段。

　　映魅咨询非常早地就关注了Duolingo的发展，吸引我们的不仅有Duolingo创始团队的科技技术背景，也包括了它们在产品设计、游戏化教育的应用，还包括了他们在商业化方面的种种尝试。今天，我们就花一点时间来梳理下Duolingo大致的发展脉络。

起源

　　Duolingo公司总部位于美国匹兹堡市，2001年由Luis von Ahn和Severin Hacker共同创办。大家可能在更多的新闻里听到过Luis von Ahn这个名字，他也是CAPTCHA和reCAPTCHA的发明者，而这个CAPTCHA的中文名词就是大家常见和使用到的验证码。验证码的出现帮助网站分辨出了谁是机器，谁是坐在电脑前面的真实的人，也解决了垃圾广告和黄牛抢票的问题。

CAPTCHA验证码

　　验证码的英文缩写是CAPTCHA，全名为全自动区分计算机和人类的图灵测试 (Completely Automated Public Turing Test To Tell Computers and Humans Apart)。

Duolingo创始人Luis von Ahn

　　和很多教育科技公司的创始人大多具有在教育行业的多年从业经验不同，比如目前印度估值最大的教育科技公司BYJU'S的创始人Byju Raveendran本身就是当地的网红老师，Luis von Ahn更像是大家常说的理工男，出生在中美洲的危地马拉，后移民美国。18岁在杜克大学攻读数学学士学位，后在卡内基梅隆大学学习计算机科学。

　　如果说发明了验证码是Luis von Ahn的一个天才想法的话，那么把验证码这个事情能够和其他应用场景结合并创造出更大的价值，或许是他更大的一个成就。这里就不得不提到一个名词“众包”。

　　当时市面上有很多书籍数字化的项目，包括Amazon公司和Google公司都在致力于将大量的在版的和非在版的纸质书籍进行数字化。从一本旧书开始，首先扫描，相当于把每一页照一张数码照片，这样就有了这本书每一页的文字内容。下一步，电脑需要解读这些照片上的每一个字。这就涉及到了OCR（Optical Character Recognition）技术，也就是光学字符识别。但光学字符识别的技术并不是万能的，统计显示，五十年前的书，有30%的单词电脑都无法识别。特别对于那些墨水褪色、书页又泛黄的旧书。

　　如何解决这个问题？Luis von Ahn想到了CAPTCHA，并在此基础上发明了reCAPTCHA。他加入了双单词识别，即其中一个单词A是电脑无法识别的单词——因为系统不认识这个单词，所以无法判断输入者的答案。另一个单词B是系统已经识别的单词——但系统不会告诉你哪个是已知哪个是未知。

reCAPTCHA

　　当用户输入两者的时候，如果能拼写正确系统已认知的那个单词B，那么就判断该用户为真人，同时，对于单词A，只要有10个人输入了相同的单词，那么这个词就确定无误了。于是乎，当普通人以为是在输入验证码的事情，在Luis von Ahn的视角里，他看到的是无数的人在协助书籍的数字化录入，并且解决了一些单词无法被OCR识别的问题。

科技如何改变教育？

　　讲到这里，或许我们还是比较难地把Luis von Ahn在发明CAPTCHA和reCAPTCHA的成就和他后来从事了近10年的语言学习应用Duolingo联系在一起。让我们继续往下讲。

　　Luis von Ahn发现那时候的互联网上的内容的大部分内容都是英语，无论是大学课程、视频、博客等等，英语的比重非常高。而其他的语言的比重和英语相比相差甚大。对于很多非英语母语的国家和地区的人来说，这会是一个非常大的挑战。尽管我们可以借助机器翻译（不是很精准），也可以通过人工翻译（成本高昂）的方式来进行内容的翻译，或许都不是一种两全其美的解决方案。

　　有没有一种方案，它既能够价格低廉到人人都可以使用得起，又可以非常高效率和精准的做到的呢？答案是这个方案的确存在的。

　　这是我们在麻省理工学院技术评论网站上找到的一张Duolingo的早期设计思路图。2011年，Luis von Ahn和Severin Hacker创办了Duolingo，他们希望将语言学习和众包翻译结合起来（这里我们又看到了众包的名字），它的简单思路是当一位Duolingo的用户掌握了一种新的语言后，他们就可以帮助他人翻译网络上的文档。Luis von Ahn和Severin Hacker希望Duolingo的努力最终能将互联网上的内容能够被翻译成各种主要语言。

　　而这一切的背后对Luis von Ahn来说并不陌生，因为之前他发明的CAPTCHA和reCAPTCHA也是类似的思路。在他看来，他认为让人类来完成这项任务（翻译互联网上的海亮内容）最有意义，因为现有的机器翻译技术，比如谷歌翻译等还远远不够完美。但他需要一种方式来激励人们参与进来。他认为，通过让用户将一门新语言的句子翻译成英语来教授他们一门新语言可以让他们保持学习兴趣。反过来，Duolingo产生的大量学习数据还能够用来改进机器翻译水平。

　　在当时，Luis von Ahn认为，Duolingo可以帮助初学者掌握中级语言技能，有些人只要花100个小时使用Duolingo就能达到这种水平。

　　但是很可惜的是，绝大多数人在面对学习时总是会犹豫不决，缺乏动力的。这也是Duolingo在早期发展时遇到的问题。Luis von Ahn发现，很多的用户在使用一阵Duolingo之后就退出了，就像每个人都想去健身房健身，但是很多人最后都放弃了。这就是为什么在后面，Duolingo在游戏化设计方面进行了诸多尝试的原因，这一点我们放在后面来说。

Duolingo如何商业化？

　　早期的Duolingo尽管受到了很多用户的欢迎，毕竟和当时的很多语言学习产品相比，Duolingo是无需任何费用的，而且使用起来非常简便，不用安装软件。如果要让全世界绝大多数的人都能够接受语言学习，那么它的商业模式和盈利模式必须做出改变。

众包商业翻译服务

　　Duolingo在发展早期曾尝试过商业翻译的变现服务，即和Duolingo签约的公司或个人能够获得高性价比的翻译服务，而这些翻译服务具体都是由Duolingo上的用户来集体完成的。不过，对于Duolingo来说，2B模式的众包翻译服务尽管能够换取收入，但是其核心并不是帮助用户学习好语言，长此以往无法让用户感受到Duolingo技术的价值，最终选择了放弃这一盈利模式。

　　和很多其他教育科技公司产品不同的是，Duolingo不是那种看似在商业化上很激进的公司，并且也在不断的探索新的产品。

Duolingo重大产品发展路线

（来自S-1文件）

　　在Duolingo公司递交的S-1文件中提到，技术是Duolingo所有产品设计的核心，提供精美的产品外在设计、利用数据分析和机器学习来改进学习者的体验，公司拥有280多名软件工程师、产品设计师和产品经理。而这是自2011年Duolingo产品正式上线以来一直的初衷，为学习者提供有趣的、吸引人和有效的学习体验，同时继续致力于普及高质量教育学习。

　　从上图的Duolingo重要产品路线图可以看到，直到2016年Duolingo发布了Duoling English Text之前，（可以了解下我们之前介绍过的Duolingo English Test是如何运作的文章）Duolingo似乎并没有过重的商业化成分。

　　截至2021年5月，全球超过3000个高等教育项目接受Duolingo English Test成绩作为国际学生入学的英语能力的证明。

　　Duolingo的另一个重要的商业模式是付费订阅。和其他的付费订阅模式不同的是，Duolingo并不会把好的内容隐藏在付费墙的后面，而是可以让任何人都可以免费下载Duolingo的应用程序。当然，这些免费使用的用户会在Duolingo的应用程序上看到广告。而如果购买了高级会员产品Duolingo Plus（2017年推出的）的用户，则不会看到任何广告，并且还能够享受到其他更多的功能。

　　我们曾经介绍过Duolingo如何借助人工智能驱动用户学习和增长策略。其中提到，为什么Duolingo利用数据优势很重要？因为24/7全天候沉浸是语言学习的关键。无论在何种情景下（无论用户是为了新工作学习英语还是学习西班牙语是为了学习你的家乡语言），Duolingo都会使用大量数据来让用户尽可能多地练习。

　　Duolingo公司聘请了著名的计算机科学家Burr Settles，在他的带领下，Duolingo将90%的AI资源分配给了Duolingo 的能力测试。当用户进行45分钟的考试时，Duolingo则进行密集的数据收集。收集的数据包括一个人的身份、课程中的参与度、测试项目和问题的学习表现、评分方法和适应性测试。Duolingo定期运行A/B测试，以找到设计测试及其所有课程的最佳方式，测试用户的学习效率，以适应体验并平滑学习曲线。这些定制的机器学习模型是必要的，帮助Duolingo实现他们所针对的个性化水平。

　　此外，数据为Duolingo有趣的积分奖励系统提供了动力。例如，用户可以通过完成课程与朋友和陌生人竞争，并获得连续奖励。研究团队围绕一个人应该多久练习一门语言以及游戏式课程增加练习时间的程度进行了研究和开发。Duolingo使用 A/B 测试的数据调整其级别和类似游戏的体验，以便吸引目标用户群。.

　　根据Duolingo递交的S-1文件表示，截止到2021年3月31日，约有5%的每月活跃用户是Duolingo Plus的付费用户，并且Duolingo Plus的用户占比也在逐年增长。

Duolingo的双增长策略

（来自S-1文件）

　　在Duolingo公司看来，Duolingo Plus的这种免费增值的商业模式会有极大的多种好处。第一，因为是人人都可以免费使用，Duolingo的学习者用户规模会越来越大，Duolingo就越能利用数据分析的来提高和改进学习者的参与度和学习效率。Duolingo的产品越吸引人，越是有学校效果，学习者就会向他们的朋友更多地介绍Duolingo，带来的Duolingo学习者基数的不断增长。

2016年-2021年第一季度Duolingo每月付费用户占比

（来自S-1文件）

　　第二，Duolingo学习者的规模和口碑增长使公司能够将资本投资集中在产品创新和数据分析上，而不是品牌或营销上。使用Duolingo的学习者越多，转化为付费用户的学习者越多，就能投入更多的资金来创造一个更愉快、更吸引人、更有效的学习体验。反过来，这增加了Duolingo的知名度和用户规模，以及数据分析的有效性，进一步拓宽了Duolingo的竞争壁垒。

Duolingo的活跃用户数和付费用户数

（来自S-1文件）

　　根据S-1文件显示，Duolingo在2019年和2020年的每月活跃用户数分别为2730万和3670万。2019年和2020年的每天活跃用户数分别为520万和820万。

2016年-2021年第一季度Duolingo每月活跃用户数

（来自S-1文件）

　　在付费用户方面，Duolingo在2019年和2020年的付费用户数分别为90万和160万。由此带来的付费订阅收入在2019年为8800万美元，2020年为1.9亿美元。

2016年-2020年Duolingo付费订阅收入

（来自S-1文件）

Duolingo产品设计理念

　　通过Duolingo的S-1文件，我们第一次知道他们的产品的真正设计理念和哲学是什么？让我们来看一看。

　　低使用门槛（Low friction）：确保每一个初创使用Duolingo的用户都会使用Duolingo，通过观察他们第一次使用Duolingo时的行为来不断改进产品设计，确保他们在使用时会更加流畅和自然。

　　游戏化激励机制（Motivating game mechanics）：Duolingo的产品团队清楚地知道，在学习新东西的过程中，保持动力是最困难的部分，公司不遗余力地让学习者参与其中，让游戏化驱动的高粘性特点推动学习者保持持续的学习动力。　　

　　精美的设计和引人入胜的故事（Beautiful design and engaging storytelling）：从每个按钮的精确形状和颜色，到祝贺学习者完成每节课的庆祝动画，Duolingo的应用程序能带给学习者最大限度的学习后喜悦心情。多年来，Duolingo的猫头鹰吉祥物Duo已经成为一个流行的品牌图标，已经成为公司的营销资产。

　　丰富的学习体验、稳健的教学方法（Diverse learning experiences informed by robust pedagogy）：Duolingo的学习体验是由公司内部的学习科学和第二语言习得的内部专家团队设计。Duolingo的课程内容与欧洲共同参考框架（CEFR）一致，这是一种语言能力的国际标准，每门课程的教学结构都是独特的。

　　数据分析的应用，借助人工智能优化学习（Application of data analytics and artificial intelligence to optimize learning）：Duolingo利用每天获得的超过5亿次练习的数据，来训练用来提高学习效率的复杂机器学习算法。

　　量化学习结果和效果（Measurable learning outcome）：2020年，Duolingo进行了一项正式的研究，以评估Duolingo与传统大学语言课程相比的有效性。公司发现，Duolingo学习者在学习法语或西班牙语在第四学期结束时的熟练程度得分与美国大学生相当。此外，学习Duolingo的学生达到这个水平的时间只有对比大学生的一半左右。

　　截至2021年5月份，Duolingo上共有40门不同语言的课程。这些课程的特性包括：

　　技能学习（Skills）：在Duolingo应用程序主屏幕上，技能以彩色圆圈的形式出现。每个技能会介绍新的词汇、语法概念和语言结构。随着学习者的进步，更高级的技能会被解锁。技能被分组到称为“单元”的部分，每个单元后面都有一个简短的测验，用以帮助评估该单元的课程学习效果。

　　技能等级（Levels）：每个技能被分为五个级别，每个级别提供学习者练习相同的内容，但逐步更具挑战性的练习。当学习者升级时，技能的颜色会改变，当达到5级时最终变成金色。学习者必须完成本级技能才能解锁下一级别的技能。

　　课程（Lessons）：每个关卡都包含许多小课程，这些小课程会教授与该技能相关的词汇和语言概念。课程包括各种各样的练习，帮助学习者练习语言的不同方面。例如，通过语音识别技术用于发音练习、借助图像图片用于词汇练习、借助语音合成技术来进行听力理解练习。每节课的练习都是使用基于人工智能的算法实时选择和排序的，该算法会针对每个学习者进行个性化的排课。

　　提示解释（Tips）：Tips是一种简短的文本解释，旨在明确地教授那些在课程中含蓄地介绍时可能难以掌握的概念。提示阐明语法、语音概念，并可能包括语言规则的描述、例句和音频用于强化学习。

财务数据

Duolingo的收入和成本

（来自S-1文件）

　　根据S-1文件显示，Duolingo公司在2019年和2020年的收入分别为7076万美元和1.62亿美元。2019年和2020年的毛利润分别为5002.3万美元和1.16亿美元。2019年和2020年的研发开支分别为3156万美元和5302.4万美元。2019年和2020年的销售和营销开支分别为1498.9万美元和3498.3万美元。

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