他一個人扛掉五百萬美金的廣告預算，然後說：你的行銷團隊該裁掉大半

TL;DR

• 這集最反主流的一句話：電商那套劇本才是 SaaS 的正解。不是等產品成熟才投廣告，而是第一天就投，因為付費投放是驗證「你到底有沒有 PLG（product-led growth，靠產品本身帶動成長）」最快的方式
• 九成公司在花第一塊錢之前沒把追蹤裝好，然後回頭說「付費廣告對我沒用」。SaaS 圈到現在都還沒有一個像電商那樣十五分鐘裝完的現成方案
• Meta 兩年前改演算法之後，素材本身就是投放對象。十萬美金月預算大概要餵五百支新素材，靠的是幾百個 UGC 創作者，其中有十七、十八歲的小孩一個月領兩三萬美金
• 推薦計畫要卡在「你快用完額度」那一刻才彈出來，付費牆要放在使用者剛感受到魔法的蜜月期裡
• 最被低估的渠道是 affiliate（推廣分潤），佔 Viktor 每月獲客的一到一成五；最被玩爛的是 X 上那些跳飛機拍發布影片的公司
• 用人標準整個翻轉：不再找「做了十年 Meta 投放的專家」，改找 systems thinker。他說符合的人不到百分之一，還加了一句「大部分行銷團隊大概該裁掉」

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這集是二〇二六年八月十五日播出的 20VC 旗下每月專題「20Growth」，主持人 Harry Stebbings 每個月找一位成長端的操盤手，把整套獲客引擎從頭拆到尾。這集的來賓是 Matt Swulinski，目前是 Viktor 的 Head of Growth。Viktor 是一家波蘭起家、辦公室在華沙跟慕尼黑的新創，產品是住在 Slack 跟 Microsoft Teams 裡面的「AI 同事」，今年二月公開上線，十週內做到約一千五百萬美金的年化營收，五月拿下 Accel 領投的七千五百萬美金 A 輪，是波蘭創辦人史上最大的一輪。

Matt 之前在 Superhuman（後來被 Grammarly 收購的那個高階 email 客戶端）跟 Wispr Flow（語音轉文字的輸入工具）做成長。Wispr Flow 那段是重點：他是行銷的第一號員工，進去的時候公司沒有任何獲客機器，離開的時候月營收成長率是五成。更瘋的是，有一年半的時間，整個投放執行只有他一個人在做，一個月一百萬美金砸在 Google 上、幾十萬個關鍵字、外加同時管七十到一百二十個電子報合作。他撐住的方式是自己用 Claude Code 刻了一套「行銷作業系統」。這件事我們放到後面講。

電商已經做了十年的事，SaaS 現在才在學

Matt 的核心主張講得很白：電商的劇本就是 SaaS 的劇本。

電商是什麼世界？每一分錢都必須對應到一次加入購物車或一次結帳。幾百個 UGC（user generated content，使用者自製內容）創作者同時在產素材，一個帳戶裡同時跑幾千支廣告，同時操作十幾個渠道去撐住品牌的完整樣貌。這套東西電商圈玩了超過十年，已經內化成 DNA。

而 SaaS 圈這幾年在幹嘛？大家在互相說服「先做品牌、先做內容、先累積口碑，付費廣告是毒品，會上癮」。Matt 在 Superhuman 內部推投放的時候，遇到的就是這種阻力。

他的反駁很直接：口碑跟內容當然要做，但那條路的驗證速度太慢了。你寫一篇文章、上一集 podcast、做幾場使用者訪談，要多久才知道你的定位對不對？付費投放可以在一週之內把訊息、素材、漏斗、定位全部測過一輪。所以答案不是二選一，是兩邊同時做，只是把付費當成那個跑得比較快的驗證引擎。

我自己的判斷是這件事在中文圈更嚴重。台灣的 B2B 新創普遍有一種「投廣告很 low」的潛意識，覺得那是賣衣服賣保健食品在做的事。結果就是產品做了兩年，還在靠創辦人的朋友圈跟幾場 meetup 找客戶。之前整理 Benedict Evans 那集的時候他講過一句類似的話：distribution 才是真正的護城河。你每天打開 X 就會看到五個跟你同類的產品、兩個把你官網整套抄走的，唯一能贏的方式就是比他們更會鋪貨。

花錢之前，先把水管接好

這是整集最實用、也最少人做對的一段。

Matt 說九成的公司在花第一塊錢之前，沒有把追蹤設定完成。然後花了三個月燒掉一筆錢，得到一個結論叫「付費廣告對我沒用」。

問題出在哪？他用電商來對照。電商有 Triple Whale、Elevar 這類工具，網站掛一段 pixel、把廣告帳戶接上去，十五分鐘搞定，它會自動幫你處理歸因重疊（Meta 說是它帶來的、Google 也說是它帶來的、電子報又算了一次），直接告訴你新客營收到底是誰帶來的。加入購物車、結帳、server side 追蹤，全部開箱即用。

SaaS 呢？完全是另一個世界。每一家都得自己養工程團隊從零刻，資料庫一層、BI 一層，last click 還是 first click 歸因自己定義。市面上沒有一個現成方案填這個洞。Matt 說他一直在等有新創來做這件事，我也覺得這是個滿明顯的機會。

而技術細節裡最要命的是 match rate（Meta 端）跟 enrichment score（Google 端）。如果你沒有把這兩個數字餵滿，等於有一半的轉換是「幽靈」，平台根本看不見這些人。演算法的運作邏輯是：你告訴它什麼，它就給你什麼。你說要「訂閱」，它就去找長得像訂閱者的人。但如果你的訂閱事件只回傳一半，它根本不知道訂閱者長什麼樣，於是隨機亂投，你的獲客成本自然爆炸。

這點要留意：說「付費廣告沒用」之前，先確認你的水管沒漏。

素材就是投放對象

Meta 兩年前有個更新叫 Andromeda，把受眾設定那一層基本上拆掉了。以前的邏輯是你在後台勾選年齡、性別、興趣，現在是「不要告訴我你要投給誰，我看你的素材，我自己去找那些人」。

這個改動一次殺掉一整個職業。以前那些靠調整活動結構、切分受眾包吃飯的 media buyer，工作直接消失，全部得轉型成 creative strategist。

推論下去很殘酷：既然素材就是投放對象，那你能不能持續產出多樣化的素材，就決定了你能不能持續放大預算。Matt 給的數字是，十萬美金的 Meta 月預算，大概需要每個月四五百支新素材，不然一定撞天花板。

怎麼產？Viktor 的做法是自建創作者計畫，用廣告花費的一定比例分潤給創作者。他們手上有幾百個創作者，每人每週交三四支影片，再加上五家合作代理商跟內部素材團隊。Matt 順口提到一件讓人有點恍神的事：他們有十七、十八、十九歲的小孩，光是幫他們做幾支廣告，一個月賺兩三萬美金。而且因為 UGC 不會發在創作者自己的頻道上，同一個人可以同時幫十個競品拍片，完全沒有排他問題。

至於全 AI 生成的廣告影片，他的評價是一個字：slop（垃圾）。AI 在素材上的超能力是「產變體」，換背景、換衣服、換一句台詞，這很有用；但整支影片交給 AI 生，觀眾一眼就看得出來。他建議這類內容大概佔帳戶的百分之五就夠了，當作打破慣性的怪東西用。這跟之前 Taste Labs 那集講的「AI 沒有品味」是同一個問題的兩面：訓練目標是逼近平均值，而能抓住人的東西幾乎都在分布的邊緣。

有一個小發現我覺得很好玩。他說最有效的開場往往是看起來像失誤的那種：鏡頭突然晃了一下、開頭亂七八糟、「欸，那個，最近⋯⋯」，然後才進產品。因為所有東西看起來都一樣的時候，唯一有效的是打斷模式。

卡在「快用完」那一刻

推薦計畫（referral program）跟付費牆（paywall）的位置，Matt 給了一個統一的框架：都要對齊使用者的情緒高點。

Superhuman 的做法是「送一個月、拿一個月」，簡單到不用解釋，有些人累積了幾百次推薦，這輩子都不用付錢了。Wispr Flow 的做法是把推薦計畫綁在字數上限：你快用完兩千字的時候，跳一個提示告訴你分享給朋友就多一個月。這個時間點抓得很準，因為那正好是你「還想繼續用」的瞬間。

付費牆同理。他的框架是先找出產品的 aha moment（那個「哇，這東西太神了」的瞬間），讓它盡可能早發生，然後在那個蜜月期還沒退燒的時候把付費牆放上去。因為你要的是使用者在感受到魔法的當下掏錢包，不是在冷靜評估功能表的時候。

還有一個常被忽略的會計問題：免費額度要算進行銷成本。Matt 稱之為 fully loaded CAC，試用的 credit、任何白送的東西，全部加進獲客成本裡算。不這樣算，你的單位經濟根本是假的。

至於推薦計畫常見的失敗，兩個極端：一種是送一堆你根本不在乎的東西（送貼紙、送 T 恤），另一種是設計成二十層的任務關卡，複雜到沒人想玩。

被低估的：affiliate。被玩爛的：跳飛機

快問快答那段他選了 affiliate（推廣分潤）當最被低估的渠道。這跟推薦計畫不同，affiliate 的對象不是你的客戶，是一群本來就有受眾、有網站、有流量的人，你付他們營收分成，他們自己去產評測跟內容。

Viktor 給的是一到一成五的分潤，每個月有一到一成五的新客是這樣來的，有些 affiliate 一個月賺兩三萬美金。他的觀察是：讓人先能賺到你的錢，他們後來往往就變成你的客戶了。

被玩爛的那一個他選 X。理由有兩層：一是 X 上的廣告投放他沒看過任何一個 SaaS 成長負責人說有用；二是所有人的產品發布影片都長一樣，現在已經進化到有公司跳出飛機在半空中念台詞。他的吐槽很到位：花在發布影片上的時間，比花在產品上的還多。

順帶一提 AEO（answer engine optimization，讓 AI 回答引用到你）。Matt 認為最重要的不是你官網狂發文章，而是 YouTube 評測影片。因為長影片會吃到長尾關鍵字，而且是 ChatGPT 這類系統很高權重的引用來源。他甚至說傳統 PR 現在的價值不在流量波峰，而在於「有多少可信的外部來源在正面談論你」，那才是餵給答案引擎的東西。

「大部分行銷團隊該裁掉」

用人標準的部分是這集最有殺傷力的段落。

一年前 Matt 要找的是「做了十年 Meta 投放、燒過幾億美金」的人。現在他找的是 systems thinker，而且他明說：一個 AI 原生的系統思考者加上一點經驗，會打爆一個經驗豐富但不是 AI 原生的人。

什麼叫 systems thinker？他的定義是：你能不能從自己手上的任務退後一步，把整個職務拆解成輸入、輸出、環節、無聊的行政、報表，然後看出哪一段可以交給 agent。他說很多人做不到的原因很殘酷：他們其實不理解自己的工作，因為從來沒有系統性地看過它。

面試怎麼測？他問的不是「你工作上怎麼用 AI」，而是「你生活上有沒有建過什麼 AI workflow」。壞答案是「我有一個 ChatGPT 的專案，裡面存了一些 context，我會跟它聊」。這在技術上沒錯，但聊天不是 workflow，因為沒有回饋迴路。他還會測另一件事：AI 給你一坨垃圾的時候你怎麼辦？大部分人是罵兩句、然後關掉自己動手寫。願意花力氣把回饋餵回去的人，才是能建系統的人。

他自己在 Wispr 建的那套電子報系統是個好範例。合作方寄信來，agent 認出這是電子報邀約、去問報價、研究對方受眾、先跑一輪議價，他只在「要不要合作」這一步介入。合約簽完丟進系統，成本入檔、文案生成、寄信、產連結、設轉換追蹤，全部自動。跑完之後 agent 根據 CPM 跟轉換數自己判斷要不要續約。關鍵在於它會累積：每一次文案的成效都回饋進去，下一次生成就更準。

這套東西最初就是 Claude Code 加上一個資料夾、一堆 skill 跟 .md 檔。他不會寫程式，他是問 Claude「我要自動化這件事，你會怎麼做」，然後從那裡開始長出來的。

還有一個細節值得抄：他做了一個叫 session end 的 skill。每次工作階段結束前，讓它自己整理這次做了什麼、決定了什麼、還有什麼沒解決，寫進 Obsidian 這種節點式筆記系統裡。時間久了，你就能回頭看到「一週前你在這裡卡住，今天你解掉了」，而且系統會自己把散在不同地方的關聯連起來。他說這份累積下來的東西，可能是接下來幾年每個人身上最值錢的資產。

那 systems thinker 有多少？他說不到百分之一。所以他的結論才那麼刺耳：不要再硬把人塞進舊的職務說明裡，職務本身已經變了。這跟之前 Snowflake 執行長講的那個把整個技術文件團隊砍掉的決定是同一條線上的事，只是這集講得更不留情面。

幾點我自己的看法

第一，「衝到爆掉再拉回來」這個做法我很認同。Wispr 去年做過一次，一個月之內把預算拉五倍，看它在哪裡崩。理由很簡單：你沒有六個月慢慢摸，如果你要維持月增三四成，就得先知道天花板在哪。崩掉的地方就是資訊。

第二，Superhuman 撞天花板的原因值得記住：單一 ICP（理想客戶輪廓）的市場是有限的。早期採用者型的科技創辦人再多也就那些人，不主動剝開下一層洋蔥，成長曲線一定會躺平。

第三，Matt 那句「消費者行銷跟 B2B 行銷其實就是行銷」我完全同意。企業採購最後也是一個人在做決定。Viktor 是客單價幾千美金的 B2B 產品，但他們用的是消費品的打法，然後長得比很多正統 B2B 快。

第四，也是我自己最有感的：Harry 在節目裡半開玩笑說想開一所學校，六週、朝九晚五、收一萬美金，就教你怎麼把系統跟流程建起來。Matt 說他在 NYU 沒修過任何一堂行銷課，全部是做中學的。我覺得這裡的落差不在「知不知道 AI 很重要」，而在於大部分人連第一步都不知道怎麼跨：怎麼把 Claude 接上自己的檔案、權限怎麼設、cron 怎麼排、回饋怎麼餵。這中間的鴻溝比大家想像的寬很多。

第五，也是唯一讓我覺得該打個問號的地方。「先衝獲客、一比一 CAC 也可以」這套邏輯，前提是你有一輪像樣的資金，而且產品的留存真的撐得住。台灣多數團隊沒有這種彈藥厚度，硬套會很痛。這部分要小心，抄框架可以，抄預算數字之前先看自己的口袋。

自行斟酌，共勉之。

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