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SaaS从面向用户开发,变成面向AI开发。

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2026-05-20 18:00
2026-05-20 18:00
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核心观点:未来大家的工作习惯都慢慢转向到AI工具,很多UI不那么重要,做Saas服务的比如AF,adjust或者一些其他做视频,图片生成服务的工具,很可能不那么需要在意UI的开发,只需要做好基础的数据和服务,并且提供让AI工具来调用的接口支持。
从面向用户开发,逐步改成面向AI开发。

未来的 SaaS,可能不需要 UI 了

刚刚听 AppsFlyer 分享他们的新功能时,我突然意识到一件事:现在很多 SaaS 公司正在做的 AI 功能,可能都只是一个“过渡形态”。

之前也有一些博主提过类似观点:未来的产品开发,可能要开始考虑“面向 AI 开发”,尤其是 2B 产品。2C 产品另说,但 2B 产品这件事,我现在越来越有体感。因为我自己最近半年,几乎没怎么进过 AppsFlyer 后台。除非某些渠道需要配置,或者有一些数据字段想单独查一下,否则我已经很少主动打开 AF、Adjust、广告后台、BI 这些系统,一个个点进去看了。

原因也很简单:未来真正的工作入口,可能会变成 Claude、Codex 这类 AI 工作台。也就是说,用户未必还需要“使用你的产品”,用户真正需要的,可能只是你的数据和服务。(产品经理和前端开发看到这里可能要沉默一下。)

但是:因为现在AI 写一个前端UI 也不困难,行业也还没有完全进化到入口完全AI工作台,所以UI还是有存在价值,只是Saas服务也必须要考虑实现服务支持AI工作台。

优化师的工作入口正在变

站在优化师的角度看,现在大家每天的工作流大概是这样的:打开 AppsFlyer、Adjust、BI、素材平台、广告后台,看数据、导表、分析问题、做素材、上传广告。一个上午可能就在各种后台之间来回切。

但未来这件事可能会变成:直接在 Codex 或 Claude 里问一句,“最近美国 Android ROI 下滑最大的素材是哪几个?”“为什么 CTR 很高,但付费很差?”“帮我总结最近跑量素材的共同点,顺便生成 10 个新脚本。”然后 AI 自动完成后面的事情:拉数据、做分析、找问题、输出方案、生成素材、上传广告。

整个过程里,用户甚至不需要打开任何后台。说实话,我现在已经有点接近这个状态了。Facebook、TikTok、Google 后台,我也越来越少直接打开。不是它们不重要,而是很多操作已经不应该由人一层层点页面完成了。

很多 SaaS 的 AI 功能,只是把按钮换成了聊天框

这时候再回头看,现在很多 SaaS 公司做的“AI 功能”,本质上其实还是把原本需要点按钮、看图表、筛选条件的功能,改成用自然语言展示出来。体验当然会变好,但底层逻辑没有变。

以前是用户点按钮,看 Dashboard。现在是用户问一句,系统把 Dashboard 里的内容总结出来。这仍然是在原来的产品框架里加 AI,而不是重新思考 AI 时代产品到底应该长什么样。

未来真正的 AI 化,可能不是“给产品增加 AI 功能”,而是产品最后连 UI 都不一定需要存在。现在很多公司还在疯狂卷图表、面板、菜单、交互、Dashboard,但未来这些东西的重要性,可能会越来越低。因为最终使用产品的,不一定是人,而可能是 AI。

当然,这里还有另一个现实问题:AI 写代码能力增强之后,写前端本身也变容易了。UI 不会消失,但它的壁垒和战略价值,可能会被重新定价。

未来 SaaS 比拼的,可能不是 UI,而是谁更容易被 AI 使用

过去产品是给人操作的,所以重点是页面怎么设计、按钮怎么摆、流程怎么走、用户怎么一步步完成任务。但未来很多 2B 产品,可能更像是给 AI 调用的数据服务。

真正重要的能力会变成:数据是否完整,接口是否稳定,API 是否足够开放,上下文是否标准化,是否支持 MCP,是否容易被 Claude、Codex 这类 AI 工作台调用。

也就是说,未来很多 2B 产品比拼的,可能不再是谁的后台更漂亮、谁的 Dashboard 更炫,而是谁更容易被 AI 使用。至少,SaaS 产品应该开始支持这样的能力。

再看 AppsFlyer 的新功能

比如 AppsFlyer 现在做的一些能力:素材分析、Agent Hub、自动洞察、趋势总结。这些方向当然是对的,但本质上,它们还是在做一件事:把数据整理之后,再展示给用户看。

问题是,未来这些事情完全可以直接交给 AI。用户未必需要进入 AF 后台,看某个模块、点某张图、读某段洞察。用户可能只需要问:“过去 14 天,哪些素材带来了最高质量用户?”“美国 iOS 最近 ROI 下滑,是素材问题、渠道问题,还是人群问题?”“帮我把最近 20 个高 ROI 素材拆成脚本结构。”

这时候,AF 的价值就不是“后台里有没有一个好看的分析页面”,而是它的数据、归因能力、接口和上下文,能不能被 AI 顺畅调用。

客户自己其实能做得更深

还有一点更关键。像 AF 这样的 SaaS,拿到的通常主要是广告平台和归因数据。但客户自己手里,往往有更完整的一手数据,比如消耗、ROI、留存、付费、素材原始工程文件、剪辑数据、脚本数据、投放标签、内部素材库。

这些数据放在一起,才是真正有价值的素材分析基础。基于这些数据,客户完全可以自己做一套更高阶的素材库 + AI 分析系统。它不只是告诉你哪个素材表现好,而是可以形成完整闭环:分析爆款素材、拆解核心元素、总结脚本结构、自动生成新脚本、自动出图、自动剪视频、自动上传广告、自动复盘效果。

这整条链路,理论上都不需要第三方 SaaS 的 UI 介入。第三方 SaaS 在这里提供的,可能只是数据、能力和服务节点。真正的交互层,会在 AI 工作台里完成。

SaaS 可能会退回到“服务和数据供应商”

未来很多 SaaS 公司,最终可能会变成某种意义上的“服务 + 数据供应商”。它们不一定消失,但用户对它们的感知会变弱。因为真正的交互层,会被 Claude、Codex 这类 AI 工作台统一吃掉。

这有点像移动互联网时代,大量网站被 App 吃掉。到了 AI 时代,大量 SaaS 后台,也可能被 AI 工作台吃掉。

未来用户不会记得你的产品长什么样。用户只会记得:你的数据能不能被 AI 调用,你的服务能不能被 AI 编排,你的能力能不能嵌进我的工作流。

所以未来真正重要的,可能不是“你的后台是否漂亮”,而是:你的服务,能不能成为 AI 世界里的基础设施。

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