近期，Match Group 披露了 2025 年 Q2 财报，收入 8.46 亿美元，同比持平，但付费人数仅 1.41 亿（下滑 5%），相比巅峰期（2022 Q3）少了 2455 万。Dating App 作为最吸金的非游品类，头部公司财务数据近两年一路向下，且到目前为止看不到扭转的迹象。

详细观察财报数据，Tinder 虽然持续挖掘用户的付费潜力，其 RPP（Revenue per Payers）同比增长了 3%，但架不住付费用户持续流失，收入仍出现了 4%的下滑。主打严肃交友的 Hinge 虽然增长依旧强劲，但从收入体量上仅是 Tinder 的不到四成，尚未达到能“拯救”公司整体业绩的程度。

此外，以女性优先为核心理念的 Bumble，情况同样不容乐观，Q2 收入为 2.48 亿美元，同比下降7.6%，付费用户也同比下滑。

红色字体显示的问题与 Swipe 模式直接相关

两大头部产品的惨淡业绩，让百亿美金规模的线上约会交友行业显得有些积重难返，而造成这个问题的原因则是上图中的“恶性循环”。问题的起始点，是男多女少的结构性问题，而几乎被所有产品采用的 Swipe 交互模式不精准的特性，以及依据 Swipe 设定的变现点（例如增强曝光等等），更进一步加剧了男女比例的失衡，从而伤害了用户对 Dating App 的热情。

而由于男女比例的结构性问题无法解决，精准匹配则成为了打破恶性循环的突破口，Match Group 近期发力点也正在于此。根据财报电话会议，Tinder 将推出新功能“modes”，允许用户按照自身意图（严肃社交、结交朋友等）匹配拥有相同目标的用户，此外，AI 智能推荐功能已经在新西兰市场上线测试，面向大学生群体的独特功能也在开发中。

但当 Match Group 开始痛定思痛，在匹配精准度上下苦功夫的同时，AI 原生 Dating 产品们也抓住供需失衡带来的机遇，开始竞争“AI 时代 Tinder”的宝座了。

跳过“互选”精准匹配，是AI原生产品的统一答案

2025 年，AI dating 产品多了起来，甚至有些拿到了一线风投的融资。

产品名称：Sitch

提供服务的形式：移动端 App

创始人：Dini Mullaji & Chad Depne

最近融资：2025.6，Seed，500 万美元（M13、a16z 领投）

一句话形容：用75个匹配参数训练AI做媒人，帮用户直接匹配心仪对象。

用户下载 Sitch 之后，需要通过文字或语音的形式回答 50 个左右的问题，涉及自身详细信息、价值观、近期计划等等，然后 Sitch 会基于用户提供的信息，采取AI配合人工的方式，帮助用户匹配合适的约会对象，然后在双方同意的情况下，AI 就会建立一个群聊，将两人拉进来，互换联系方式，运作方式类似媒人或者婚介所。

根据 TechCrunch 的报道，Sitch 会提供超过 75 个匹配参数来训练 AI 模型，让 AI 理解“匹配逻辑”，并通过每次匹配的结果反过来优化 AI 的匹配机制。Sitch 采取按次付费的变现方式，不管会不会线下约会，每次匹配的价格为 25 美金，但根据官网上的提供的数据，使用 Sitch 进行匹配的用户，能够在线下约会的比例为 92%。

目前该产品仅在美国市场 iOS 端上线，近 30 天下载量为 6300 左右，产生了 1.9W 美金的收入，目前还未录得活跃用户数据，虽然已经获取了一定收入，但从 RPD 来看，Sitch 与成熟的 Dating App 仍差得远。

产品名称：Ditto AI

提供服务的形式：网站

创始人：Allen Wang & Eric Liu

融资：2025.4，Pre-Seed，160 万美元（Gradient领投）

一句话形容：通过1000次模拟，选出最合适的约会对象，直接将用户送到线下Coffee Date

基本情况：用户在官网上注册 Ditto AI 后，需要先回答一系列问题，包括爱好、价值观、个性特征和择偶要求等，然后AI会根据这些信息挑选 1000 个潜在匹配者，并逐一进行模拟约会，模拟内容包括约会时间、情境、对话等，当 AI 模拟认为约会成功率较高时，就会通过邮件的形式向双方发送“约会计划”，包括时间、地点、开场话题等细节，配上对的两人就可以到线下咖啡厅进行一个 Coffee Date。

加州大学伯克利分校中 Ditto AI 的广告

目前Ditto AI仅服务加州大学伯克利分校和圣迭戈分校的在校学生，由于要保证安全和成功率，所有用户都会进行身份验证，且如果有人收到约会计划但不露面，也将被永久禁止使用 Ditto AI。创始人 Allen Wang 表示，有 20%加州大学圣迭戈分校的本科生已经在使用 Ditto AI，活跃用户超过 10000，但尚不清楚什么时候会扩展到大学生以外的群体。

产品名称：N2my

提供服务的形式：短信

创始人：Joanna

融资：未查询到融资

一句话形容：通过 AI 匹配，替用户找到值得在线下活动认识的陌生人。

基本情况：N2my 由华人创始人创立，并不局限在 Dating，而是面向所有线下社交场景，运作方式是，在线下活动开始开始前，由 AI 为参与同一活动的嘉宾们按照需求进行匹配，并通过短信告诉双方“该见谁？该说什么？”，提前破冰，减少初次见面的尴尬。

根据数科星球的报道，N2my 上线后的 3 个月内，已通过 AI 为用户促成了 500 场线下聚会，形式包括投资人/创始人圆桌、招聘会、相亲活动、校友聚会等等，累计撮合沟通 60 万次。

N2my 并不直接向用户收钱，而是走 B2B2C 的模式，例如通过自行撮合线下活动获取门票收入、向活动主办方收取 4 美元/人的服务费用等间接方式获取收入，目前该项目已经盈利。

产品名称：Iris

创始人：Igor Khalatian

融资：未查询到融资

一句话形容：AI 学习用户审美偏好，帮用户推荐最有“眼缘”的约会对象。

基本情况：相比以上几款产品，Iris 与 Tinder 等传统 Dating App 更相似一些，但它在匹配方式上也抛弃了 Swipe，力求精准。

用户打开 App 之后，首先会让用户做一个“外貌风格偏好测试”（如图 1），系统会给出一系列异性的照片，用户需要逐一选择“Like/Maybe/Pass”，完成测试后，AI 会学习用户对外貌的偏好，并给出每日推荐（如图 2），免费用户每天仅有 1 次“留言搭讪”机会，想要解锁更多，则需要付费。 

从产品逻辑上看，学习用户偏好，给出个性化每日推荐，可能能够一定程度上节省用户的时间，留言搭讪的方式也能避免过于打扰用户，一定程度上缓解选择过多的问题。

但从用户评论看，AI 基于用户外貌偏好的推荐也不太精准，而且留言已读不回的现象也非常严重，因此，从数据上看，Iris 的表现一般，6 月全球双端平均 DAU 为 4.2 万，6 月流水仅有 2 万美金。

总体看，这些 AI Dating 产品基本走的是，用户提供自身信息+择偶要求，由AI去筛选与匹配，最后直接把“靠谱对象/值得认识的人”端给用户，进入聊天&约会。这种模式中，由于入局就要提供大量信息，天然就会筛选掉照骗和需求较低的人群，AI 再进行一重把关，按道理讲精准匹配模式，也能一定程度环节低质量匹配和体验差的问题。

这么看来，除了收费贵，AI Dating 产品们由于用AI精准推荐代替了 Swipe 模式，确实能够解决 Tinder 等 Dating App 存在的问题。但是，解决了问题，就意味着它们就能成为 AI 时代的 Tinder 吗？

AI 时代，能跑出自己的“Tinder”吗？

放弃一个已经建立强大用户习惯的匹配范式，虽然能解决由此产生的问题，但也意味着同时放弃了它能够切入市场的优势点。

Swipe 能跑出来主要靠两大优势点，一是门槛足够低且互动简单，仅需 1 张照片就能参与，左右划动的操作足够简单、上瘾；二是 Swipe 反馈循环短、快速满足用户虚荣心，用户每划一次都有机会配对，给予快速、积极的反馈，而且颜值匹配的方式也能满足用户虚荣心，尤其对于颜值出众的用户来说，这是强大的心理动因。

凭借以上两点，Tinder 从大学生群体开始爆破，并配合社媒的自拍风潮，实现了破圈增长。

而用 Tinder 赖以成功的优势点，去卡以上几个 AI Dating 产品，首先，AI 的加入抬高了门槛，AI Dating 产品要实现精准匹配就需要大量个人信息，用户需要有足够耐心才能完成冗长的注册流程，另一由此带来的问题是AI是否靠谱，如果 AI 匹配对象不够精准，用户体验更是没法保障。 

而AI帮用户进行筛选，也许规避“匹配不精准”的问题，但直接1v1或小范围匹配，也就减少了Swipe带来的“及时反馈和虚荣心满足”，用户必须通过聊天和成功约会，才能获得积极心理反馈，这个反馈流程显然更长。

此外，像 Ditto AI、N2my 等产品严重依赖线下，无法快速扩展用户规模。目前，Ditto AI 仅服务于 2 所加州高校、N2my 也依赖自办/合作的线下活动，服务面相当窄，且后者重运营的产品模式也会大幅放缓用户增速。

如上所述，几款 AI 原生 Dating 产品能解决原有问题，但门槛高、反馈慢、重线下等特点，也会制约自身的发展，短时间内想跑出 Tinder 这个级别的产品，几乎不可能。

写在最后

根据以上的分析，Dating App 目前处于一个老产品持续下滑，新产品短时间内又跑不出来的“死局”。

但根据 Hinge CEO 近期的**中提到，AI有机会通过赋能“个性化匹配”和“有效指导”两个环节来破局。目前，Match Group 和 Bumble 已经将“个性化匹配”当成了下一步产品迭代的重点；而“有效指导”方面，Tinder 和 Bumble 都融入了“AI 帮选照片”功能，Bumble 还在“for friends”版块中上线了 AI 聊天工具（Icebreak），帮用户解决选不好照片、尬聊等问题。

但从我们的观察和测试看，由于 Dating App 的设计已然定型，形成了强大的用户心智，Tinder 和Bumble 们对融入 AI 相当谨慎，AI 驱动的新功能尚未明显改变用户体验，仅作为 Swipe 模式的补充存在。

那么，你认为在 5 年后，是 Tinder 们依然称霸市场？还是新的 AI Dating 产品冲出重围呢？

【本篇文章属于白鲸出海原创，如需转载：需联系授权方可，未经授权严转载!】

友情提醒：白鲸出海目前仅有微信群与QQ群，并无在Telegram等其他社交软件创建群，请白鲸的广大用户、合作伙伴警惕他人冒充我们，向您索要费用、骗取钱财！