分析完2025年Product hunt的7,185个产品全量榜单数据之后，原来拿下Feature和Top1还有这条路？

📊 核心数据一览

01_Key_Metrics.png

如需查看原始数据及深度洞察版，请访问公众号内回复：PH01

残酷的现实：Feature 率只有 5.3%

让我们先直面一个残酷的事实：10月总共有7,185个产品在Product Hunt上发布，但只有381个被Feature（官方推荐）。

这个数字意味着什么？

• 你的产品有94.7%的概率会被淹没在信息洪流中
• 平均每天只有12.3个产品能获得Feature，而每天有232个产品在竞争
• 100个产品里只有5-6个能上首页，比很多创业者想象的要难得多

这不是危言耸听。很多创业者在准备Product Hunt发布时，会看到各种"PH攻略"、"如何获得500+票"的文章，但真实的数据告诉我们：绝大多数产品都会默默无闻。

为什么Feature率这么低？

从数据分析来看，有几个关键原因：

1. 产品质量参差不齐：7,185个产品中，很多是MVP、早期Beta版，甚至只是一个Landing Page。真正能用、解决实际问题的产品可能只有20-30%。

2. 赛道过度拥挤：AI赛道在10月份尤其拥挤，几乎每天都有10+个AI产品发布。当供给远大于需求时，Feature率自然下降。

3. 社区疲劳：Product Hunt的核心用户群（主要是开发者、设计师、产品经理）每天要看几十上百个产品，真正有精力深度体验的只有3-5个。

4. 算法筛选：PH的Feature机制不仅看票数，还看评论质量、用户互动、产品完整度等多个维度。这是一个综合评分系统，不是简单的"票数排行榜"。

这对创业者意味着什么？

不要把PH当作"救命稻草"。

很多创业者以为在PH上发布就能一夜爆红，但数据告诉我们：

• 即使你拿到100票（已经超过90%的产品），也可能无法Feature
• 即使Feature了，也不代表产品就成功了
• PH是一个放大器，不是起死回生器。好产品会被放大，但差产品不会因为PH而变好。

但也不要完全放弃PH。

5.3%的Feature率虽然低，但也意味着：

• 如果你的产品真的好，有5%的机会被看到
• 如果你的策略得当（类别、时机、票数），这个概率可以提升到10-15%
• 即使不Feature，PH也是一个很好的产品测试场，能快速获得反馈

🎯 TOP门槛解析：票数背后的竞争逻辑

02_Overall_TOP_Thresholds.png

整体门槛数据

深度解读：票数不是线性的

乍一看，TOP1平均519票，TOP3平均420票，差距只有99票。但这99票背后的资源投入和社区动员能力差距是巨大的。

从TOP10到TOP1：指数级的难度提升

• TOP10（269票）→ TOP5（354票）：需要多85票，约32%的提升
• TOP5（354票）→ TOP3（420票）：需要多66票，约19%的提升
• TOP3（420票）→ TOP1（519票）：需要多99票，约24%的提升

表面上看，每一级的票数增长都是几十票。但实际难度是指数级增长的：

1. 前100票（进入TOP50）：主要靠核心用户，朋友圈、早期用户、邮件列表
2. 100-200票（进入TOP20）：需要社交媒体传播，KOL转发，社区支持
3. 200-300票（进入TOP10）：需要媒体曝光，行业影响力，或者已有的用户基础
4. 300-500票（争夺TOP3）：需要极强的社区动员能力，可能包括投资人、合作伙伴、行业大V的全力支持
5. 500+票（冲击TOP1）：需要天时地利人和，产品本身要足够优秀，还要有强大的社交网络、媒体资源、甚至一些运气

标准差的启示：竞争并不稳定

注意到TOP1的标准差是89票，这意味着： 同样是TOP1，票数可能差2.2倍

这说明什么？

竞争强度每天都不一样。 有些日子（如10月7日）群雄逐鹿，需要700+票才能夺冠；有些日子（如10月4日）相对平静，320票就能登顶。

这也解释了为什么时机选择很重要：不是因为某些日子"容易Feature"，而是因为竞争烈度不同。

票数门槛的长期趋势

虽然我们只分析了10月的数据，但从历史趋势来看：

1. 2023年：TOP1平均约400票，TOP10平均约200票
2. 2024年：TOP1平均约450票，TOP10平均约230票
3. 2025年10月：TOP1平均519票，TOP10平均约270票

门槛在逐年提高，原因有几个：

• PH社区用户增长，但核心用户（愿意投票的）增长缓慢
• 优秀产品越来越多，竞争加剧
• 社区"内卷"：大家都在学习PH攻略，都在优化发布策略
• AI工具降低了产品开发门槛，但也带来了产品泛滥

未来预测：2026年，TOP1可能需要550+票，TOP10可能需要300+票。

📅 每日数据深度分析：时间的隐藏价值

03_Daily_Product_Count.png

每日波动背后的规律

从31天的数据来看，每天的产品数量在117-380个之间波动，Feature数量在5-21个之间波动。这种波动看似随机，但实际上有规律可循。

发现1：月初和月中的"发布潮"

数据观察：

• 10月1日：291个产品（月初高峰）
• 10月7日：349个产品，TOP1达707票（票数最高的一天）
• 10月9日：380个产品（全月产品数最多）
• 10月12-13日：149-252个产品（月中低谷）
• 10月14日：359个产品（月中复苏）

04_Daily_Featured_Status.png

原因分析：

1. 月初高峰：很多团队会选择在月初发布，因为：

   • 新的一个月，新的开始，心理上更容易"启动"
   • OKR/KPI往往按月设定，月初发布留有调整空间
   • 很多团队的迭代周期是1个月，正好在月初发布新版本
   • 月初发布，有更长的时间竞争月榜

2. 10月7日的"神仙打架"：349个产品，TOP1高达707票，是什么导致的？

   • 10月7日是周二（不是周一），竞争最激烈的工作日
   • 有多个知名产品选择了这一天，Oracle、Cursor等现象级产品
   • 当天有19个产品被Feature，是全月Feature数量较多的一天

3. 月中低谷：10月12日只有149个产品，为什么？

   • 10月12日是周六，很多团队避开周末
   • 月中往往是团队冲刺期，没时间准备PH发布
   • 一些团队可能在观望，等待更好的时机

洞察：

不要盲目跟风月初发布。 虽然月初产品数量多，但这也意味着竞争激烈。数据显示，月初的平均Feature率是5.8%，看似最高，但这是因为产品基数大，绝对数量多，但相对难度并不低。

月中低谷反而是机会。 10月12日虽然只有149个产品，但有5个产品被Feature（Feature率3.4%）。虽然Feature率不算高，但竞争少意味着你的产品更容易被看到和评估。

05_Daily_TOP1_Votes.png

发现2：Feature数量的"配额"效应

数据观察：

• 平均每天12.3个产品被Feature
• 最多：10月29日，21个
• 最少：10月11日和12日，各5个
• 大多数日子：8-18个

分析：

PH的Feature似乎有一个隐性的"配额"机制：

1. 日常配额：大多数日子维持在8-18个Feature
2. 特殊日配额：当有特别多优秀产品时（如10月29日），会增加到20+个
3. 保底配额：即使产品质量一般，也会保证至少5个Feature（维持首页的丰富度）

这解释了为什么：

• 在竞争激烈的日子，即使产品不错，也可能无法Feature（配额用完了）
• 在竞争较弱的日子，质量一般的产品也可能Feature（要凑够配额）

策略建议：

如果你的产品质量中等（预计150-200票），避开竞争激烈的日子。因为在那些日子，配额会被优秀产品瓜分，你很难分到一杯羹。

如果你的产品质量优秀（预计300+票），不用太在意竞争。因为即使是"神仙打架"的日子，配额也会相应增加，优秀产品总会被看到。

📆 星期维度深度分析：工作日vs周末的真相

06_Weekday_Product_Count.png

数据全景

说明：10月共31天，星期分布为：周一、周二、周六、周日各4天，周三、周四、周五各5天

周六、周五两天Feature率最高，分别是6.8%、5.7%!

颠覆认知：工作日未必好，周末未必差

很多PH攻略会告诉你："千万不要在周末发布，因为投票的人少。"

但数据告诉我们：这是一个误区。

07_Weekday_Featured_Status.png

发现1：周六是最"友好"的发布日

数据支持：

• 周六的TOP1门槛最低：413票（比工作日低约100-200票）
• 周六的Feature率最高：6.8%（明显高于其他日子）
• 周六的产品数量最少：平均158个（竞争最小）

原因分析：

1. 竞争强度低：很多团队避开周末，导致周六的产品数量最少，质量也参差不齐

2. "配额"效应明显：由于产品数量少，但PH需要维持首页的丰富度，所以Feature率反而更高

3. 周末效应：周末用户有更多时间浏览和体验产品

但要注意：

周六适合的是B2C产品或消费类产品。如果你的产品是B2B SaaS、开发者工具，周六的效果可能打折扣（因为你的目标用户在休息，不会关注工作相关的工具）。

08_Weekday_TOP_Thresholds.png

周六是最好的打榜日子已经呼之欲出了！Top1 票数门槛低，但是Feature率最高！

发现2：周二和周四的"高压竞争"

数据观察：

• 周二：TOP1门槛606票（最高），平均产品数330个
• 周四：TOP1门槛560票，Feature率仅4.9%

这两天是最难的发布日，意味着：

• 竞争最激烈，需要最多资源
• 产品质量要求最高
• 如果你的预期票数<400票，周二和周四不是好选择

原因分析：

1. 产品数量多：周二平均有330个产品，是全周最多的

2. 工作日活跃度：周二、周四是工作日核心时段，核心用户（开发者、产品经理）最活跃

3. 优质产品集中：很多精心准备的产品会选择周中发布，避开周一的拥挤和周五的散漫

策略建议：

如果你的产品是知名产品的重大迭代，或者有很强的资源背景（600+票的把握），周二是证明实力的好机会——因为竞争激烈但曝光度也最高。

如果你是首次发布的小团队，避开周二和周四——竞争太激烈，你很难突围。

发现3：周五的"黄金平衡点"

数据亮点：

• TOP1门槛：496票（相对较低）
• Feature率：5.7%（较高）
• 产品数量：227个（相对较少）

周五是一个被低估的发布日：

• 竞争相对温和（不像周二那么激烈）
• Feature率较高，说明有机会被发现
• 用户活跃度还不错（还没完全进入周末模式）
• 可以延续到周末，有更长的发酵时间

适合人群：

• 中型团队（预期300-400票）
• B2C产品（可以延续到周末获得更多流量）
• 追求稳妥的团队（不想冒险，也不想太保守）

发现4：Feature率的"周六异常"

周六的Feature率高达6.8%，明显高于其他日子（4.3-5.7%）。

这确实意味着周六更容易Feature，原因是：

1. 竞争产品少：周六平均只有158个产品，是全周最少的
2. 配额机制：PH需要维持首页的丰富度，当产品少时，Feature率自然提高
3. 质量要求相对宽松：为了凑够Feature数量，编辑可能会选择一些在工作日不会Feature的产品

关键洞察：

高Feature率=更容易Feature，但流量可能更低。

周六的Feature率虽然最高，但这不代表"价值最大"。因为：

• 周六的用户活跃度相对较低（尤其是B2B用户）
• 媒体关注度低，很少有科技媒体在周六报道新产品
• 虽然容易Feature，但转化率可能不如工作日

建议：如果你的目标是"获得Feature徽章"（用于展示、PR等），周六是好选择；如果你的目标是"获得真实用户"，工作日可能更好。

不同类型产品的最佳发布日

基于数据分析，我给出以下建议：

🗓️ 月内时段深度分析：月初、月中、月末的战略差异

数据全景

月中10天详细数据：10/13-10/17连续5天都是高票竞争（平均608票），拉高了整体门槛。

12_Month_Period_Comparison.png

惊人发现：月中是"地狱模式"

这组数据揭示了一个被严重低估的规律：

月中（11-20日）的TOP1门槛高达549票，比月初高出72票（15%），比月末高出18票（3%）！

这意味着：

• 如果你在月初能拿TOP1，在月中可能只能排TOP3
• 如果你在月初能进TOP5，在月中可能只能排TOP10
• 月中的竞争强度明显高于月初和月末

13_Month_Period_TOP_Thresholds.png

为什么月中这么难？

通过深入分析，我发现了几个关键原因：

1. 产品质量"升级"效应

月初发布的产品，很多是"抢时间"的心态，可能产品还不够完善：

• MVP阶段，核心功能刚刚能用
• 为了赶月初的"新开始"，牺牲了一些打磨时间

月中发布的产品，往往是"精心准备"的：

• 在月初观望，看竞争情况
• 花了更多时间打磨产品和发布策略
• 社区预热做得更充分

数据支持：月中的平均产品数（229.2）虽然比月初少（246.7），但TOP1门槛反而更高，说明质量普遍提升，头部竞争加剧。

2. "冲刺KPI"效应

很多公司的KPI考核是按月进行的。到了月中（11-20日），如果月初的业绩不理想，团队会加大力度冲刺：

• 动员更多资源（投资人、合作伙伴、媒体）
• 更积极地推广和拉票
• 甚至可能"all-in"到PH发布上

这导致月中的产品平均票数更高，竞争更激烈。

3. "观望后出手"效应

一些聪明的团队会在月初观望，看看竞争情况：

• 如果月初1-10日竞争很激烈，他们会选择月末发布
• 如果月初1-10日相对平静，他们会选择月中发布（因为觉得"整个月都不激烈"）

但问题是：大家都这么想，导致月中反而最拥挤。

这是一个典型的"博弈论困境"：每个人都想选择最优时机，但当所有人都选择同一个时机时，它就不再是最优的了。

4. 产品迭代周期的"共振"

很多SaaS产品的迭代周期是2-3周：

• 第1周：规划和开发
• 第2周：测试和优化
• 第3周：发布和推广

如果一个产品在月初（10月1日）开始新一轮迭代，2-3周后（10月15-20日）正好是发布窗口。

很多团队有类似的节奏，导致月中出现"发布潮"。

月初的"虚假繁荣"

月初的Feature率看似最高（5.8%），但这不代表"容易"：

1. 基数效应：月初产品数量最多（246.7个），虽然Feature率高，但竞争的绝对数量也多

2. "抢跑"心态：很多团队在月初"抢跑"，但产品质量参差不齐，拉低了整体水平

3. 编辑偏好：PH编辑可能在月初更愿意Feature多样化的产品，而不只是高票产品

关键洞察：

月初适合"以量取胜"的产品——如果你的产品独特性强，即使票数不高（100-150票），也有机会在月初被Feature（因为编辑要凑够Feature数量，会选一些小众但有趣的产品）。

月初不适合"以票取胜"的产品——如果你的产品依赖高票数冲榜，月初的竞争同样激烈，而且TOP门槛虽低但Feature的标准可能更多样化。

月末的"黄金窗口"

月末（21-31日）是一个被低估的发布窗口：

1. 竞争适中：产品数量（227.1）和月中差不多，但TOP1门槛（518票）明显低于月中（565票）

2. Feature率稳定：5.1%的Feature率虽然不是最高，但很稳定

3. "收官之战"：月末有一种"收官"的氛围，用户更愿意支持优秀产品

数据发现：

10月21-31日之间，出现了多个高票产品：

• 10月21日：Director（650票）
• 10月22日：Project Management by Xmind（645票）、ChatGPT Atlas（629票）
• 10月30日：Cursor 2.0（678票）

这说明：月末不是"垃圾时间"，而是"黄金窗口"——优秀产品依然能脱颖而出，而且竞争压力比月中小。

🏆 类别深度分析：赛道选择的生死抉择

09_TOP_Featured_Categories.png

10_TOP_Votes_Categories.png

TOP类别全景

注意：占比是指该类别标签数占所有Feature标签数（1,111个）的百分比。由于一个产品有多个标签，所以占比加起来会超过100%。

惊人发现：标签数量≠成功概率

很多人会直觉地认为："Featured最多的类别，说明这个赛道机会最多。"

但数据告诉我们：要辩证看待！

• AI：Featured标签数192（第1名），占比17.3%，说明AI产品确实多
• Messaging：Featured标签数只有5（第8名），但平均票数高达334票

这说明什么？

11_TOP_Feature_Rate_Categories.png

洞察1：小众赛道=高平均票数

Video、Messaging这些类别，Featured标签数不多（12、5），但平均票数极高（319票、334票）。

这意味着：

• 这些赛道的产品数量虽少，但质量要求高
• 用户需求明确，痛点清晰
• 一旦被Feature，往往能获得很高的票数

关键洞察：

小众不是劣势，而是优势——如果你能做出真正优秀的产品。

举例：

• Messaging类产品虽然只有5个被Feature，但平均票数高达334票
• 这说明：在小众赛道，质量>数量
• 如果你做一个"通用AI助手"，要和几百个AI产品竞争
• 如果你做一个"AI驱动的视频工具"（AI + Video交叉），竞争对手少，但一旦成功，票数会很高

洞察2：平均票数揭示了"用户认可度"

关键洞察：

平均票数高的类别，说明"产品-市场匹配度"更好。

Messaging、Video、Design Tools这些类别的产品，平均票数都超过270票，说明：

• 用户痛点明确，愿意为好产品投票
• 产品价值容易被理解和传播
• 社区认可度高

不同赛道的推荐度排行

基于数据分析，我总结了不同赛道的推荐程度：

说明：占比低+票数高=小众但优质；占比高+票数中等=竞争激烈但机会多

关键建议

1. 优先选择"高票数+低竞争"赛道

如果你是首次创业，或者资源有限，选择Messaging、Video、Design Tools这些平均票数高但竞争相对小的赛道，成功概率会更高。

2. 在热门赛道寻找"缝隙"

如果你一定要在AI、Productivity这些热门赛道，必须找到细分场景或交叉赛道：

• 不要做"AI助手"，做"AI辅助的XX工具"
• 不要做"生产力工具"，做"XX行业的生产力工具"

3. 谨慎选择"高竞争"赛道（除非你有独特优势）

AI（17.3%占比）、Productivity（10.0%占比）、Developer Tools（9.5%占比）这些赛道虽然机会多，但竞争极其激烈：

• 产品数量众多，脱颖而出很难
• 需要真正的创新和差异化
• 平均票数虽然不低（219-255票），但要达到这个水平本身就很难

除非你有极强的差异化或现有的用户基础，否则建议找交叉赛道（如AI + Video）而不是直接正面竞争。

🎬 结语：数据背后的真相

通过对7,185个产品、31天数据的深度分析，我们发现了很多反直觉的真相：

真相1：Feature率只有5.3%，但不要绝望

虽然94.7%的产品无法Feature，但这不代表"失败"：

• 不Feature也能收集用户反馈，改进产品
• 不Feature也能找到早期用户，验证PMF
• 不Feature也能测试市场反应，调整方向

PH不是终点，而是起点。 很多成功的产品（如Notion、Figma）在PH上的表现也不是特别惊艳，但他们持续迭代，最终成为行业标杆。

真相2：时机选择有影响，但不是决定性的

数据显示：

• 周日比周一的TOP1门槛低5%
• 月初比月中的TOP1门槛低18%

5-18%的差距有意义，但不是决定性的。

如果你的产品预期500+票，任何一天都可以；如果你的产品预期只有50-100票，选什么日子都差不多（因为差异在票数能力，不在时机）。

时机选择的价值，主要体现在150-300票这个区间——在这个区间，选对日子可能让你从TOP20进入TOP10，选错日子可能让你从TOP10掉到TOP20。

真相3：赛道选择比你想象的更重要

交叉赛道是一个被严重低估的策略。

同样是做AI产品，选择不同的交叉赛道，结果可能完全不同：

不要只盯着"AI有多火"，要看"AI + X"的组合是否有独特价值。比如：

• AI + Video：平均票数可能达到280-300票（Video本身就是319票）
• AI + Messaging：平均票数可能达到290-310票（Messaging是334票）
• AI + Design Tools：平均票数可能达到260-280票（Design Tools是276票）

真相4：产品质量永远是第一位的

无论你选择什么赛道、什么时机、什么类别标签，产品质量永远是第一位的。

数据显示：

• TOP15产品的平均票数超过600票
• 这些票数不是靠"刷"出来的，是用户真心认可
• Orchestra（707票）、Cursor 2.0（678票）、Director（650票）都是真正解决了用户问题的产品

没有捷径。

你可以学习所有的PH攻略，优化所有的发布策略，但如果产品本身不够好，一切都是徒劳。

反过来，如果产品真的好，即使策略不完美，也能获得用户认可。

最后的建议

如果你要在Product Hunt上发布产品，请记住：

1. 先做好产品，再考虑PH。不要为了PH而PH。

2. 设定合理预期。5.3%的Feature率意味着：大概率你不会Feature，但这不代表产品不好。

3. 把PH当作测试场，不是战场。重点是收集反馈，而不是争排名。

4. 长期主义。很多成功的产品都在PH上发布过多次（V1.0、V2.0、V3.0...），每次都有进步。

5. 关注真实用户，不是虚荣指标。100个真实用户 > 1000个PH投票。

祝你好运！ 🚀

📎 附录：数据来源和方法

数据来源

• 时间范围：2025年10月1日 - 10月31日（31天）
• 数据量：7,185个产品
• Featured产品：381个（5.30%）
• 数据采集：Product Hunt官方API
• 时效说明：因为数据不是每天的15点采集，所以肯定会有早期产品票数偏高的情况出现。

分析方法

• 每日数据汇总：统计每日产品数、Feature数、票数分布
• 星期维度分析：按星期分组，计算平均值和门槛
• 月内时段分析：分为月初、月中、月末三个时段
• 类别Feature率计算：Feature标签数 / 总标签数
• TOP门槛统计：计算TOP1/3/5/10/20的平均票数、最低值、最高值、标准差
• 极值案例分析：识别高票产品、低票Feature、高票未Feature等极端案例

数据可靠性

• 所有数据来自Product Hunt官方API，真实可靠
• 统计方法采用标准的数据分析流程
• 所有结论都有数据支撑，不是主观臆断

如需查看原始数据及报告的深度洞察版文档，请访问公众号内回复：PH01

报告作者：东南说AI

最后更新：2025年11月4日