Как разработчик вышел на $5 млн/год на AI-сервисе для написания эссе
Разбираю, как разработчику удалось вывести простой сервис для написания эссе в топ Google, несмотря на кучу конкурентов. Монетизировать продукт по подписке $30/мес и выйти на доход более, чем $400 000 ежемесячно.
Сделал нишевое решение на основе крупных сервисов
Многие из нас баловались ранними версиями GPT моделей. Так же делал и Дэвид Парк, выбивая из первых версий GPT смешные ответы. А через время решил сделать продукт на его основе. Короче, прошел стандартный путь AI-билдера 🙂
Первая версия продукта удивляла простотой. В продукте под названием Jenni.ai была одна функция:
Ты пишешь текст. И как только прекращаешь печатать, Jenni предлагает автозаполнение.
Но простую фичу особенно оценили студенты, которые часто ловят ступор при написании эссе.
Вообще, в англоязычном сегменте есть целое движение под хештегом buildinpublic. Это когда билдишь и каждый день показываешь у себя в Твиттере, что сделал. Мы развиваем такую же движуху в русскоязычном сегменте — в этом Telegram-канале.
Спойлер: Дэвид через несколько месяцев начал зарабатывать на своем стартапе. А спустя пять лет продукт вышел на $5 млн ежегодного дохода.
Зашел в работающую нишу и готовый рынок
Разработчик не стал ничего выдумывать. А сделал продукт под существующий спрос.
В чем идея продукта? Создатель обратил внимание, что студенты и аспиранты иногда тратят часы, чтобы написать эссе. Когда авторы ловят ступор, то обращаются за помощью к AI инструментам.
Мы проверили. «Essay ai» — действительно нишевый, но популярный запрос, который ищут более 4000 раз ежемесячно в одних только в США. И 40000+ раз по всему миру.
И это самое главное. Уже перед началом разработки билдер понимал, что делает приложение под существующие запросы в поиске.
Причем разработчик выделил строго одну функцию для своего нишевого сервиса — написание эссе, и ничего больше.
Под капотом, как и полагается большинству AI-продуктов, конечно, апишка, которая стучится в OpenAI и другие LLM 🙂
Но ведь есть сотня других AI-сервисов, которыми могут пользоваться студенты и ученые!
Это действительно так. Конкуренты Jenni — многомиллионные компании. Уже существовали и были на слуху в академических кругах Grammarly, Wordtune, Language Tool, а позже и Notion с AI-модулями.
Многие из них способны писать эссе, в том числе. Вот только это одна из десятков их функций:
При таком раскладе наличие больших конкурентов — это не минус, а плюс. Вот почему:
Огромные конкуренты за нас проверили и убедились, что эта функция нужна пользователям.
Большие конкуренты не могут позволить сфокусироваться только на этой функции. А мы можем.
Сделал продукт под одну проблему, а не под десяток
Вместо того, чтобы сделать AI-сервис под все запросы, разработчик сосредоточился на одной конкретной потребности. Он создал продукт, который пишет эссе, и ничего больше.
В итоге получилась такая последовательность:
Пользователи вводят в Google нишевый запрос «ai essay assistant».
В поисковой выдаче они видят крупных игроков с множеством других функций и простой продукт разработчика, заточенный чисто под эссе.
Весомая часть пользователей выбирает продукт разработчика, потому что в он просто больше подходит под их конкретный запрос. Это повышает поведенческие факторы продукта в поисковике, и он поднимается в выдаче. Сейчас разработчик в топ-3 выдачи по своему прямому запросу:
Продвигал продукт с нулевыми вложениями
Итак, разработчик продвигал свой продукт в Google. Но хитро.
В поисковой выдаче он ориентировался на автоматические сниппеты. Те самые, которые обычно в самом верху выдачи:
Вот как это работает:
Разработчик находит поисковые запросы вокруг написания эссе. Например, «как писать эссе с помощью AI» (только на английском).
Создает лаконичные ответы, которые поисковик потом поместит в сниппет. Если кратко, то это полные фразы, которые напрямую отвечают поисковому запросу. Например, «Чтобы писать эссе с AI…» и ответ на вопрос из первого пункта. С упоминанием своего продукта, конечно 🙂
Далее создает страницы, где упаковывает этот текст в статьи или FAQ и правильно их размечает.
Google формирует сниппет из такого текста и ссылаются на сайт, откуда он взял этот текст, т.е. по факту сайт Jenni.
Аудитория видит сайт сервиса не на 10 странице, как обычно бывает у новых продуктов, а на первой – там где располагается сниппет. Таким образом, куча людей переходят в продукт.
Что по деньгам?
В Jenni AI есть бесплатная версия, при помощи которой можно писать эссе, вот только она генерирует лишь 200 слов в день. Платная подписка предлагает две опции:
Снимает ограничение по количеству слов.
Добавляет ранний доступ к обновлениям.
Подписка на Jenni стоит $30 в месяц.
Сейчас Jenni приносит разработчику почти $5 000 000 долларов в год — это более $400 000 ежемесячно. При этом, только за прошедший год продукт вырос по выручке в пять раз:
Важно, что сервис можно оплатить сразу на год по цене $144. Мы не знаем долю таких подписок конкретно у этого продукта, но знаем пропорцию таких подписок в своих AI-приложениях, которые также продвигаем в поиске и монетизируем на рынках США и ЕС.
И могу сказать, что американцы очень активно покупают годовые подписки на AI-продукты (что очень не свойственно пользователям в СНГ). На наших продуктах доля годовых подписок американцев варьируется от 20 до 40%. Скорее всего, здесь похожая пропорция или даже больше.
Короче, выводы
Дэвид не вкладывал в свой продукт миллионы долларов инвесторских денег и не высиживал идею годами. Он взял то, что уже существовало на рынке, и занишевал под решение одной проблемы. Быстро запустил продукт и продвинул его оригинальным методом в поиске.
Вышел на первичную выручку, а затем начал наполнять продукт новыми фичами.
Мне очень нравится такой подход из трех пунктов, которого мы придерживаемся сами в своих продуктах:
📍 Не изобретать велосипед: сделать продукт под уже существующий спрос.
Причем мы также используем в своих продуктах именно поисковое продвижение. Оно сравнительно предсказуемо и самое главное – бесплатно. В отличие от рекламы, которую обычно пытаются запускать начинающие билдеры, где аукционы перегреты, и надо ооочень постараться, чтобы быстро сошлась экономика.
📍 Сфокусироваться: не делать комбайн, а запустить всего 1 функцию для 1 аудитории.
При такой узкой специализации, продукту намного проще обходить конкурентов. Ведь пользователи ищут нишевое решение конкретно под свой запрос. И таким образом у нас появляется офигенное конкурентное преимущество над многомиллионными продуктами, у которых такой узкой специализации нет.
📍 Запустить за один месяц: не пилить что-то три года в гараже, как тру-стартапер, а выпустить первую версию за несколько недель.
Как вам такой подход к запуску?
Если вам было интересно прочитать этот разбор, поставьте статье лайк. Так я пойму, что разбор таких фишек в бесплатном продвижении продуктов полезен. И могу разобрать еще один вариант бесплатного продвижения на примере одного из наших продуктов. Со всеми метриками по пользователям и выручке.