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      月入5萬美元的手機APP都在做什么?10 個案例拆解

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      你有沒有想過,現(xiàn)在可能是做手機應(yīng)用的黃金時代?我最近看到 Greg Isenberg 分享的一個視頻,他拆解了 10 個你可能從未聽說過的手機應(yīng)用,每個月收入都超過 5 萬美元。這些應(yīng)用不是什么大公司做的,很多都是小團隊甚至個人開發(fā)者在短短幾個月內(nèi)做出來的。當(dāng)我深入研究這些案例后,我發(fā)現(xiàn)了一些非常有意思的規(guī)律。這些應(yīng)用看起來各不相同,有的是 AI 視頻生成器,有的是圣經(jīng)筆記工具,有的是黑膠唱片估價應(yīng)用,但它們背后的成功邏輯卻驚人地相似。我認為,如果你理解了這些底層邏輯,完全可以復(fù)制這些成功模式,在其他領(lǐng)域打造出自己的爆款應(yīng)用。

      Greg 在視頻中提到,這些應(yīng)用都是在過去 180 天內(nèi)發(fā)布的,但已經(jīng)實現(xiàn)了月收入 5 萬美元以上的成績。更讓人震驚的是,它們大多數(shù)都非常簡單,有些甚至只有一個核心功能。這完全顛覆了我之前對應(yīng)用開發(fā)的認知。我以前總覺得要做一個成功的應(yīng)用,必須功能強大、界面復(fù)雜、投入巨大。但這些案例告訴我,恰恰相反,專注解決一個具體問題,用最簡單的方式呈現(xiàn),反而更容易成功。這讓我開始重新思考什么才是真正有價值的產(chǎn)品,以及在 AI 時代,我們應(yīng)該如何把握機會。

      十個爆款應(yīng)用的深度拆解

      讓我先帶你看看這些應(yīng)用到底在做什么。第一個應(yīng)用叫 Flash Loop,是一個 AI 視頻生成器。你肯定在 TikTok 或 Instagram Reels 上看到過那些嬰兒做播客、各種角色扮演的搞笑視頻吧?Flash Loop 就是做這個的。它使用 Veo 3 和 Sora 2 這些最新的 AI 模型,讓用戶只需要輸入文本或上傳圖片,幾秒鐘就能生成各種風(fēng)格的 AI 視頻。過去 30 天,這個應(yīng)用已經(jīng)獲得了 5 萬次下載,月收入也達到了 5 萬美元。Greg 分析說,這個應(yīng)用之所以成功,核心在于人們的虛榮心。大家都想看到自己變成各種有趣的角色,比如女版史萊克、芭蕾舞演員、卡布奇諾風(fēng)格、芭比娃娃造型等等。這些視頻天生就容易在社交媒體上傳播,因為每個人都想分享自己的獨特形象。


      我覺得 Flash Loop 的成功給了我們一個重要啟示:不要試圖做一個通用的 AI 視頻工具,而是要找到一個特定的使用場景。Greg 提到,你完全可以把同樣的技術(shù)應(yīng)用到其他垂直領(lǐng)域,比如專門為寵物做 AI 視頻、為 Cosplay 愛好者做定制視頻、為減肥人群做身材對比視頻、為時尚達人做穿搭視頻。關(guān)鍵是找到那個有強烈需求、愿意為此付費的細分群體。

      第二個應(yīng)用叫 Bible(圣經(jīng)筆記和錄音應(yīng)用),專門為基督教徒設(shè)計。這個應(yīng)用在過去 30 天獲得了 6 萬次下載,月收入也達到 6 萬美元。它的核心功能非常簡單:一鍵錄音捕捉教會布道和禱告,自動轉(zhuǎn)錄文字,生成智能摘要。它還提供每日圣經(jīng)靈修內(nèi)容,最厲害的是它有一個鎖屏小部件功能,可以把每日經(jīng)文直接顯示在手機鎖屏上。它提供按年訂閱和按周訂閱兩種付費模式。


      Greg 分析說,這個應(yīng)用成功的原因在于它抓住了一個有明確身份認同、有固定行為模式的群體。全球有超過 10 億基督徒,他們每周甚至每天都會去教堂。布道、禱告、經(jīng)文對他們來說是非常重要的內(nèi)容,他們不想錯過或忘記這些珍貴的時刻。這個應(yīng)用解決的是一個高意圖的需求:如何更好地捕捉、記住和反思這些精神時刻。我認為這個應(yīng)用最聰明的地方在于,它把握住了宗教生活的節(jié)奏感和重復(fù)性。教徒們每周都會去教堂,每次都有新的內(nèi)容需要記錄,這就創(chuàng)造了持續(xù)的使用場景和訂閱動力。

      Greg 提到,這個模式完全可以復(fù)制到其他領(lǐng)域。比如心理治療筆記應(yīng)用、戒酒互助會(AA)的康復(fù)筆記、清真寺的布道記錄、猶太教的托拉學(xué)習(xí)小組筆記、冥想日記、婚姻咨詢筆記等等。任何有固定儀式感、需要記錄和反思的場景,都可能是一個好的應(yīng)用機會。我特別認同這個觀點。很多創(chuàng)業(yè)者總想做一個面向所有人的產(chǎn)品,但其實最賺錢的往往是那些專注服務(wù)某個特定群體的垂直應(yīng)用。

      第三個應(yīng)用是 AI 家居裝飾室內(nèi)設(shè)計應(yīng)用,過去 30 天獲得了 10 萬次下載和 10 萬美元收入。這個應(yīng)用讓用戶上傳房間照片,選擇想要的風(fēng)格,AI 就能在幾秒鐘內(nèi)生成重新設(shè)計后的效果圖。你可以改變房間風(fēng)格、重新設(shè)計房屋或公寓、更換地板,基本上可以用 AI 改變室內(nèi)外的任何視覺效果。它提供按周、按月、按年的訂閱計劃。


      Greg 認為這個應(yīng)用解決了一個非常普遍的痛點:人們討厭猜測一個房間、花園或外觀改造后會是什么樣子。AI 可視化消除了這種不確定性,讓設(shè)計決策變得安全、快速、有趣。它解決了"我無法想象最終效果"這個問題。我自己就有這個困擾,我最近在重新布置辦公室,但我真的很難想象買了某種椅子后整個空間會是什么樣子。像我這樣的人可能就會下載這個應(yīng)用。

      我特別喜歡 Greg 對這個應(yīng)用的分析。他說,這是一個在每個家庭、每個項目中永遠存在的問題。更重要的是,這個模式可以應(yīng)用到無數(shù)個垂直領(lǐng)域:景觀設(shè)計、房車和露營車內(nèi)飾、商業(yè)辦公室布局、零售店陳列、Airbnb 房源布置、后院和露臺設(shè)計、健身房和車庫改造等等。這基本上是一個橫向應(yīng)用,可以適用于太多不同的使用場景。我認為,如果你想做一個這樣的應(yīng)用,關(guān)鍵是要選擇一個足夠垂直的細分市場,而不是試圖服務(wù)所有人。

      第四個應(yīng)用叫 Moji Lab,過去 30 天獲得了 10 萬次下載和 10 萬美元收入。這是一個表情貼紙包應(yīng)用,提供 3000 多個貼紙,用戶可以創(chuàng)建無限貼紙和貼紙包。應(yīng)用界面非?;ㄉ冢雌饋硐袷フQ裝飾品一樣明亮熱鬧。它提供流行的表情包、可愛的貼紙,支持 DIY 制作和個性化群組管理。


      Greg 說,表情包、貼紙和 GIF 公司已經(jīng)存在很久了,但現(xiàn)在用 AI 創(chuàng)建這些內(nèi)容變得容易得多,所以有更多機會玩出新花樣。這個應(yīng)用成功的原因是人們想要無窮無盡的方式來表達情緒、幽默和個性。高頻率的消息傳遞意味著高頻率的使用。新鮮感很重要,持續(xù)更新的貼紙和表情包能保持用戶留存率,而且如果用 AI 來創(chuàng)建這些內(nèi)容,成本會大大降低。

      我認為這個應(yīng)用雖然不是列表中我最喜歡的,因為它解決的痛點不如室內(nèi)設(shè)計應(yīng)用那么強烈,但它確實抓住了表達和身份認同的需求。Greg 提到可以把這個模式應(yīng)用到其他領(lǐng)域:體育迷專屬貼紙包、城市主題貼紙包(比如我來自加拿大蒙特利爾,如果有蒙特利爾各個街區(qū)的貼紙包,我肯定會和高中同學(xué)在群里用)、文化和節(jié)日表情包、宗教主題貼紙包等等。這讓我想到,任何有強烈身份認同的群體,都可能需要專屬的表達工具。

      第五個應(yīng)用叫 Vinyl Snap,專門為黑膠唱片收藏者設(shè)計。過去 30 天獲得了 7 萬次下載和 7 萬美元收入。Greg 說他一開始看到這個應(yīng)用的收入時很震驚,但后來就理解了。這個應(yīng)用幫助用戶評估黑膠唱片的價值,你掃描唱片,它會告訴你市場價格,還可以根據(jù)唱片和封套的品相調(diào)整估價。應(yīng)用描述中強調(diào)的核心價值是"可靠的市場估值",讓你在購買、出售或儲存之前有一個可信的參考,知道你找到的是一張 10 美元的專輯還是 1000 美元的寶藏。


      Greg 分析說,這個應(yīng)用成功是因為它結(jié)合了懷舊情懷和經(jīng)濟利益。對于父母那一代人來說,黑膠唱片充滿了懷舊回憶。同時,經(jīng)濟利益也很重要,也許他們保存了一張黑膠唱片,誰知道呢?可能價值 1 萬美元。收藏品市場正變得越來越大,Greg 提到他看到一篇文章說寶可夢卡牌在過去 15 年的投資回報率超過了標(biāo)普 500 指數(shù)。人們喜歡收藏東西。

      我對這個應(yīng)用的成功特別有感觸。它解決的是一個非常具體的問題:收藏者不斷在買賣交易唱片,但手動定價既慢又混亂。如果有一個應(yīng)用,只需掃描一下就能給出品相、價值和稀有度,這就是一個巨大的價值。高意圖、高頻率的行為是這個應(yīng)用成功的另一個原因。有些人真的擁有數(shù)百甚至數(shù)千張唱片。Greg 提到,這個模式可以應(yīng)用到很多其他收藏品領(lǐng)域:二手書、漫畫書、體育卡牌、玩具、復(fù)古服裝、簽名商品等等。整個收藏品行業(yè)都可以用"掃描、識別、管理收藏"這個模式來服務(wù)。

      第六個應(yīng)用叫 Genora AI,過去 30 天獲得了 30 萬次下載和 30 萬美元收入。這個應(yīng)用把 GPT、Claude、Gemini 等不同的大語言模型(LLM)整合到一個地方,讓用戶不需要下載多個應(yīng)用。它在描述中說自己是"下一代 AI 助手,無縫結(jié)合對話智能和實時搜索",用戶可以選擇世界上最智能的一些模型,包括 GPT-4o Mini、GPT-4o、o3、Gemini 2.5 Flash。


      Greg 指出了一個很有意思的問題:這個應(yīng)用使用的都不是最先進的模型,實際上用的是一些舊版本模型,但他們把這些模型打包在一起賣給那些可能不了解技術(shù)細節(jié)的用戶。Greg 說他其實不太喜歡這一點,因為這不是最好的產(chǎn)品。最好的產(chǎn)品應(yīng)該是使用最新模型的那個。但他還是分析了為什么這個應(yīng)用能成功,以及我們能從中學(xué)到什么。

      這個應(yīng)用成功的原因是它成為了用戶手機上的默認助手。它的定位是"你不想要一百萬個不同的 LLM 應(yīng)用,來這個簡單的地方就能搞定一切"。大多數(shù)用戶不想要五個不同的 AI 應(yīng)用,他們想要一個地方可以問問題、生成媒體、總結(jié) PDF、分析圖片、搜索網(wǎng)絡(luò)。打包服務(wù)創(chuàng)造了日常使用習(xí)慣和粘性。我認為這里有一個重要的思考:當(dāng)你想創(chuàng)意應(yīng)用時,想想在哪里可以打包一些服務(wù)放在一個地方?

      Greg 提到可以應(yīng)用這個模式的領(lǐng)域:學(xué)生研究助手、銷售和 CRM 助手、投資和交易助手、教師備課助手、法律和醫(yī)療文檔工具等等。你可以把一堆模型串聯(lián)起來,打包成一個針對特定細分市場的應(yīng)用,比如"我們是學(xué)生的最佳應(yīng)用""我們是法律行業(yè)的最佳應(yīng)用"等等。我覺得這里面有很多機會,關(guān)鍵是要找到一個足夠垂直的領(lǐng)域,讓用戶覺得這個應(yīng)用真的是為他們量身定制的。

      第七個應(yīng)用叫 Logo Maker,名字雖然不算特別有創(chuàng)意,但很有效。過去 30 天獲得了 10 萬次下載和 20 萬美元收入。這個應(yīng)用非常簡單,就是幫你從提示詞生成 Logo,輸入提示,幾秒鐘就能得到多種格式的 Logo。它的定價是每周 6.99 美元或每年 40 美元。


      Greg 分析說,這個應(yīng)用之所以有效,是因為不斷有新業(yè)務(wù)、新項目、新功能需要 Logo,但人們可能不想花幾千美元雇人設(shè)計。這就創(chuàng)造了持續(xù)的新業(yè)務(wù)需求。我認為這個應(yīng)用最聰明的地方其實是它的名字。Logo Maker 這個名字非常簡單直接,它依靠的是 ASO(應(yīng)用商店優(yōu)化,App Store Optimization)。當(dāng)人們在應(yīng)用商店搜索"Logo Maker"或"我需要一個 Logo"或"AI Logo"時,這個應(yīng)用就會出現(xiàn)在搜索結(jié)果中。

      Greg 提到,創(chuàng)意資產(chǎn)領(lǐng)域有巨大的需求空間。你可以專注于 YouTube 縮略圖、產(chǎn)品包裝、海報和傳單生成器、播客封面藝術(shù)、品牌套件、YouTube 片頭圖形等等。有趣的是,這些人每月賺 20 萬美元,只專注于 Logo。但你需要在應(yīng)用商店搜索一下,看看有什么機會,什么領(lǐng)域可以占領(lǐng)。Greg 說,你確實需要做艱苦的工作來找到那個機會,但我確實認為在創(chuàng)意資產(chǎn)領(lǐng)域有很多機會,而且專注于一個領(lǐng)域?qū)嶋H上是成功的原因之一。

      第八個應(yīng)用叫 Menu Fit,過去 30 天獲得了 3 萬次下載但創(chuàng)造了 6 萬美元收入。它把自己定位為"外出就餐健康的第一應(yīng)用",有一個 AI 助手可以實時回答關(guān)于任何菜單項目的問題,覆蓋全球每一家餐廳。應(yīng)用描述說"知道在任何餐廳根據(jù)你的喜好和目標(biāo)該點什么",它真的把菜單體驗提升到了一個新水平。用戶可以掃描任何餐廳,立即得到推薦,知道該點什么、該避免什么。


      Greg 認為這個應(yīng)用成功的原因是人們經(jīng)常外出就餐(這是一個巨大的市場),但他們想保持健康,卻討厭解讀混亂的餐廳菜單。不是每個餐廳菜單都標(biāo)注了脂肪含量和卡路里。它把一個壓力山大的決策("我在這里能點什么不會破壞我的健康目標(biāo)")變成了一個快速、自信的選擇。每次坐下來吃飯都會用到它。

      我認為這個應(yīng)用抓住了一個非常真實的痛點。很多人想健康飲食,但外出就餐時很難做出正確選擇。這個應(yīng)用可以應(yīng)用到其他場景:酒吧菜單、機場美食廣場、酒店客房服務(wù)、學(xué)校食堂、體育場館、游輪、外賣和meal kit 應(yīng)用等等。Greg 說他們抓住了什么重要的東西,你可以掃描任何餐廳,得到即時推薦,而且它在和那些想吃得更健康的人對話。我不意外他們做得很好。

      第九個應(yīng)用叫 LangLearn,是一個 AI 英語導(dǎo)師,絕對是在大殺四方。過去 30 天獲得了 20 萬次下載和 30 萬美元收入。這個應(yīng)用讓用戶和 AI 對話練習(xí)英語,AI 會提供即時反饋,幫助用戶練習(xí)真實生活場景的對話。從應(yīng)用截圖可以看到"快速和 AI 對話""個人 AI 語言導(dǎo)師""即時 AI 反饋""練習(xí)真實生活對話"。用戶基本上是在和一個虛擬人對話,而且這個虛擬人不會評判你,只是想幫助你學(xué)習(xí)。


      Greg 說,我們都知道 Duolingo 是一個價值數(shù)十億美元的大生意,但如果 Duolingo 今天才開始創(chuàng)業(yè),可能會更像 LangLearn 這樣。這個應(yīng)用成功的原因是全球有巨大的需求想要說更好的英語,但大多數(shù)學(xué)習(xí)者要么害羞、要么忙碌、要么負擔(dān)不起真人導(dǎo)師。和 AI 練習(xí)可以立即糾正錯誤,在真實場景中練習(xí),消除尷尬,而且可以融入短暫的日常練習(xí)中,從而培養(yǎng)習(xí)慣和訂閱。

      我認為這個應(yīng)用最大的價值在于它消除了語言學(xué)習(xí)中最大的障礙:害怕犯錯和被評判。很多人不敢開口說外語,就是因為怕說錯被人笑話。但 AI 不會評判你,你可以放心大膽地練習(xí)。Greg 提到可以應(yīng)用這個模式的領(lǐng)域:西班牙語、中文、商務(wù)英語(可能和普通英語不同)、面試準(zhǔn)備、客戶支持腳本、發(fā)音和口音訓(xùn)練、醫(yī)療和法律專業(yè)英語等等。這里有太多機會,而且你永遠不知道,也許你會被 Duolingo 收購。所以你不僅在創(chuàng)造現(xiàn)金流,還在創(chuàng)造可能出售的企業(yè)價值。我很喜歡這個應(yīng)用。

      第十個應(yīng)用叫 Zozo Fit 3D 身體掃描儀,過去 30 天獲得了 4 萬次下載和 4 萬美元收入。這個應(yīng)用已經(jīng)完成了超過 200 萬次身體掃描。用戶可以 360 度掃描自己的身體,用顏色標(biāo)識出增長或減少的區(qū)域。它提供"更智能的跟蹤以實現(xiàn)有影響力的變化、精確的身體測量、AI 驅(qū)動的營養(yǎng)跟蹤,全部集中在一個地方"。應(yīng)用描述說,Zozo Fit 為你提供一個數(shù)字工具箱,讓你通過監(jiān)測體重減輕、跟蹤身體轉(zhuǎn)變、記錄飲食來革新你的個人健身之旅。


      我覺得 3D 這個概念非常有意思,我以前從未見過這樣的應(yīng)用。他們還有某種 Apple Watch 集成,我認為也很有意思。Greg 分析說,這個應(yīng)用成功的原因是人們更關(guān)心身體如何變化,而不是體重秤上的數(shù)字。這是真的。而且用卷尺測量既煩人又不一致,很多人不想那樣做。一個顯示精確測量和隨時間變化的可視化 3D 掃描,讓健身努力變得具體可見,讓人上癮地想要跟蹤。

      Greg 提出了一個很好的問題:我們可以在哪里應(yīng)用這種 3D 掃描技術(shù)?姿勢和康復(fù)跟蹤、遠程教練檢查、服裝和運動服裝的定制和尺碼、Cosplay 和戲服定制、手術(shù)前后的身體跟蹤等等。巨大的機會。我認為他們在 3D 方面抓住了一些東西。顯然,他們在這個列表中收入最少,但我認為他們有增長空間。

      我也感覺名字非常重要。Zozo Fit 在這個列表中是最差的名字之一。Greg 說如果是他,會更突出 3D 這個概念,為什么不叫"3D Scan"或"3D Nutrition Scan"之類的呢?當(dāng)你為你的產(chǎn)品想名字時,確保你能獲得良好的 ASO,因為這會很重要。

      Greg 的"5 萬美元月收入應(yīng)用框架"

      在看完所有這些應(yīng)用后,Greg 提出了一個核心框架,我認為這是整個視頻中最有價值的部分。他稱之為"Greg 的 5 萬美元 MRR(月度經(jīng)常性收入,Monthly Recurring Revenue)應(yīng)用框架"。這個框架說:找到一個群體,他們(1)愿意花錢,(2)有重復(fù)出現(xiàn)的問題,(3)使用照片和視頻作為輸入,(4)關(guān)心準(zhǔn)確性,(5)現(xiàn)有工具很糟糕。如果這個群體符合所有五個條件,你可能就找到了一個 5 萬美元月收入的手機應(yīng)用創(chuàng)意。


      讓我用黑膠唱片應(yīng)用來說明這個框架。目標(biāo)用戶是年長的人,他們愿意花錢,因為他們有更多錢,有更多時間積累財富。平均 65 歲的人就是比平均 19 歲的人有錢。他們有重復(fù)出現(xiàn)的問題:想知道他們的黑膠唱片值多少錢。使用照片和視頻作為輸入:你拍一張黑膠唱片的照片,它就告訴你價值。關(guān)心準(zhǔn)確性:當(dāng)然關(guān)心準(zhǔn)確性,因為準(zhǔn)確性的差異可能是幾千美元?,F(xiàn)有工具很糟糕:現(xiàn)有工具基本上是你需要開車去某個地方,如果你運氣好,你的城市有這樣的地方,但有時不在你的城市,你必須去另一個城市,然后問"你會從我這里買這張唱片嗎?"

      我想讓你內(nèi)化這個框架。Greg 說他知道這很簡單,有人可能會說"太簡單了,他說得太容易了"。他不是說這容易,而是把它簡化,這樣你就能理解,他過度簡化是因為這是一個偉大應(yīng)用的核心。真的就是這些。當(dāng)然,你需要找到正確的細分市場,你必須構(gòu)建正確的應(yīng)用,UI 需要非常好,體驗需要簡單。但這個框架是基礎(chǔ)。

      我完全同意 Greg 的觀點。很多創(chuàng)業(yè)者把事情搞得太復(fù)雜,想著要做一個功能齊全、覆蓋所有場景的超級應(yīng)用。但實際上,最賺錢的往往是那些專注解決一個具體問題、服務(wù)一個特定群體的簡單應(yīng)用。這個五點框架看似簡單,但每一點都非常關(guān)鍵。愿意花錢決定了市場規(guī)模和變現(xiàn)能力,重復(fù)問題確保了持續(xù)使用和訂閱續(xù)費,照片視頻輸入降低了使用門檻并提供了高信號數(shù)據(jù),關(guān)心準(zhǔn)確性意味著用戶愿意為質(zhì)量付費,現(xiàn)有工具糟糕則說明市場有改進空間。

      六個支撐框架:如何設(shè)計爆款應(yīng)用

      Greg 還提供了六個額外的框架來幫助你設(shè)計成功的應(yīng)用。我覺得這些框架和核心框架一樣重要,它們從不同角度幫你驗證和優(yōu)化你的應(yīng)用創(chuàng)意。


      第一個框架是"從痛點開始"。所有這些應(yīng)用都是從一個痛點開始的,而不是從市場開始。一個細分市場有效是因為它有身份認同(收藏家、專業(yè)人士、教會信徒)、緊迫性(我現(xiàn)在就需要答案)、利益相關(guān)(金錢、聲譽、時間)和重復(fù)性(每周或每天都要做的工作)。如果細分市場有這四個特征,AI 應(yīng)用就能在這個市場取得成功。你應(yīng)該問自己的問題是:誰有重復(fù)的痛點,他們愿意付費讓這個痛點消失?

      我認為這個框架特別重要。很多人做應(yīng)用時想著"我要做一個給所有人用的工具",但其實最成功的應(yīng)用都是先找到一個有強烈身份認同的群體,然后為他們解決一個具體問題。比如圣經(jīng)筆記應(yīng)用,它不是給所有想記筆記的人用的,而是專門給基督徒用的。正是因為這個群體有強烈的身份認同、固定的行為模式(每周去教堂)、高利益相關(guān)(精神生活很重要)和重復(fù)性(每周都需要),所以應(yīng)用才能成功。

      第二個框架是"解決一個必須完成的工作"。列表中的每個應(yīng)用都把一件工作做到極致。告訴我這個值多少錢、告訴我該買什么、為我總結(jié)這個列表、立即恢復(fù)這張圖片、掃描這個物體并立即識別它。Greg 說,下一個 5 萬美元月收入應(yīng)用就是:一個工作 × 一個癡迷的群體 × 一個重復(fù)需求。


      我對這個框架深有體會。很多失敗的應(yīng)用都是因為想做太多事情,結(jié)果什么都做不好。但這些成功的應(yīng)用都極度專注,只做一件事,但把這件事做到最好。Logo Maker 就只做 Logo,不做其他設(shè)計;Vinyl Snap 就只估價黑膠唱片,不評估其他收藏品;Menu Fit 就只幫你在餐廳點健康的菜,不做其他健康管理。這種極度專注讓用戶立刻明白這個應(yīng)用是干什么的,也讓開發(fā)者能夠把所有資源投入到把這一件事做到極致。

      第三個框架是"圍繞單一高意圖輸入構(gòu)建"。Greg 指出,很多成功的應(yīng)用之所以能成功,是因為輸入本身就是高信號的。一張照片、一個地址、一個物品、一個收藏品、一個 Logo 創(chuàng)意、一個提示詞、一株植物、一個房間。重點是,高意圖輸入通常會帶來更高的轉(zhuǎn)化率。如果輸入本身就很難解釋,AI 就能創(chuàng)造即時價值。


      我認為這個洞察非常深刻。當(dāng)用戶拿起手機拍一張黑膠唱片的照片時,這個行為本身就表明了強烈的意圖:我想知道這個值多少錢。當(dāng)用戶上傳一張房間照片時,這就表明:我想重新設(shè)計這個空間。這種高意圖輸入讓應(yīng)用能夠立即提供價值,不需要用戶填寫一大堆表單或回答很多問題。這也是為什么這些應(yīng)用的轉(zhuǎn)化率都很高的原因。

      第四個框架是"用AI 解鎖優(yōu)質(zhì)洞察"。Greg 說,AI 是引擎,但產(chǎn)品是你解鎖的洞察。例子包括:價格變成價值、照片變成診斷、列表變成摘要和預(yù)測、物體變成身份、房間變成設(shè)計方案、藝術(shù)品變成評估。你應(yīng)該問自己的問題是:AI 可以立即解鎖什么優(yōu)質(zhì)洞察,而這些洞察以前需要花費時間和專業(yè)知識?

      我覺得這個框架觸及了 AI 應(yīng)用的本質(zhì)。AI 不是產(chǎn)品本身,AI 只是一個工具,真正的產(chǎn)品是 AI 幫你創(chuàng)造的那個洞察或結(jié)果。用戶不在乎你用了什么模型、什么算法,他們只在乎你能不能告訴他們這張唱片值多少錢、這個房間改造后會是什么樣子、這段布道的核心信息是什么。把焦點放在洞察而不是技術(shù)上,這是很多技術(shù)創(chuàng)業(yè)者容易忽視的一點。

      第五個框架是"用簡單理想的界面包裝"。Greg 說,很多成功的應(yīng)用都是極其簡單的,一個屏幕、一個按鈕、一個轉(zhuǎn)換。這是它們成功的部分原因。他建議如果你在 YouTube 上看視頻,可以截圖這個框架,如果在 Spotify 或 Apple Podcast 上聽音頻,可以去 YouTube 截圖。這基本上是一個總結(jié)所有框架的流程圖:高意圖輸入 → AI 優(yōu)質(zhì)洞察 → 簡單界面 → 重復(fù)行為循環(huán) → 目標(biāo)受眾 → 5 萬美元月收入。


      我特別認同簡單界面的重要性。很多開發(fā)者總想展示自己的技術(shù)能力,把界面做得很復(fù)雜、功能很多。但用戶其實只想要一個簡單的工具,能快速完成任務(wù)。Vinyl Snap 就是一個完美的例子:打開應(yīng)用、拍照、得到估價,就這么簡單。沒有復(fù)雜的菜單、沒有多余的功能、沒有讓人困惑的選項。這種簡單性不僅降低了學(xué)習(xí)成本,也讓用戶更容易養(yǎng)成使用習(xí)慣。

      第六個框架是"創(chuàng)建重復(fù)行為循環(huán)"。雖然 Greg 沒有在視頻中詳細展開這個框架,但我認為它同樣重要。所有成功的訂閱制應(yīng)用都需要創(chuàng)造重復(fù)使用的理由。圣經(jīng)筆記應(yīng)用的重復(fù)循環(huán)是每周去教堂,Menu Fit 的重復(fù)循環(huán)是每次外出就餐,LangLearn 的重復(fù)循環(huán)是每天練習(xí)語言。如果你的應(yīng)用不能創(chuàng)造重復(fù)使用,就很難維持訂閱收入。


      Greg 分享的額外創(chuàng)業(yè)想法

      在視頻最后,Greg 還分享了幾個他認為值得做的應(yīng)用創(chuàng)意。我覺得這些想法都很有啟發(fā)性,展示了如何應(yīng)用前面提到的框架來產(chǎn)生新想法。

      AI 高爾夫揮桿教練應(yīng)用。Greg 說他最近去了一家高爾夫模擬公司上課,那個地方人滿為患。但現(xiàn)在有了 AI,你可以用手機拍視頻,AI 就能提供生物力學(xué)糾正建議。你只需要用手機拍攝,它就會告訴你該怎么做。有人應(yīng)該去做這個。

      我覺得這個想法很棒。高爾夫是一個典型的高消費、高重復(fù)性的運動。打高爾夫的人通常有一定經(jīng)濟實力,他們會定期打球,而且非常在意自己的技術(shù)進步。一個能提供即時反饋的 AI 教練應(yīng)用,既比真人教練便宜,又比自己瞎練有效。這完全符合 Greg 的五點框架:愿意花錢、重復(fù)問題、視頻輸入、關(guān)心準(zhǔn)確性、現(xiàn)有工具(真人教練)昂貴。

      AI 拍賣策略師。輸入是照片,輸出是預(yù)期競價范圍和策略。這個應(yīng)用可以幫助人們在拍賣會上做出更明智的決策,不會因為情緒激動而出價過高,也不會因為猶豫而錯失機會。

      AI 衣櫥造型師。輸入是衣服的照片,告訴你可以搭配的服裝組合、轉(zhuǎn)售價格、以及哪些衣服可以清理掉。這對于那些衣柜里一堆衣服但每天不知道穿什么的人來說,簡直是救星。而且它還能幫你發(fā)現(xiàn)你擁有但從未穿過的衣服組合。

      寵物健康掃描儀。輸入是照片和視頻,輸出是早期問題檢測和護理指導(dǎo)。寵物主人都非常關(guān)心寵物健康,但很多時候他們不知道什么癥狀是正常的、什么需要看醫(yī)生。一個能提供初步判斷的應(yīng)用,既能讓寵物主人安心,也能在必要時及時提醒他們就醫(yī)。

      花園植物醫(yī)生。輸入是照片(比如一片發(fā)黃的葉子),輸出是疾病診斷、修復(fù)方法和季節(jié)性提醒。園藝愛好者經(jīng)常遇到植物生病的問題,但他們往往不知道是什么病、該怎么治。一個能立即診斷的應(yīng)用會非常有用。

      二手車分析師。輸入是 VIN(車輛識別號,Vehicle Identification Number)和照片,輸出是維修風(fēng)險、價格對比和談判腳本。買二手車是一個高風(fēng)險決策,大多數(shù)人不懂車,很容易被賣家忽悠。一個能幫你評估車況、給你談判建議的應(yīng)用,價值巨大。

      房車和露營車生活布局設(shè)計師。輸入是內(nèi)部照片,輸出是優(yōu)化布局和購物清單。房車生活越來越流行,但空間優(yōu)化是一個大問題。一個能幫你設(shè)計最佳布局的應(yīng)用,會受到房車愛好者的歡迎。

      我覺得 Greg 這些想法的共同點是:都針對一個特定群體、都解決一個具體問題、都使用照片或視頻作為輸入、都提供即時價值。這正是他前面提到的框架的完美應(yīng)用。如果你想做一個應(yīng)用但不知道做什么,可以參考這些想法,或者用同樣的思路在其他領(lǐng)域找機會。

      我對這個趨勢的最終思考

      看完這些案例和框架,我對手機應(yīng)用創(chuàng)業(yè)有了一些新的認識。過去,我總覺得做應(yīng)用需要很大的團隊、很多錢、很長時間。但這些案例告訴我,在 AI 時代,一個人或一個小團隊,用幾個月時間,就可能做出一個月入數(shù)萬美元的應(yīng)用。

      我認為關(guān)鍵是要改變思維方式。不要想著做一個大而全的平臺,而是要找到一個小而精的切入點。不要想著服務(wù)所有人,而是要專注服務(wù)一個有強烈身份認同、愿意付費的特定群體。不要想著做一個功能復(fù)雜的應(yīng)用,而是要把一個功能做到極致。

      Greg 提到的五點框架非常有價值:愿意花錢的群體、重復(fù)出現(xiàn)的問題、照片視頻輸入、關(guān)心準(zhǔn)確性、現(xiàn)有工具糟糕。這五點看似簡單,但如果你真的能找到一個同時滿足這五點的機會,成功概率會非常高。我建議任何想做應(yīng)用的人,都應(yīng)該先用這個框架來驗證自己的想法。

      我也意識到,應(yīng)用的成功不僅取決于技術(shù),更取決于你對目標(biāo)用戶的理解。圣經(jīng)筆記應(yīng)用之所以成功,不是因為它的技術(shù)有多先進,而是因為創(chuàng)始人深刻理解基督徒的需求和行為模式。Vinyl Snap 之所以成功,是因為創(chuàng)始人理解收藏家的心理和痛點。Menu Fit 之所以成功,是因為創(chuàng)始人理解健康飲食者的困境。技術(shù)只是工具,洞察才是核心。

      AI 技術(shù)的成熟讓個人開發(fā)者和小團隊也能構(gòu)建復(fù)雜功能。以前,要做一個圖像識別應(yīng)用,你需要一個 AI 團隊、大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、昂貴的計算資源。現(xiàn)在,你可以直接調(diào)用現(xiàn)成的 AI API,幾天就能做出一個可用的應(yīng)用。這大大降低了技術(shù)門檻和開發(fā)成本。Greg 提到的這些應(yīng)用,很多都是小團隊甚至個人在幾個月內(nèi)做出來的,這在五年前幾乎不可能。

      我還注意到,AI 讓應(yīng)用能夠解決以前無法解決的問題。比如 AI 室內(nèi)設(shè)計應(yīng)用,如果沒有 AI,你要么需要雇傭?qū)I(yè)設(shè)計師(昂貴且慢),要么只能憑想象(不準(zhǔn)確且有風(fēng)險)。AI 提供了第三條路:快速、準(zhǔn)確、便宜。這種"以前做不到,現(xiàn)在能做到"的能力,創(chuàng)造了全新的市場機會。

      用戶習(xí)慣的改變也是一個重要因素。過去兩年,ChatGPT 和其他 AI 工具教育了大量用戶,讓他們習(xí)慣了和 AI 交互、習(xí)慣了 AI 能快速解決復(fù)雜問題。這意味著當(dāng)你推出一個 AI 應(yīng)用時,你不需要從零開始教育市場,用戶已經(jīng)準(zhǔn)備好接受你的產(chǎn)品了。這大大降低了用戶教育成本和市場推廣難度。

      訂閱經(jīng)濟模式的成熟也很關(guān)鍵。現(xiàn)在用戶已經(jīng)習(xí)慣了為應(yīng)用付費訂閱,而不是一次性買斷。這意味著如果你能創(chuàng)造持續(xù)價值,就能獲得穩(wěn)定的經(jīng)常性收入。Greg 分析的這些應(yīng)用大多采用訂閱模式,有的按周收費、有的按月收費、有的按年收費。只要你能讓用戶持續(xù)使用,每個用戶就能為你帶來持續(xù)的收入。

      應(yīng)用商店的成熟也幫了大忙。ASO(應(yīng)用商店優(yōu)化)已經(jīng)成為一個成熟的學(xué)科,如果你的應(yīng)用名字選得好、關(guān)鍵詞優(yōu)化得當(dāng)、截圖和描述吸引人,就能獲得大量自然流量。Logo Maker 這個應(yīng)用就是一個完美例子,它的名字非常直接,當(dāng)用戶搜索"logo maker"時,它就會出現(xiàn)。這種自然流量獲取方式成本極低,但效果很好。

      最后,我想說的是,現(xiàn)在真的是一個特殊的時間窗口。AI 技術(shù)足夠成熟但還沒有被完全商業(yè)化,用戶已經(jīng)準(zhǔn)備好接受 AI 應(yīng)用但市場還沒有飽和,開發(fā)成本大幅降低但競爭還沒有完全白熱化。這個窗口不會永遠開著,可能只有一兩年時間。如果你一直想做點什么,現(xiàn)在就是最好的時機。

      Greg 在視頻結(jié)尾說,2026 年是構(gòu)建手機應(yīng)用的絕佳時機,他自己正在做,他想把這些思路分享給大家。我完全同意他的觀點。我希望看到更多人能夠抓住這個機會,做出真正有價值的產(chǎn)品。不要只是想,要真正動手去做。找到一個你了解的細分市場,找到一個真實的痛點,應(yīng)用這些框架,然后開始構(gòu)建。也許幾個月后,你就會成為下一個月入 5 萬美元的成功案例。

      結(jié)尾

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      歡迎關(guān)注深思圈,一起探索更大的世界。

      - END -

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