整理 | 苏宓出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
谁能想到,当年濒临倒闭的创业公司英伟达,如今凭借 AI 的爆发,一路逆袭超越微软,成为全球第二大公司。AI 带来的机遇,让不少人顺势而上,迫不及待地想要大干一场。
过去这段时间里,就独立开发者而言,有人用 AI 来写代码、写文档、搞设计来提高生产效率,也有人雇佣它当老板,还有人用它来做副业项目希望实现一夜暴富。
那么,真的有人成功了吗?答案无疑是肯定的。这不,还在上高中且年仅 17 岁的网友 Zach Yadegari 于 9 月初颇有成就感地在社交媒体 X 上分享道:
Cal AI 刚刚突破了 100 万美元(约 706 万元)的收入。
今天是我高中最后一年的第一天。
这是命运吗?
是我自己让这一切实现的吗?
运气?
我不知道。
时隔一个月,Zach Yadegari 和自己的好朋友 Blake Anderson 又开了一场播客,其透露,Cal AI 年经常性收入已达 800 万美元。这距离他开发 Cal AI 这款应用程序仅仅过去了 6 个月。
这一金额让不少风险投资界的人士都感到震惊,来自美国硅谷的顶级风险投资公司 Menlo Ventures 的合伙人 Deedy Das 评价道:
“我最近在互联网上发现了一些地方,这里聚集了一群来自无名大学、年龄在 18 到 22 岁的独立开发者孩子们,他们通过 TikTok “增长黑客”技术运营着自筹资金的移动应用。每个应用都有超过 10 万的月活用户,每年收入在 100 万到 500 万美元之间。永远不要低估这些孩子们。”
卡路里追踪神器——Cal AI
说起来,很多人好奇 Cal AI 究竟是怎样的一款 App?它为何没有受到大模型迭代的挤压,存活得如此之好?
打开 Cal AI 的官网,我们发现它的定位是一款 AI 卡路里追踪器。
从体验上来看,其实也挺简单。这款卡路里追踪器结合了 AI 和数据分析技术,通过分析所食用食物的营养价值来追踪每日卡路里摄入量。其中,用户只需要对着食物拍照或者扫描包装上面的条形码,亦或者手动输入餐食描述,Cal AI 就可以检测食物类型、估计份量大小并实时计算出卡路里和营养素。
它可以帮助用户监控每日食物摄入量并实现营养均衡和健身目标。正因此,Cal AI 打出了“只需一张图片即可追踪您的卡路里”的 Slogan。
AI 卡路里追踪器的一个主要优点是它们能够个性化饮食建议。通过分析体重、年龄、活动水平和健康目标等用户数据,算法可以为用户提供定制帮助,帮助他们实现目标。
在实现原理方面,大多数这类应用程序都由 OpenAI 的 API 提供支持,并且采用免费增值模式。它们通常依靠 GPT-4 Vision 来检测和识别图像中的食物。这些模型在大型图像数据集上进行训练,以识别水果、意大利面或饮料等食物。标准 OpenAI API 还可以帮助描述或细化检测到的项目,尤其是在需要上下文时。
针对 Cal AI 这款应用,Zach Yadegari 在官网上分享道,当打开 Cal AI 对着食物拍照时,首先,手机上的深度传感器会计算出食物的体积。根据这些信息,借助经过数千张食物图片训练的 AI 会将用户的餐食分解成不同的部分,并计算它们相应的比例。
最后,多模态 AI 模型会综合所有信息,给出最终结果:计算出用户这顿饭的卡路里、蛋白质、碳水化合物和脂肪含量。
根据官方透露,Cal AI 的图像扫描功能通常有 90% 的准确率。
不过,如果你扫描的是像奶昔或汤这种有隐藏成分的食物,它的准确率会有所下降。对于此类食物,可以使用 Cal AI 中的“描述”功能,用自然语言补充解释你所持的具体食物或者相关信息。
此外,你也可以使用 Cal AI 应用中的条形码扫描功能或食物标签扫描功能。
Cal AI 不仅能够利用 LLM 准确追踪每日卡路里摄入量并改善消费者健康状况,而且同时支持中文、德文、意大利文、英语、法语、葡萄牙语、西班牙语共计 7 种不同语言。
它可以免费下载,不过免费版本只可以用查看卡路里、营养和运动追踪等基础功能。如果你需要使用个性化膳食计划和详细分析等功能,就需要额外付费来获得更多高级功能的访问权限。
这是一个相对简单的商业模式,也吸引了包括普通用户、运动员、想要减肥的人群的广泛关注,这在很多人追求健康生活模式的今天,颇为实用。
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据悉,该项目于今年 4 月发布,目前在美国 App Store 的健康与健身部分排名第 24 位。这款应用在过去一个月的下载量超过 20 万次。
Cal AI 背后的年轻团队
达到今天的成就, Zach Yadegari 在转发别人的评价时,自己都忍不住在 X 上自夸起来:
听起来真是个很酷的孩子。
事实上,观其背后,Cal AI 的成功并非一蹴而就。
Zach Yadegari 透露,自己在七岁的时候就开始编程了,那时候特别喜欢制作电子游戏。
在制作了几款不成功的游戏之后,Yadegari 通过一个可以让学生在校期间玩游戏的无阻塞游戏网站获得了成功。“这个网站火了起来,我自己做营销,只是录了一些 TikTok 视频,用户量暴增到了 500 万,然后我以六位数的价格把它卖了,”Yadegari 说。
此外,他还在 X 上分享自己如何在 15 岁时将一个网站扩展到拥有数百万用户的经历。
除了 Zach Yadegari 本人之外,他介绍道,Cal AI 从开发到营销还有另两位小伙伴的加入。
一位是同样 17 岁的 Henry Langmack。另一位是年龄稍长也仅有 23 岁的 Blake Anderson。
相较而言,Blake Anderson 的经历更为丰富,一年前他还不懂编程,便用零资金建立了一个价值 700 万美元的应用程序帝国。2023 年,Blake Anderson 经历过一系列失败之后,他决定全力投入移动应用,为此他还剃了头让自己变得更丑,以消除社交干扰……并学习使用 ChatGPT 编码。
偶然间,因为Blake 的大学室友一直寻求约会应用对话方面的帮助。Blake 想,“ChatGPT 能解决这个问题吗?”......于是他开发的 Plug AI 诞生了。这款每月收入 19 万美元的 AI 约会教练,专门教会你如何在约会时候避免尬聊和冷场,这款应用在 4 个月内下载量达 150 万次。
后来,Blake 又开发了 Umax,这是一款外观最大化应用程序,今年已经赚了 300 万美元。
现在,其三人合作开发了 Cal AI 这款应用。
秘诀
对此,Anderson 和 Yadegari 将他们的成功归功于独特的营销和产品开发方法。“这些应用取得成功的主要原因是我们的营销策略以及某种产品理念,”Anderson 解释道。
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在播客中,该团队分享了开发 App 的四个关键步骤:
步骤1:定义问题
明确要解决的问题。Anderson 举了一个例子:“自己在开发约会聊天 App 时,我的室友曾问我,‘哥们,我该在交友软件上和这些女孩说什么?’所以我的问题非常简单:构建一个 AI 应用,帮助人们知道该说什么。”
为了验证问题的想法,他们会浏览社交媒体。“如果你在社交媒体上看到有数百万次观看量的内容,人们正为你要解决的问题而苦恼,那是一个很好的迹象,表明你可以扩大你的产品规模”,Anderson 建议道。
步骤2:成为目标受众
一旦确定了问题,下一步是深入目标受众的世界。Anderson 表示,对于Umax,“我们创建了社交媒体账号。这些不一定是你正式使用的账号,可以是随机的匿名账号。然后我们开始与所有关于'外貌提升'的内容互动。”
这种深入探索让他们能够理解受众的心态,并设计出能够引起共鸣的产品。“我们意识到,人们在寻找两样东西。第一,他们想变得更有吸引力;第二,他们想知道自己有多有吸引力”,Anderson 说。
步骤3:构建与测试
在明确问题和受众之后,团队开始构建和测试。Anderson 强调了简化的重要性:“我构建的所有应用本质上都非常简单。所以,如果你尝试构建一个复杂的消费者社交应用,这不适用于你。”
Yadegari 补充道,“不要把你使用的技术搞得太复杂。你不想使用过于底层的东西。你应该选择非常高层次的编程语言,比如简单的 Python 或 Node.js。”
为了初步验证,他们会向朋友和家人展示原型。Anderson 提到:“如果他们的反应是支持的,那么可能你走的方向不对。如果他们的反应是,‘天哪,这太酷了!’那么你很可能手里有一个有病毒传播潜力的产品新澳门内部一码精准公开 ,全面解答解释落实_尊享版2.777。”
步骤 4:发布和营销
这对搭档的营销策略围绕着与网红的合作以及细致的指标跟踪展开。他们使用两个关键指标:
RPM(每千次展示收入):每 1,000 次观看所产生的收入
CPM(每千次展示成本):产生 1,000 次观看的成本
“理想情况下,你可以构建一个高 RPM 且低 CPM 的产品”,Anderson 解释道。他们的策略是,在不同的与产品相关的小众领域测试较小的网红,然后在最盈利的渠道上进行扩大。
不得不说,凭借对 Z 世代消费者行为的敏锐洞察力和创造病毒式产品的良好记录,Anderson 和 Yadegari 在开发 AI 应用上摸到了门路,开启了新的赛道,不禁让人佩服。
参考:
https://x.com/blakeandersonw
https://x.com/rom1trs/status/1829147613742150038最准一肖一码一一子中特37b ,科技成语分析落实_ios6.098
https://x.com/zach_yadegari/status/1777963616366727600
https://www.forbes.com/sites/josipamajic/2024/10/07/hacking-the-app-store-gen-zs-15m-arr-bootstrapped-success-story/
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