独立开发变现周刊(第90期):自学开发了一个36万美元/年的ChatGPT应用

分享独立开发、产品变现相关内容,每周五发布。


目录

  • 1、ChatGPT-Midjourney: 开源 ChatGPT+Midjourney 网页应用

  • 2、PLExtension: 一个图床上传浏览器扩展

  • 3、EasySpider: 一个可视化爬虫软件

  • 4、BibiGPT: 音视频 AI 一键总结 & 对话

  • 5、自学的程序员开发了一个36万美元/年的GPT应用

1、ChatGPT-Midjourney: 开源 ChatGPT+Midjourney 网页应用


一键免费部署你的私人 ChatGPT+Midjourney 网页应用。集成了ChatGPT的网页聊天+Midjourney的图片生成服务。Typescript语言。

dd4eafb7ab576b55e1d7811c05ae823d.png

ChatGPT-Midjorney开源地址: https://github.com/Licoy/ChatGPT-Midjourney

2、PLExtension: 一个图床上传浏览器扩展

是一款免费的上传扩展程序提供兰空图床,简单图床,chevereto,阿里云oss,AWS S3,GitHub等程序的文件上传。开源代码,支持粘贴、拖拽、右键上传。

6281932b824e47632ebd81fdd1597fef.png

PLExtension开源代码地址: https://github.com/ZenEcho/PLExtension

3、EasySpider: 一个可视化爬虫软件

开源项目。一个可视化爬虫软件,可以使用图形化界面,无代码可视化的设计和执行爬虫任务。只需要在网页上选择自己想要爬的内容并根据提示框操作即可完成爬虫设计和执行。同时软件还可以单独以命令行的方式进行执行,从而可以很方便的嵌入到其他系统中。

b2b989003a1a189a2c25fa19e113ed16.png

EasySpider开源项目地址: https://github.com/NaiboWang/EasySpider

4、BibiGPT: 音视频 AI 一键总结 & 对话

可以让 AI 帮你一键总结 Bilibili、YouTube、播客、本地文件等音视频的内容。BibiGPT 设置了付费版本,有 $4.9 / 9.8 / 19.8 几个档位,目前的收入足以覆盖成本。作者是前阿里、Thoughtworks 开发工程师,目前为一个海外团队远程工作,也是一名 UP 主。

3414a7cec054188c975dd56418895b08.png

在Github上有开源的代码可以学习。

BibiGPT开源代码地址: https://github.com/JimmyLv/BibiGPT

5、自学的程序员开发了一个36万美元/年的GPT应用

Hi,我是Malcolm Tyson,我创立了nichess,一个 AI 小工具

1、让人们有创业的想法后 

2、使用人工智能来帮助您为您的业务创建内容,从博客文章,广告和社交媒体帖子。

这项生意每月收入约3万美元。用户主要是自由撰稿人、小企业和营销机构组成,他们需要能够快速编写内容。

0ceedb146386d22b09fc3e5460b43cff.png

你是如何想到这个主意的?


2020年7月,OpenAI发布了一个基于api的人工智能引擎,他们称之为GPT-3,我很想尝试一下。在2020年11月,我终于通过推特获得了OpenAI的访问权限,我知道我需要制作一个易于使用的应用程序,让其他人可以使用这项改变游戏规则的技术。

让计算机生成看起来像人类写的文本对未来有重大影响。

5e9e2d8d6af378f7425c5f1b08a79b85.png

在这个领域还有其他一些竞争对手,但我觉得价格对我的目标人群来说是遥不可及的。所以我开始创造一种价格实惠的产品,同时又不牺牲质量。

我是一名自学的程序员和设计师,所以不需要外包或组建团队——这意味着我可以在价格上竞争。我也搬到了巴西,那里的生活成本与美国相比相对较低,所以我不需要对产品定价过高。

9b796a24467ce23ad60c1fac001cd79d.png

我在2020年11月开始编写这个应用程序,到12月我就有了一个功能齐全的MVP。然后我开始争取我的第一批客户。我依靠Facebook和Google广告获得了最初的销量。2021年1月,nichesss在AppSumo上发布,第一个月就卖出了10万美元。

请带我们了解应用程序的设计和原型制作过程


设计小细节是一个非常有趣的过程。我们的目标是创建一个应用程序,需要用户提供一点输入,然后给你内容。最大的挑战是使与GPT-3的对话变得容易,并找到可以从这种服务中受益的用户。

GPT-3人工智能API要求提供说明和示例。使用“优秀文案”的例子相结合,让GPT-3 AI变得非常有创意,并生成用户可以在他们认为合适的地方使用的文本。

5657dc0d276656a5bba892a8df35fee7.png

在最初的原型中,用户将填写这些字段,然后应用程序将生成内容。由于撰写博客文章是最受欢迎的用例,我添加了一个人工智能工具,该工具可以根据博客名称、博客类别、博客主题和博客文章标题进行训练。

它最终起作用了。然后我添加了试用限制和付款表格。我通过Facebook广告向喜欢AppSumo和Noah Kagan(终身交易买家)的用户发送付费流量广告,许多人最终购买了。

6b0d2722554f72595acc8b90d4fc3da0.png

因为我自己构建了应用程序,所以真的没有任何启动成本,只有标准的域名+托管成本。

描述创业的过程


当我完成了原型测试并获得了“测试”流量时,我便准备好正式发布了。

原始MVP

2c3c1f426411129180b783764b142b23.png

今天的样子

0f63ded7aa1743a1d11ffda6a0ecdde5.png

在2020年12月,为了准备我们1月份的AppSumo发行,我开始运行Facebook广告,我每投入1美元就能获得3美元的回报。

从开始到发布,我学到的最重要的一课就是始终不断地进行测试。测试定价(我收费过高还是过低?)人们最初对价格很敏感,Facebook上的评论抱怨成本太高。所以我打算收取他们收费的80%,依靠口碑,最终拥有大量的客户。

我学到的另一课是创建一个社区。为你的用户创造一个交流的地方,同时也为他们创造一个互动的地方。为了方便起见,这最终变成了一个Facebook群组。nichess Facebook Group是我了解下一步需要添加哪些功能才能让nichess成为杀手级AI内容生成应用的首选平台。

b24070162adfff898481902ae160b65e.png

为什么AppSumo能够如此有效地吸引用户?

ec499a580f02e6e4f289af46f0f46945.png

我将AppSumo的成功归功于AppSumo在过去几年中所瞄准的客户类型。这些用户知道软件给他们的业务带来的价值,所以他们更愿意在一个未知的软件上冒险——如果它能实现它所承诺的。很多人问我为什么如此依赖AppSumo,即使面对巨大的折扣,答案很简单。这是一个稳定的、可预测的新用户流量。

一旦AppSumo用户已经转换,它就开始保留和追加销售这些用户。这很容易做到,我们可以通过电子邮件向我们的3万多名用户发送产品更新信息,并通过我们的Facebook群组让用户保持更新。

我们的群现在差不多有1万人了,我每发一封邮件都会链接到这个群。我极力推荐Facebook Groups作为一种了解用户需求的方式,它应该是每个SaaS的必要条件。

一个更新的邮件例子

19ba64abcc4f7ecc7c913bbf3156e395.png

你未来会是什么样子?


Nichesss自成立以来一直盈利。运营成本相当简单:

  • 托管费用:$ 200 / mo

  • AI生成成本:2000美元/月

因为我是一个独立的创始人,所以没有员工或其它费用。现在也没有使用付费广告,所以我们没有任何用户获取成本。

每个月我们都有约1.2万名用户使用这款应用。每天约有100人注册,每天约有16人转化为付费账户。用户每次在应用中花费8分钟来生成内容。

d8b1f44480ced49eba9792bf542bacd9.png

我们的用户遍布各大洲。美国是我们最大的市场,其次是印度。

f4e6fb9bda44f22f38d78a5e509cae06.png

AppSumo是我们主要的分销平台。在接下来的几个月里,我希望推出我们的联盟计划,并开始在Facebook和谷歌上投放广告,以扩大业务规模。

在未来,我想把重点放在创造工具上,让我们的用户创造可以赚钱的内容,比如课程或电子书。如果我们将内容创造与内容销售(从我们帮助他们创造的内容销售中抽取一定比例)捆绑在一起,这将为我们带来另一个盈利机会。

通过创业,你学到了什么特别有用或有利的东西吗?


通过nichess,我了解到拥有先发优势是一件重要的事情。成为第一个进入太空的人有着巨大的意义。如果你能第一个发布一款产品,或者以一个非常有吸引力和负担得起的价格发布它,那就努力去做吧!我相信,我在AppSumo上的报价,以一个不可抗拒的价格点,让一切变得不同。它让人们在各种Facebook群组中进行讨论(口口相传),因此我在第一个月收获颇多。

建立一个社区是我学到的另一件重要的事情。获得粉丝对我来说并不重要,重要的是社区(Facebook Group + Email List)。我能够依靠这个社区让我在产品搜索中排名第二,每当我在细分市场推出新产品时,我都能获得可观的销量,因为我建立了社区。

83928c651d470667050921efbcbb6643.png

Facebook群组很神奇,因为我可以和我的用户进行对话。它帮助我建立了自己的社区,并保持了用户在应用之外的粘性。Facebook群组有9000多人!

对其他想要创业或刚刚起步的创业者有什么建议吗?


nichess是一款应用,所以我的建议将更多地针对应用。但我最大的建议是降低分销成本。如果没有人知道你的产品或服务,你就赚不到钱。

我看到人们犯的最大错误是,他们认为开发一款应用就意味着获得用户或数百万美元的风险投资。拥有一个能够随时获得用户的系统是非常重要的。

最流行的宣传方式是Facebook广告或谷歌广告。有一项数据显示,40%的风险投资资金流向了Facebook和谷歌广告,我相信这一点。如果你不能转化Facebook或Google的流量,你将很难建立在线业务。

我认为AppSumo是一个没有得到足够好评的软件分销渠道。许多人对AppSumo的提成大惊小怪,却没有考虑到与他们合作可能会带来多少新客户。我在AppSumo上列出了小众产品,第一个月我就赚了10万美元。

以上!

「小产品独立变现实战训练营1期」门票最后1天

如果你也想做出自己的变现小产品,就来参加【小产品独立变现实战训练营1期】吧,这个课程主要是围绕着如何开发出一个赚钱小产品这个主题。来跟大家一起从0开始实战,一步步跟大家从头开始构建出一个完整小产品。

做小产品变现有其独特的优势,这也是更自由的生活方式(收入独立,工作地自由),对自己开发的赚钱产品会更加兴奋,并更有挑战的欲望,对自己所做的事有更大的掌控力。

我希望能给那些想做小产品变现的同学打开一扇门,了解原来可以这样做到,课程中给大家举了一些案例,有的会写代码,有的甚至不会写代码,也实现了自己的赚钱产品。对于门外的人来说,觉得很难,但其实一旦踏入,就掌握了一个技能。我想通过这次训练营,会把大家带进门。

课程特点

方法 + 实战 + 框架 + 源码

1f53c9228ecc0dbb0ef0057ae9929cd8.png

这门课交付的内容:

1、一套小产品变现的方法论

一个是从找想法,到开发,到变现,这个过程里,如何找到产品想法,如何快速的开发,如何运营新用户和老用户等等,课程里有详细的说明,总结成了每个阶段的方法。

2、一个框架利器

此次训练营的最大的一个特别之处,是提供一个开发小产品的技术框架。我自己在做了这么多产品的过程中,那些常用的基础模块是必须的,作为底层放到这套框架里,这样在开发新产品的时候可以快速实现具体业务功能。能大大提升产品上线时间。

3、一个实战产品。

为了能让大家理解,会带着大家用这套框架从头开始做一个在线产品。

框架和产品的源码会给到大家,方便大家的学习。

试听课程

我在课程的购买页面添加了试听章节课程,大家可以根据自己的实际情况来觉得是否参加训练营。其实,学课并不是目的,而是过程,我希望能给那些想做小产品变现的同学打开一扇门,找到一个方向,可以去尝试。重要的是肯花一些精力,掌握方法。将大大节省你的时间,提升效率。

我们经常看到xx月入多少,与其临渊羡鱼,不如退而结网,还是那句话和大家共勉:

想,都是问题;做,都是答案。

站着不动,永远是观众!

优惠与保障

现在训练营门票正在预售,限时限量优惠价格599,原价699。

在正式开营之前,都可以退票。

互动咨询

关于此次训练营1期,任何疑问可以加微信进行咨询:liujinkai10,请备注:1期

如何购买?

扫瞄下方二维码即可打开千聊上的课程购买页,按提示购买即可。

20c39b109c6b623991ee286849f200c7.png

也可以通过以下网址打开:

https://m.qlchat.com/live/channel/channelPage/2000019836087543.htm

感谢大家支持 ❤️

点击「阅读原文」打开课程购买页

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/15846.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

第一个ChatGPT单 !赚了3K !!

最近,我在疯狂测试ChatGPT。有让我惊喜的地方,也有让我无语的地方。写代码的速度提高了。无语的地方,有的很简单的问题回答的五花八门。回答不准确的问题,确实训练下就好多了。 一,写代码快了 我平时搞很多私活&#x…

2022大前端总结和2023就业分析

大家好,我是若川。我持续组织了近一年的源码共读活动,感兴趣的可以 点此扫码加我微信 lxchuan12 参与,每周大家一起学习200行左右的源码,共同进步。 今天给大家分享一篇好文。 本文首发CNode社区、SegmentFault、稀土掘金和Node全…

【Bard】谷歌的人工智能工具—Bard初体验

文章目录 一、Bard介绍二、Bard体验1、加入Bard的候补名单2、登入Bard篇3、使用Bard篇(1)提供三种预选方式✨(2)创作生成各类文案(3)无生成图画能力(4)支持语音转文本输入✨&#xf…

世界人工智能的科技产品,全球人工智能巨头

大家好,给大家分享一下人工智能赛道上,这项蹿红的技术正在迎来第一个春天,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看! 1、爆红的chatgpt是如何诞生的 ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型&…

波士顿房价预测任务

构建波士顿房价预测任务的神经网络模型 一、数据处理 数据处理包含五个部分:数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后,才能被模型调用。 读入数据:通过读入数据,了解波士顿房价的…

示例:波士顿房价预测

1. 线性回归模型 假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述: 模型的求解即是通过数据拟合出每个wjw_jwj​和bbb。其中,wjw_jwj​和bbb分别表示该线性模型的权重和偏置。一维情况下,wjw_jwj​ 和 bbb 是直线的斜率和截距。 2. 使用Pyth…

房价预测

主要步骤 1、观察大局寻找数据性能指标 2、获取数据下载数据加载数据快速探索数据查看前五行数据集的简单描述对某一属性查看多少种分类数值属性的摘要绘制直方图 创建测试集纯随机抽样分层抽样 3、数据可视化地理数据可视化寻找相关性添加不同属性的组合 4、数据准备数据清理使…

大数据预测房价趋势

大数据预测房价趋势 数据挖掘步骤大概分为以下:1、数据采集2、数据清洗3、数据分析4、显示数据 还是按这4个步骤, 第一,我们用爬虫采集某网的数据,得到房价20180811.txt文件,这里是以广州城市为例。数据中有些有地铁…

kaggle_房价预测

本文是博主基于之前练手Kaggle上泰坦尼克的入门分析而做的个人总结 此案例是读者经过研究多个Kaggle上大神的kernel经验,加上个人的理解,再加入百分之一的运气得到 的结果 此案例的亮点在于特征工程部分,对于变量的处理及属性的构造的姿势值…

数据分析与数据挖掘实战案例本地房价预测(716):

数据分析与数据挖掘实战案例(7/16): 2022 年首届钉钉杯大学生大数据挑战赛练习题目 练习题 A:二手房房价分析与预测 要点: 1、机器学习 2、数据挖掘 3、数据清洗、分析、pyeahcrs可视化 4、随机森林回归预测模型…

【项目实战】北京二手房房价分析与预测

项目简介 本项目根据个人需求进行北京二手房信息的数据分析,通过数据分析观察住房特征规律,利用机器学习模型进行简单的预测。 数据源 通过爬虫爬取第三方房屋中间商网站(链家和安居客)获取数据源,仅供学习使用。 目…

房屋价格预测相关公开数据集

House pricing 房屋价格预测 背景描述 使用高级回归技术查看预测的房屋销售价格 数据说明 包含交易ID和交易价格 数据展示 ​数据下载 DataCastle-数据科学创新与实践平台 房屋价格 数据说明 两个文件测试集和训练集,包含房屋容纳人数、洗手间数量、卧室数量、…

Python数据分析之房价预测

学习数据分析的第一次练手项目。从网上爬取关于房价的相关数据属性来分析房价,并且基于一些属性来预测房价,使用的是网格搜索算法。相关的数据文件和完整代码可以从文末获取。 GridSearchCV介绍: 能够系统地遍历多种参数组合,通过…

台北房价预测

目录 1.数据理解1.1分析数据集的基本结构,查询并输出数据的前 10 行和 后 10 行1.2识别并输出所有变量 2.数据清洗2.1输出所有变量折线图2.2缺失值处理2.3异常值处理 3.数据分析3.1寻找相关性3.2划分数据集 4.数据整理4.1数据标准化 5.回归预测分析5.1线性回归&…

某地房价预测

房价预测 任务目标:预测未来的房价 处理步骤 导入数据集,进行数据质量分析与数据清洗;数据特征分析(分布分析、统计量分析、相关性分析);特征工程(特征降维、特征选择)&#xff1…

房价预测数据集 (KAGGLE)

文章目录 引入1 库引入2 数据处理完整代码 引入 KAGGLE房价预测数据集分为训练集和测试集。两个数据集都包括每栋房子的特征,如街道类型、建造年份、房价类型等特征。特征值有连续的数字、离散的标签、缺失值 (na)等。   训练集与测试集的区别在于:只有…

案例:房价预测模型

案例目标:根据房子特征,预测某房房价,选出最优模型。 主要步骤: 1. 数据清洗。数据分类,缺失值和异常值处理。 2. 特征分析。统计量分析和相关性分析。 3. 特征工程。特征选择和特征融合。 4. 模型构建。特征标准…

房价预测模型

目录 1.模型目标 预测某一区域的房价中位数 2.选择框架 有监督学习任务:训练集中的每个实例都有标签(该区域的房价中位数)回归任务:因为你要对某个值进行预测。更具体地说,这是一个多重回归问题,因为系统要使用多个特征进行预…

房屋价格预测

机器学习——房屋价格预测 点击链接查看文档代码 一.项目概述及计划 项目背景 :影响房屋价格的因素众多,如房屋面积、房屋层数、配套设施等等。 项目要求 :利用竞赛提供的数据,通过分析影响房屋价格的诸多因素来对房…

数据分析项目——深圳二手房价分析及价格预测

目录 一、需求说明 1.1基本任务 1.2 任务目的 1.3测试数据 二、概要设计说明 三、详细设计 3.1 数据检测模块 3.2 因变量分析模块 3.3 自变量分析模块 3.4 可视化模块 3.5 建立预测模型模块 3.6预测模块 一、需求说明 深圳二手房数据分析及价格预测的总体目标&#xff1a…