Vol.34 Good Men Project:一个博客网站,每月90万访问量,通过付费订阅和广告变现

今天给大家分享的案例网站是:Good Men Project,这是一个专门针对男性成长的博客网站,内容包括人际关系、家庭、职业发展等话题。

它的网址是:The Good Men Project - The Conversation No One Else Is Having

流量情况

我们先看下网站的流量情况:

可以看到网站每月的访问量高达90万,平均访问时长达到5分40秒,这个数据很优秀了;

我们再看下用户分布:

用户主要集中在美国、英国、印度、摩洛哥、加拿大,其中美国是主要市场;

那么它的流量来源是怎么样的呢?

63.16%的流量来源于自然搜索,23.96%的流量来源于直接访问,也就是流量基本都是免费获取的。

SEO情况

我们再看下它的核心流量词和流量页面;

网站的巅峰期在2018年1月,目前已经处于下行趋势了,但流量依旧很高;

核心流量词:

可以看出,核心流量词还是来自于它的品牌词,目前 good men project这个词已经有720的搜索量。

另外网站在一些大词下都有排名,比如snaptik这个词,每月450K的搜索量;

获得排名的页面是这个Snaptik: Best TikTok Downloader to Remove Watermark (Easy and Fast) - The Good Men Project

这是一篇介绍Tiktok视频下载软件的文章,怪不得有这么高的流量了;

盈利分析

这个网站是怎么盈利的呢?

1、网站接入了谷歌广告,非会员查看内容是有广告的;

2、会员订阅;按月订阅的话,每月6.99美金,按年的话,每年50美金;

网站目前每月依旧有90万的访问量,相信这块的收入应该是很可观的。

选择垂直利基市场,持续的创造内容;

通过广告/内容订阅来变现,是一条可行的路;

最后,如果你想了解更多的独立开发idea,认识更多独立开发者,欢迎加入独立开发社群,与更多同路人一同前行!

订阅:独立开发前线:独立开发者的成长指南!

网站:https://www.91wink.com

如果你想加入独立开发交流群,欢迎加我V:Ovelv2023

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/296859.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

Linux :进程的程序替换

目录 一、什么是程序替换 1.1程序替换的原理 1.2更改为多进程版本 二、各种exe接口 2.2execlp ​编辑 2.2execv 2.3execle、execve、execvpe 一、什么是程序替换 1.1程序替换的原理 用fork创建子进程后执行的是和父进程相同的程序(但有可能执行不同的代码分支),子进程往…

LongAdder 和 Striped64 基础学习

cs,表示 Cell 数组的引用;b,表示获取的 base 值,类似于 AtomicLong 中全局变量的 value 值,在没有竞争的情况下数据直接累加到 base 上,或者扩容时,也需要将数据写入到 base 上;v&am…

32-2 APP渗透 - 移动APP架构

前言 app渗透和web渗透最大的区别就是抓包不一样 一、客户端: 反编译: 静态分析的基础手段,将可执行文件转换回高级编程语言源代码的过程。可用于了解应用的内部实现细节,进行漏洞挖掘和算法分析等。调试: 排查软件错误的一种手段,用于分析应用内部原理和行为。篡改/重打…

Unity | Shader基础知识(第十一集:什么是Normal Map法线贴图)

目录 前言 一、图片是否有法线贴图的视觉区别 二、有视觉区别的原因 三、法线贴图的作用 四、信息是如何存进去的 五、自己写一个Shader用到法线贴图 六、注意事项 七、作者的话 前言 本小节会给大家解释,什么是法线贴图?为什么法线贴图会产生深…

GPT4不限制使用次数了!GPT5即将推出了!

今天登录到ChatGPT Plus账户,出现了如下提示: 已经没有了数量和时间限制的提示。 更改前:每 3 小时限制 40 次(团队计划为 100 次);更改后:可能会应用使用限制。 GPT-4放开限制 身边订阅了Ch…

C++多线程:单例模式与共享数据安全(七)

1、单例设计模式 单例设计模式,使用的频率比较高,整个项目中某个特殊的类对象只能创建一个 并且该类只对外暴露一个public方法用来获得这个对象。 单例设计模式又分懒汉式和饿汉式,同时对于懒汉式在多线程并发的情况下存在线程安全问题 饿汉…

【原创】基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络(CNN-QRLSTM-Attention)回归预测的MATLAB实现

基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络(CNN-QRLSTM-Attention)是一种用于时间序列数据预测的深度学习模型。该模型结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(A…

C语言实现通讯录(从0-1的项目)

一、前言 1、实现通讯录首先我们要了解并懂得如何通过C语言来完成有关顺序表的实现 2、需要了解的内容:如何使用顺序表结构实现增、删、改、查等操作 二、顺序表的认识和实现 1、什么是顺序表 最基础的数据结构就是数组。 顺序表则是线性表的一种,…

图片改大小尺寸怎么改?几个修改图片尺寸的方法

日常生活和工作中,图片的大小和尺寸对于我们的工作和生活都至关重要,因此我们经常需要调整图片的大小。我们都知道压缩图是一款功能强大的图片在线处理工具,那么用它怎么调整图片大小呢?下面就让我们一起来看一下具体的操作步骤。…

基于Spring Boot的在线考试系统

开发语言:Java 框架:springboot JDK版本:JDK1.8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本) 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven…

实时渲染 -- 材质(Materials)

一、自然界中的材质 首先了解下自然界中的材质 如上这幅图,不同的物体、场景、组合,会让我们看到不同的效果。 我们通常认为物体由其表面定义,表面是物体和其他物体或周围介质之间的边界面。但是物体内部的材质也会影响光照效果。我们目前只…

微服务(基础篇-008-es、kibana安装)

目录 05-初识ES-安装es_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4?p81&vd_source60a35a11f813c6dff0b76089e5e138cc 1.部署单点es 1.1.创建网络 1.2.加载镜像 1.3.运行 2.部署kibana 2.1.部署 2.2.DevTools 3.安装IK分词器 3.1.在线安装ik…

【IP组播】PIM-SM的RP、RPF校验

目录 一:PIM-SM的RP 原理概述 实验目的 实验内容 实验拓扑 1.基本配置 2.配置IGP 3.配置PIM-SM和静态RP 4.配置动态RP 5.配置Anycast RP 二: RPF校验 原理概述 实验目的 实验内容 实验拓扑 1.基本配置 2.配置IGP 3.配置PIM-DM 4.RPF校…

【洛谷 P8695】[蓝桥杯 2019 国 AC] 轨道炮 题解(映射+模拟+暴力枚举+桶排序)

[蓝桥杯 2019 国 AC] 轨道炮 题目描述 小明在玩一款战争游戏。地图上一共有 N N N 个敌方单位,可以看作 2D 平面上的点。其中第 i i i 个单位在 0 0 0 时刻的位置是 ( X i , Y i ) (X_i, Y_i) (Xi​,Yi​),方向是 D i D_i Di​ (上下左右之一, 用…

基于Spring Boot的餐厅点餐系统

基于Spring Boot的餐厅点餐系统 开发语言:Java框架:springbootJDK版本:JDK1.8数据库工具:Navicat11开发软件:eclipse/myeclipse/ideaMaven包:Maven3.3.9 部分系统展示 管理员登录界面 用户注册登录界面 …

股权激励和期权激励对比辨析

文章目录 概念定义 收益方式 风险评估 应用和分析 股权激励和期权激励,两者的区别是什么,本文就来梳理对比一下。 概念定义 股权激励,是指上市公司以本公司股票为标的,对其董事、高级管理人员及其他员工进行的长期性激励。取得…

JVM专题——类文件加载

本文部分内容节选自Java Guide和《深入理解Java虚拟机》, Java Guide地址: https://javaguide.cn/java/jvm/class-loading-process.html 🚀 基础(上) → 🚀 基础(中) → 🚀基础(下&a…

C++从入门到精通——入门知识

1. C关键字(C98) C总计63个关键字,C语言32个关键字 2. 命名空间 在C/C中,变量、函数和后面要学到的类都是大量存在的,这些变量、函数和类的名称都将存在于全局作用域中,可能会导致很多冲突。使用命名空间的目的就是对标识符的名…

ST表---算法

相当于二分的思想,一直比较最值 ST的创建 现在创建成功,是应该如何查询的问题 ST表的查询 虽然这两区间有重叠,但是可以一个往前数,一个往后数,互不影响 时间复杂度 创建st表的复杂度为n*logn 使用时的复杂度为O(…

【机器学习】K-近邻算法(KNN)介绍、应用及文本分类实现

一、引言 1.1 K-近邻算法(KNN)的基本概念 K-近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习算法,它利用训练数据集中与待分类样本最相似的K个样本的类别来判断待分类样本所属的类别。KNN算法…