我研究了 30600 个月入 2 万到 10 万的应用，方法简单到离谱

我研究了 30,600 个每月赚 $20k-100k+ 的应用，方法蠢得离谱 2026 年 8 月 27 日 · 19 分钟阅读 · 查看原文 ↗ 营销 AI 付费墙 移动应用 iOS App Store 里只有 1.7% 的应用每月赚 $20k+，那是超过 30,000 个应用（我全部手动研究的，没用 ai） 我也因为犯昂贵的错误亏了 $300k+，而其中大多数本可以非常容易地避免。 所以如果你承担不起花几年时间和几十万去自己摸索一切，那你大概也承担不起无视那些已经被验证有效的东西。 移动应用特别有意思，因为过去最难的部分是构建。 你需要 Swift、开发者、几个月做一个 MVP，然后还得想办法把东西送进 App Store。 那已经变了。 像 Claude Code 这样的工具让构建变得简单得多，这意味着优势移到了别处： 选对点子、快速上线、让人付钱，以及 DISTRIBUTION（分发）。 而且我花了多年一起做互联网生意，在研究了成千上万个成功的应用之后，同样的模式一再出现。 @chddaniel 点子会重复。引导会重复。营销会重复。 你只需要理解这些模式，并把它们执行得更好。 这是我今天从零开始会怎么做： 1. 你的应用点子比你想象的重要得多 你可以把其他一切都做对，却还是因为选了一个没人真正在乎的问题，而把这件事变得不必要地难。 它叫 B2C 是有原因的。 business to consumer（企业对消费者）。 但不知怎的，消费者正是人们忘记的那部分。 在思考功能、品牌或你要用什么 AI 模型之前，先搞清楚到底是谁应该掏出卡来为这个东西付钱。 然后问那个更重要的问题： 他们为什么会在乎到愿意付钱的程度？ 如果我的时间和钱有限，我会极度偏向人们已经感受到的问题。 比如： 减肥 看起来更好 屏幕时间成瘾 走出一段前任 改善睡眠 戒掉一个瘾 亲密关系 记录饮食 变得更强壮 你不需要说服任何人这些问题存在。 他们已经在想这些了。 他们搜索这些。 他们看关于这些的内容。 最重要的是，他们已经在花钱试图解决这些。 看看 Cal AI。 📷cal ai website 整个产品基本上可以用一句话解释： 拍一张你的食物照片，立刻追踪卡路里。 就这样。 显然产品内部还有很多别的事情在发生，但有人下载它的原因，理解起来极其容易。 人们想减肥。追踪卡路里有帮助。手动搜索每种食材、录入你吃的每一样东西很烦人。 Cal AI 去掉了那部分摩擦的一部分。 据报道，这个应用第一个月做了大约 $28k，第二个月 $115k，并最终在六个月内达到约每月 $1m 的经常性收入。 这里的教训不是去打开 Shipper 再造一个 Cal AI。 教训是，一个非常简单的解决方案，附着在一个巨大且已存在的欲望上，能变成一门巨大的生意。 而且竞争也不应该自动把你从这些市场之一吓跑。 Steve Hoyek 的 Journable 是个好例子。 它是另一个进入一个已经有无数字替身品类的卡路里追踪应用。它没有看着这些就断定机会已没了，而是去看了人们对现有产品不喜欢的地方。 很多卡路里追踪器已经变得很复杂。 所以 Journable 反其道而行之，把重点放在让体验更简单上。 它最终突破了 $100k/月，其中大部分收入据报道来自 Android，这本身又是一个有趣的教训，考虑到移动创始人有多么倾向于聚焦 iOS。 竞争实际上可能是最强有力的验证形式之一。 如果你找到一个品类里有 5 个应用每月做 $20k、$50k 或 $100k+，你现在就知道了人们愿意为这个问题付钱。 对比一下，找到某个完全没人碰过、没人做过类似东西的点子。 也许你发现了一片不可思议的蓝海。 也可能没人做它，是因为没人想要它。 我宁愿要证据。 在投入一个应用之前，我会想知道：是否已经有多家竞争对手在认真赚钱，最大的玩家已经做到多大，以及——同样重要的——他们是怎么获客的。 因为一个应用的成长方式，也应该影响你构建什么。 一个天然适合 7 秒 TikTok 演示的产品，和需要 3 分钟解释的东西是不同的。 一个用户会自然分享结果的应用，给你的分发优势，和一个一切都私下发生的应用完全不同。 一个围绕「转变」构建的产品，能天然产出前后对比内容。 这些事在你写任何一条提示词之前就该考虑。 所以别花几周去发明一个从来没人解决过的问题。 去找一个人们已经在花钱的市场，理解现有产品为什么有效，找到客户仍然讨厌的部分，然后决定你在哪里能做出有意义地更好或不同的东西。 你不需要重塑人类行为。 你需要围绕已经存在的行为去构建。 2. 一旦你选定了，就快速构建 一旦点子被验证，你的下一个目标是尽可能快地把东西送进 App Store。 你的第一版不应该花 3 个月去构建。我会瞄准 7 天，如果你构建的东西确实需要更多时间，也许是 14 天。 再长的话，很有可能你构建的是一些还没人要求过的东西。 第一版真正只需要 3 样东西： Onboarding（引导） 2. Monetization（变现） 3. 核心应用循环 这就是那个应用。 其他一切都可以在真实的人真正开始用之后再加。 而这就是 2026 年做移动应用完全不同的地方。 用 Shipper，你不需要从一个空项目开始，把脑子里的每个点子手动变成代码。但那也不意味着你应该打开它然后输入： 「给我建一个健身应用」 然后期待出现什么了不起的东西。 📷shipper website 在我构建任何东西之前，我会先找到这个品类里最好的应用，把它们当研究素材。 下载 5 到 10 个。像一个顾客一样走完整个体验。截屏引导、付费墙、主屏、核心功能，以及任何你觉得特别好的交互。 还要注意它们没包含什么。 然后用所有这些来搞清楚你的应用到底应该是什么。 你不是要一屏一屏地抄另一个应用。你是要理解它底下的那些决策。 为什么引导要问那个问题？ 为什么付费墙在那个位置展示？ 为什么主屏只有 3 个动作？ 为什么结果是那个样子？ 一旦你理解了那些决策，你就能给 Shipper 明显更好的上下文，说明你想构建什么。 与其用文字描述一切，不如展示出来。 给它截图。 给它视觉参考。 解释整个用户旅程。 告诉它当有人打开应用时发生什么、主要动作是什么、之后发生什么，以及你希望产品给人的感觉。 AI 构建者只有在你给的上下文有多好时，它才有多好。 如果你含糊，你就是在逼 AI 替你做出几十个产品和设计决策。 然后人们拿到个泛泛的东西时，却去怪构建者。 别让它猜。 我基本上会用这个流程： #1 找到你的细分里已经赢了的应用 #2 截屏并拆解它们的引导、付费墙和核心循环 #3 决定你的版本做什么不同 #4 给 Shipper 计划 + 视觉参考并构建第一版 #5 一直迭代，直到这个应用真的感觉像你自己会下载的东西 而 #5 是大多数人偷懒的地方。 拿到一个能跑的应用不是终点线。 如果第一版看着泛泛，就继续。 如果间距感觉不对，就修。如果字体让它显得廉价，就换。如果一个屏有太多东西，就简化。如果你解释不清你想要什么，就找一个做得好的应用，附上截图。 现在基本没有任何理由让 vibe code = AI 垃圾。 工具已经足够好了。 你只需要有足够的品味，去识别什么时候东西还没完成，以及足够的耐心，去一直提示直到它完成。 这对消费类应用更重要，因为 UI 真的可以成为一种分发渠道。 如果某人在 TikTok 上看你的应用 3 秒就立刻想知道它是什么，那设计就帮你获取了一个客户。 如果用户截图自己的结果并分享给朋友，你的产品就在创造它自己的内容。 而如果应用打磨得足以被 Apple 推荐，好的设计可以变成你从没付过费的有机分发。 所以是的，快速构建。 但「快」不意味着把 AI 在第 1 条提示词给你的东西直接发出去。 用 Shipper 把几个月的开发压缩成几天，然后把你省下的时间花在让产品真的感觉值得付钱上。 3. 引导才是赚钱的地方 这大概是我会花最多时间研究的应用部分，因为到某个人走到你的引导时，你已经完成了获取他们注意力这个困难的部分。 他们看了 TikTok，点了进来，去了 App Store，下载了应用，并真的打开了它。你可能已经付费获取了他们，或者花了几天做把他们带到那里的内容。 而现在你只有一份工作：别浪费那份注意力。 大多数应用立刻就干了这件事。 「欢迎！」 「这是我们的 3 个超棒功能」 「创建你的账户」 没人关心。 你的引导不应该感觉像是使用应用的说明书。它应该感觉像是真正使用它的开始。 📷Provide a caption (optional) 把整个流程想成是带着某人穿过一连串信念： 我有这个问题 → 这个应用懂我的问题 → 这可能真的能帮到我 → 我想要那个结果 只有到那时你才请他们付钱。 这就是为什么你问的问题，不只是因为你想要更多关于用户的信息。每一个屏都应该有一个存在的具体理由。 有些问题帮你个性化接下来要发生的事。另一些让用户思考他们的问题到底有多严重。有些屏展示解决方案有效的证明，而另一些在要求用户做一个更大的承诺之前，先制造一点小小的承诺。 而且只要有可能，在要钱之前，让他们体验真正的产品。 如果你在做一个卡路里应用，别花 15 个屏解释你的食物扫描器有多好。让他们扫点东西。 如果你在做一个屏幕时间应用，给他们看他们当前的行为实际上长什么样。 如果你在做一个 looksmaxing 应用，给他们一小块分析。 用户应该在走到付费墙时，已经想要它后面的东西了。 这也是为什么我几乎从不会完全从零设计一个引导。 你品类里最大的那些应用，已经花了好几年把这件事搞明白了。他们测试过不同的问题、不同的屏顺序、不同的文案、不同的付费墙、不同的价格，以及可能几百个你永远不会看到的变体。 研究所有这些实验的最终结果。 别盲目抄他们的屏。理解它们为什么在那里。 如果你品类里三个最大的应用都在展示结果之前问一个相似的问题，那大概是有原因的。如果它们都在差不多的位置引入社会证明，注意一下。如果每个人都把付费墙推迟到个性化结果之后，那也是值得测试的。 Cal AI 大概是这件事能走多远的最清晰例子之一。 他们的团队据报道跑了 123 个 A/B 实验，测试了 160 个独特的付费墙设计，创造了总共 424 个变体，其中 61 个有意义的实验专门围绕引导付费墙。 在那段时间里，月收入增长了 3 倍多，试用转付费的转化率提高了 31%。 那不是某个天才一个下午设计出来的引导。 那是几百个小决策被反复测试，直到数字动起来。 而这也是我如何看待你自己的引导的方式。 你的第一个引导只是第一个假设。 一旦有足够多的用户走过它，就开始看他们在哪里流失。测试开场。移除不必要的屏。改问题。把「aha 时刻」提前。改变你展示社会证明的时间。测试付费墙。测试报价。 你不需要每周把整个东西重做一遍。 有时移动一个屏，或改一句话，就能影响之后每个下载你应用的用户身上发生的事。 你的付费墙不是设计一次就完了的东西，你的引导也从来不是真正「完成」的东西。 它们是增长引擎的一部分。 构建第一版，让真实的人走过它，找到你在哪里失去他们，然后持续改进那一部分。 然后重复。 4. 别等到应用过审了才开始营销 你应该在应用还在构建时就着手分发。先看你之前用来找灵感的那些应用，只不过这次别研究它们的产品。研究它们到底是怎么获客的。 找到它们的 TikTok 和 Instagram 账号，搜索应用名去找到发帖讲它的创作者，找创始人的账号，找它们的广告，并把每一段表现异常好的内容保存下来。你还没到需要完全原创的阶段。你要做的是理解算法和客户已经证明他们会回应什么。 看钩子、第一帧、应用多快出现、产品是怎么演示的、它们用什么 CTA。如果你看到同一个格式在同一个细分里的多个应用上一再奏效，那不是该忽略的东西。那基本上就是免费的市场调研。 然后开始大量做你自己的版本。 这时候之前那个营销层级（Marketing Hierarchy）才真正派上用场： Tier 0 = 低观看量 Tier 1 = 观看量 Tier 2 = 观看量 + 互动 Tier 3 = 观看量 + 互动 + 下载 Tier 4 = 观看量 + 互动 + 下载 + 转化 Tier 5 = 观看量 + 互动 + 下载 + 转化 + 低流失 理解你卡在哪个层级，会告诉你到底该修什么。 Tier 0 意味着内容本身不奏效。你的钩子不够强，无法让人停下来刷，所以它底下的一切都还不重要。 Tier 1 意味着你已经搞定了注意力，但注意力本身一文不值。一个 50 万观看、几乎没带来下载的视频，不会只因为底下那个数字看起来很唬人，就是一段制胜的营销。 Tier 2 这里变得更具欺骗性。你可以有几千个赞和评论，却仍然几乎什么都没赚到。也许创作者很会娱乐，也许话题有争议，也许人们在评论区吵架。这些都不意味着他们想要你的应用。 在确认互动确实把人往漏斗下游推之前，别庆祝互动。 Tier 3 是内容终于开始干正事的时候。人们看了、理解了应用是做什么的，并且真的下载了。如果你从一段内容拿到几千个下载，却几乎没人转化，别再怪视频。你的问题已经移到漏斗下游了，你需要回到引导或付费墙去。 Tier 4 是一切开始连起来的时候。观看变成下载，下载变成付费用户。这时候你终于有值得放大的东西了。 而 Tier 5 才是真正的目标。营销奏效了，引导奏效了，人们付钱了，产品真的交付了足够的价值，让他们留了下来。 这就是为什么我并不真的在乎「爆红」本身。你可以有几百万观看却几乎什么都没赚到，而另一段 10 万观看的视频能带来几千美元，因为看它的每一个人，恰好就是那个应用为谁而做的人。 目标不是观看量。目标是找到能让人穿过整个层级的内容。 一旦你找到了，别立刻又去搞创意。 这是最容易犯的错误之一。你终于找到一个有效的格式，然后在发了五次之后你就腻了，决定你需要点新的。你见过你每一条帖子。你的受众没有。 如果一个钩子一直在带来下载，就再做 20 个它的版本。如果录屏演示有效，就继续做。如果幻灯片有效，就做更多幻灯片。换故事、开头、人、例子或视觉，但保留那个已经被证明有效的底层格式。 量在这里极其重要，因为你基本上是在跑实验。十段视频几乎说明不了什么。一旦你做了 50、100 或 200 段，模式就开始变得明显。你会注意到某些钩子持续表现更好，某些问题带来更多评论，某些演示带来更多下载，某些创作者的转化率远好于其他所有人。 这时候你才可以开始把自己复制出去。 与其立刻雇有大粉丝量的网红，我会找那些明显懂短视频的小创作者。粉丝数远不如他们能否真正让人停下刷屏重要。一个有 8,000 粉丝、却有好几个 50 万+ 观看视频的人，可能比一个有 300,000 粉丝、受众几乎不关心他发什么的人有用得多。 看他们的内容、表达方式、是否在镜头前自在，以及他们是否反复证明过自己懂钩子。然后把你已经学到的一切都给他们：你表现最好的视频、竞品示例、制胜钩子、录屏，以及已经产出过下载的角度。 你不是要让创作者替你摸索出整套营销策略。 你是要他们为一条你已经开始验证的策略产出更多变体。 一旦你把这点做对了，分发就开始变成一台机器。与其你一个人做 5 段视频，你可能有 5 个创作者每人做 5 段。然后是 10 个创作者。然后是更多账号。突然间你在测试几百条创意，学得比那些凭灵感发帖的人快得多。 而所有这些有机内容里的赢家，给了你下一步。 5. 放大赢家 付费广告应该在你已经搞清楚人们回应什么之后再来。 太多创始人把这事做反了。他们做一个应用，做三条随机的广告，在它们后面放 $200/天，然后当他们亏钱时，就下结论说付费获客没用。 你是在为一件本可以免费测试的事付费。 如果你已经做了 100 段内容，其中 5 段贡献了你大部分下载，那这些概念就是我会开始花钱的地方。用同样的底层想法，用不同的钩子、创作者、开头和演示做更多版本。 付费广告应该放大一件已经在奏效的事，而不是去救一件没奏效的事。 一旦你开始花钱，整个生意也变得更易理解，因为你终于能清楚地看到经济账了。 假设你花 $1,000 拿到 500 个安装。在那 500 个安装里，50 个开始试用，20 个最终付费。现在你就精确地知道了最大的机会在哪里。 改进创意，同样的 $1,000 可能买到 700 个安装。改进你的 App Store 转化率，你送过去的人里有更多真的会下载。改进引导，也许 75 个人开始试用而不是 50 个。改进付费墙，也许 30 个人付费而不是 20 个。 然后改进留存，每一个客户都变得更有价值。 这就是为什么一旦你有了分发，小的改进会开始如此激进地复利。你不再是在优化随机的屏。你是在改进整台机器的经济账。 而只有到现在，我才会开始花明显更多的时间改进实际产品。 到这一步你终于有足够多的用户来告诉你什么重要。读 App Store 评价、客服消息、退款请求和取消原因。看人们在哪里消失。看你最好的客户反复使用什么，以及人们一直在向你要求什么。 但别犯把每一个请求都变成又一个功能的错。 你的问题应该永远是：这会不会让应用的核心承诺更强？ 有时最好的产品改进是一个新功能。其他时候是删掉三个屏、让第一个结果快 30 秒出现、改默认体验、改进输出，或重写引导的某一段。 你要改进的是收入、转化、留存，或客户来要的那个实际结果。你不是要因为功能清单最长而去拿个奖。 然后放大就变得出奇地简单。 如果一个创作者持续产出客户，就给他更多活。如果一个内容格式持续带来下载，就做 30 个变体。如果一条广告持续盈利，就放大它并围绕同一个想法做更多创意。如果一个人群转化率是其他人的两倍，就深挖那个人群。 大多数人把放大想象成不断发现新的增长黑科技。 实际上，其中很大一部分，只是找到一件有效的事，然后拒绝停止做它。 公式真的就是 找一个经过验证、痛点够痛的应用品类。你不需要发明一个全新的市场。如果已经有多个应用靠解决同一个问题认真赚钱，那就是验证。 用 7 天构建，而不是 7 个月。研究什么已经有效，用参考，在 Shipper 里构建引导、付费墙和核心循环，然后给应用足够的品味，让它看起来不像另一个 AI 生成的克隆。 把引导当成营销的一部分来对待。拿到下载不是终点线。用户仍然需要理解他们的问题、体验价值，并有一个足够强的付钱理由。 找到经过验证的分发格式，并大量制作。别用观看量评判成功。追踪那些观看是否变成下载，那些下载是否变成钱。 放大任何能穿过整个漏斗的东西。更多创作者、更多制胜创意、更多付费支出、更好的转化和更好的留存。 就这些，真的。 今天是 8 月 27 日，这一年我们已经走完 65% 了。 别只是收藏这篇文章，然后又让一天白白过去而不行动。 去构建点了不起的东西。 标签：# X # 营销 # AI # 付费墙 # 移动应用 # 增长 # 订阅 # 移动应用 # 广告 # Tiktok # Claude 相关文章 终极付费墙与引导手册 通过砍掉步骤来缩短引导、让用户尽可能快地进入应用，从而减少「摩擦」。 付费墙 AI 营销 移动应用