$5 млн на однотипних застосунках: розбір кейсу

Вайб-кодинг відкрив для людей без девелоперських скілів можливість створювати сайти, мобільні застосунки, десктопний софт з мінімальними витратами. Але крім закриття базових потреб за допомогою кастомних інструментів можна ще заробляти на їх монетизації.

Сьогодні розбираємо схему із заробітком на бандлі застосунків. Проаналізуємо життєздатність схеми та можливість масштабування на дистанції.

Як працює схема з бандлом застосунків

Ми натрапили на кейс у LinkedIn — автор описав схему, але вона виглядає неправдоподібно. $5 млн щомісяця на 24 застосунках в App Store — звучить як історія успіху команди з десятків розробників і мільйонним бюджетом. Але в цій ситуації все нібито зробив один китаєць. І він використав ідею, яку скопіював десятки разів. 

Застосунки виглядають абсолютно різними продуктами: один розпізнає каміння, інший — монети, третій — породи дерева, четвертий — зірки на небі. Різні назви, різні іконки, різні категорії в App Store. Але по факту — це один застосунок у різних обгортках.

Технічно схема будується на API wrapper — прошарку коду між застосунком і зовнішнім сервісом, який бере на себе всю рутину: формування HTTP-запитів, передачу заголовків, обробку помилок і парсинг відповідей. 

Замість того щоб кожен раз вручну описувати логіку з’єднання, розробник просто викликає готову функцію. Юзер фотографує предмет → фото по API летить на сервери OpenAI → ChatGPT ідентифікує об’єкт → відповідь повертається у застосунок.

Вартість OpenAI API на один запит — кілька центів. Ціна підписки на застосунок — $4-10 на місяць. Навіть якщо активний користувач робить сотні розпізнавань на місяць, витрати на API залишаються на рівні кількох доларів, тоді як застосунок продовжує отримувати до $10 з кожної підписки. 

Замість одного універсального застосунку «розпізнай будь-що» автор розбив аудиторію на мікросегменти. Любитель мінералів шукає «rock identifier», нумізмат — «coin identifier», ботанік — «plant identifier». Кожен думає, що знайшов спеціалізований продукт під свою потребу.

Це класична механіка: там, де один застосунок націлений на широку аудиторію, бандл однотипних продуктів займає левову частку видачі по цільових запитах. Кожен застосунок ранжується окремо, і разом вони акумулюють трафік по великій кількості ключів.

Ми проаналізували кілька застосунків і вони виглядають як преміальні продукти. Ніяких візуальних артефактів або критичних багів не помітили. Якщо це дійсно no-code продукт, девелоперів можна тільки похвалити. 

Окремо варто зауважити, що у портфелі компанії не тільки застосунки для ідентифікації предметів, а й спеціалізовані продукти на кшталт фітнес-трекера. Але найбільший профіт генерують саме «сканери».

Що не так з кейсом?

В теорії підхід виглядає як «кнопка бабло», але ми знаємо, що реальність манімейкінгу інша. У ніші мобільних застосунків однозначно є гроші і застосунок дійсно може вистрілити в моменті, але це скоріше виключення з правил. 

Монетизація продуктів у схемі будується на моделі freemium:

• Юзер робить кілька розпізнавань безкоштовно.
• При спробі другого запиту — екран покупки лімітів. 
• Конверт у підписку — від 3 до 8% в подібних нішах за даними Sensor Tower.

При 1 млн завантажень на місяць і конверті 5% — це 50 000 підписників. Навіть за низом ринку виходить $250 000 щомісяця лише з одного застосунку. Помножимо на 24 — і зрозуміло, звідки взялася цифра у $5 млн.

Варто зазначити, що $5 млн, скоріше за все, включає і разові покупки, і річні підписки з вищою вартістю. Плюс Apple бере свою комісію — 15–30% залежно від обороту. Тому кінцевий результат буде меншим. 

Цифри доходу на сторінках застосунків у Sensor Tower — не офіційні фінансові дані розробника, а аналітична оцінка платформи. Сервіс не має прямого доступу до внутрішньої статистики Apple або Google, тому використовує власну модель прогнозування. Вона враховує позиції застосунку в чартах App Store та Google Play, динаміку рейтингів, кількість відгуків, категорію, країну та інші відкриті сигнали.

А тепер перейдемо до головної перепони на шляху до «кнопки бабло». Схема виглядає просто, але стори давно масово видаляють однотипні застосунки. Google Play та App Store регулярно змінюють алгоритми і хвилі банів це підтверджують.

Окрема точка вразливості — залежність від OpenAI API. Wrapper спрощує інтеграцію, але не захищає від зміни умов або підвищення цін з боку постачальника. Якщо OpenAI підніме вартість запиту вдвічі — маржа зміниться одномоментно.

І ще один момент — юзери передають фото через застосунок, не розуміючи, що їх обробляє нейронка. В ToS це може бути прописано, але ЄС вже кілька разів штрафував компанії з такими продуктами.

Схема не нова і вже активно копіюється — в App Store десятки аналогічних бандлів по інших нішах. Перші манімейкери точно зняли вершки, а ось актуальність схеми на даний момент під великим сумнівом.

У підсумку, аналіз показав, що кейс взагалі не відповідає дійсності. З 32 активних застосунків компанії лише близько 13 є «сканерами», а з них профіт більше $10 000 генерують менше половини. 

Повторити схему в такому масштабі складно — ASO-конкуренція зростає, App Store посилює модерацію однотипних застосунків. Але принцип бандлу, нішування і freemium-воронки цілком можна адаптувати під інші вертикалі.