项目出海实战7:如何分析竞品网站流量

往期回顾-点击下面链接：

项目出海第一站-寻找海外商机-连载中….

9.1 如何分析其他网站流量 @Leevege

一般衡量网页表现的维度和指标大体可以分四点看：流量、流量来源、跳出率和转化率。深入的维度或者指标基本上都是从这四个里面衍生出来的，让我们一个个拆开来看。

9.1.1 流量

流量一般分为 PV（页面访问量）和 UV（独立访客量）。如果一个用户在多个页面间产生浏览行为，这样的数据就会被记录成多个 PV 和一个 UV ，任何时候 PV 都是大于等于 UV 的。我们看到的 similar web 里的页面平均访问量（每次访问页数）就是 PV/UV ，这个数值和平均页面访问时长一样，是衡量用户粘性的一个可选指标，越大越好。

Similar Web 对于 Google 的分析，可以看到用户浏览谷歌通常带着很强的目的性，与一般认知相悖的是，作为社交媒体的 Facebook ，无论从访问量、平均访问时长、每次访问页数和跳出率，比起 Google 都有差异。在做竞品分析的时候同样可以对比这些维度，如果类似的维度可以做得比竞品好，流量就只和推广投放有关系了。

如果要做精细化运营分析，我们还可以看每个时间段的流量数据统计，不过因为时差的存在，通常要对流量统计的时间做对应的时区转换，结果才能符合我们做出海网站的目标用户对应时区的浏览趋势。流量数据也可以看页面的详细情况，有的页面被同一个用户多次浏览（ PV 高），这样就可以了解到用户更喜欢这个页面了。

某网站用户浏览量，这里取的是美国时间，X 轴是开始浏览～ 1 小时以内的时间点，20 表示晚上 8 点～ 9 点。在这里可以看到，用户比较活跃的时间是在美国时间下午 5 点之后到晚上 10 点之间。如果是做内容站，在这段时间里面做引流和推广显然效果会比早上好。

9.1.2 流量来源 @阿彪

来源的分类维度和需求相关，这个维度需要我们开发和运营网站的管理者积极监控和复盘数据，只要发现异常值就分析异常原因，如果异常值让我们流量增加了，我们就可以利用导致异常的这个特性加大相关的投入，大概率会可以让流量爆发。

首先，大家要清楚四个主要流量的概念：搜索流量、直接流量、引荐流量和社交流量。清楚不同流量的定义，清楚竞品主要的流量来源，才能针对性地研究和确定我们自己的营销策略。

9.1.2.1 搜索流量

搜索流量，简而言之就是从搜索引擎搜过来的流量。它包括两种，一种是自然搜索，一种是付费搜索。

大家看到红色的柱子 77.28%，这个是搜索流量的占比，但不要想当然的以为，这 77.28% 这全部都是自然搜索，里面很有可能包含较大一部分付费搜索的流量。

理论上来说，别人能够付费搜索排上去，你也可以付费搜索排上去。因为大家都没有用过这个产品，用之前都是盲盒，理论上来说 ROI 能够打平，你也是有可能的。

举个案例， PDFfiller 是一个做在线 PDF 编辑的，它一个月的流量是 13.7M ，我们可以看到它搜索流量的占比是 77.28% 。

然后看右下角，它的 organic traffic（自然流量）占比 60%，剩下 39% 都是 paid traffic（付费流量），也就是它做付费搜索流量占了 39% 。

这个是非常高的，大家算一个数，假如说 14 M，1400 万流量一个月，70% 就是将近 1000 万。1000 万的搜索流量里面，付费搜索占 40%，也就是有 400 万的付费搜索流量，这个量级是非常非常高的。

这个我们就要注意，他投了广告，我们也要注意好好利用一下广告。如果我们只会做广告，也可以在这里面分一杯羹，400 万分 100 万，足够养活自己了。这就是做分析所带来的价值。

另外一个网站，就是 Top10.com ，它是 3M，90% 的流量都来源于搜索，我们就直接认为它基本上都来源于搜索。搜索里面有 60% 来源于付费，就是说这个网站主要就是靠广告。如果对这个领域感兴趣的朋友，看一下这个网站，就会发现它其实就是一个广告套利的网站。

什么意思呢？他自己做一个列表榜单，比如说 10 个最好的域名服务商，或者是主机，或者是其他的一些产品。然后他从谷歌购买广告，通过销售自己代理的产品获得佣金。如果佣金大于付费搜索带来的成本，就可以赚钱。

就是这么一个生意。毫无疑问他生意做得比较大，一个月流量都有 3M ，付费广告是 180 多万，一个流量进来最少得 0.5 美金，那一个月是大几十万美金这个广告费，所以这是个比较大的生意。

我们再看另外一个产品，就是 PDF editor online ，它有 180k 的流量， 60% 都是付费。如果我们做一个这个网站，有这么一个功能，直接通过广告投放就能赚钱。其实如果 ROI 能够打平，这是非常好的一件事情，因为广告投放是一个确定性很高，然后即时响应的事情。

当然，目前就在线 PDF 编辑还是比较难的，如果能够做出来，直接通过广告投放就能够打平，这个生意还是很不错，因为即使是投入这个产品研发，也不是那么难。

9.1.2.2 直接流量

直接流量，第一种是直接输入 URL 或者点击收藏夹和插件进去的。英国或美国人本身就有输入 URL 的习惯，不像中国人，我们主要的文字就是象形文字，而互联网的世界都是英文，英文字母本来就是他们的语言，所以很多人直接就输入 google.com 进去了。中国人很多不会输入 google.com ，会输入 Google 或 Apple 再进去。

第二种就是谷歌浏览器判断不出哪里来的流量，都把它归类于直接流量。这里有好几种举例，比如说其他桌面等软件；比如说视频编辑软件、图片编辑软件、文档编辑软件；比如说 App 通讯工具；比如说我在 telegram 或 WhatsApp 里面有链接，点过去其实就相当于直接输入 URL 。

为什么呢？比如说在 adobe 的软件里面，桌面的软件里面点击一个链接直接过去了。对于浏览器来说，它就是直接打开这个 URL 和你直接输入这个 URL 的意思是一样的。他不知道你到底是从 A 页面还是 B 页面过来的，压根没有 A 页面。

B 页面它是两个孤岛，一个是叫 adobe 一个是叫 Chrome 两个完全不一样的东西，直接是从 adobe 过去的。 adobe 不是个网站，它是个桌面软件，它在这个桌面的软件过去，就相当于直接输入 URL ，所以它就把这种归类于直接流量。

所以如果是很多桌面软件或者 App 公司，他们的网站 web 端网站有很多的流量，很有可能他们的这些直接流量，都是来源于他们的桌面的软件或者是 App 。

另外还有一种情况案例，比如说很多 web 3 的工具或者是区块链相关的工具，直接流量都非常高。因为他们很多都是通过社群进行传播的，在 telegram 上面很多链接，点击后就直接到了这个网页。

像这种如果看到流量很高，然后说要做一些 SEO ，对不起，你可能压根就没找对方向，人家压根就没有做 SEO ，主要做的社群。这些链接在社群里面分享，大家都点过去了，导致有很多的流量。

比如说我是个 PDF 作品，我是个免费的或者付费的，我里面有很多的链接链上我的网站，这些流量也是直接流量。当然，这里面的 PDF 是在 adobe 或者是像其他的 PDF 的这种桌面的软件，不是指的 web 端。

第三个是指加了 noreferral 标签的，也会把它归类为直接流量。很多广告跳转的链接会比较多，比如说是很多网盟过来的，这种很多的链接都带了 noreferral 或者是一些弹窗广告。

9.1.2.3 引荐流量

引荐流量，大概的意思是从其他非社交网站点击引流过来的流量。引荐流量如果比较高，有这几种情况：

•主网站的马甲站、子工具站、子品牌站或者是自己收购的站。这些引荐流量比较高的，很有可能就成为他下一个潜在的要收购的站。马甲站就换个壳，颜色不一样，功能都一样；子工具站，以视频编辑为例，它里面有很多小工具，每个小工具做一个子站，那这个子站就一个小功能，全部都引流给主站；子品牌站，就是一个子的品牌。

•多语言站点。就是它的后缀不一样。

•Affiliate 代理商网站。大概意思就是因为很多主品牌网站它会发展自己的代理商业务，如果我们看到它引荐流量比较高，很有可能是他自己的代理商。

•付费做的高质量的高流量软文。

•支付通道的服务采用商。比如说我是 PayPal ，很多人采用我的支付，他要到我网站来支付对不对？它会跳到 paypal.com ，然后后面一个 URL 的后缀。如果我的网站采用了 PayPal 支付的话，最后就会给 PayPal 导流。

这里大家要注意，引荐流量，一般就我们目前 80% 的常规用户而言，要通过软文这种方式是不太现实的。举个例子，比如说 A 引流给 B ，一般来说 10% 顶天了，3-5% 都不错了。假如说一个月给你引流 1 万，原来的页面一个月最少流量得 10 万，一个月 10 万，这种是很少很难得的。

我们可以通过 Top Referral Sites 知道对方的营销策略，知道对方有哪些代理商网站、马甲站和多语言站点。

这个图是免费版本的，我们看一下付费版本的。

这是给 pdffiller.com 这个网站引流的，都是它的 Referral Traffic，就是刚刚那个在线 PDF 编辑的网站。大家可以看到一个月的引荐流量，6 月份到 9 月份，引荐了 200 多万流量，分别是哪些网站引流过来？看红色方框，右边这一列还列了很多。然后 traffic share 中间这一列，会发现比如说 https://pdf-editor-online.com 这个网站，它这三个月引流是 393k 等。

一直往下，大家会发现这些网站的 logo 都长一个样，很明显就是这个网站的子工具站，它把很多的子功能都单独地做成一些网站，然后给他的主站导流。

这些子工具站的流量是怎么获得的呢？可能 60% 甚至 80-90% 以上都是来源于广告投放，也就是说主站做了很多的广告投放，子工具站也做广告投放，然后给主站引流，这就是他的一个策略。

SEO 玩家里面应该是属于 top 3 系列的，感兴趣的朋友可以再仔细研究一下。这是一个全生态的产品，既做了 web 端的这种网站在线编辑，也做了客户端、App、浏览器插件，也就是说刚刚我说的这些生态它基本上都有涉及。这是一个全终端的软件，全终端的公司能获得大几千万美金的投资。

我们看另外一个 shopify.com ，可以看到很多都是它多语言站点，引荐流量排名第四的是 https://usefulcharts.com 这个网站，给 Shopify 带来的流量是 77.7k。

为什么他是引荐流量给 Shopify 呢？原因很简单，就是这个网站用的 Shopify 的购物车和支付，然后给他引荐了这么多流量。后面我们还可以看到 Oberlo 这个排名第六的网站，带来流量是 55.9k ，仔细看这就是他的代理商网站。

我们看一下 PayPal 的引荐流量，通过查看 PayPal 或者其他支付通道的 Top Referral Sites，可以知道哪些站点销售比较高，来挖掘商机。

它是个支付通道，它最关键的一个环节就是收钱。谁到 PayPal 的流量最多，肯定谁收钱就越多。假如说把它前 1 万到前 1000 的都导出来，一个个筛一下，看到哪一个比较感兴趣，在能力范围之内就可以做。

这里面排名第一的个电商网站，她一个月的导流量是 21.6M，2000 多万超级高，因为它本身就是个电商平台。下面还有其他很多我们比较熟悉的站点，就不一一列举了。

这里面肯定没有适合大家的，因为都是巨头，只是这个思路可以学习，多看看排名比较靠后的那些。比如说我是做 Shopify 的，我是做工具站的，看一下给 PayPal 导流比较多的其他工具站，说明很赚钱，我也可以考虑一下，这是挖掘商机的一个方式。

9.1.2.4 社交流量

社交流量很简单，就是从某个社交平台过来的。社交流量占比比较高，主要有这三种情况。

第一种就是在 FB 或者其他社交平台做广告做得很多，导致有很多社交流量过来，这里面不太可能是发的这个自然帖子。

比如说我粉丝有 500 万，然后我天天发帖子，想着会有很多的引荐流量或社交流量过来，这种可能性比较低，原因是 Facebook 是要赚钱的，你把它的流量都薅走，那它怎么赚钱呢？你发一条帖子，500 万的粉丝，能有 5% 的人看到就不错了，5% 的人看到，然后又有 5% 的人点击就不错了。

你想一想， 500 万粉丝的大 V 发条帖子能有多少引荐流量，能有多少社交流量？很有限的，基本上都是广告做得非常凶猛，尤其是一些做跨境电商的独立站，他们基本上就是在社交平台做广告，导致有很多的这种社交流量。

第二种就是它本身的工具是基于社交平台的，比如说它自动转发某个 Twitter ，然后尾部夹带一个小尾巴，去到某个开发者的网站。这种基于平台的工具，它可能有很多的社交流量。

第三个是 YouTube ，它的引流效果很不错，而且是可持续的，它本身是全球第二大搜索引擎，有很多搜索流量，你的视频有很多观看量，下面加了链接，然后这些链接就会成为你的社交流量。

这三种就是社交流量高的，对于提升品牌知名度是有较大的帮助。你算个数，比如说点击率 5% ，引流 1 万，其实你的品牌曝光是有 20 万次。如果是搜索， 20 万次的成本远远大于社交流量。

你展示广告也没有社交，也不一定有这个效果，但成本肯定会高很多。流量要不来自于搜索，要不来自于社交，主要就这两个渠道。如果是要品牌曝光，做社交广告或者是信息流广告有较大的帮助。

举个例子，https://usefulcharts.com 就是 Shopify 引荐流量比较高的，它 social traffic 流量占比 37%，这很高了。

算一笔数，5% 的点击率，曝光要乘以 20 倍，那品牌曝光得多高。他 9 月份 social traffic 流量占比 42%，具体细分一下，94% 来自于 YouTube ，看一下它的频道（直接在 YouTube 里搜 usefulcharts）， 有 100 多万的观看，100 多万的订阅者。

前面这些观看量高的一个都是大几百万，这里面给他带来的引荐流量肯定是相当高的。当然，这些引荐流量是归属于社交流量，这就是做 similar web 深度分析所得来的。

我知道他给 Shopify 导流比较多，主要用的 Shopify 的购物车。然后通过分析发现它社交流量来得比较多，又发现来自于 YouTube ，这就完成了整个事件的分析。

内容来源：《直播回放：简单聊聊出海工具，流量和支付的一些事》

9.1.3 跳出率

跳出率，通常跳出指的是在进入网页没有进行任何其他操作就关闭网页的行为，也有把返回上一级作为“跳出”这个定义的另外一个行为。跳出率则是浏览网页的用户中，跳出的占比。高跳出率意味着用户对于浏览的网页不满意、误操作或者不感兴趣。

这里对不同网页的跳出率做了统计，这个案例里面，一个商家页面的跳出率显著高于其他页面，说明这个商家页面可能装修得太差了，也有可能产品太少，具体要点进去这个页面，对比其他页面做分析。一个页面的高跳出率不会影响到其他页面，但是用户确实有可能因为一个页面做得不好而流失。

9.1.4 转化率

用户从进入网站到最后设定的目标占所有进入网站用户的比率，目标不一定是购买什么产品，可以是发表一个帖子或者看了一个视频，还可以是一段时间的用户留存。对于大多数不以直接消费作为主营业务的网站，我们看的都是某组件的点击率或者广告的观看率。

分析面板这里可以看到每个页面的转化情况，其中转化率可以用在这个页面的互动（转化）操作除以这个页面的全部其他非互动性操作，这个案例中的转化率偏小，因为谷歌统计数据的时候会把 sending_request、receive_response 这种事件也统计进去。分析时可以做横向对比，看看哪个页面的转化率相对偏低，也可以针对某个组件单独埋点，用统计数据做分析。

说到这里，可能大家都觉得很奇怪，是不是无论我做什么样的网站，我只要流量高，跳出率低，转化率高就可以了呢？其实不一定。海外网站分析和我们其他业务的分析一样，要先确定自己的目标。

工具站的目标可能是促进用户付费，内容站的目标可能是促进用户分享内容，点击广告。对于工具站，我们就需要考核用户的流量来源渠道。

拿我们公司在做的海外餐饮 Saas 来说，用户通常的消费场景是和自己生活的物理区域息息相关的，所以我们在投放广告和做裂变的时候会很关注用户的物理特征。

如果用户来源于我们基于物理位置的投放和裂变分享链接，或者通过已下过单的用户即时沟通工具的传播了解到我们的，基本上都可以进入付费转化的环节，而其他渠道过来的基本上都是看看就走了。匹配渠道和用户标签在这里就显得格外重要，不然更多的流量只会增加我们的投放成本。

城市和地区也可以是用户来源的一个渠道，如果发现自己的链接被不属于那个地区的用户点击了，需要及时找到那几个链接和被这些非目标用户点击的原因，否则推广越猛，浪费的钱越多，不过也有例外。

这个案例中的网站是面向全球的，但是我们可以看到非洲内罗毕的浏览量很多，针对这种情况可以做一个交叉分析，看看在那边都是什么样的用户点击了我们的网页，看了什么内容，他们的用户价值怎么样。

对于内容站，重点就要放在用户的分层和留存上面了，因为持续的用户活跃是让用户越来越多，越来越依赖这个内容站、甚至变成自来水自发推荐给其他用户的关键点，考核也从流量来源渠道变成了 DAU、MAU 这些留存指标。

用户留存如果用了谷歌数据统计软件（下面会提到），就可以帮你计算出来，在这个案例里面，如果网站是做内容为主的，第三天 4.2% 的用户留存就显得偏低了，要回到上面去看看是不是有什么页面跳出率太高。

对于一个全新的内容站，用户的曝光机会基本上都是平等的，而我们对于高度活跃的用户，会检查其他用户对于这些用户所发的内容的浏览量。在这里，单个用户帖子的 PV 越高，这个用户的内容对于其他用户来说可以说是越有价值，那么我们就会对这种类型的用户做激励，鼓励这些用户去为我们的网站增加自然流量。

做好用户分层，自然跳出率会降低，帖子查看的比例（转化率）自然会提升。这个时候对于高转化率的内容，我们就可以想办法变现了，比如对想看高转化率内容的用户推送合适的嵌入式广告，赚取广告费，类似的这种做法在 Youtube 上面很常见。

只要你没有装 Adguard 插件，一定会看到的 Youtube 千人千面广告，通常用户为了自己喜欢看的 Youtuber，都愿意看点广告。如果这个时候广告还匹配了他们目前的痛点，让他们产生了兴趣和点击，就可以吸引更多的广告商来投广告了。

说了这么多，我们想看自己网站的这些数据要怎么做呢？

出海网页和 APP 都可以通过 Google Analytics（https://analytics.google.com/analytics/) 追踪数据，目前配置功能性埋点除了 Firebase ，还可以用 Google Tag Manager，也叫 GTM（https://tagmanager.google.com/#/home) ，后者的配置相对更容易上手。

Google Analytics（也叫 GA 或 GA3 ，将于 2023 年全面替换成 GA4 ）是一个免费软件，还有 Demo 账号可以给我们试用操作。

GTM 可以协助我们用最少的代码去做埋点，部署 GTM 后获取的数据更容易被 GA4 利用和解读。

针对网页本身的埋点，分发埋点后的 URL ，一般会使用 Campaign URL Builder（https://ga-dev-tools.web.app/campaign-url-builder/) 。

针对网页链接最基础的埋点，设置好这样的埋点之后，结合 GTM 可以做最基础的用户数据分析。

如果需要对 Google Analytics 的数据进行可视化分析，可以对接到谷歌的 DataStudio （这几天改了名字叫 LookerStudio ）（https://datastudio.google.com/)，刚才展示的图片除了来自于 GA ，还有一部分时来自于 Data Studio 。这个服务之前没有对谷歌账号设置是中国的用户开放，但现在似乎可以重设国家并正常使用了，大家有空可以试试。

Looker Studio 有各种各样的模板，从指引使用这个软件到国家地区等的用户分布，基本上都在模板里面可以直接套用，不需要重复造轮子。谷歌出品的一个优点就是，你基本上所有的疑问都可以通过看一遍官方文档解决。

总结一下，衡量网页表现，我们可以看 4 点：

1） 网页的流量，有多少人、看了多少页面；

2） 网页的流量来源，用户是从什么渠道、通过什么方式找到我们的；

3） 网页的跳出率，对应的网页有多少人没有做其他操作就退出了；

4） 网页的转化率，有多少用户在进入网页之后达成了我们设定希望他们做的一个动作。

内容来源：高手分享 -10 月 17 日《海外网站数据分析需要关注的几个点》

9.2 如何分析定价策略 @壹树

在小众市场里，产品价值可以粗暴地通过价格去体现，通过价格去提高用户对产品的预期。价格从 $1.99、$4.99、$6.99、$9.99 这样一路提升，用户的留存颠覆了我的认知。

同时我也对 Shopify Product Scraper 进行了同样的涨价操作，从 $4.95、$6.99、$9.99 这样一路提升。如下图显示，里面显示的时间是涨价时间。

并没有因为涨价，用户出现明显流失，留存比例价格高的比价格低的更好。非常后悔没有早点进行这样的操作，什么产品优化都不用做，直接涨价就出现利润增长了。

下图是我收到的其中一位付费用户的邮件，这种正反馈是最好的回报，比钱更让人愉悦。说明产品对他有非常大的价值。

涨价过程中，多次跳出技术，跳出产品，来到运营层面，对价格与小众市场的进行复盘与总结，更切身体验到一句话，为价值定价！

9.2.1 为用户价值定价，而不是自己的成本

对于我们接触的公司项目，或者个人外包，通常会有这样的认识，就是成本把控，若想利润最大化，要么压缩成本，要么尽显商务能力。

副业开始很容易被这样思维定势影响。我的成本是多少，报价必须是高于成本以保证利润。

对于在小众市场上，我们直面用户，如何去定价是一个挺头痛的问题，因为做的东西目标用户不一定是自己。就如我做的 Youtube Comment Bot ，我刚开始定价是 $1.99，因为价值于我来说，很低，开发成本也不高。

后来深刻理解到，要为用户价值定价，而不是自己的成本，大胆去明码标价，说钱谁说伤感情了？

9.2.2 服务好 20% 的用户

一个产品，漂浮于小众市场上，什么方式最快、最直接、最有效让用户产生期望价值？

不是多种功能描述，不是用户问题与解答，不是免费 7 天体验，不是 24 小时全天候客服，不是安装用户数，不是体验评分。而是一个数字明确的价格，对于这样一个数字，用户会对产品产生与之匹配的期望价值。

对于高的产品期望价值，无疑会过滤一部分潜在付费用户，但也要思考这样的问题，依据 80/20 法则，20% 的用户贡献的是 80% 的利润，优先选择服务好 20% 的用户。因为深知产品价值的用户会提出更多有价值的想法，对产品的迭代提供更大的帮助。

9.2.3 定一个价格锚点

价格锚点 即商品价格的对比标杆。营销中，企业通过各种锚点招数，或者利用对比和暗示来营造幻觉的手段，动摇人们对于货币价值的评估。

在消费者眼里，商品的价值是“相对存在的”，这件商品到底值不值这么多钱，这个定价到底实惠与否，都需要一个可供参照的标准。价格锚点既是商家设定的参照标准。

可以理解 99 元/年 就是价格锚点，有了这个价格，你才会觉得后面的价格实惠。

下图是优酷的会员费用，套路满满。季度 VIP 56 元理解为价格锚点。

新用户首 3 月 6 元/月，第 4 月起 15 元/月，老用户 15 元/月。正常办个季度 3 个月的会员，最多也就是 45 元，标一个 56 元季度 VIP 到底是什么意思？:P.

9.2.4 订阅模式，有那么一点点黑

这个模式目前在国内比较流行的是在视频网站上面，包月，包季，包年，不同的价格满足不同的人的口味，但相比于国外，自动续费目前在国内依然举步难行（看 App Store 的很多评论就知道了），被扣费了会找客服理论，人力成本挺高的，所以国内更多看到的是一次性付费（准确说不能是订阅模式）。

但在国外，这种订阅付费已经非常流行，用户接受度也高，所以通常一些工具软件都是用这种形式。

一般都是按月，当然也有提供季度，年的。也有支持更多的付费选择，然后 强烈推荐（Most popular） 其中一款，订阅的时间越长，价格通常会越低。

为什么说订阅方式有点黑？因为用户在订阅后，很大概率会忘记取消订阅（或者把取消指引弄得不那么显著），用着用着就忘记了，再过一段时间，把工具删了并彻底忘记了。

结果是怎样？当然是继续扣费，若不主动去取消订阅，或者去信用卡所在银行申诉，基本上都等于白花钱了（偶尔会收到用户要求取消订阅的邮件，他已经把扩展程序删了，但基本上不会叫我退款）。

我的小产品也采用这种模式，不会去判断用户是否依然继续在使用（其实可以通过使用日志去判断，若超过一定时间不登录，自动取消订阅），这算是行业的心照不宣的规则，视而不见，钱来了，就让它来吧。

诚然，也有用户向银行申述的，但属于小概率事件，到目前为止，我也就是收到过 10 来个申述。下图是 Stripe 里具有争议的订阅收费。

上面理由（REASON）有说欺诈（Fraudulent）的，大概率是他的信用卡被盗刷了。对于存在争议的交易，收款方也可以申述，提供相关信息（邮件来往，使用日志等等），不过我一般都不去花这个时间，退就退了。

9.2.5 涨价是最好的增长方式

标题可能具有一定的争议，但对于我们而言，这个方式是值得冒险去尝试的。做产品就是一连串的试错冒险，尝试不同的方法取得不同的增长目标。

在小众市场，作为产品的各环节负责人，决策必须够果断，能想到的环节都可以去尝试与优化，在这个涨价的过程，有点像温水煮蛙的过程。

对于已经订阅的用户可能造成不了太大的影响，因为不一定感知到涨价了。但对于新的用户，看到产品用户安装量，有一定的迷惑性，会认为旧用户也是按这样的价格去支付的。

我们一起看看下面的涨价表格，若每月新增 1000 用户，付费转化率因为涨价而降低，即使降低 0.90% ，都比之前的收入提高。

决定收入的当然还有流失率，但这个也不会因为你涨价而就马上流失，因为涨价对已订阅的用户没影响，属于自然流失，相对稳定。

注：小众市场，若付费率降去 1% 是属于动荡很厉害的了。在《前言》说过，小众市场属于细水长流，基本不会出现大起大落的情况（除非被下架）。

我们除了站在用户的角度去解决问题，也要站在用户的角度评估价值，为价值定价。大胆为产品价值标上明码实价。

因为我们帮用户解决问题了，所以我们可以理直气壮地接受报酬。

十、【项目拓展 4/4】如何使用 ChatGPT 搭建工具产品@AUDI ?

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章节概要

做产品 MVP ，从某个层面来说，属于“精益创业”的思维，而真正要快速做出来，有时候还需要借助一些效能工具，比如 ChatGPT。

ChatGPT 的发展之迅速，几乎相当于是一个高阶智能教练，无论咨询还是请教，甚至给方案，都能给出可落地的解答。

下面是使用 ChatGPT 搭建工具产品的小例子，大家可以参考着完成自己的产品开发。

以一款预置 prompt 的 AI 生成文本产品为例，灵感及参考来源 aicodehelper.com： 1）使用 ChatGPT 生成代码，描述需求，这个时候描述清楚你希望网页有哪些元素，同时每个元素的功能是什么，操作之后会发生什么诸如此类。 举例：「用 python + html 帮我写一个程序，名字内容是【作文生成器】，单独一行展示，第二行是一个标题“请输入作文主题”，另起一行是文字输入框，右边是“确认”按钮，点击确认后将“请以下列内容为主题生成一篇作文：\n\n”加上输入框的内容传到 openai 的接口，再另起一行是输出框，用于展示内容，将前面接口传过去后返回得到的内容展示在输出框。希望代码要中文注释，注释要清晰； 给我完整代码”」 2）于是乎就得到了一堆 python 代码，和一份 html 的代码，如果发现不完整可以输入”继续“得到完整的代码。 3）通过查阅 openai 的 api 文档和对比 python 代码可以发现我们需要有一个 key 调用接口才能正常获取内容。 生成 key 的网址，登录账号后使用 beta.openai.com 将下面注释中这段内的内容替换成自己生成的 key ，然后将代码保存成后缀为。py 的文件这个程序就能正常本地使用了（如何运行也可以询问 AI ）。 # 设置 OpenAI API 密钥 openai.api_key = “XXXXXXXXXXXXXXXXXX”

4）如果需要部署成网页前面也有生成对应的前端代码，将 html 代码保存为 index.html 文件并放入 templates 文件夹内，将 py 文件与这个文件夹保持同一级然后就能上传到服务器去运行这个程序了 （这一步其实自己试的时候不是这么做的，结果报错了，询问 AI 后才得知这个正确做法；部署成服务这个因为之前玩博客的经历所以有一些运维经验，但是也遇到了一些问题，通过询问 AI 解决了） 当然这样生成的产品还是比较粗糙的，时间原因详细的配置没有写完整，举的例子和图片也是用于发文，不一定代表真实使用效果，大家可以自己去尝试，毕竟折腾也是一种乐趣。 你可以继续用 ChatGPT 继续去优化 html 的样式（图二示例就是简单让 AI 排了下版后的效果，我自己原先玩的那个甚至还写了很多样式和动效） 也可以用 openai 自带的 playground 去优化自己的 prompt （playground 这里其实也有功能可以直接将自己的 prompt 生成代码噢，可以用于替换自己程序里的 prompt ～）

内容来源：《ChatGPT 火了，我如何抓住机会，打造了一个有用的工具站？》、《0 编程基础搭建属于自己的 AI 产品》