今天不光分享产品,还有产品背后一个有趣的年轻人:Rafael Kramer。


20岁做了62个 App,连给 App 带货的网红都是 AI 生成的


Rafael Kramer 最近做了一个叫 FaceKit 的 App,产品不复杂。


用户拿 iPhone 对着自己的脸扫描一圈,FaceKit 会用苹果的 TrueDepth,也就是 Face ID 背后的那套 3D 深度感知技术,测量你的:


脸部对称度、五官比例、眼距、面部结构,然后给出一个分数,再提供所谓的外貌改善建议。


FaceKit 属于这两年年轻人里很火的一类产品:looksmaxxing。(looksmaxxing 中文很难找到完全对应的词,大概可以理解成“尽可能把自己变好看”。)


20岁做了62个 App,连给 App 带货的网红都是 AI 生成的


FaceKit 上线两个月后,销售额已经超过 10万美元,高峰的时候一天收入 6000美元


这期间,他们在 TikTok 上发了超过 1300条视频,分布在大约 40个账号,累计拿到超过 1亿次播放、近1000万点赞和10万次下载


而创始人 Rafael 却说:


FaceKit 的核心增长渠道,100% 是 AI 生成的网红。


这些视频里的“漂亮男生”、“漂亮女生”,有很多压根不存在。


人是 AI 生成的,照片是 AI 生成的,视频也是 AI 生成的。


然后这些虚拟人物在 TikTok 上告诉用户:“我用了这个 App,看看它怎么分析我的脸。”用户看完,下载 FaceKit,最后在 App Store 里付钱。


这已经不是简单的“ AI 做广告”,而是一个很有意思的新循环:


人找需求 → 做App → AI 批量生产内容 → AI 虚拟网红获客 → 用户付费 → 再测试下一个App。


Rafael 今年才20岁,他已经把这套方法练了六年。


13岁开始做 App,14岁靠一个 TikTok 梗赚了10万美元


Rafael 出生在英国牛津,在瑞士苏黎世长大。


2020年前后,疫情期间他只有13岁。


跟很多十几岁的孩子一样,他在家无聊,于是在 Google 搜了一句非常直接的话:


“怎么赚钱?”


最后找到了一个叫 Buildbox 的工具,这是一个不需要真正编程、靠拖拽就可以制作简单手机游戏的工具。


于是他开始做游戏。


真正改变他的,是一年后的一个 TikTok 梗。


当时美国说唱歌手 DaBaby 在互联网上突然出现一个非常荒诞的 Meme:


DaBaby 的脑袋变成了一辆汽车。


在 TikTok 上迅速爆火。


Rafael 看到这个梗以后,当天晚上直接熬了一个通宵,把它做成了一款游戏。


名字也极其简单:DaGame。游戏今天甚至还留在 App Store。


玩法就是控制一辆长着 DaBaby 脸的汽车躲避障碍、收集金币,还配上那个当年非常火的“LET'S GO”声音。


20岁做了62个 App,连给 App 带货的网红都是 AI 生成的


第二天,他把游戏发到 TikTok,结果就爆了。


按照 Rafael 后来的复盘,DaGame 一个月做到了大约:


200万次下载;App Store 总榜第2;超过10万美元收入。


而且商业模式简单得惊人:


没有订阅,没有复杂付费墙,基本就是游戏免费 + Google AdMob 广告。


最重要的是,他从第一款真正赚钱的 App 开始,就形成了一个后来几乎没有改变的方法:


先找互联网正在爆发的东西,再迅速把它变成产品。


20岁做了62个 App,连给 App 带货的网红都是 AI 生成的


后来没有押注一款App,而是做了60多个


过去,我们听到的绝大多数创业故事都是:找到一个方向,坚持,专注,把一件事做到极致。


Rafael 的做法几乎是反过来的:不停做。


今年他自己盘点四个 App Store 开发者账号时发现,从2020年到现在,已经发布了 62个 App


他的个人网站则写着:


累计超过 1000万下载;做过50多个游戏和消费 App;几次登上 App Store 第一;有几款产品被收购;还卖掉过一家手机游戏公司。


这60多个 App 里面有大量产品生命周期很短,有的甚至就是围绕一个梗做的游戏。


但 Rafael 很早就发现:


互联网热点有时候比产品本身值钱。


一个 Meme 今天刚火,你明天做出 App,就可能吃到几百万次自然流量。两个月以后再做,已经没人关心了。


所以他的核心能力,并不是把一款产品精雕细琢三年。


而是:非常快地识别“现在大家正在看什么”。


然后把它产品化。


比追热点更稳定的,是直接和网红合作


靠 Meme 做游戏有一个明显问题:来得快,死得也快。


所以15、16岁的时候,Rafael 开始换方法。


既然 TikTok 上已经有人拥有几百万粉丝,为什么不直接给他们做游戏?


他成立了一家公司,专门和内容创作者合作开发 App。


合作方式也不是传统的:“我给你5万美元,你帮我发一条广告。”


而更像合伙:你出流量,我出产品,然后收入分成。


Rafael 后来总结,这种模式有一个很明显的优势。


如果单纯付广告费,网红发完视频以后基本就没动力了。


但如果双方五五分成,App 多赚一美元,网红也多赚一部分。


于是对方会持续推广。


他后来还和拥有大量粉丝的创作者 Evan Cronin 合作过一款非常无厘头的游戏:


NPJ: The Game。


20岁做了62个 App,连给 App 带货的网红都是 AI 生成的


它来自 Evan 每年7月做的一个网络梗“No Poop July”。


游戏上线第一个周末就超过 17万下载,连续三天登上 App Store 第一。


做到这里的时候,Rafael 学会的已经不只是开发 App。


而是另外一项能力:Distribution,分发。


这也是后来整个故事最关键的一部分。


做到几十个App以后,他开始从游戏转向“人类永远会焦虑的问题”


2025年前后,Rafael 开始减少 Meme 游戏,把重点转向消费类 App。


原因也简单:


梗游戏生命周期太短;收入主要依靠广告;今天爆100万下载,下个月可能什么都没有。


真正长期赚钱的消费 App,通常围绕一些不会消失的需求。


Rafael 自己总结得很直接:


Health、Wealth、Relationships,健康、赚钱、关系。


再加一个在 TikTok 上越来越明显的方向:外貌。


于是他先做了 Debloat AI


所谓 debloat,本来就是最近 looksmaxxing 圈子里特别火的一个概念:


很多年轻人觉得自己的脸“肿”,希望通过饮食、喝水、睡眠、运动等方式让脸看起来更瘦、下颌线更明显。


Debloat AI 就围绕这个需求做产品。


20岁做了62个 App,连给 App 带货的网红都是 AI 生成的


根据 Rafael 的案例复盘,这款 App 做到了大约 4万下载,后来被收购。


这件事让他确认:


外貌焦虑是一个非常强的消费需求。


用户不仅愿意看内容,而且愿意下载 App、做测试、订阅。


于是有了 FaceKit。


Rafael 突然发现:连网红都不用找真人了


以前做 Debloat AI,他已经知道怎么通过 TikTok 获取用户。


但这件事很麻烦:


找创作者;谈价格;寄脚本;催视频;视频不好还得重拍;一个人爆了以后又要继续找下一批人。


直到 Rafael 在刷 TikTok 时看到一个 looksmaxxing 账号。


里面的人长得很好看,内容也很简单,基本就是:Before / After。


“我以前长这样”,“做了这些改变以后,现在变这样”,数据非常好。


Rafael 第一反应是:去找这个博主合作。


结果研究以后才发现这个“博主”压根不是真人,是 AI 生成的。


这件事一下改变了他的获客逻辑。


以前是:


找网红 → 给钱 → 拍广告。


现在变成:


生成一个网红 → 生成100条内容 → 测试哪条会爆。


FaceKit 后来的内容机器就是这么搭起来的。


团队生成一批看起来非常真实的男性、女性虚拟人物。


20岁做了62个 App,连给 App 带货的网红都是 AI 生成的


保持人物脸部相对一致,然后让他们出现在:


卧室、健身房、教室、街头等不同场景,再围绕 looksmaxxing 生产大量视频。


例如:


“我用AI分析了自己的脸”,“它告诉我哪里最影响颜值”,“90天以后我变成了这样。”


甚至有一条视频,做成像学生偷拍课堂的样子:


一个老师站在教室里,说自己可以用 FaceKit 给学生打颜值分。


这条内容拿到了大约 190万播放


重点在于:这一切不需要真的找一个老师、租教室、拍摄、剪辑。


两个月发1300条视频,不是在做内容,而是在做“概率”


FaceKit 最值得一提的应该是内容的量之大。


Rafael 在一个采访里直接展示了后台数据,大约两个月:


40个 TikTok 账号;1300多条视频;1亿+播放;近1000万点赞;10万+下载;超过10万美元销售额。


他说这部分收入基本全部来自这些自然内容,没有依靠传统付费广告。


算一下就知道它的玩法。


两个月1300条,相当于平均每天要发 20多条视频


正常公司如果每条视频都要:


找演员;写脚本;拍摄;剪辑;审核;一天20条几乎不可能。


AI 把成本结构彻底改了,现在他们真正要做的是:


生成大量素材、让少数人负责组合和发布、然后观察数据:


哪个人物容易爆;哪种“Before / After”容易爆;哪个开头容易爆;哪个账号表现好。


然后马上复制。


所以 Rafael 并不是在追求:“做出一条完美广告。”


而是在做:“一天测试几十次,直到算法替我选出赢家。”


这和他14岁时做 DaBaby 游戏,其实是一模一样的逻辑,只是速度更快了。


Rafael 代表的是一种新的个人生产方式


如果只看结果,很容易把 Rafael 的故事写成:“20岁天才少年做App赚很多钱。”


我觉得这反而把最重要的东西写小了。真正变化的是:


一个人能控制的生产资料变多了。


14岁的时候,Rafael 的生产方式还是:


看到一个梗;通宵用无代码工具做游戏;自己拍 TikTok;靠广告赚钱。


现在变成了:


  • 刷 TikTok 找需求;快速做一个 MVP;AI 生成几十个虚拟人物;
  • AI 生产几百条图片和视频;40个账号同时测试;
  • 数据告诉他什么内容有效;留下赢家;再做下一个产品。


他今年自己盘点了一下:62个App,累计超过 1000万下载。


这意味着他真正经营的已经不是 FaceKit,甚至不是某一款 App。


而是一条:


不断发现需求、制造产品、制造流量,再淘汰失败项目的生产线。


过去建立这样一条消费互联网生产线,可能需要一家几十人的公司,今天几个人就可以开始做。


以上,祝你今天开心。


文章来自于"Fun AI Everyday",作者 "张艾拉"。