被网课折磨到崩溃后,他一个人做了个“Excel版多邻国”,月入3.5万美金

一张网页版的 Excel 表格，2500 个付费订阅用户，月入 3 万–3.5 万美金。

运营成本是多少？主机不到 100 美金，邮件服务 35 美金，剩下只有支付手续费。

做它的人，只有一个。

这不是励志故事，是一个真实跑着的产品：Excel Exercises，一个故意做得很"窄"的网站——浏览器里模拟一张 Excel 表格，让你亲手敲公式、按快捷键，答对加分，答错给提示。

玩法一句话能说完：把多邻国那套"在游戏里学习"，原样搬到了 Excel 上。

但把它拆开看，里面是一整套值得抄的出海打法。这篇我把结论放在最前面：

当 AI 把"获取知识"的成本打到近乎为零，真正稀缺的，是压力之下把一件事做对的能力。谁的产品能训练这种能力，谁就拿到钱。

下面一层一层拆。

01

被网课折磨出来的产品

创始人 Jake Shimota 的创业起点，不是灵光一闪的市场洞察，而是一种很真实的生理性烦躁。

之前的工作逼着他用 Excel，他跟网课学：一句话没听清，回退重听；视频看完觉得全会，隔几天打开表格，公式照样写不对。

这里藏着传统教学最大的悖论：

Excel 是一门动手技能，但绝大多数课程，都在用"看"的方式教你。

VLOOKUP、嵌套函数，教程一看就懂。真正的难点从来不是看懂文字说明，而是面对一堆单元格，能不能一次写出不报错的公式。

后来他用多邻国练西班牙语，一个念头冒了出来：能不能做一个 Excel 版的多邻国？

于是有了 Excel Exercises：一张可交互的模拟表格当主界面，公式自己敲，快捷键自己按，系统当场判对错；打卡、榜单、连续天数，多邻国验证过的那一套，全配齐了。

02

触发付费的不是学习欲望，是职业事件

免费的 Excel 教程，社交媒体一搜一大把。凭什么有人愿意花钱订阅？

Jake 一句话点透本质：

触发付费的不是学习欲望，是职业事件。

买单的大多是三类人：准备求职的应届生、转行跳槽的职场人，还有简历上写了"精通 Excel"、实际能力跟不上、急需临时补短板的人。

"精通 Excel"，大概是简历里最常见、也最容易注水的一行。

面试官让你现场写函数，新入职第一天老板甩来一张复杂表格——这种场景下，刷一百遍教程，都不如在模拟表格里亲手调对一次引用范围。

同一门技能，两种完全不同的生意

为求职、保工作付费，永远比为兴趣付费刚性强得多。

03

练习不是附属品，练习就是产品

先看这套打法跑出来的数据：

$3万+月收入（美元）5 万月访客2500付费订阅者

5%付费转化率<$135月运营成本（美元）

数据来源：创始人公开分享

体量说实话不算夸张：84 节课、42 篇函数指南、109 个练习页面。

它赢在一个很少有人优先考虑的设计：练习不是课程的附属品，练习，就是产品的主界面。

教程讲完，下方直接嵌入对应实操。学和练无缝衔接，不用关掉视频、再打开本地 Excel，没有割裂感。

更有意思的是节奏：产品还很粗糙、界面还丑的时候，他就直接挂上了付费墙。

先设立付费门槛，找到愿意买单的真实用户，再根据用户需求慢慢补齐内容。

顺序反过来，就是大多数"再打磨一下"的产品永远上不了线的原因。

04

把产品做成别人愿意引用的资产

Excel Exercises 早期的增长，几乎全部来自自然 SEO，核心关键词只有一个：excel practice。

落地页没有营销话术，大段朴素文字直白告诉谷歌：这里，就是专门用来练 Excel 的地方。

真正聪明的杠杆，是 B 端免费策略：Jake 主动给高校老师、职业培训机构赠送高级账号，方便老师直接布置课后作业。

老师省了出题、批改的麻烦；网站拿到 .edu 教育域名的高权重外链，谷歌权威度持续上涨，搜索排名滚雪球式提升。      

Excel Exercises 官网首页：自述 25 万+注册用户，合作机构含 Amazon、康奈尔大学、纽约大学、FedEx 等 50+ 家（来源：excelexercises.com）

注意官网这行小字：50+ 合作机构里，一大半是大学和非营利组织。教育场景的背书，是买不来的。

不是花钱买外链，而是把产品变成教学基础设施——每一次使用，都是一次 SEO 投票。

广告投放、企业授权，都是后面才加上的补充渠道。底层增长逻辑始终没变：精准的搜索需求 + 匹配需求的交互产品 + 教育场景的背书。

05

能抄的框架，和它的边界

把 Excel Exercises 拆完，能带走的不是"再做一个 Excel 网站"，而是一个可以复用的公式：

浏览器模拟环境 + 即时判题 + 职业焦虑驱动付费

适用清单可以列很长：SQL、快捷键体系、提示词调试……它们全都有同一个矛盾——知识点随便免费找，但在约束条件下做对，需要模拟练习环境。

AI 还能把这个模式往深推一层。Excel Exercises 已经上线了 AI 教练：你写错公式，它解释错在哪。

但更大的空间还没被填满：AI 原生练习产品，可以识别你的错误类型，动态推送同考点的变体题，而不是按顺序往下学。判题数据、错误标签、自适应出题联动，还是一片蓝海。

前提也得说清楚。这个模式成立，至少要满足三条：

1技能必须"动手才会"，而且"做对"能被程序自动判分；

2存在职业场景里的刚性付费动机——求职、保饭碗；

3现有主流方案是错配的——用"看"去教"做"。

三条缺任何一条，这套框架就要重新论证。

如果你想动手试，这周就能做三件事：

一、列一门你自己被"看视频学不会"折磨过的技能；

二、用 AI 搭一个最小判题环境——一个输入框、一组校验规则，就够验证需求；

三、界面可以丑，付费墙先挂上。愿意掏钱的用户，比任何问卷都诚实。

很多做出海的人，惯性思路是先圈赛道、堆功能、扩品类，再找流量。Jake 反着来：不做庞大的 Excel 学习平台，只做在线练习页；不靠海量内容筑护城河，靠"来这里练表格"的习惯筑护城河。

机会不是做大而全，而是狠狠做窄。

当 AI 把获取知识变得免费，稀缺资源早就不是知识点——

是压力之下，稳稳做对一件事的能力。

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