过去很多年，我都以为做 App 成功需要一个“大项目”。

找到一个想法，投入大量时间，把它打磨得足够好，然后想办法让它增长。

但我试过很久，效果并不好。

我叫 Max，是一名全职 iOS 工程师，也是两个孩子的父亲。过去 8 个月，我在下班后的时间里上线了 28 个简单移动应用。现在这些 App 合起来每个月带来大约 1 万美元收入。

所有 App 加起来有超过 1000 名订阅用户，每天活跃用户大约 4000 到 5000。

其中大部分收入来自 4 个 App，每个 App 每月大约贡献 1500 美元。剩下的 App 收入很小。

这就是很典型的 80/20 法则。

（80/20 法则，也叫帕累托法则，意思是很多结果往往来自少数关键因素。这里就是少数几个 App 贡献了大部分收入。）

我的经验不是“押中一个完美想法”，而是快速做很多小项目，让数据告诉我哪个值得继续投入。

我以前也做过失败的个人项目

我大概 8 年前开始做软件工程，职业方向是 iOS 开发。

和很多开发者一样，我也有过自己的移动端宠物项目。那是一个我很想做起来的 App。我花了很多时间尝试各种增长技巧，但什么都没有明显奏效。

后来，在今年 2 月，我在 YouTube 上看到了 Adam Lyttle 的视频。那条视频改变了我对做 App 的理解。

以前我以为，做 App 就是选一个项目，然后把所有精力、时间和希望都放在它上面。

但 Adam 展示了另一种方式：

做一个简单 App，只保留一个功能，发布它，先放下，然后立刻进入下一个项目。

我以前从没这样想过。

这个方法让我意识到，很多时候不是你必须做出一个完美产品，而是你需要提高试错速度。

第一步不是想点子，而是找关键词

我找 App 点子的第一步，是找关键词。

原因很简单：如果用户有一个问题，他会打开 App Store，在搜索框里输入一个搜索词。这个搜索词就是需求的信号。

我的主要工具是 Astro，一个常见的 ASO 工具。

（ASO 是 App Store Optimization，应用商店优化。它关注用户在应用商店里搜什么、哪些关键词有流量、竞争难不难、排名机会大不大。）

我的流程通常是：

先选一个随机品类，或者选一个我自己想做的方向，然后搜索各种相关关键词。

我也会找相邻关键词。它们面向同一类用户，但解决略有不同的问题。

比如学习类 App，可以围绕 physics AI、chemistry AI、math AI 这些关键词展开。关键词不同，但用户群都是学生。

这样有一个好处：当我做完一个 App，就能很快跳到相关关键词，复用很多思路和组件。

做关键词研究时，我会看两个指标：

关键词流行度至少要有 20%，难度大概在 60% 到 70% 之间。

找到有意思的关键词后，我会检查排名靠前的竞品，并用 Sensor Tower 或类似工具看它们的月收入。

我的最低标准是竞品每月至少赚 100 到 200 欧元。如果竞品收入都很低，就说明这个市场不太愿意付钱，我不会浪费时间进去。

我不是凭感觉做 App。

我先确认有人在搜，再确认有人在付钱。

一个树木识别 App 的例子

假设我想研究树木识别这个方向。

我会在 Astro 里创建一个临时 App，然后加入 tree identifier 相关关键词。接着查看相关 App、相邻关键词、关键词流行度和难度。

如果我看到 wood identification 这样的关键词，有一定搜索热度，但竞争难度很低，我就会认真考虑。

下一步，我会打开 App Store，查看相关 App 的收入。如果收入足够好，我就会进入构建阶段。

这个过程看起来很机械，但它帮我避免了一个常见错误：

不要先爱上自己的想法。

先看市场有没有搜索，竞品有没有收入，再决定要不要做。

我怎么快速构建一个 App

确定关键词之后，我会先选两三个竞品，仔细研究它们。

我只关注和关键词最相关的核心功能，其他东西先不管。

然后，我会告诉 ChatGPT 或 Gemini：我想围绕某个关键词做一个 App，并提供一些 UI、UX 约束，让它帮我生成详细实现计划。

接下来，我创建项目，开始复用已有组件。

我的很多 App 都有类似结构：设置页、引导页、付费墙、按钮、视图、基础页面。与其每次从零做，我会直接从之前项目里拖拽或复制。

有些 App 甚至可以复制 90% 的代码。

这就是为什么我能这么快。

当 App 做好后，我会打开 Figma，基于已有模板制作截图和图标。最后让 ChatGPT 生成 App 描述，填写元数据，并确保这些内容都和最初选定的关键词相关。

然后提交到 App Store。

具体耗时取决于 App。有些需要一周，因为中间会遇到一些特殊功能。但我最快的一次，从想到点子到提交审核，只用了 2 小时。

我的 6 步发布流程

如果今天从零开始，我会按下面这套流程做。

第一步，找强关键词。

关键词要有不错的流行度和难度比例，同时排名靠前的 App 要真的有收入。我不想做一个没人付钱的市场。

第二步，研究竞品，定义核心功能。

查看品类里的头部 App，分析它们，然后只选择一个最核心的功能。这个功能要能更高效地解决用户的主要问题。

第三步，用 AI 快速做计划。

我会用 Cursor 或 Claude，让它们列出所有页面、功能和用户流程。这样我能看到清楚的开发路线，也能判断哪些页面可以从旧项目复制过来。

第四步，轻量构建，快速发布。

只做干净的 MVP（最小可行产品）。它不需要功能很多，只需要完成一个明确价值。

第五步，上线后进入下一个项目。

App 功能可用、足够干净、已经上线后，我就先放下，继续做下一个。

新 App 上线时，通常会有一段 App Store 应用商店初始曝光加成。之后流量会慢慢下降。

我会观察它是继续下沉，还是稳定住，甚至开始增长。如果一个 App 没有持续下沉，就说明它可能有潜力。

第六步，回到赢家身上，加大投入。

过一段时间，我会回到那些有自然流量或留存的 App 上，继续优化、修 bug、打磨体验，并投放广告，把已经验证的结果放大。

这就是我 28 个 App 背后的核心打法。

不是每个都要赢。

先大量发布，再让数据筛选赢家。

我的技术栈和工具

我用的工具并不多。

App 开发框架是 Flutter。

发布流程用 Fastlane，它可以帮我更快完成构建和提交。

AI 编码主要用 Cursor。

后端用 Firebase，包括认证、数据库，甚至网站托管。

AI 功能会用 OpenAI 和 Gemini，比如图像识别和其他 AI 工作。

数据分析用 Mixpanel。

关键词和 ASO 方面，iOS 用 Astro，iOS 和 Android 相关研究也会用 FoxData。

这套工具的重点不是“豪华”，而是能让我快速复制、快速发布、快速观察数据。

运营 28 个 App 的成本

虽然现在每月收入超过 1 万美元，但成本并不高。

Cursor 每月大约 20 美元。

Fastlane 是免费工具。

OpenAI 成本高一些，大约每月 200 美元。

Gemini 每月大约 50 美元。

Firebase 虽然承担很多后端工作，但我基本没有超过免费额度，所以每月大概 5 到 10 美元。

Mixpanel 我用免费版。

Astro 每月大约 10 美元。

FoxData 我也用免费版。

整体看，这个 App 组合的成本很轻。

真正的投入不是服务器，而是持续选题、构建、发布和复盘。

不要害怕发布

如果只能给一年前的自己一条建议，我会说：

不要害怕发布。

不要把时间浪费在反复打磨上，也不要总想着“再加一个杀手级功能，用户一定会来”。

不要这样做。

把它做到没有明显 bug，只保留一个核心功能，然后发布。

让用户告诉你他们怎么看。

同时，你继续做下一个 App。

这句话听起来简单，但对很多开发者来说很难。

我们太容易陷入完美主义。总觉得还不够好，还不能上线，还需要再优化一点。

可问题是，如果你一直不发布，市场永远不会给你答案。

为什么这个方法在今天更重要

软件和 App 的构建方式正在变化。

过去，做一个 App 可能需要很长时间和很多人。现在，AI 编程工具、组件复用、跨平台框架、现成后端服务，让一个人也能非常快地做出可用产品。

当越来越多人都能做 App，速度就变得更重要。

不是盲目求快，而是快速完成一个能验证需求的小产品。

我的 28 个 App 不是 28 个宏大愿景。它们更像 28 次小实验。

每一次实验都问同一个问题：

这个关键词背后有没有用户？用户愿不愿意付费？这个 App 上线后会不会自然下沉，还是能稳定留下来？

如果答案不好，我就不纠缠。

如果答案好，我再回去加码。

这就是组合式小赌注的力量。

对普通开发者的启发

如果你也想做类似的事，我觉得最重要的是训练发布肌肉。

不要只训练写代码。

你还要训练找关键词、看竞品、判断收入、复用组件、写元数据、做截图、提交审核、看数据，再决定下一步。

一个会写代码但不发布的人，很难靠 App 赚到钱。

一个能持续发布、持续复盘、持续复用的人，即使每个 App 都很小，也有机会慢慢做出一个有收入的组合。

我的经验不是让你随便做 28 个垃圾应用。

恰恰相反，每个 App 都要围绕一个明确关键词，解决一个具体问题，用最少功能交付价值。

然后发布。

发布之后，不要让情绪决定它的命运，让数据决定。

有些 App 会沉下去，那就让它沉下去。

有些 App 会浮起来，那就回去优化它。

8 个月、28 个 App、每月 1 万美元，这背后的核心不是我找到了一个神奇点子，而是我终于放弃了对“唯一完美项目”的执念。

我开始快速做很多小实验。

在今天这个 AI 和软件工具越来越强的时代，这可能会成为越来越多独立开发者的机会。

案例分享来自油管StarterStory。

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