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用 3 个简单、普通的网站做到每月 3.2 万美元

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来源

本文只整理视频中的说法和建议，不添加视频之外的事实或行动方案。它不是逐字稿；自动字幕可能误识别专有名词、产品名称和数字。以下收入、订阅数、转化率、流量和成本均为受访者或主持人声称的数字，本文未独立核验。

三个产品与视频报告的数字

Rashid 表示，他运营着一个自举式 SaaS 产品组合，目前每月产生约 32,000 美元。主要产品 AngelMatch 帮助早期创业公司寻找投资者；InvestorHunt 是另一个投资者数据库；JournalistHunt 则被描述为一个记者数据库，帮助小型企业和媒体公司寻找记者以获得媒体报道。开场字幕把第一个月度指标写成 “MMR”；视频后面使用 “MRR”，因此本文保留原字幕和视频用词，不自行解释其含义。

视频依据：00:00 · 01:38

Rashid 报告称，AngelMatch 当前为 29,000 美元 MRR，有 360 名活跃订阅者，试用转化率为 33%，每天获得 800–1,000 次点击，价格从每月 59 美元起。他称 InvestorHunt 的收入为 2,800 美元，价格档位为 57、97 和 297 美元；JournalistHunt 的收入为 260 美元，基础和中档套餐价格为每月 49–99 美元。

视频依据：02:18

业务从一个痛点开始

主持人的核心解释是：这些业务之所以有效，是因为它们解决了痛点。视频中关于另一份商业问题数据库的赞助内容属于推广，因此本文不把它当作案例内容整理。

视频依据：03:22

Rashid 表示自己不是技术型创始人，大学学习的是金融。他和大学同学一起开发金融科技投资应用时，从家人和朋友处筹集了 100,000 美元，又刷满信用卡并取得个人贷款。为了筹集更多资金，他们手工建立投资者名单。这段经历让他看到，冷邮件可能有效，但寻找可用的投资者名单既繁琐又耗时。

视频依据：04:41

随后，他和联合创始人测试其他早期创业者是否也遇到同样的问题。他们与少数成员一起整理了约 40,000 名投资者，在 Product Hunt 上发布产品，并在第一个月获得约 4,000 美元。他把这个产品描述为解决自身问题的尝试，并由此发现其他创始人也有类似需求。

视频依据：05:53 · 06:17

获客方式：SEO 加有用内容

Rashid 说，他在 Google Analytics 中注意到 AngelMatch 每天约有 60 次点击，随后雇用六名内容作者并持续发布博客。团队同时为用户制作免费工具和其他有价值的内容。他表示，持续六到八个月后，MRR 通过 SEO 和 Meta Ads 从 3,000 美元增长到 20,000 美元，最高达到 43,000 美元 MRR。

视频依据：06:41

他给出的核心原因是产品与目标受众的问题相匹配：他们从一开始就面向正在筹集资金的早期创业公司，因为自己经历过同样的问题。他还表示，选择细分领域也很重要。

视频依据：07:43

数据库产品的一套重复步骤

对于新的产品方向，Rashid 建议建立按地点、受众规模和主题分类的网红数据库，或者建立记录新闻通讯赞助内容的数据库。他认为，这两种产品都能替用户节省原本需要手工研究的时间。

视频依据：08:23

如果重新开始，他会按三步推进：先选择一个解决具体问题的目录或数据库想法；再手工收集数据，或者在具备技术能力时自动化收集；最后发布产品、获得关注，并观察反馈、注册和付款等信号。他特别推荐目录和数据库产品使用程序化 SEO，并表示这为他们带来一半收入。

视频依据：09:07 · 09:51

技术栈与视频报告的运营成本

视频列出的技术栈包括：前端 Next.js，后端 Nest.js，PostgreSQL，Ahrefs，DigitalOcean，负责邮件外联的 Nylas，用于防机器人和安全的 Cloudflare，用于邮件流程和营销的 “Clavio”，以及用于邮件的 G Suite。“Clavio” 可能是自动字幕的识别错误；视频没有进一步澄清。

视频依据：10:20

Rashid 表示，所有这些应用每月合计约 62 美元。这是访谈中的报告数字，本文没有独立检查其计算过程。

视频依据：10:49

主持人和受访者强调的内容

Rashid 的建议是要有耐心、投入工作，并且不要放弃。他对比说，有些当时起步的创始人最初赚得更多，但后来放弃了。

视频依据：11:09

主持人的解读是，这种模式之所以能够持续，是因为它解决了痛点，而不是追逐热门的 AI 周期。其中一位主持人还认为，企业愿意为严重的 B2B 问题付费，而 B2C 目录可能更难变现；这属于主持人的观点，不是本文独立得出的结论。

视频依据：12:37 · 12:51

主持人还表示，网红较难寻找和触达，而企业会预订网红，因此网红数据库是一个有吸引力的方向。

视频依据：13:40

内容边界

本文没有核验视频中的收入、流量、价格、转化率或运营成本说法，也没有加入市场研究、技术推荐或法律、财务、商业建议。赞助内容和结尾的推广号召被省略。自动字幕可能存在识别错误；完整导出的字幕仅用于本次人工验收，现已不再保留。