AI-книги за $930K — кейс Джо Попласа в 20 лет

Джо Попласу 20 лет. Он студент computer science в Торонто. До этого работал упаковщиком на минимальной зарплате $11 в час. За год запустил бренд AI-сгенерированных ebook: чистая прибыль $390 000, оценка от инвестора $930 000, маржинальность 70-80%, продал инвестору 40% доли. Параллельно строит второй такой же бренд и обучает других по той же схеме.

Главное в кейсе: книги пишет ChatGPT по строгому outline, а 80% выручки приходит с одного рекламного канала — Pinterest, нацеленного на узкий сегмент.

Кто такой Джо Поплас

Джо Поплас, 20 лет, Торонто. Студент computer science. До бренда — работа на складе за $11/час. В 2020 году, после школы, начал самостоятельно изучать use cases для GPT-3 в OpenAI. Эта строка в LinkedIn привела к тому, что в 2022 году к нему стали обращаться за платными консультациями по интеграции GPT-3 в малый и средний бизнес.

Какую проблему решает книжный бренд Джо

Бренд продаёт ebook одной конкретной аудитории — мамам среднего возраста. У этой аудитории есть деньги, доверие к печатному формату и эмоциональные триггеры, на которые работают обложки и заголовки.

Проблема, которую закрывает продукт, — практическая (рецепты, родительство, отношения, организация быта). Книги достаточно полезные, чтобы оставлять хорошие отзывы и собирать лояльную базу. Цена — типовая для импульсной покупки ebook на Pinterest.

Как родилась идея

В июле 2022 года Джо встретился с публикующей компанией, которая делает выручку $2 млн в месяц на классических ebook без ИИ. Это был момент-открытие: рынок огромный, конкуренты не используют генеративные модели.

К тому моменту у Джо уже был год опыта работы с GPT-3 в OpenAI и понимание, какие use cases дают результат. Идея: упаковать готовый процесс генерации текста в книжный продукт, протестировать на минимальном бюджете, найти связку «ниша + канал», а дальше масштабировать.

Как собрал MVP

Август 2022: Джо генерирует первые 10-20 книг. Сентябрь: ещё 20, итого ~40 книг в каталоге. Бюджет — собственная зарплата с минималки.

Метод сборки одной книги:

1. ChatGPT генерирует outline книги: 5 глав, в каждой 5 подтем
2. Каждая подтема генерируется отдельным запросом — это даёт связный текст вместо рваного потока
3. Сам Джо вычитывает черновик и правит. Позже — наёмный proofreader на ежемесячном контракте
4. Себестоимость генерации одной полной книги в GPT-3 — около $3
5. Постоянные расходы — $200/мес на премиум-подписки инструментов

3 октября 2022 — первый прибыльный день, $20. 4 октября — $40. 28 декабря — первый день с прибылью $1000.

Стратегия роста

Единственный масштабируемый канал — Pinterest Ads. Логика двух фаз:

Consideration-кампании — широкая воронка для теста ниш. Цель — понять, к какому сегменту лучше идти. Ставка не на конверсию, а на сигнал интереса.

Conversion-кампании — после выбора ниши. Подключается Pinterest Tag на сайт, оптимизация под покупку. Здесь Джо вылизывает каждый слот: тексты на креативах, тексты на лендинге, конверсия выше первого экрана и ниже.

Landing page — обязательный элемент. На лендинге показываются «value stacks», превью глав, доказательства полезности. Без лендинга прямой продажи нет — у пин-баннера нет места объяснять ценность.

Монетизация

Прямая разовая оплата ebook через landing page. Маржа 70-80%: единственная значимая статья расходов — реклама, всё остальное (генерация в GPT-3, премиум-подписки, proofreader) укладывается в копейки на единицу.

Параллельный поток — платная программа обучения, где Джо учит других строить такой же книжный бренд (у него уже есть успешные ученики). Третий поток — продажа долей в самом бизнесе: инвестор выкупил 40% по оценке $930K, в планах строить ещё один бренд и тоже продавать долями.

Что забрать из кейса

Узкая аудитория важнее универсального продукта

Джо целится не в «всех, кому интересны ebook», а в один сегмент — мам среднего возраста. На этом сегменте легче подбирать обложки, заголовки, эмоциональные триггеры. Креатив один раз попадает в боль — дальше тот же шаблон масштабируется на ставке.

Универсальный продукт «для всех» вынужден усреднять и теряет в кликах. Узкое позиционирование позволяет вести Pinterest-аккаунт, лендинг и тон голоса так, чтобы один сегмент мгновенно узнавал себя.

Для строящего ИИ-продукт: чем уже описан клиент, тем дешевле тест каналов. «Для всех» = реклама на широкую → дорогой клик и непредсказуемая конверсия.

Outline отдельно, генерация по кускам

Первый импульс — попросить ChatGPT «напиши книгу про X». Результат всегда плохой: текст рваный, без структуры, без связности между главами.

Метод Джо: сначала генерируется outline (5 глав × 5 подтем), потом каждая подтема — отдельным запросом с контекстом главы. На выходе — связная книга, потому что модель работает в коротком фокусе на конкретной задаче, а не пытается удержать в голове 50 000 знаков.

Это применимо ко всему, что собирается из текста: лендинги, email-цепочки, документация. Сначала структура, потом генерация кусками, потом сборка.

Один канал, дотянутый до конца, лучше пяти на полшага

У Джо 80% выручки с Pinterest. Не Google, не Facebook, не TikTok — один канал, в котором он выучил все рычаги: типы кампаний, креативы, теги, A/B на лендинге.

Соблазн новичка — распылиться по 5 каналам сразу. На практике это даёт 5 неработающих кампаний и нулевое понимание, что именно сломалось. Выбрать один канал, выжать его до потолка, потом добавлять второй — медленнее на старте, но даёт реальные числа и доходимость до прибыли.

Тот же принцип для ИИ-продукта: один канал привлечения, один сегмент, одна модель монетизации в первые полгода.

Изучить продукты конкурентов, а не пытаться угадать

Первая книга Джо — «худшее, что можно прочитать», потому что он не знал, как устроена книга в этой нише. Решение было простое: купить книги конкурентов и разобрать их по полочкам — какая структура, какой объём, как оформлены главы, что в начале и в конце.

Это правило для любого продукта в незнакомой нише. До разработки своего MVP — купить 3-5 конкурентов, использовать как клиент, выписать их сильные и слабые места. Это даёт стартовую планку качества и список того, что не надо изобретать заново.

Профильный навык до того, как искать монетизацию

Джо начал работать с GPT-3 в 2020 году, когда о генеративных моделях знали единицы. К моменту запуска книжного бренда у него за плечами — два года ежедневной практики с моделью. Поэтому переход от идеи к работающему продукту занял три месяца, а не два года.

Совет, который Джо даёт себе прошлому: «приоритезируй обучение над заработком». Сначала закопаться в инструмент глубже, чем 99% рынка. Потом, когда возникает идея, реализация занимает дни, а не годы — потому что нет фазы «учусь работать с инструментом».

Для строящего собственный ИИ-проект: время, потраченное на глубину в одном инструменте (Cursor, Claude Code, конкретный API), окупается на этапе сборки продукта, когда конкуренты ещё только разбираются с базой.

Источник: интервью с Джо Попласом.