Как запустить проект на $50M в год: разбираю Cal AI на российских цифрах

Логика простая. Фотографируешь блюдо, нейросеть распознаёт продукты и считает калории, белки, жиры и углеводы. Не нужно искать продукт в базе и взвешивать — всё по фото.

Модель — подписка около $10 в месяц. Бесплатного тарифа по сути нет: пробный период просит привязать карту заранее. Рост был быстрый: первый месяц — около $28 тысяч, к 2025 году — больше $2 млн в месяц, в начале 2026 — около $5,7 млн в месяц. Больше 15 млн загрузок за два года.

Самая сложная часть — распознать блюдо по фото и оценить размер порции в граммах: именно от точности зависит, поверят сервису или нет. Дальше проще: база КБЖУ продуктов, чтобы из распознанного посчитать калории и белки, жиры, углеводы; дневник с историей и напоминаниями, на котором держится привычка и удержание; оплата подписки.

Сколько стоит работа нейросети. Каждый разбор фото — это вызов модели распознавания, по деньгам копейки за вызов, так что на марже почти не сказывается. В калькуляторе ниже эта себестоимость сидит в ползунке «маржа».

Беру Wordstat — он показывает, сколько раз в месяц вводят запрос. По задаче «посчитать калории» в сумме около 250 тысяч запросов в месяц.

Отдельно стоят справочные запросы: «сколько калорий» — почти 2 млн, «кбжу» — около 950 тысяч. Но это люди, которые ищут цифру в справочнике, а не приложение. Поэтому беру именно задачные запросы:

Завёл эти фразы в Директ и снял реальные ставки аукциона. Вот ставка, по которой начинаются показы (низ выдачи):

Cal AI берёт подписку, поэтому считаю не разовую продажу, а сколько стоит привести одного платящего. Это цена клика, делённая на конверсию в подписку. Беру три уровня ставки — низ выдачи, средний показ и основной показ (объём трафика 100%) — и считаю при разной конверсии. Конверсия — допущение, поэтому диапазоном.

Логика как у любого проекта: заходишь с небольшим бюджетом и всю прибыль возвращаешь обратно в рекламу — и реклама, и прибыль растут с каждым кругом. Продукт подписочный, поэтому выручка с клиента — это подписка, умноженная на сколько месяцев он платит. Двигай ползунки: клик и подписку взял из реальных данных, остальное — допущения.

Кроме платной рекламы есть второй канал — поиск: статьи и страницы под запросы. Посетители приходят бесплатно, но их число нужно растить материалами. Разбил нишу на группы запросов — вот сколько людей ищет каждую (Wordstat, в месяц):

По запросу «калории по фото» в российском App Store выдаются местные приложения — они решают ту же задачу: считают калории и БЖУ по фото на русском. Вот кто это делает и за сколько:

Соберу цифры разбора вместе. Спрос на счётчики калорий — около 250 тысяч задачных запросов в месяц; счёт по фото, которым отличается Cal AI, пока узкий — около 10 тысяч. Клик в Яндексе — 15–33 рубля на низе выдачи (в основном показе 70–210 рублей). Подписка у оригинала — около 800 рублей в месяц. При конверсии 2% привлечение одного платящего выходит около 1 000 рублей: это больше одного платежа, поэтому окупается за несколько месяцев и только если человек не отписывается.

Как рос оригинал. Cal AI вышел на такую выручку почти без поисковой рекламы — на блогерах: основатели договаривались с авторами в TikTok и Instagram, те снимали короткие ролики, где еда распознаётся по фото, и оттуда шли установки. До 2 миллионов долларов в месяц проект дорос именно так и только потом подключил платные кампании.

Где брать клиентов в России. Канал, на котором взлетел оригинал, здесь почти не повторить: TikTok и Instagram в России ограничены. Остаются блогеры в VK и Telegram, короткие ролики в VK Видео и YouTube, плюс измеримые Яндекс.Директ и поиск. Каналы рабочие, но по охвату и скорости не равны западным — тот рост на блогерах здесь собирается медленнее.

Пара гипотез — проверит только запуск. Первая: счёт по фото в России почти не занят — по запросу есть несколько приложений, но ядро рынка на 220 тысяч держат обычные счётчики без распознавания. Вторая: при таком клике экономика, скорее всего, упирается в удержание и во второй канал — поиск и короткие ролики, — а не в платный клик.