Questgen.ai: $4K в месяц на ИИ-генераторе тестов — кейс Рамсри Гоутама Голла

Questgen.ai — веб-сервис, который из любого текста генерирует тесты: multiple choice, true/false, fill-in-the-blanks. $4K в месяц при марже 70-80%, 1 основатель, 0 сотрудников, прибыльно. Старт — январь 2022, стартовые расходы — $500.

Главное в кейсе — Рамсри Гоутам Голла собрал и поддерживает Questgen как side-проект, тратя на него менее 5 часов в месяц, в основном на ответы поддержки и мелкие правки. Параллельно зарабатывает основной доход через консалтинг и создание курсов по NLP и ИИ.

Кто такой Рамсри Гоутам Голла

Индия, Хайдерабад. Специалист по NLP с многолетним опытом, преподаватель и контент-мейкер в области ИИ. До Questgen работал над несколькими экспериментальными проектами в Natural Language Processing — отсюда и техническая подкованность для построения качественного генератора вопросов.

Доход у Рамсри диверсифицированный: консалтинг, продажа онлайн-курсов, доход от продуктов. Questgen — один из таких продуктов, который не требует много времени, но даёт стабильный пассивный поток.

Какую проблему решает Questgen.ai

Преподаватель готовит контрольную работу. Каждый раз — это часы ручной работы: придумать вопросы, варианты ответов, проверить корректность, оформить.

Edtech-команды и репетиторы — та же боль, только масштабированная. Нужно регулярно генерировать огромный объём вопросов под разный материал.

Questgen — автоматизация этого процесса. Преподаватель загружает текст параграфа учебника или статью — получает готовый набор тестов разного формата. Можно править, можно использовать как есть. Экономия часов в день.

ICP — учителя школ, edtech-стартапы, репетиторы, ученики (готовиться к экзаменам, прогоняя себя на тестах из учебных материалов).

Как родилась идея

Рамсри в 2020 году экспериментировал с разными идеями в NLP. Видел, что генерация вопросов из текста — задача, на которой текущее поколение моделей (тогда — GPT-2, GPT-3, T5) уже даёт приличный результат, особенно если правильно строить prompt и пост-обработку.

Инсайт: в edtech есть конкретная коммерческая задача с понятным ICP. Не очередной «ИИ-чатбот для всех», а конкретная функция для конкретной аудитории. Это и сделало Questgen жизнеспособным продуктом.

Как собрал

Стек минималистичный — React + Vercel на фронте, Stripe для платежей, SendGrid для писем. ИИ-логика — серверная часть с обращением к моделям и пост-обработкой результатов.

Стартовые расходы — $500 в основном на API-кредиты, домен, хостинг. Дальше — несколько лет постепенной доработки, не быстрая полировка.

Главный момент — архитектура с понятным шагом «текст → вопросы». Никаких лишних функций. Преподаватель видит понятный интерфейс: вставь текст → выбери тип вопросов → получи результат → экспортируй.

Стратегия роста

SEO по узким запросам

Главный канал. Запросы вроде «MCQ generator from text», «AI quiz generator», «automatic question generator from passage». Сайт ранжируется годами по этим темам, давая стабильный приток холодного трафика.

Twitter

Рамсри ведёт публичный аккаунт про NLP и ИИ. Это и личный бренд, и канал для Questgen — часть подписчиков узнаёт о продукте напрямую.

Сарафан в edtech-сообществах

Преподаватели обсуждают инструменты. Один довольный пользователь рассказывает коллегам. Тихий, но стабильный источник новых пользователей.

Upwork как косвенный канал

Рамсри сам нанимал через Upwork разработчиков для разных задач, а попутно публиковал контент про NLP — это привлекало внимание и к продукту.

Pricing

Подписка — несколько тарифов в зависимости от количества генерируемых вопросов в месяц. Конкретные цены — на сайте.

5 уроков из кейса

1. Узкая задача на ИИ продаётся лучше широкой платформы. «ИИ-генератор тестов» — это понятно, узко, легко позиционировать. «ИИ для образования» — никак. Чем уже формулировка боли, тем выше конверсия.
2. Side-проект на 5 часов в месяц при правильной архитектуре возможен. Если продукт спроектирован вокруг одного шага «вход → выход» без сложной логики аккаунтов, командной работы и интеграций, поддерживать его легко. Это совершенно другой уровень времени, чем полноценный B2B-SaaS.
3. SEO работает на узких ИИ-нишах. Под «AI quiz generator» нет крупных игроков с большими SEO-бюджетами. Маленький продукт ранжируется в топ годами, давая стабильный приток. Это особенно ценно для side-проекта.
4. Маржа 70-80% возможна, когда инфраструктура небольшая. Vercel + Stripe + SendGrid + ИИ-API. Никаких офисов, никакой команды, минимальные fixed-costs. Маржа — то, что остаётся после оплаты API-кредитов.
5. Не делать стартап главным продуктом — это стратегия, а не дефект. Рамсри сознательно держит Questgen как один из нескольких источников дохода. Это снижает риск (если продукт упадёт, доход от консалтинга останется) и снимает давление масштабироваться любой ценой.

Главная мысль: ИИ-продукт на $4K в месяц при 5 часах работы — устойчивая модель пассивного дохода для технического человека. Кейс Questgen показывает, что не каждый ИИ-проект должен быть стартапом. Узкая задача, понятный ICP, простой стек, минимум поддержки — это формула side-проекта, который может жить годами без активного вмешательства.