借移動端的“涼梗”流量增長150%，這家AI占星網站一年收入過千萬

圖片由AI生成

6 月底，我們曾在《抓住人們對“Soulmate”的渴望，20 天入賬 200 萬美金？》選題中觀察空降美國下載總榜 Top10 的兩款 AI 占星產品，「Starla-Call the Universe」和「Astra-Life Advice」，兩款產品不僅持續在榜超一周時間，而且，Starla 巔峰時期月流水達到 240 萬美元，Astra 也拿下了 80 萬+美元，妥妥的吸量又賺錢。

Starla-Call the Universe 5月-11月全球雙端月流水｜圖片來源：點點數據

兩款產品當時最強有力的發酵手段就是“Soulmate 形象預測”引起的社媒病毒式傳播，它們也圍繞該功能設計了變現策略。但除了“Soulmate”外，這兩款產品用 AI ChatBot 代替真人占星師幫用戶解讀星盤、關系等功能的設計，體驗一般，從后續來看，也并不受用戶認可。所以，拉長時間線來看，兩款產品都沒有能讓用戶長期付費，當熱度過去，收入即出現大幅下滑，Starla 11 月流水僅剩 5.4 萬美元，Astra 流水則稍好一些，達到 35 萬美元，但相較巔峰期下降幅度也超 50%。

AIGCRank 10月網站流量增長榜單｜圖片來源：AIGCRank

Hint.app 2024年11月-2025年10月網站訪問量｜圖片來源：AIPure

但 Soulmate 這個在移動端已經涼掉了的梗，如今卻在 Web 端再次被廠商用作增長利器。

AIGCRank 榜單上的一款 Web 端 AI 占星產品「hint.app」，10 月網站訪問量 806 萬，相較 9 月上升 152%，11 月流量為 1014 萬，環比再次上漲 25%。更難能可貴的是，根據 Growjo 的數據，hint.app 預估年收入達到 6940 萬美元。雖然只有單一的收入數據源，但 Semrush 數據顯示，購買轉化率大概在 1.3% 左右，再結合流量、訂閱價格和購買轉化率算，hint 的年收入區間大概在 3000-4500 萬美元之間，雖然與 Growjo 的數據有差距，但也已經是相當不錯的商業化成績了。

同樣是用“Soulmate”切“AI 占星”賽道， Starla 一波流，而 hint 卻是長期賺錢的生意。

同樣是“Soulmate 預測”，但 Hint 要找的人與 Starla 不同

在之前的觀察中，Starla 和 Astra 的增長秘訣約等于符合“個性化+視覺沖擊”低成本社媒增長公式的“AI Soulmate 功能”在社媒上吸引來流量，并撬動付費。而從 Hint 的情況來看，社媒依舊是增長的核心途徑，靠的同樣也是“AI Soulmate”功能，只是主投的媒體與目標人群并不相同，帶來了不一樣的效果。

Hint 的流量來源情況 （ 上 ）、社交平臺情況 （ 下 ）｜圖片來源：Similarweb

從 Similarweb 給出的 10 月流量情況看，Hint 直接訪問和社交流量來源占比最高，分別占 47.34% 和 38.55%，而自然搜索流量僅有 8.24%，與其他 Web 端產品“直接訪問+自然搜索為主”的流量結構有所不同。而從具體社媒平臺看，相比此前 Starla 以 TikTok 為主的策略，Hint Facebook 平臺的流量占比為 66.91%，遠超其他平臺。

圖片來源：Meta Ads Library

根據廣告素材看，Hint 近期在投的廣告達到 27 條，主要都來自于兩個投放高峰 10月和 12月，并分別以“Soulmate”和“寶寶外貌預測”為核心功能，而 11月則沒有持續投放的廣告素材，素材投放時間均不到 1 天，更像是在測試素材。

而從素材內容看，Hint 的目標人群會更偏向于年齡偏大一些的用戶，而非 20 歲左右的年輕人，另外，Hint 也更傾向于通過真實關系來吸引用戶，比如在素材中，經常會給出一個 Soulmate 的畫像，鏡頭一轉，Soulmate 就在身邊，給用戶營造一種“用 Hint 就能真正找到 Soulmate”的感覺。

相比 Starla 在 TikTok 上吸引嘗鮮用戶的思路不同，Hint 更希望找到真正有情感需求或情感焦慮的用戶。

而在 FB 搜索關鍵詞來看，會有部分用戶分享 Hint 生成的 Soulmate 畫像，而這些畫像看上去年齡也稍大一些。但從點贊數量來看，基本都不過百，傳播度可能并沒有那么高。

總結下來，同樣是遵循“個性化+視覺沖擊”公式的“Soulmate”，Hint 與 Starla 的打法有顯著不同。Starla 靠以算法推動、純興趣推薦的 TikTok 平臺，抓住的其實是年輕人對自己 Soulmate 的好奇心，來驅動下載和付費；而在用戶年齡偏大、且以“關系”為核心紐帶的 Facebook 平臺，Hint 用“Soulmate”抓住的是其實是大約 30 歲左右，對于親密關系有真實焦慮的人群。

而從策略上，一方面，在 Ad Library 中確實可以看到 Hint 在高頻測試素材的動作；另一方面，Hint 的官方主頁內容和有關的社媒內容也沒有發現點贊、轉發量很大的情況，所以主要是 10 月份 Hint 在 FB 上的廣告投放驅動了網站流量的增長，可能并沒有帶動用戶間大量的自傳播。

但不同的增長方式，對應著用戶的不同需求，Starla 吸引的“嘗鮮用戶”沖著“Soulmate”來，在這個功能上設置付費點即可獲取收入，但 Hint 吸引來的則偏向于“有真實焦慮的用戶”，Hint 則設計了一整套功能和相應的變現設計等著他們。

“強制訂閱+付費試用+額外變現點”，AI 占星的變現有多野？

由于吸引到的是有“真實情感需求”的用戶群體，所以，Hint 并沒有大規模使用看上去有些“敷衍”的 ChatBot，而是以真人占星師為賣點，不僅會給出比 AI ChatBot 更專業、詳細的解讀，還有真人占星師在線教學、答疑，承接更深層次的用戶需求。（注：我們之前在不同的選題里也都觀察到，純用 AI Chatbot 去做占星這件事情，收入都偏低。）

但相比較而言，真人占星師的成本顯然高于 AI，所以，Hint 采用了比較激進的變現策略，不僅要求訂閱才能使用，且訂閱價格較高（29.99 美元/月 ），而且用戶解鎖 7 天試用，這樣在所有網站或 app 幾乎都免費的項目，Hint 都需要支付 1 美元才能解鎖，以篩選真正愿意付費的用戶。

首先，在注冊時，用戶就需要綁定銀行卡，支付 1 美元費用解鎖 7 天免費試用，且“退訂”的入口較為隱蔽，為用戶退訂設置障礙，從 Trustpilot 上的用戶評論來看，差評基本都集中在退訂按鈕難找、忘記取消訂閱被扣費等問題上，而官方也非常重視處理差評，只要用戶提出來，基本都會給退款。

而從數據上看，雖然差評不少，但 Hint 的 10月份的跳出率（僅瀏覽一個頁面就離開的訪問量占比）為 45%，相比另一家 Web 端占星產品 Nebula 的 38%略高，但并沒有高出很多，即便需要付費，還是有很多用戶愿意嘗試的。

對于“有情感需求”的用戶來說，1 美元的費用并不太高，并不會勸退，反過來，注冊時收費能夠篩選掉付費意愿不高的嘗鮮用戶，而且還能提前讓用戶綁定支付方式，為后續產品內的額外付費打下基礎。

Hint 主頁

綁定支付方式、并付費開啟試用之后，就會進入主頁，主頁上的功能比較常規，包括星盤、個人性格、每日/周/月的運勢、關系等等解讀，也包括 AI 驅動的 Soulmate、未來寶寶外貌預測、手相閱讀報告，以及由專業專業占星師設計的課程及 1v1 咨詢服務。

而相比 Starla 通過大模型對話幫用戶解讀的思路，Hint 看上去要專業很多。所有功能都會提供篇幅較長、較為詳盡的解讀報告，比如 Soulmate 功能中，除了會給出 Soulmate 的形象之外，還會給出 Soulmate 的名字首字母、星座、精神契合度、何時何地遇到等等信息，編得有模有樣。

但是，Hint 會將部分關鍵內容設置為付費解鎖，就算是訂閱用戶，仍需要支付 0.99-3.99 美元不等的價格才能看到對應章節的內容，且由于此前用戶已經綁定支付方式，只要用戶點擊即會扣款，“價格不高+過程絲滑”導致很多用戶會出于好奇心而付費。

但使用下來，會發現網站中的大部分內容還是像“模板+AI生成”的，但是“Soulmate 解讀”“個人星盤解讀”，則需要等待 24 小時才能看到，很有可能有真人參與審核和校對，用戶也可以付費，提前看到結果。

在整體費用較高的大前提下，Hint 很有意思的一點是，真人咨詢師的價格卻比市場低很多。用戶可以選擇文字或語音咨詢，文字咨詢免費（24 小時之內回復），語音咨詢的價格為 19.99 美元/半小時。從市場行情來看，海外占星師 1v1 語音咨詢的價格都在 100 美元/小時以上，國內占星師的價格絕大部分也要超過 300 元/小時，這也很可能是用戶粘性偏強且網站收入較高的一個核心原因。

與 SaaS 產品不同，占星屬于情感消費產品，用戶愿意為“情緒價值”支付的價格會遠遠高于理性，而 Hint 較高的月費和 1 美元注冊，篩選了付費用戶的同時，也較好滿足了用戶的日常基礎需求，再加上較低的真人咨詢費用、以及其他小額無感付費，讓用戶持續的做出額外的購買行為來拉高收入，同時因為后者的性價比不愿意離開網站，持續進行高價訂閱。

相比 Starla 和 Astra，靠流量快速變現的思路，Hint 更像是加了一點 AI 的傳統占星網站，但也許這樣才是對于 AI 應用的最優解。AI 帶來了新的增長玩法、提高了基礎內容生產效率，但真正去對人類進行“精神按摩”的依然是需要同樣有血有肉的另一個人類。而在引流和變現層面，Hint 的設計也都很值得借鑒。

數據來自SimilarWeb、點點數據、Semrush、廣大大等三方平臺，可能與真實數據中存在一定誤差，僅供參考。