Daria Kozlova.
Product Lead.

I lead AI products from hypothesis to first sales. I built an AI Product Lab and have managed product portfolios and teams of up to 30 people.

Daria Kozlova, engraved portrait
User researchPrioritizationProduct requirementsProduct launchesAnalyticsMonetization

Product case studies

AGIMA · Product Lead01

AI Product Lab

My work

Built a nine-person lab. Selected ideas based on demand, willingness to pay and acquisition costs. Stopped 15 hypotheses after tests failed to validate demand or viable economics.

Results

Evaluated 90+ ideas, developed 31 hypotheses and ran 78 tests across 25 countries. Launched 3 AI products in 3 months, cut time to market to 2-4 weeks and generated 206 qualified leads.

KTS · Product Manager02

AI tool-building platform

My work

Led the product from positioning and its first release through pilots and deployment. Redesigned the assistant creation flow.

Results

Cut time to first value from 30 to 5 minutes and reduced onboarding support requests by 70%.

Experiments and launches

Advertising03

Adent

My work

Launched an advertising service for AI chat responses. I work with publishers, ad formats, monetization and API integrations.

Results

5 partner publishers with a combined monthly active audience of 3.5 million users. Closed 7 advertiser deals. Publishers earned their first $2,000 within 1.5 weeks of launch.

Business automation04

Seller chat automation

My work

Conducted 18 customer interviews, wrote product requirements and prioritized the backlog. Launched the first version in 2 months.

Results

12 clients and 3 contracts, averaging over ₽200,000 each. Revenue exceeded ₽600,000 by month three.

Inverse · Marketplace05

AI Hunter

My work

Launched a marketplace for AI solutions and built its customer acquisition funnel. Secured pre-seed funding at a pitch event.

Results

3 paying clients in 5 months. Funnel: 267 / 20 / 3.

Inverse · Computer vision06

CK3D

My work

Ran pilots of a computer vision system that detects defects in metal 3D printing.

Results

3 pilots and 7 letters of intent. One test saved a client ₽18,000.

Inverse · Team matching07

Finder

My work

Validated the team-finding problem through 30+ interviews. Built a Telegram bot with startup and candidate profiles, matching people by roles and skills.

Results

231 users, 57 completed profiles and peak daily active users of 36. Funnel analysis revealed the largest drop-off at open-ended questions.

Inverse · Content08

Blog AI

My work

Conducted 18 interviews. Built a Telegram bot and Mini App for uploading videos, generating and editing descriptions and hashtags, and publishing to connected social accounts.

Results

Working MVP with YouTube, TikTok and Instagram integrations. Ran 14 pilots.

Work samples

Draft PRD

AIWorkspace: product requirements

Defined product manager workflows, MVP scope and release stages. Covered Jira, Zoom and Google Drive integrations, Telegram digests, access permissions and acceptance criteria.

Research

AI chat unit economics

Compared advertising and credit-pack monetization. Modeled scenarios with different usage levels, acquisition costs and model expenses.

n8n automation

LinkedIn publishing

Built an agent that publishes posts based on topics from a spreadsheet.

AI Lab

21 prototypes
AdTech01

Adent

Native advertising inside AI chat responses.

Design02

Art Director

Reviews design mockups against brand guidelines and project requirements.

AdTech04

PreFlight

Checks ad creatives for moderation risks before launch.

Localization05

Loqal

Adapts video ad voiceovers, captions and calls to action for new markets.

AdTech06

AdForge

Generates ad creatives, produces variations and checks for risks.

Gaming07

Plai

Turns gameplay footage into playable ads, end cards and banners.

Gaming08

Hookline

Analyzes competitor ads and suggests creative concepts to test.

Gaming09

Replay

Brings players back through push notifications and in-game messages.

Gaming10

Storeforge

Optimizes and localizes game listings for the App Store and Google Play.

Gaming11

GameGTM

Uses language models and game events to select in-game offers.

Restaurants12

Waiterly

An AI waiter that takes QR-code orders in the guest’s language.

Social media14

Comment Copilot

An AI assistant for comments and audience engagement on X.

Sales15

Upvise

Identifies upsell opportunities for field service teams.

Research16

Cohort

Tests marketing ideas with AI-generated audience panels.

Research17

Synthos

Uses synthetic research to test pricing, messaging and product ideas.

Sales18

AgentLanding

An AI landing-page agent that talks to visitors and qualifies leads.

EdTech21

SchoolEnroll

Creates course enrollment campaign materials from a teaching plan.

Adent alternative site: inanswer.it.com

Work experience

AGIMA
March 2025 - present

Product Lead

Built AI Product Lab from scratch to discover, validate and launch AI products.

Process. Established a cycle of idea selection and traffic tests leading to launch or closure decisions. Evaluated 90+ ideas, tested 31 hypotheses and ran 78 tests across 25 countries. Stopped 15 hypotheses based on demand and unit economics. Launched 3 AI products in 3 months and reduced time to market to 2-4 weeks.

Team and hiring. Built a nine-person lab team. Established the hiring process and filled senior product manager, media buyer, designer and paid acquisition manager roles.

Budget. Managed test budgets of $300 per idea and $1,500 per MVP. Generated 206 qualified leads.

Commercial results. Closed 7 advertiser deals for Adent. Five partner publishers with a combined monthly active audience of 3.5 million users earned their first $2,000 within 1.5 weeks of launch. Launched seller chat automation in 2 months, reaching 12 clients and over ₽600,000 in revenue by month three.

KTS
January 2025 - March 2025

Product Manager

Defined positioning and led an AI product through its first release, pilots and deployment. Redesigned the assistant creation flow, cutting time to first value from 30 to 5 minutes and onboarding support requests by 70%.

Inverse
June 2022 - December 2024

Product Manager

Managed a portfolio of 4 AI products. Conducted 65 customer interviews, identified segments and customer needs, and built unit economics and profit-and-loss models. Took products to sales and enterprise pilots. Projects: Finder, Blog AI, AI Hunter and CK3D.

Digital projects
March 2021 - July 2022

Project / Operations Manager

Managed advertising projects with budgets starting at ₽3 million and teams of up to 30 people. Coordinated 5 projects at a time, working with clients and contractors in Russian and English.

About me

I have managed teams of up to 30 people and hired senior product managers, designers and paid acquisition managers. My work covers portfolio priorities, unit economics and P&L. I can also build prototypes, integrate YooKassa and Stripe, and query data with SQL.

Experience in IT
5+ years
Artificial intelligence and machine learning
4+ years

HSE University, Business Informatics. Based in Moscow. English B2.

Analytics

SQL · Amplitude · PostHog · GA4 · Metabase · Power BI

Product and team

Jira · Confluence · Notion · Miro · Figma

Prototyping

Cursor · Replit · Lovable · ChatGPT · Claude

AIWorkspace: product requirements

Original portfolio document · In Russian

AIWorkspace: product requirements

PRD: AIWorkspace (Шаг 1 — B2C для PM)

Статус: Draft
Приоритет: Высокий
Ответственный: CEO
Ревьюеры: CEO, CTO, PM, Design, Backend, Frontend, QA, Security (lite)
Оценка сложности: TBD
Оценка сроков: TBD

0) Краткое решение

AIWorkspace (B2C) — PM Copilot: рабочий AI-чат, который подключается к Jira + Zoom + Google Drive (MVP) и превращает рабочий контекст в готовые артефакты PM (weekly update, PRD-черновик, декомпозиция в задачи)

Фиксируем вау-фичу: Telegram дайджест-агент по расписанию, настраивается одной фразой

Техническая особенность: Hybrid connectors — API-first + локальный browser-fallback (когда API недоступен/нет прав/сломалось).


1) Цель

  1. Быстро доказать ценность: “контекст → артефакт” для PM без ручного копипаста между сервисами.
  1. Сделать продукт липким: регулярная привычка через дайджесты по расписанию.
  1. Подготовить основу для B2B: логирование, права, минимальные политики, агентные действия через approve.

2) Джобы / Пользовательские сценарии (JTBD / User Stories)

2.1 PM (основная роль)

JTBD-1: Когда у меня много задач и обсуждений, я хочу быстро собрать “что сделано/что дальше/риски”, чтобы отправить апдейт стейкхолдерам.

JTBD-2: Когда мы обсуждаем проблему и есть данные, я хочу получить черновик PRD и план задач, чтобы не начинать с пустого листа.

JTBD-3: Когда нужно поставить задачи в Jira, я хочу, чтобы агент предложил декомпозицию и создал тикеты с подтверждением.

2.2 Мини-CJM (для PM)

  • Где: Work Chat / Telegram дайджест
  • Что делаю: подключаю источники → пишу запрос → получаю артефакт → отправляю/создаю задачи
  • Что получаю: готовый результат + ссылки на источники + next steps

3) Краткое описание продукта и ключевые фичи

3.1 Что это за продукт

Единый рабочий интерфейс: Work Chat + Integrations + Artifacts + Schedules + Logs.

3.2 Ключевые фичи (MVP)

  1. Work Chat
    • запросы в стиле “собери апдейт / сделай PRD / разбей в задачи”
    • выбор модели (ChatGPT/Claude/Gemini/DeepSeek/Perplexity) + BYO ключи
  1. Integrations (MVP)
    • Jira: чтение задач/статусов/комментов, создание тикетов (через approve)
    • Zoom: итог созвона (из записей/заметок/summary) + action items
    • Google Drive: документы/таблицы/файлы как контекст
  1. Artifacts
    • Weekly update
    • PRD-черновик (структура + метрики + риски + вопросы)
    • Task breakdown (список задач + создание в Jira)
  1. Schedules
    • Telegram дайджест по расписанию
  1. Hybrid connectors
    • API-first
    • локальный browser-fallback (включается по необходимости)
  1. Activity Log
    • что использовали, какие источники, какой артефакт получился
    • что было создано/изменено (если включены действия)

4) Риски и ограничения (структура “что не делаем / где может сломаться”)

4.1 Что НЕ делаем в B2C (MVP)

  • Не строим “аналитику эффективности сотрудников”
  • Не делаем сложную оргструктуру и корпоративные политики (только lite-настройки)

4.2 Ограничения и риски

  • Доступы/права в Jira/Zoom/Drive: без прав нужный контекст не получим → нужен fallback/или запрос прав
  • Качество источников: если Zoom итоги/заметки не структурированы — качество артефакта падает
  • Browser-fallback: потенциальные ограничения сервисов и нестабильность UI → нужен allowlist доменов, лимиты, ретраи, логирование
  • Чувствительные данные: риск утечек при отправке в LLM → нужно сделать redaction + предупреждения
  • Стоимость токенов: если включаем кредиты, нужен контроль лимитов/оверейдж

5) Варианты решения

  • A: только API (проще, но ломается при отсутствии эндпоинтов/прав)
  • B: API + локальный browser-fallback (выбранный)
  • C: облачный browser agent (дороже/опаснее/сложнее по доверии)

6) Технические компоненты и требования (Frontend / Backend / Интеграции)

6.1 Frontend

  • Страницы: Work Chat, Integrations, Artifacts, Schedules, Logs, Agent Settings
  • UX: минимум кликов, “одна фраза → настройка”
  • Состояния: загрузка/ошибка интеграции/нет доступа/нужен approve/фоллбек включён

6.2 Backend

  • Хранение:
    • workspace (пользователь, проекты)
    • integration connections (токены/статусы/права)
    • artifacts (тип, источник, ссылка на контекст, версия)
    • schedules (cron, канал, шаблон)
    • logs (events: read/suggest/act)
  • Сервисы:
    • sync workers (Jira/Drive/Zoom)
    • artifact generator pipeline (контекст → промпт → результат)
    • notification service (Telegram)
  • Политики:
    • redaction rules (секреты/PII)
    • rate limits
    • allowlist доменов для browser-fallback

6.3 Интеграции

  • Jira: чтение + создание тикетов (write только с approve)
  • Zoom: получение summary/материалов встречи (как доступно) + action items
  • Drive: выбор папок/файлов, индексация (ограничение объёма)
  • LLM: подключение аккаунтов/ключей (BYO), опционально credits

6.4 Local Browser Agent (B2C lite)

  • Запуск локально (desktop helper / extension / agent runtime)
  • Режимы:
    • read-only
    • act-with-approval
  • Требования:
    • allowlist доменов
    • логирование шагов
    • запрет загрузок/эксфильтрации (минимальный sandbox)

7) Разрешения, безопасность, контекст (что собираем и зачем)

7.1 Разрешения (B2C)

  • Уровни:
    • Read: читать источники
    • Suggest: генерировать артефакты
    • Act: создавать/изменять (только через подтверждение)
  • Мини-роль в Teams: owner/editor/viewer (мост в B2B)

7.2 Контекст и данные

  • Что тянем:
    • Jira: задачи, статусы, комменты, приоритеты
    • Zoom: итоги/экшены (если доступны)
    • Drive: выбранные файлы/папки
  • Ограничения:
    • лимиты объёма контекста
    • ручной выбор “что индексировать”

7.3 Security-lite

  • Redaction (секреты/ключи/PII)
  • User consent перед отправкой больших кусков данных в LLM
  • Audit-friendly log даже в B2C

8) Логи и аудит (MVP)

  • Логируем события:
    • подключение/отключение интеграций
    • какие источники использованы для артефакта
    • какой артефакт создан, его версия
    • все “act” действия: что создано/изменено и кем подтверждено
  • UI:
    • страница Logs с фильтрами (по времени/источнику/типу)

9) Тестирование и критерии приемки (QA)

9.1 Функциональные

  1. Подключение Jira/Zoom/Drive → статус “Connected”
  1. Генерация Weekly update:
    • ввод: запрос + выбранный проект
    • выход: структурированный апдейт + ссылки на источники
  1. Генерация PRD-черновика:
    • выход: структура + метрики + риски + вопросы
  1. Декомпозиция → создание задач в Jira:
    • агент предлагает список
    • пользователь подтверждает
    • задачи создаются, отражаются в UI
  1. Дайджест в Telegram:
    • создание расписания одной фразой
    • в заданное время приходит сообщение
  1. Логи:
    • все действия выше отражены в Activity log

9.2 Нефункциональные

  • Ошибка интеграции → понятный экран + шаги решения
  • Без подтверждения “write” действий ничего не создаётся
  • Лимиты контекста соблюдаются, продукт не падает на больших файлах

10) Финансы: тарифы, ограничения, юнит-экономика

10.1 Тарифы

  • Trial 7 дней: полный функционал
  • Pro: 1 600–1 700 ₽/мес
  • Pro+: 2 990–3 990 ₽/мес (больше проектов/лимитов + browser-fallback + расширенные шаблоны)
  • Teams: 1 500–2 500 ₽/seat/мес (min 5)

10.2 Лимиты по тарифам (в PRD зафиксировать)

  • количество проектов / интеграций
  • лимит индексации Drive (объём/кол-во файлов)
  • количество расписаний
  • browser-fallback: выключен/лимит/безлимит
  • AI credits: включены/нет + оверейдж

10.3 Юнит-экономика (ориентир)

  • ARPU Pro: ~1 690 ₽
  • комиссия платежа: ~3–4%
  • COGS (инфра + хранение + телега + поддержка): ~200–300 ₽/платящий/мес
  • GM: целево 80%+ (с BYO-LLM), ниже при включенных credits

11) План релиза (B2C)

R0 (MVP private alpha):

  • Work Chat + Jira + Artifacts (weekly update + task breakdown) + Logs (минимум)

R1 (Beta):

  • Zoom + Drive, PRD draft, approve для Jira actions

R2 (Public):

  • Schedules + Telegram дайджест, тарифы + trial, базовые лимиты

R3 (Bridge to B2B):

  • Teams (owner/editor/viewer), shared workspace, policy-lite (allowlist/redaction/approve rules)
AI chat unit economics

Original portfolio document · In Russian

AI chat unit economics

Summary

Стоимость привлечения одного активного пользователя в выбранных странах (Польша, Бразилия) около 12 долларов. Доход с рекламы на одного бесплатного пользователя - около 14 центов в месяц (при 100 запросах). Между этими двумя цифрами разрыв примерно в 7 раз, и это то, с чем надо работать.

Ниже разбор: при каких условиях (сколько пользователь делает запросов, сколько приносит реклама, как долго он с нами остаётся, сколько стоит его привести) экономика сходится. Отдельно посчитан вариант с продажей пакетов кредитов и вариант по нашей внутренней рекламной модели (раздел 6).

Рассматриваемая модель продукта: внутренняя валюта, кредиты, новичку даём 10-20 кредитов бесплатно. Дальше три источника денег: покупка пакета кредитов, просмотр видеорекламы за кредиты (для тех, кто не платит) и рекламная карточка в ответах от LLM, если запрос юзера был коммерческим.

1. Есть ли живой пример "бесплатно и только на рекламе"?

Проверили дважды и независимо (ChatGPT и Perplexity, оба с поиском в интернете, 9 июля 2026) больше 19 конкурентов: NoteGPT, Monica, ChatbotApp AI, EaseMate AI, Sider, MaxAI.me, ChatPDF, Merlin AI, HIX.AI, 1min.AI, PDF.ai, PopAI, AskYourPDF, Humata AI, ChatDOC, DocAnalyzer.ai, Arvin.chat, Krater AI, Question.AI, DeepAI, Chai AI.

Вывод обоих поисков одинаковый: нет ни одного живого AI-чата, который был бы полностью бесплатным, жил только на рекламе (без подписки, кредитов и платного доступа) и при этом имел заметную аудиторию.

Ближе всех - DeepAI: бесплатный чат с рекламой есть, но платный тариф за 9.99 доллара в месяц называется "без рекламы" - значит, это смешанная модель, а не чистая реклама. Второй близкий вариант - Chai AI (это мобильный чат с персонажами, не веб-сервис): есть бесплатный доступ с рекламой, платный тариф 11.10 доллара в неделю без рекламы, а ещё можно докупать токены от 3.53 доллара. Но пользователи жалуются на скрытые лимиты, которые противоречат обещанию "без ограничений".

Что это значит: модели "только реклама" на рынке пока что не найдено. Дальше все расчёты строятся на смешанной модели (реклама + продажа кредитов), потому что это единственное, что реально работает у других.

2. Сколько приносит один бесплатный пользователь

Считаем два источника дохода от бесплатного пользователя.

  1. Видеореклама за кредиты: пользователь запрашивает 20 роликов в месяц, реально досматривает около 13 (данные AppLixir). При ставке 4 доллара за 1000 просмотров это даёт около 5 центов на 100 запросов.
  2. Реклама в ответах: из 100 запросов примерно 20% с покупательским интересом, реклама показывается в 30% таких случаев ⇒ получается 6 показов. При кликабельности 3% и цене клика 0.50 доллара (данные Koah) это около 9 центов на 100 запросов.

Важная оговорка: по данным исследования Profound доля покупательских запросов на самом деле ближе к 8-10%, а не к 20%. Если брать эту цифру, реклама в ответах даёт не 9, а 4 цента.

Итог: доход с рекламы сильно зависит от того, сколько запросов делает пользователь и на каких условиях работают рекламные сети. Поэтому дальше не одна цифра, а разброс сценариев.

Прибыль при разном числе запросов

Пользователи разные: кто-то делает 50 запросов в месяц, кто-то 200. Ставка рекламы тоже гуляет - от осторожного до оптимистичного варианта. Вот как это влияет на прибыль (доход за вычетом стоимости запросов к нейросети):

Запросов в месяц Сценарий Доход Себестоимость Прибыль
50 осторожный $0.04 $0.0125 $0.028
50 базовый $0.07 $0.0125 $0.058
50 оптимистичный $0.085 $0.0125 $0.073
100 осторожный $0.08 $0.025 $0.055
100 базовый $0.14 $0.025 $0.115
100 оптимистичный $0.17 $0.025 $0.145
200 осторожный $0.16 $0.05 $0.11
200 базовый $0.28 $0.05 $0.23
200 оптимистичный $0.34 $0.05 $0.29

Как считается пессимистичный и оптимистичный сценарии на примере 100 запросов:

  • Пессимистичный ($0.08 на 100 запросов) - использована нижняя граница по вводным (доля покупательских запросов ближе к реальным 8-10%, а не к 20%, и по видео взята менее удачная комбинация "fill rate и цена показа" из собственных данных рекламной сети за разные периоды).
  • Оптимистичный ($0.17 на 100 запросов) - взята верхняя граница (более высокая цена за 1000 показов видео из диапазона, который заявляет сеть).

Сколько пользователь приносит за всё время (6, 12, 18 месяцев)

Здесь берём прибыль в месяц и умножаем на срок жизни пользователя. Это упрощение - на деле часть людей уйдёт раньше, часть останется дольше, но для ориентира годится.

Только реклама:

Запросов в месяц Сценарий Прибыль в мес За 6 мес За 12 мес За 18 мес
50 осторожный $0.028 $0.17 $0.33 $0.50
50 базовый $0.058 $0.35 $0.69 $1.04
50 оптимистичный $0.073 $0.44 $0.87 $1.31
100 осторожный $0.055 $0.33 $0.66 $0.99
100 базовый $0.115 $0.69 $1.38 $2.07
100 оптимистичный $0.145 $0.87 $1.74 $2.61
200 осторожный $0.110 $0.66 $1.32 $1.98
200 базовый $0.230 $1.38 $2.76 $4.14
200 оптимистичный $0.290 $1.74 $3.48 $5.22

Смешанная модель (реклама плюс пакеты кредитов, покупают 5%; цена пакета 4.90 доллара - это подтверждённая цена конкурента, EaseMate AI, самая низкая на рынке, чтобы быть ближе к модели “почти бесплатно”, подробнее в разделе 5):

Запросов в месяц Сценарий Прибыль в мес За 6 мес За 12 мес За 18 мес
50 осторожный $0.236 $1.42 $2.83 $4.25
50 базовый $0.264 $1.59 $3.17 $4.76
50 оптимистичный $0.279 $1.67 $3.34 $5.02
100 осторожный $0.249 $1.49 $2.99 $4.48
100 базовый $0.306 $1.84 $3.67 $5.51
100 оптимистичный $0.334 $2.01 $4.01 $6.02
200 осторожный $0.275 $1.65 $3.30 $4.95
200 базовый $0.389 $2.33 $4.67 $7.00
200 оптимистичный $0.446 $2.68 $5.35 $8.03

Что видно: продажа пакетов увеличивает доход с пользователя в 2-3 раза по сравнению с чистой рекламой. Но даже у самого активного пользователя в лучшем сценарии за 18 месяцев набегает около 8 долларов - это всё ещё ниже стоимости его привлечения (потенциальной в 12 долларов), хотя разрыв уже небольшой.

3. Главный вопрос: при какой стоимости привлечения проект сходится

Это ключевой вопрос. Стоимость привлечения 12 долларов - не единственно возможная, и важно понять, при какой цифре экономика вообще работает. Ниже - срок окупаемости (в месяцах) для разных сочетаний стоимости привлечения и дохода от рекламы.

Ориентир: окупаемость до 12 месяцев - хорошо, 12-24 месяца - на грани, больше 24 месяцев - не сходится.

Доход (100 запросов в мес) Привлечение $2 $4 $6 $8 $12 (текущий) $20
Реклама, осторожный 36 мес 73 мес 109 мес 146 мес 218 мес 364 мес
Реклама, базовый 17 мес 35 мес 52 мес 70 мес 104 мес 174 мес
Реклама, оптимистичный 14 мес 28 мес 41 мес 55 мес 83 мес 138 мес
Смешанная, осторожный 8 мес 16 мес 24 мес 32 мес 48 мес 80 мес
Смешанная, базовый 7 мес 13 мес 20 мес 26 мес 39 мес 65 мес
Смешанная, оптимистичный 6 мес 12 мес 18 мес 24 мес 36 мес 60 мес

Прямой ответ на вопрос о стоимости привлечения: проект сходится (окупаемость до 12-18 месяцев) только при цене привлечения около 2-4 долларов, и то в основном на смешанной модели с продажей кредитов. Предполагаемые 12 долларов - в 3-4 раза выше этого порога.

Дело не в том, что цифра 12 плохая сама по себе. Просто при доходе с пользователя 8-30 центов в месяц любая цена привлечения выше 3-4 долларов делает платную рекламу убыточной.

Вывод: либо снижать стоимость привлечения (через бесплатные каналы - об этом раздел 7), либо кратно поднимать доход с пользователя. Небольшие улучшения картину не меняют.

4. Риск блокировки за схему "посмотрел рекламу - получил кредиты"

Проверено по официальным документам Google (9 июля 2026):

Обычный рекламный баннер так использовать нельзя. Правила AdSense прямо запрещают вознаграждать пользователя за просмотр или клик по рекламе. Отдельно это повторено в правилах размещения: предлагать вознаграждение за клики строго запрещено.

Но специальный формат "реклама за награду" разрешён. Google Ad Manager официально поддерживает такую рекламу для сайтов с добровольным согласием пользователя. Правила AdMob разрешают неденежные награды внутри самого продукта - под это подходят и наши кредиты. Сеть Ezoic прямо поддерживает такую механику.

Случаев блокировки именно за "кредиты за рекламу" в 2024-2026 годах не найдено, то есть риск есть только на уровне текста правил, реальных прецедентов нет.

Вывод для разработки: нельзя начислять кредиты за обычный баннер вручную - это прямое нарушение. Нужен именно специальный рекламный формат "за награду" (AppLixir, Ezoic или Google Ad Manager), с явным согласием пользователя, понятной наградой и без принуждения - если человек отказался смотреть рекламу, чат должен продолжать работать.

5. Цена пакета кредитов: почему 4.90

Среди конкурентов (EaseMate AI, 1min.AI, NoteGPT, Humata AI, AskYourPDF, MaxAI.me, Sider, HIX.AI и другие) самая низкая цена у EaseMate AI: 4.90 доллара за 500 кредитов. Остальные продают подписки или кредиты внутри подписки, а не дешёвые разовые пакеты.

Данных о том, как цена первой покупки влияет на конверсию именно для AI-продуктов, не нашлось - только слабые аналогии с мобильными играми. Поэтому мы не можем назвать "правильную" цену, но можем показать, как разные цены влияют на окупаемость (при стоимости привлечения 12 долларов, 100 запросов, базовый сценарий):

Цена пакета Чистыми после комиссии Доход в мес (покупают 5%) Прибыль в мес Окупаемость
$1.99 ~$1.63 $0.082 $0.165 ~73 мес
$2.99 ~$2.60 $0.130 $0.213 ~56 мес
$4.90 ~$4.46 $0.223 $0.306 ~39 мес
$9.90 ~$9.31 $0.466 $0.549 ~22 мес

Цена пакета важна: рост с 1.99 до 4.90 сокращает окупаемость почти вдвое (с 73 до 39 месяцев). Если поднять цену до уровня подписок конкурентов (около 9.90 доллара), окупаемость падает до 22 месяцев - уже близко к целевым 12-18. Но это не подтверждённая цена разового пакета, а скорее ориентир месячной подписки у конкурентов (Question.AI, NoteGPT), и неизвестно, купят ли пользователи разовый пакет по такой цене так же охотно, как подписку. Взяли 4.90 как основную цифру в расчётах выше, потому что это единственный подтверждённый ориентир именно разового пакета у конкурента. Финальную цену всё равно надо проверять в пилоте, а не фиксировать заранее.

6. Проверка нашей внутренней рекламной модели (реклама в ответах)

У нас есть свой продукт - реклама в ответах нейросетей (по образцу сервиса Gradius и других конкурентов). В нём другая модель: цена клика 0.8-2.0 доллара (берём среднюю 1.2), кликабельность 2.5%, нам достаётся 65% выручки (35% забирает площадка).

Важное уточнение по терминам: в описании нашего продукта показатель 1.5% назван "заполняемость" (fill rate), но по формуле это не заполняемость в обычном смысле, а доля всех запросов чата, в которые вообще вставили рекламу.

Считаем доход на один запрос: 1.5% (доля запросов с рекламой) умножить на 2.5% (кликабельность), на 1.2 доллара (цена клика) и на 65% (наша доля) = 0.000293 доллара за запрос. Формула сходится с цифрой из описания продукта (около 1463 доллара в месяц на 100 тысяч пользователей при 50 запросах).

Запросов в месяц Доход в мес Себестоимость Прибыль в мес За 12 мес Порог привлечения
50 $0.015 $0.0125 $0.0021 $0.026 $0.03
100 $0.029 $0.025 $0.0043 $0.051 $0.05
200 $0.059 $0.05 $0.0085 $0.102 $0.10

Хотя цена клика тут выше, чем в нашей основной модели, итоговая прибыль с пользователя получается намного меньше - потому что реклама показывается лишь на 1.5% запросов (в основной модели - на 6%), и ещё 35% забирает площадка. Такая модель проблему стоимости привлечения не решает: она показывает, что высокая цена клика сама по себе ничего не гарантирует, если реклама показывается редко.

Отдельно отмечу, что мы ещё пересматриваем модель монетизации в продукте, поэтому данные по экономике не финальные.

7. Выбор стран для пилота

Берём Польшу и Бразилию (средние по стоимости рынки). Дорогие страны (США, Британия, Канада) отпадают - там привлечение стоит 4-15 долларов, что при нашем доходе с рекламы не окупается. Дешёвые страны (Индия, Филиппины) тоже отпадают - там реклама приносит меньше 1 доллара за 1000 показов.

Рынок Цена клика Стоимость привлечения Комментарий
Дорогие (США, Британия, Канада) $0.78-2.50+ $4.00 - $15.00 (Источник: Ryze Meta Benchmarks) Дорого для старта: реклама не покрывает такую стоимость
Польша $0.20-0.80 $5.00 - $38.00 (Источник: XYZ Lab PL) Проверяем готовность платить за кредиты
Бразилия $0.08-0.35 $2.00 - $23.00 (Источник: XYZ Lab BR) Проверяем объём при дешёвом трафике
Дешёвые (Индия, Филиппины) $0.03-0.15 $0.20-0.50 Реклама дешевле себестоимости запроса - убыток

Почему стоимость привлечения 12, а не 2: цена клика по рекламе - это ещё не цена приведённого пользователя. Между кликом и первым запросом в чате есть воронка (клик, регистрация, первый запрос), которая обычно пропускает 2-5% людей (Userpilot, Productled). При цене клика 0.30-0.50 доллара и такой воронке живой активный пользователь выходит в 10-15 долларов. Отсюда и цифра 12.

8. Как масштабируется картина

Только реклама, прибыль с пользователя 6-14.5 центов в зависимости от сценария, привлечение 12 долларов:

Пользователей Прибыль в мес (осторожный) базовый оптимистичный Бюджет на привлечение Окупаемость
1 000 $57 $117 $145 $12 000 83-211 мес
10 000 $570 $1 170 $1 450 $120 000 83-211 мес
100 000 $5 700 $11 700 $14 500 $1 200 000 83-211 мес

Смешанная модель (пакет 4.90 доллара), прибыль с пользователя 25-33 цента:

Пользователей Прибыль в мес (осторожный) базовый оптимистичный Бюджет на привлечение Окупаемость
1 000 $249 $306 $334 $12 000 36-48 мес
10 000 $2 490 $3 060 $3 340 $120 000 36-48 мес
100 000 $24 900 $30 600 $33 400 $1 200 000 36-48 мес

Смешанная модель окупается в 1.5-2 раза быстрее чистой рекламы, но и она при платном привлечении по 12 долларов не укладывается в разумный срок. Единственное, что реально меняет порядок цифр, - снижение стоимости привлечения через бесплатные каналы.

9. Где брать рекламу

Видео за награду:

Сеть Статус Вывод
Google Ad Manager Официально поддерживает такую рекламу для сайтов, самый крупный пул рекламодателей Обязательный кандидат - тестировать параллельно с AppLixir
AppLixir Специализированный SDK именно под сайты. Цифры компании ($4-15 за 1000 показов, заполняемость до 99%) - это маркетинг самой сети, не независимая проверка Основной специализированный вариант, нужен пилот
Playwire Реально поддерживает такую рекламу, но ориентирован на крупных площадках и в основном на трафик из США Запасной вариант, когда наберём объём

Реклама в ответах:

Сеть Статус Вывод
Taboola С июня 2026 официально открыла рекламный движок сторонним AI-чатам - раньше писали "на будущее", теперь это реальный вариант. Условия подключения небольших продуктов не раскрыты Перевести из "на будущее" в основной список для связи
Koah Технически ближе всего к задаче "вставить рекламную карточку под ответом". Цифры по кликабельности и выплатам - от самой компании, не независимые (используются в расчетах) Основной кандидат, нужен пилот
Dappier Похожий формат, есть партнёрства с рекламными сетями LiveRamp и Sovrn Реальная альтернатива Koah, нужен созвон с ними

Для каждого пилота стоит запросить одно и то же: минимальный трафик, поддержку Польши и Бразилии, реальный fill rate, реальную ставку, условия выплат и доступ к данным по показам и кликам - не только маркетинговые цифры с сайта.

10. Конкуренты

Продукт (Год запуска) Ниша и Позиционирование Точная монетизация и Лимиты Трафик (Визиты/мес, 2026) Оценка выручки (MRR)*
EaseMate AI (2025) All-in-one (много моделей + видео). Free (30 cr). Lite $9.90/mo; Pro $24.90. Packs: от $4.90. 4.2M $100K-$700K
1min.AI (2023) All-in-one AI app. 450K free cr/mo. Pro: $6.50/mo. Доп. кредиты от $0.67 за 1M. 662K $20K-$150K
MaxAI.me Browser assistant for productivity. Free (лимит fast ответов). Pro $20/mo (10k fast + 300 smart). 2.4M $100K-$700K
NoteGPT (2025-2026) AI для учебы (YouTube, PDF summary). Basic/Premium кредиты. Pro $9/mo; Max $69/mo. 12.4M $300K-$1.5M
Question.AI (2023) Homework AI помощник. Freemium + Rewarded Video. Monthly $9.90. 600K (App Downloads) ~$80K/мес (по данным SensorTower)

Оценки выручки: расчёт через сторонние сервисы (SensorTower и аналоги), не официальная отчётность.

11. Какую нишу можно выбрать вместо широкой?

В разделах 1-10 широкий продукт (универсальный AI-чат) вызывает сомнения - нет ни одного живого конкурента с критерием "бесплатно и только реклама", а разрыв между доходом и стоимостью привлечения большой. Логичный следующий шаг - не расширять рекламную модель, а сузить сам продукт до одной конкретной ниши, где легче найти пользователя и монетизацию. Дальше разберём, подтверждается ли это в принципе, какую нишу выбрать и что там с деньгами.

Тренд на узкие ниши подтверждается

Новые AI-продукты 2025-2026 годов действительно чаще запускаются под конкретную задачу (учёба, поиск работы, путешествия, финансы, здоровье, отношения), а не как ещё один универсальный чат. При этом важная оговорка: по числу запусков выигрывают именно узкие ниши, но по объёму использования и денег всё ещё лидируют универсальные ассистенты (ChatGPT, Gemini, Claude, но это крупные игроки) - около 40% расходов на AI-приложения по-прежнему приходится на них. То есть нишевый подход - это не гарантия успеха, а просто более реалистичный путь для нового небольшого продукта, у которого нет ресурсов конкурировать с гигантами напрямую.

Сравнение восьми ниш

Сравнили восемь кандидатов по шести критериям: спрос, свобода от крупных игроков, доля запросов с намерением купить, наличие партнёрских программ, юридический риск, стоимость привлечения. Кратко представлена оценка ниже:

Ниша Спрос Открытость рынка Намерение купить Партнёрки Риск Стоимость привлечения (прокси США)
Поиск работы Высокий: Jack & Jill 49 тыс. пользователей за 6 мес Средняя, CV-инструменты зрелые, остальной workflow ещё открыт Средний: Jack&Jill берёт деньги с работодателя, не с соискателя GotResumeBuilder: 40% от первого платежа, макс $28 Низкий для помощи кандидату, высокий если ранжируем кандидатов (EU AI Act) CPC $5.16, CPL $62.80
Путешествия Очень высокий: 4.2 млрд загрузок в 2024 Низкая: Google сам встраивает AI-бронирование Очень высокий, короткий путь до покупки Booking делится долей своей комиссии, точный % не публичен Низкий, нужно раскрывать партнёрскую связь CPC $2.12, CPL $73.70
Аренда и жильё Высокий: Otodom 6.23 млн пользователей в Польше Низкая, крупные вертикальные площадки с инфраструктурой Максимальный QuintoAndar Indica Aí есть, сумма не публична; у Otodom массовой программы нет Средний, скоринг арендатора - высокий риск (EU AI Act) CPC $2.53, CPL $100.48
Личные финансы Высокий: Revolut 75 млн клиентов Средняя, низкая - много банков и трекеров Высокий для карт и кредитов, средний для советов по бюджету Wise и Revolut есть, ставка закрыта Средний для учёта расходов, высокий для инвестсоветов (ESMA) CPC $3.46, CPL $83.93
Учёба Высокий по объёму, но ниже travel и finance по темпу роста Низкая, рынок занят гигантами Ниже среднего, аудитория с небольшим бюджетом Сильные: Coursera 15-45%, Skillshare 40% до $67 Средний, отдельная сложность - несовершеннолетние (EU AI Act) CPC $6.23, CPL $90.02 - одна из дорогих категорий
Здоровье Очень высокий: 3.6 млрд загрузок в 2024 Средняя, низкая - нужна клиническая валидация Средний, многие ждут бесплатный ответ BetterHelp есть, ставка закрыта Высокий, риск медицинского регулирования (Anvisa) CPC $5.00, CPL $62.80
Юридические вопросы Данных нет Средняя, но высокий порог входа (местная правовая база) Средний, высокий при реальной проблеме, но эпизодически Слабые, открытых программ не найдено Высокий: в Бразилии консультации закреплены за адвокатами Самая дорогая категория: CPC $8.58, CPL $131.63
AI-компаньон Высокий: 220 млн загрузок к июлю 2025 Очень низкая, топ-10% забирают 89% выручки категории Низкий по транзакциям, но платят за подписку Слабые, открытых программ не найдено Высокий: FTC начала расследование 7 компаний Прямого прокси нет, слабый аналог CPC $1.60

Стоимость привлечения указана как прокси по цене клика и лида в поисковой рекламе США (Google Ads) - для Польши и Бразилии таких данных ни в одном источнике не нашли, источник прокси.

Учёба - почему не выбираем

Рынок учёбы поделен между крупными игроками (Gauth, Photomath, Chegg, Brainly), доля запросов с намерением купить одна из самых низких среди всех ниш (школьники и студенты решают задачу, а не выбирают товар), и сверху добавляется юридический риск из-за несовершеннолетних пользователей. Реальная активность на одного ученика тоже оказалась намного ниже, чем мы закладывали (около 5-6 запросов в месяц у медианного пользователя, не 100). Партнёрские программы там хорошие (Coursera, Preply), но остальные факторы перевешивают. Вывод: учёба - рабочая, но не лучшая ниша из восьми рассмотренных.

Поиск работы - разбор экономики

Кто уже есть на рынке: Jack & Jill (AI-рекрутер, около 50 тысяч пользователей, привлекли 20 млн долларов инвестиций), Careerflow (доработка профиля LinkedIn и подготовка к интервью, больше 1.2 млн пользователей), Teal (генератор резюме и трекер откликов, подняли 7.5 млн долларов). И много других точечных инструментов

Как это может монетизироваться: здесь модель другая, чем реклама в ответах. Например, партнёрские выплаты за то, что пользователь перешёл на платный инструмент. Конкретные ставки: GotResumeBuilder платит 40% от первого платежа приведённого пользователя, Interview Ready - 25%, ShareASale-партнёрка Teal - фиксированные 20 долларов за пользователя, перешедшего на платный тариф.

Возьмём эти 20 долларов за конверсию как ориентир и посчитаем экономику при разной доле бесплатных пользователей, которые в течение месяца перейдут на платный инструмент по нашей ссылке:

Доля перешедших в конверсию Доход в мес Прибыль в мес Окупаемость при CAC $12
0.5% (осторожный) $0.10 $0.075 160 мес
2% (базовый) $0.40 $0.375 32 мес
5% (оптимистичный) $1.00 $0.975 ~12 мес

Это заметно лучше всего, что было в остальном отчёте: при оптимистичном, но не запредельном сценарии (каждый двадцатый бесплатный пользователь в месяц переходит на платный инструмент) окупаемость подходит вплотную к целевым 12 месяцам - при CAC $12 без всякого снижения стоимости привлечения. Ни реклама, ни продажа кредитов такого результата не давали. Но подчеркнём: 5% - это не рыночный факт, а гипотеза, которую нужно проверить на своих пользователях.

Путешествия - разбор экономики

Кто уже есть на рынке: Mindtrip (привлекли инвестиции от Capital One, United Airlines и American Express), Roam Around (больше 4 млн построенных маршрутов).

Как это может монетизироваться: партнёрская программа Booking платит от 25% до 40% от своей собственной комиссии с бронирования (не от цены номера, а от комиссии, которую Booking берёт с отеля) - точная выплата в долларах на одно бронирование не раскрыта. Использовать это в расчёте можно только очень приблизительно - берём иллюстративную оценку около 6 долларов с одного завершённого бронирования (это не подтверждённая цифра, а ориентир для расчёта).

Доля пользователей, которые забронируют поездку в месяц Доход в мес Прибыль в мес Окупаемость при CAC $12
0.5% $0.03 $0.005 не окупается в разумный срок
2% $0.12 $0.095 126 мес
5% $0.30 $0.275 44 мес

Путешествия выглядят хуже поиска работы в этом расчёте - выплата за одно бронирование ниже, и путь от разговора в чате до реального бронирования длиннее и более конкурентен (пользователь может уйти сравнивать цены напрямую на Booking или Skyscanner). Зато у этой ниши самый понятный и мощный партнёрский рынок вообще, если раскрутить объём.

Что это значит для решения

Если всё-таки уходить в нишу, поиск работы выглядит наиболее многообещающим кандидатом из всех проверенных - не по объёму рынка, а потому что там уже есть реально работающая, хорошо подтверждённая партнёрская экономика, которая при разумных (не фантастических) предположениях подводит к целевой окупаемости. Но и здесь ключевая цифра - процент пользователей, реально переходящих в оплату - есть только предположение, а не факт. Прежде чем вкладываться, нужен небольшой тест: показать реальным пользователям предложение перейти на платный инструмент по партнёрской ссылке и измерить реальную конверсию, а не полагаться на 2% или 5% из головы.

12. План разработки (7 дней без учета партнеров)

Технически продукт можно запустить за неделю. Оценка не включает время на переговоры с рекламными сетями - это отдельно от 3 до 14 дней.

День 1-2: база данных, учёт кредитов с защитой от накрутки, подключение нейросети через OpenRouter, веб-интерфейс чата. День 3: приём платежей (Stripe), пакет кредитов (предварительно 4.90 доллара). День 4: подключение видеорекламы (AppLixir) и рекламных карточек (Koah). День 5: серверная проверка досмотра видео (кредит начисляем только после подтверждения). День 6: сбор статистики. День 7: тестирование и релиз.

13. Что делает картину лучше

При стоимости привлечения 12 долларов платная реклама не окупается ни в одном сценарии. Чтобы приблизиться к порогу окупаемости (стоимость привлечения 2-4 доллара), есть два пути, и оба требуют кратных, а не мелких изменений:

Первый - снижать стоимость привлечения через бесплатные каналы: полезные сценарии в один клик (краткое содержание документа, разбор задачи по фото, код по описанию), приглашение друзей за кредиты, поисковая оптимизация. Ориентир - снизить среднюю стоимость привлечения с 12 до 4-6 долларов за 3-5 месяцев. У успешных конкурентов (EaseMate, 1min.AI) 70% и больше трафика приходит бесплатно, а не через платную рекламу.

Второй - поднимать доход с пользователя: через продажу кредитов (уже заложено в смешанную модель) или через более выгодную рекламную сеть.

14. Итог и рекомендации

  1. При стоимости привлечения 12 долларов проект окупается за разумный срок только если доход с пользователя вырастет в несколько раз или стоимость привлечения упадёт до 2-4 долларов. Сейчас разрыв - в 3-7 раз.
  2. Продажа пакетов кредитов заметно приближает к цели (доход с пользователя в 2-3 раза выше, чем на чистой рекламе), но при привлечении по 12 долларов полностью проблему не закрывает.
  3. Главный рычаг - бесплатные каналы привлечения. Именно на них живут успешные конкуренты.
  4. Перед финальным решением - пилот с реальным подключением AppLixir и Koah, чтобы заменить рыночные оценки фактическими цифрами. Бюджет и объём пилота - на ваше усмотрение.

Источники

Кроме источников, указанных в анализе, использованы в расчётах следующие:

  • DeepAI - цены
  • Chai AI, жалобы на лимиты
  • AppLixir, Playwire, Aniview, Vidoomy, Dappier, Taboola
  • Taboola выходит в AI-поиск - Axios
  • WSJ: реклама в чат-ботах может не срабатывать
  • The Verge: Perplexity отказалась от рекламы, Tom's Guide об этом же
  • Правила Google: AdSense - поощрение кликов, размещение рекламы, AdMob - реклама за награду, Ad Manager - реклама за награду для сайтов
  • Ezoic - реклама за награду