借移动端的“凉梗”流量增长150%，这家AI占星网站一年收入过千万

图片由AI生成

6 月底，我们曾在《抓住人们对“Soulmate”的渴望，20 天入账 200 万美金？》选题中观察空降美国下载总榜 Top10 的两款 AI 占星产品，「Starla-Call the Universe」和「Astra-Life Advice」，两款产品不仅持续在榜超一周时间，而且，Starla 巅峰时期月流水达到 240 万美元，Astra 也拿下了 80 万+美元，妥妥的吸量又赚钱。

Starla-Call the Universe 5月-11月全球双端月流水｜图片来源：点点数据

两款产品当时最强有力的发酵手段就是“Soulmate 形象预测”引起的社媒病毒式传播，它们也围绕该功能设计了变现策略。但除了“Soulmate”外，这两款产品用 AI ChatBot 代替真人占星师帮用户解读星盘、关系等功能的设计，体验一般，从后续来看，也并不受用户认可。所以，拉长时间线来看，两款产品都没有能让用户长期付费，当热度过去，收入即出现大幅下滑，Starla 11 月流水仅剩 5.4 万美元，Astra 流水则稍好一些，达到 35 万美元，但相较巅峰期下降幅度也超 50%。

AIGCRank 10月网站流量增长榜单｜图片来源：AIGCRank

Hint.app 2024年11月-2025年10月网站访问量｜图片来源：AIPure

但 Soulmate 这个在移动端已经凉掉了的梗，如今却在 Web 端再次被厂商用作增长利器。

AIGCRank 榜单上的一款 Web 端 AI 占星产品「hint.app」，10 月网站访问量 806 万，相较 9 月上升 152%，11 月流量为 1014 万，环比再次上涨 25%。更难能可贵的是，根据 Growjo 的数据，hint.app 预估年收入达到 6940 万美元。虽然只有单一的收入数据源，但 Semrush 数据显示，购买转化率大概在 1.3% 左右，再结合流量、订阅价格和购买转化率算，hint 的年收入区间大概在 3000-4500 万美元之间，虽然与 Growjo 的数据有差距，但也已经是相当不错的商业化成绩了。

同样是用“Soulmate”切“AI 占星”赛道， Starla 一波流，而 hint 却是长期赚钱的生意。

同样是“Soulmate 预测”，但 Hint 要找的人与 Starla 不同

在之前的观察中，Starla 和 Astra 的增长秘诀约等于符合“个性化+视觉冲击”低成本社媒增长公式的“AI Soulmate 功能”在社媒上吸引来流量，并撬动付费。而从 Hint 的情况来看，社媒依旧是增长的核心途径，靠的同样也是“AI Soulmate”功能，只是主投的媒体与目标人群并不相同，带来了不一样的效果。

Hint 的流量来源情况 （ 上 ）、社交平台情况 （ 下 ）｜图片来源：Similarweb

从 Similarweb 给出的 10 月流量情况看，Hint 直接访问和社交流量来源占比最高，分别占 47.34% 和 38.55%，而自然搜索流量仅有 8.24%，与其他 Web 端产品“直接访问+自然搜索为主”的流量结构有所不同。而从具体社媒平台看，相比此前 Starla 以 TikTok 为主的策略，Hint Facebook 平台的流量占比为 66.91%，远超其他平台。

图片来源：Meta Ads Library

根据广告素材看，Hint 近期在投的广告达到 27 条，主要都来自于两个投放高峰 10月和 12月，并分别以“Soulmate”和“宝宝外貌预测”为核心功能，而 11月则没有持续投放的广告素材，素材投放时间均不到 1 天，更像是在测试素材。

而从素材内容看，Hint 的目标人群会更偏向于年龄偏大一些的用户，而非 20 岁左右的年轻人，另外，Hint 也更倾向于通过真实关系来吸引用户，比如在素材中，经常会给出一个 Soulmate 的画像，镜头一转，Soulmate 就在身边，给用户营造一种“用 Hint 就能真正找到 Soulmate”的感觉。

相比 Starla 在 TikTok 上吸引尝鲜用户的思路不同，Hint 更希望找到真正有情感需求或情感焦虑的用户。

而在 FB 搜索关键词来看，会有部分用户分享 Hint 生成的 Soulmate 画像，而这些画像看上去年龄也稍大一些。但从点赞数量来看，基本都不过百，传播度可能并没有那么高。

总结下来，同样是遵循“个性化+视觉冲击”公式的“Soulmate”，Hint 与 Starla 的打法有显著不同。Starla 靠以算法推动、纯兴趣推荐的 TikTok 平台，抓住的其实是年轻人对自己 Soulmate 的好奇心，来驱动下载和付费；而在用户年龄偏大、且以“关系”为核心纽带的 Facebook 平台，Hint 用“Soulmate”抓住的是其实是大约 30 岁左右，对于亲密关系有真实焦虑的人群。

而从策略上，一方面，在 Ad Library 中确实可以看到 Hint 在高频测试素材的动作；另一方面，Hint 的官方主页内容和有关的社媒内容也没有发现点赞、转发量很大的情况，所以主要是 10 月份 Hint 在 FB 上的广告投放驱动了网站流量的增长，可能并没有带动用户间大量的自传播。

但不同的增长方式，对应着用户的不同需求，Starla 吸引的“尝鲜用户”冲着“Soulmate”来，在这个功能上设置付费点即可获取收入，但 Hint 吸引来的则偏向于“有真实焦虑的用户”，Hint 则设计了一整套功能和相应的变现设计等着他们。

“强制订阅+付费试用+额外变现点”，AI 占星的变现有多野？

由于吸引到的是有“真实情感需求”的用户群体，所以，Hint 并没有大规模使用看上去有些“敷衍”的 ChatBot，而是以真人占星师为卖点，不仅会给出比 AI ChatBot 更专业、详细的解读，还有真人占星师在线教学、答疑，承接更深层次的用户需求。（注：我们之前在不同的选题里也都观察到，纯用 AI Chatbot 去做占星这件事情，收入都偏低。）

但相比较而言，真人占星师的成本显然高于 AI，所以，Hint 采用了比较激进的变现策略，不仅要求订阅才能使用，且订阅价格较高（29.99 美元/月 ），而且用户解锁 7 天试用，这样在所有网站或 app 几乎都免费的项目，Hint 都需要支付 1 美元才能解锁，以筛选真正愿意付费的用户。

首先，在注册时，用户就需要绑定银行卡，支付 1 美元费用解锁 7 天免费试用，且“退订”的入口较为隐蔽，为用户退订设置障碍，从 Trustpilot 上的用户评论来看，差评基本都集中在退订按钮难找、忘记取消订阅被扣费等问题上，而官方也非常重视处理差评，只要用户提出来，基本都会给退款。

而从数据上看，虽然差评不少，但 Hint 的 10月份的跳出率（仅浏览一个页面就离开的访问量占比）为 45%，相比另一家 Web 端占星产品 Nebula 的 38%略高，但并没有高出很多，即便需要付费，还是有很多用户愿意尝试的。

对于“有情感需求”的用户来说，1 美元的费用并不太高，并不会劝退，反过来，注册时收费能够筛选掉付费意愿不高的尝鲜用户，而且还能提前让用户绑定支付方式，为后续产品内的额外付费打下基础。

Hint 主页

绑定支付方式、并付费开启试用之后，就会进入主页，主页上的功能比较常规，包括星盘、个人性格、每日/周/月的运势、关系等等解读，也包括 AI 驱动的 Soulmate、未来宝宝外貌预测、手相阅读报告，以及由专业专业占星师设计的课程及 1v1 咨询服务。

而相比 Starla 通过大模型对话帮用户解读的思路，Hint 看上去要专业很多。所有功能都会提供篇幅较长、较为详尽的解读报告，比如 Soulmate 功能中，除了会给出 Soulmate 的形象之外，还会给出 Soulmate 的名字首字母、星座、精神契合度、何时何地遇到等等信息，编得有模有样。

但是，Hint 会将部分关键内容设置为付费解锁，就算是订阅用户，仍需要支付 0.99-3.99 美元不等的价格才能看到对应章节的内容，且由于此前用户已经绑定支付方式，只要用户点击即会扣款，“价格不高+过程丝滑”导致很多用户会出于好奇心而付费。

但使用下来，会发现网站中的大部分内容还是像“模板+AI生成”的，但是“Soulmate 解读”“个人星盘解读”，则需要等待 24 小时才能看到，很有可能有真人参与审核和校对，用户也可以付费，提前看到结果。

在整体费用较高的大前提下，Hint 很有意思的一点是，真人咨询师的价格却比市场低很多。用户可以选择文字或语音咨询，文字咨询免费（24 小时之内回复），语音咨询的价格为 19.99 美元/半小时。从市场行情来看，海外占星师 1v1 语音咨询的价格都在 100 美元/小时以上，国内占星师的价格绝大部分也要超过 300 元/小时，这也很可能是用户粘性偏强且网站收入较高的一个核心原因。

与 SaaS 产品不同，占星属于情感消费产品，用户愿意为“情绪价值”支付的价格会远远高于理性，而 Hint 较高的月费和 1 美元注册，筛选了付费用户的同时，也较好满足了用户的日常基础需求，再加上较低的真人咨询费用、以及其他小额无感付费，让用户持续的做出额外的购买行为来拉高收入，同时因为后者的性价比不愿意离开网站，持续进行高价订阅。

相比 Starla 和 Astra，靠流量快速变现的思路，Hint 更像是加了一点 AI 的传统占星网站，但也许这样才是对于 AI 应用的最优解。AI 带来了新的增长玩法、提高了基础内容生产效率，但真正去对人类进行“精神按摩”的依然是需要同样有血有肉的另一个人类。而在引流和变现层面，Hint 的设计也都很值得借鉴。

数据来自SimilarWeb、点点数据、Semrush、广大大等三方平台，可能与真实数据中存在一定误差，仅供参考。