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今天不光分享产品，还有产品背后一个有趣的年轻人：Rafael Kramer。
Rafael Kramer 最近做了一个叫 FaceKit 的 App，产品不复杂。
用户拿 iPhone 对着自己的脸扫描一圈，FaceKit 会用苹果的 TrueDepth，也就是 Face ID 背后的那套 3D 深度感知技术，测量你的：
脸部对称度、五官比例、眼距、面部结构，然后给出一个分数，再提供所谓的外貌改善建议。
FaceKit 属于这两年年轻人里很火的一类产品：looksmaxxing。（looksmaxxing 中文很难找到完全对应的词，大概可以理解成“尽可能把自己变好看”。）
FaceKit 上线两个月后，销售额已经超过 10万美元，高峰的时候一天收入 6000美元。
这期间，他们在 TikTok 上发了超过 1300条视频，分布在大约 40个账号，累计拿到超过 1亿次播放、近1000万点赞和10万次下载。
而创始人 Rafael 却说：
FaceKit 的核心增长渠道，100% 是 AI 生成的网红。
这些视频里的“漂亮男生”、“漂亮女生”，有很多压根不存在。
人是 AI 生成的，照片是 AI 生成的，视频也是 AI 生成的。
然后这些虚拟人物在 TikTok 上告诉用户：“我用了这个 App，看看它怎么分析我的脸。”用户看完，下载 FaceKit，最后在 App Store 里付钱。
这已经不是简单的“ AI 做广告”，而是一个很有意思的新循环：
人找需求 → 做App → AI 批量生产内容 → AI 虚拟网红获客 → 用户付费 → 再测试下一个App。
Rafael 今年才20岁，他已经把这套方法练了六年。
Rafael 出生在英国牛津，在瑞士苏黎世长大。
2020年前后，疫情期间他只有13岁。
跟很多十几岁的孩子一样，他在家无聊，于是在 Google 搜了一句非常直接的话：
“怎么赚钱？”
最后找到了一个叫 Buildbox 的工具，这是一个不需要真正编程、靠拖拽就可以制作简单手机游戏的工具。
于是他开始做游戏。
真正改变他的，是一年后的一个 TikTok 梗。
当时美国说唱歌手 DaBaby 在互联网上突然出现一个非常荒诞的 Meme：
DaBaby 的脑袋变成了一辆汽车。
在 TikTok 上迅速爆火。
Rafael 看到这个梗以后，当天晚上直接熬了一个通宵，把它做成了一款游戏。
名字也极其简单：DaGame。游戏今天甚至还留在 App Store。
玩法就是控制一辆长着 DaBaby 脸的汽车躲避障碍、收集金币，还配上那个当年非常火的“LET'S GO”声音。
第二天，他把游戏发到 TikTok，结果就爆了。
按照 Rafael 后来的复盘，DaGame 一个月做到了大约：
200万次下载；App Store 总榜第2；超过10万美元收入。
而且商业模式简单得惊人：
没有订阅，没有复杂付费墙，基本就是游戏免费 + Google AdMob 广告。
最重要的是，他从第一款真正赚钱的 App 开始，就形成了一个后来几乎没有改变的方法：
先找互联网正在爆发的东西，再迅速把它变成产品。
过去，我们听到的绝大多数创业故事都是：找到一个方向，坚持，专注，把一件事做到极致。
Rafael 的做法几乎是反过来的：不停做。
今年他自己盘点四个 App Store 开发者账号时发现，从2020年到现在，已经发布了 62个 App。
他的个人网站则写着：
累计超过 1000万下载；做过50多个游戏和消费 App；几次登上 App Store 第一；有几款产品被收购；还卖掉过一家手机游戏公司。
这60多个 App 里面有大量产品生命周期很短，有的甚至就是围绕一个梗做的游戏。
但 Rafael 很早就发现：
互联网热点有时候比产品本身值钱。
一个 Meme 今天刚火，你明天做出 App，就可能吃到几百万次自然流量。两个月以后再做，已经没人关心了。
所以他的核心能力，并不是把一款产品精雕细琢三年。
而是：非常快地识别“现在大家正在看什么”。
然后把它产品化。
靠 Meme 做游戏有一个明显问题：来得快，死得也快。
所以15、16岁的时候，Rafael 开始换方法。
既然 TikTok 上已经有人拥有几百万粉丝，为什么不直接给他们做游戏？
他成立了一家公司，专门和内容创作者合作开发 App。
合作方式也不是传统的：“我给你5万美元，你帮我发一条广告。”
而更像合伙：你出流量，我出产品，然后收入分成。
Rafael 后来总结，这种模式有一个很明显的优势。
如果单纯付广告费，网红发完视频以后基本就没动力了。
但如果双方五五分成，App 多赚一美元，网红也多赚一部分。
于是对方会持续推广。
他后来还和拥有大量粉丝的创作者 Evan Cronin 合作过一款非常无厘头的游戏：
NPJ: The Game。
它来自 Evan 每年7月做的一个网络梗“No Poop July”。
游戏上线第一个周末就超过 17万下载，连续三天登上 App Store 第一。
做到这里的时候，Rafael 学会的已经不只是开发 App。
而是另外一项能力：Distribution，分发。
这也是后来整个故事最关键的一部分。
2025年前后，Rafael 开始减少 Meme 游戏，把重点转向消费类 App。
原因也简单：
梗游戏生命周期太短；收入主要依靠广告；今天爆100万下载，下个月可能什么都没有。
真正长期赚钱的消费 App，通常围绕一些不会消失的需求。
Rafael 自己总结得很直接：
Health、Wealth、Relationships，健康、赚钱、关系。
再加一个在 TikTok 上越来越明显的方向：外貌。
于是他先做了 Debloat AI。
所谓 debloat，本来就是最近 looksmaxxing 圈子里特别火的一个概念：
很多年轻人觉得自己的脸“肿”，希望通过饮食、喝水、睡眠、运动等方式让脸看起来更瘦、下颌线更明显。
Debloat AI 就围绕这个需求做产品。
根据 Rafael 的案例复盘，这款 App 做到了大约 4万下载，后来被收购。
这件事让他确认：
外貌焦虑是一个非常强的消费需求。
用户不仅愿意看内容，而且愿意下载 App、做测试、订阅。
于是有了 FaceKit。
以前做 Debloat AI，他已经知道怎么通过 TikTok 获取用户。
但这件事很麻烦：
找创作者；谈价格；寄脚本；催视频；视频不好还得重拍；一个人爆了以后又要继续找下一批人。
直到 Rafael 在刷 TikTok 时看到一个 looksmaxxing 账号。
里面的人长得很好看，内容也很简单，基本就是：Before / After。
“我以前长这样”，“做了这些改变以后，现在变这样”，数据非常好。
Rafael 第一反应是：去找这个博主合作。
结果研究以后才发现这个“博主”压根不是真人，是 AI 生成的。
这件事一下改变了他的获客逻辑。
以前是：
找网红 → 给钱 → 拍广告。
现在变成：
生成一个网红 → 生成100条内容 → 测试哪条会爆。
FaceKit 后来的内容机器就是这么搭起来的。
团队生成一批看起来非常真实的男性、女性虚拟人物。
保持人物脸部相对一致，然后让他们出现在：
卧室、健身房、教室、街头等不同场景，再围绕 looksmaxxing 生产大量视频。
例如：
“我用AI分析了自己的脸”，“它告诉我哪里最影响颜值”，“90天以后我变成了这样。”
甚至有一条视频，做成像学生偷拍课堂的样子：
一个老师站在教室里，说自己可以用 FaceKit 给学生打颜值分。
这条内容拿到了大约 190万播放。
重点在于：这一切不需要真的找一个老师、租教室、拍摄、剪辑。
FaceKit 最值得一提的应该是内容的量之大。
Rafael 在一个采访里直接展示了后台数据，大约两个月：
40个 TikTok 账号；1300多条视频；1亿+播放；近1000万点赞；10万+下载；超过10万美元销售额。
他说这部分收入基本全部来自这些自然内容，没有依靠传统付费广告。
算一下就知道它的玩法。
两个月1300条，相当于平均每天要发 20多条视频。
正常公司如果每条视频都要：
找演员；写脚本；拍摄；剪辑；审核；一天20条几乎不可能。
AI 把成本结构彻底改了，现在他们真正要做的是：
生成大量素材、让少数人负责组合和发布、然后观察数据：
哪个人物容易爆；哪种“Before / After”容易爆；哪个开头容易爆；哪个账号表现好。
然后马上复制。
所以 Rafael 并不是在追求：“做出一条完美广告。”
而是在做：“一天测试几十次，直到算法替我选出赢家。”
这和他14岁时做 DaBaby 游戏，其实是一模一样的逻辑，只是速度更快了。
如果只看结果，很容易把 Rafael 的故事写成：“20岁天才少年做App赚很多钱。”
我觉得这反而把最重要的东西写小了。真正变化的是：
一个人能控制的生产资料变多了。
14岁的时候，Rafael 的生产方式还是：
看到一个梗；通宵用无代码工具做游戏；自己拍 TikTok；靠广告赚钱。
现在变成了：
他今年自己盘点了一下：62个App，累计超过 1000万下载。
这意味着他真正经营的已经不是 FaceKit，甚至不是某一款 App。
而是一条：
不断发现需求、制造产品、制造流量，再淘汰失败项目的生产线。
过去建立这样一条消费互联网生产线，可能需要一家几十人的公司，今天几个人就可以开始做。
以上，祝你今天开心。
文章来自于"Fun AI Everyday"，作者 "张艾拉"。
