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AI 製品の熾烈な競争では、新製品の発売時に独立系開発者がトラフィックを 0 から 1 に獲得することは困難なことがよくあります。今日は、有料の成長という考えを脇に置き、AI 製品にトラフィックを集める最も簡単な無料の方法を探ってみましょう。
Web サイトをさまざまな製品ナビゲーション サイトに送信します。この方法は派手ではありませんが、効果があります。特にAI時代では、AI製品向けのナビゲーションWebサイトが数多く登場しています。これらの Web サイトのトラフィックは大きくないかもしれませんが、送信後に Web サイトに一定量のトラフィックをもたらす可能性があり、外部リンクも増加しますが、外部リンクの比重は高くありません。
急いでお金を払うのではなく、無料のナビゲーションステーションから始めることをお勧めします。経験によれば、有料ナビゲーション ステーションによってもたらされるトラフィックはそれほど印象的ではありません。さらに、ナビゲーション ステーションが異なれば、収集速度も異なります。支払いの回収を迅速化したい場合は、WeChat 経由で直接お問い合わせください。経験の浅いインディー開発者にとって、これらのサイトを見つけて提出プロセスに慣れるのは面倒な場合があります。 Dave Hunt や Micro Launch (Product Hunt をモデルにしたようなもの) のようなサイトは、チェックして、新しい製品があれば試してみる価値があるかもしれません。
製品をバッチで AI ナビゲーション ステーションに送信したい場合は、チームが開発した SUMPRO 製品を試してみるとよいでしょう。ワンクリックで商品を何百ものナビゲーション サイトに送信できるため、時間を大幅に節約できます。
オタクのWa氏が言及したCheat Hubは、複数の大規模言語モデル（LLM）を同時にチャットできるChromeプラグインです。 Chrome Storeの評価は4.6、レビュー数は642件、ユーザー数は10万人を超えるなど、プラグインの完成度は高い。ただし、無料版では機能が制限されており、同時にチャットできるのは 2 つの LLM のみです。多くの機能には支払いが必要ですが、収益モデルは明確です。ただし、独立系開発者がこの方向に参入するのは少し遅れていますが、やるべきことはまだあります。
Open Router.AI は異なるアプローチを採用しています。これは一般の C サイド ユーザーを対象としたものではなく、プロの開発者に焦点を当てています。その位置付けは、「ヒントに最適なモデルとプロセスを見つける」というスローガンによって強調されています。開発者は、製品に使用するモデルとデバッグ ヒントを決定するときに、その製品を使用して複数の大規模モデルのフィードバック結果を同時にテストし、製品に最適なモデルを選択できます。この製品は専門性が高く、C 側で一般的に使用される ChatGPT とは異なり、7B や 13B などのさまざまな自己展開可能なモデルが含まれています。これは、独立した開発者のデバッグのヒントに役立ちます。最初にサーバーにデプロイし、デバッグの完了後に決定を下す必要はありません。さらに、製品の LLM ランキング ページには、他の開発者が使用している Open Router の各モデルによって消費されたトークンの数が表示されます。これは、実用性は限られていますが、非常に興味深いものです。
AI 製品と 2 つの製品の無料トラフィック方法に関する上記の観察が、すべての独立系開発者にインスピレーションを与えることを願っています。実際の経験やアイデアをお持ちの場合は、コメント欄で共有してコミュニケーションをとり、一緒に AI 製品の開発の道を探っていきましょう。
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Indie123
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