这家公司只有1个人,年赚一个亿

金磊 Pine 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

全公司上下仅有1个人,每年竟能赚上1400多万美元(1亿多元)。

98c927d9719fc9ad1593029c3188b9a5.gif

这并不是什么天方夜谭,而是现实生活中上演的真人真事。

故事的主人公叫做Gary Brewer(简称“盖哥”),而他之所以能如此猛猛吸金,靠的就是自己创办的网站BuiltWith

e34913e926a4403d1412af3b7e1ab8f6.png

这个网站也是比较神奇,它主要做的一件事,就是专扒别人家网站用了哪些技术。

很多小伙伴肯定要感慨了:“这也行???”

对,是真行,而且人家盖哥的网站现在每月的浏览量都达到200万了……

5945bb14a0044d646fb71a906ad5334d.gif

靠扒技术赚钱

咱们打开盖哥的网站后,明晃晃的几个大字便会映入眼帘:

发现网站是采用什么技术创建的。

c1bbb1bd02369481e6346987d0196414.png

然后输入“medium.com”(举个栗子

436ea47ae77328c9511b835ddba79adf.png

),点击“查找”,我们便可以得到一长串的技术列表

aaf228b51ddfc122726460fe0ef9bef0.png

基于这项列表,我们就可以精准找到Medium网站背后所用到的具体技术了,例如:

  • A/B测试:用的是Optimizely

  • 搜索:用的是Algolia

  • 营销自动化:用的是ConvertKit

  • ……

(所涉及的技术对象巨多,就不一一列举啦)

那么至此,又有些小伙伴要问了:“扒出来技术之后,咋就能赚钱了呢?”

好问题。

盖哥其实玩儿的就是一套“大数据的力量”

BuiltWith能够检测到的技术数量已经超过61105个,全球范围内覆盖的网站数量更是惊人——6.73亿

如此庞大的数据在手,盖哥能做的事情就多了起来。

例如盖哥搞了个“互联网技术发展趋势”,可以查看从2000年至今的技术趋势数据。

以“中国网站流行的网络技术”为例,这个页面涵盖包括“营销自动化”、“电商托管解决方案”、“企业网站管理系统”等28个细分项。

盖哥会对每项所用到的技术来个大排名:

f01c3b40d4f44a61f28b46137129b9fe.png

例如在“营销自动化”这项里,BuiltWith显示中国网站采用最多的技术来自Baomitu。

顺藤摸瓜式地点击它,就可以看到具体哪些网站在使用了。

3f44657767079580472e2d1a43105c82.png

而这只是BuiltWith能力的冰山一角。

通过盖哥的这些数据,还可以挖掘更有价值的信息,例如显示哪些网站使用购物车、分析、托管等;按位置、流量、垂直等进行过滤。

如此一来,便可以做到挖掘潜在客户,进而对市场有个更全面透彻的了解和分析。

也正是因为盖哥用手上的数据搞出众多玩法,在网上随手一搜,就能看到很多人都在用BuiltWith的数据整活:

7201c30fb42974a6b3e32adfb6c2011a.gif

而且不仅仅是对市场分析有用,就连哈佛、MIT等高校在做学术研究的时候也会用到盖哥的数据。

350b14500cab6b5f3489b0013d3b3a0c.png

最后就要聊到重点了——盈利问题

盖哥在提供数据和服务的同时,还推出了会员制度,每月的费用在295美元(约2130元)至995美元(约7186元)不等。

4321e4fa904ce523f86e77826e3c25b9.png

若是按年买会员的话,价格则会在21300元到71860元不等。

而且也正如我们刚才说的,盖哥是自己单打独斗啊,也就省出了“开工资”等一大笔开销。

所以,也就不难理解为什么盖哥一年能这么吸金了吧。

……

那么接下来的一个问题是,盖哥当年是怎么想到这本生意经的呢?

源自偶然的灵感乍现

盖哥创建BuiltWith,过程也是蛮有意思的。

68914b14d9671defb7a4ff4f2648309e.jpeg

这一切得从2006年说起,当时盖哥参加了在悉尼举行的一个创业大会,正是在这个大会上,他明白了两件事:

  • 任何人都能创业;

  • 他不喜欢与公司制度打交道,并且不喜欢推销产品。

于是在之后的几个月里,盖哥在全职工作之余,便尝试开发多种工具和产品,虽然都以失败告终,但他还是很享受整个开发过程。

这里得插一句,作为一名资深的程序员,他寻找灵感的方式自然是查看其他网站的源代码

(终于皇天不负有心人)

在盖哥经历了数次失败准备寻找下一个想法时,偶然间发现了一段Java独有的代码,他推测这个网站就是用这种技术建立的。

这时灵(shang)感(ji)乍现!

a049371711733cbfa55d2a50e3efb00f.png

知道每个网站都用了哪些确切的技术难道不是很酷吗?

并且当时还没有类似的想法存在过,这个领域还属于一片空白,处于待开发的状态。

于是盖哥开始了他的「创业」之旅。

进行网页抓取、创建技术数据库、将代码转换为具体技术……

于是BuiltWith诞生了,没过多久,便进行了第一次正式发布,并且当即获得了流量。

与此同时,盖哥还不忘宣传自己,通过ReadWriteWeb发布了一篇关于他的BuiltWith创建的独家报道。

(效果还不错),霸榜了当时最流行的社交分享网站。

d627bb9c3fefadff9ab207a82ac6512b.jpeg

这还只是小火了一把,BuiltWith真正“支棱”起来还在这之后。

一次偶然的机会,盖哥和AboutUs创始人Raymond King见面了。

AboutUs是一个互联网域名目录,包含了百万家的企业信息(正中盖哥下怀,手动狗头)。

盖哥在给Ray看了BuiltWith之后,两人一拍即合。

随后便给AboutUs索引中的每条记录都添加了一个BuiltWith.com链接,提供有关每个业务的BuiltWith信息。

同时,增加的这些数以万计的反向链接给BuiltWith带来了巨大的流量。

(上道儿了,上道儿了)

核心业务就盖哥一个人负责

不过很多网友应该都会好奇“这一个人的公司是怎样的,能运转起来吗?”

盖哥用实际行动告诉我们,还真能!不仅能,还年赚一个多亿。

其实,BuiltWith除了盖哥之外,此前还有过一个联合创始人:安德鲁·罗杰斯(Andrew Rogers),目前官网上联合创始人还有他的名字。

676798db2f87f56849050da8bf289231.png

不过,他们在“搭伙过了一段日子”之后,盖哥觉得这个公司还是一个人更好。

df018137da2809af7e2e3c1bdea9ddae.png

安德鲁是在2010年初成为BuiltWith的联合创始人的,在此之前,他管理着一个有着50多人的老创业公司。

因为安德鲁对BuiltWith非常感兴趣便说服盖哥让他加入,想依靠他的经验,壮大BuiltWith,把它变成一个更加成熟的系统。

他理想中的规划是这样子的:添加一个销售系统,再设置一个客户关系管理系统来跟踪线索,其中再设置各种指标。

但后来安德鲁逐渐意识到,这些所谓的“系统化运营管理”对BuiltWith没啥卵用。

前面已经提到,BuiltWith的主要工作就是来扒各家公司所用的技术栈,盖哥认为它的用户是自然而然来的,也就是说,有需求就买,没有就不买,那些繁琐的营销流程自然就能省则省了。

这样一来,剩余的工作量,盖哥一个人就能搞定,身兼创始人、首席开发人员和客户支持团队三个职位,并且游刃有余。

fec140e1053b5a77c0ac4ec4382b6eab.png

他一天会分配出特定的几个小时处理特定的工作,如果遇到特定的麻烦,他会一次性解决掉。

比如说盖哥会制作一个20s的视频教程来帮助少数有疑问的顾客解答问题。

再比如处理退订需要消耗大量的时间,虽然一开始关注更多的是关于如何阻止人们取消订阅,但现在他重新设置让退订变得更加容易:

这样我能做的工作就更少了,我可以花更多的时间做更有趣的事情,比如制造新的工具。

这就是说,BuiltWith虽然没有一个像样的团队,但已经实现自动化了,根本不需要什么销售团队、工程师之类的。

最终安德鲁(识趣地)离开了,不过他依旧担任着顾问的角色。

值得一提的是,在安德鲁请求成为联合创始人之前,盖哥还有一份正职工作,他是利用空闲时间运营BuiltWith的。

在安德鲁加入之后,盖哥才辞去原来的工作,全身心投入到BuiltWith上来。

0ff45a5c48e1e925a36ae8ba2dd29a14.png

不过也有人怀疑盖哥“一个人的公司”只是宣传噱头:

如果他没有其他员工,为什么他有一堆电脑和办公桌?他会从一个座位换到另一个座位吗?

5045997a1a0de14fdc42f49317f431f8.png

(喏,就是这张图)

其实这里提到的“一个人的公司”是需要加个限定词的:核心业务

除了核心业务之外,还会有几个员工来负责处理盖哥不太喜欢的事情,比如会计和营销。

One More Thing

对盖哥一人一个公司年赚一个多亿这件事,不少网友都直呼牛逼!

也有网友亲自下场用BuiltWith测试了自己的网站:

它甚至能够正确地检测到我使用了Shutterstock的素材。

5a7e941c40c8e0a13e0a9653b44102dc.png

但也有网友称盖哥是赶上了好时候,那时候软件工具正是大热的时候:

不过能够坚持到现在也是很厉害的。

710ea925e0cef1d586f89cf50f41473c.png

其实除了BuiltWith之外,盖哥还先后搞出过三个工具。

a3f4fe428726cd09e88150e6314e52bb.png

在创建BuiltWith的前3个月,盖哥创建了GENNIT,它是一个在线网络代码生成工具,目的是给在线设计师的项目生成高质量的可管理代码。

在创建了BuiltWith之后,盖哥也没闲下来,又陆续搞出了Twitlinks和TwitTruth,分别用来聚合名人账号和科技新闻链接(不过它们都在2012年关闭了)。

参考链接:

[1]https://colinkeeley.com/blog/the-story-of-builtwith-1-employee-14m-arr
[2]https://5to9.beehiiv.com/p/builtwith-generates-14-million-year-zero-employees
[3]https://builtwith.com/zh/
[4]https://www.hostingadvice.com/blog/builtwith-more-than-how-websites-are-made/
[5]https://www.crunchbase.com/person/gary-brewer

原文地址:https://blog.csdn.net/QbitAI

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


文章浏览阅读5.3k次,点赞10次,收藏39次。本章详细写了mysql的安装,环境的搭建以及安装时常见的问题和解决办法。_mysql安装及配置超详细教程
文章浏览阅读1.8k次,点赞50次,收藏31次。本篇文章讲解Spark编程基础这门课程的期末大作业,主要围绕Hadoop基本操作、RDD编程、SparkSQL和SparkStreaming编程展开。_直接将第4题的计算结果保存到/user/root/lisi目录中lisipi文件里。
文章浏览阅读7.8k次,点赞9次,收藏34次。ES查询常用语法目录1. ElasticSearch之查询返回结果各字段含义2. match 查询3. term查询4. terms 查询5. range 范围6. 布尔查询6.1 filter加快查询效率的原因7. boosting query(提高查询)8. dis_max(最佳匹配查询)9. 分页10. 聚合查询【内含实际的demo】_es查询语法
文章浏览阅读928次,点赞27次,收藏18次。
文章浏览阅读1.1k次,点赞24次,收藏24次。作用描述分布式协调和一致性协调多个节点的活动,确保一致性和顺序。实现一致性、领导选举、集群管理等功能,确保系统的稳定和可靠性。高可用性和容错性Zookeeper是高可用的分布式系统,通过多个节点提供服务,容忍节点故障并自动进行主从切换。作为其他分布式系统的高可用组件,提供稳定的分布式协调和管理服务,保证系统的连续可用性。配置管理和动态更新作为配置中心,集中管理和分发配置信息。通过订阅机制,实现对配置的动态更新,以适应系统的变化和需求的变化。分布式锁和并发控制。
文章浏览阅读1.5k次,点赞26次,收藏29次。为贯彻执行集团数字化转型的需要,该知识库将公示集团组织内各产研团队不同角色成员的职务“职级”岗位的评定标准;
文章浏览阅读1.2k次,点赞26次,收藏28次。在安装Hadoop之前,需要进行以下准备工作:确认操作系统:Hadoop可以运行在多种操作系统上,包括Linux、Windows和Mac OS等。选择适合你的操作系统,并确保操作系统版本符合Hadoop的要求。安装Java环境:Hadoop是基于Java开发的,因此需要先安装和配置Java环境。确保已经安装了符合Hadoop版本要求的Java Development Kit (JDK),并设置好JAVA_HOME环境变量。确认硬件要求:Hadoop是一个分布式系统,因此需要多台计算机组成集群。
文章浏览阅读974次,点赞19次,收藏24次。# 基于大数据的K-means广告效果分析毕业设计 基于大数据的K-means广告效果分析。
文章浏览阅读1.7k次,点赞6次,收藏10次。Hadoop入门理论
文章浏览阅读1.3w次,点赞28次,收藏232次。通过博客和文献调研整理的一些农业病虫害数据集与算法。_病虫害数据集
文章浏览阅读699次,点赞22次,收藏7次。ZooKeeper使用的是Zab(ZooKeeper Atomic Broadcast)协议,其选举过程基于一种名为Fast Leader Election(FLE)的算法进行。:每个参与选举的ZooKeeper服务器称为一个“Follower”或“Candidate”,它们都有一个唯一的标识ID(通常是一个整数),并且都知道集群中其他服务器的ID。总之,ZooKeeper的选举机制确保了在任何时刻集群中只有一个Leader存在,并通过过半原则保证了即使部分服务器宕机也能维持高可用性和一致性。
文章浏览阅读10w+次,点赞62次,收藏73次。informatica 9.x是一款好用且功能强大的数据集成平台,主要进行各类数据库的管理操作,是使用相当广泛的一款ETL工具(注: ETL就是用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)到目的端的过程)。本文主要为大家图文详细介绍Windows10下informatica powercenter 9.6.1安装与配置步骤。文章到这里就结束了,本人是在虚拟机中装了一套win10然后在此基础上测试安装的这些软件,因为工作学习要分开嘛哈哈哈。!!!!!_informatica客户端安装教程
文章浏览阅读7.8w次,点赞245次,收藏2.9k次。111个Python数据分析实战项目,代码已跑通,数据可下载_python数据分析项目案例
文章浏览阅读1.9k次,点赞61次,收藏64次。TDH企业级一站式大数据基础平台致力于帮助企业更全面、更便捷、更智能、更安全的加速数字化转型。通过数年时间的打磨创新,已帮助数千家行业客户利用大数据平台构建核心商业系统,加速商业创新。为了让大数据技术得到更广泛的使用与应用从而创造更高的价值,依托于TDH强大的技术底座,星环科技推出TDH社区版(Transwarp Data Hub Community Edition)版本,致力于为企业用户、高校师生、科研机构以及其他专业开发人员提供更轻量、更简单、更易用的数据分析开发环境,轻松应对各类人员数据分析需求。_星环tdh没有hive
文章浏览阅读836次,点赞21次,收藏19次。
文章浏览阅读1k次,点赞21次,收藏15次。主要介绍ETL相关工作的一些概念和需求点
文章浏览阅读1.4k次。本文以Android、java为开发技术,实现了一个基于Android的博物馆线上导览系统 app。基于Android的博物馆线上导览系统 app的主要使用者分为管理员和用户,app端:首页、菜谱信息、甜品信息、交流论坛、我的,管理员:首页、个人中心、用户管理、菜谱信息管理、菜谱分类管理、甜品信息管理、甜品分类管理、宣传广告管理、交流论坛、系统管理等功能。通过这些功能模块的设计,基本上实现了整个博物馆线上导览的过程。
文章浏览阅读897次,点赞19次,收藏26次。1.背景介绍在当今的数字时代,数据已经成为企业和组织中最宝贵的资源之一。随着互联网、移动互联网和物联网等技术的发展,数据的产生和收集速度也急剧增加。这些数据包括结构化数据(如数据库、 spreadsheet 等)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。这些数据为企业和组织提供了更多的信息和见解,从而帮助他们做出更明智的决策。业务智能(Business Intelligence,BI)...
文章浏览阅读932次,点赞22次,收藏16次。也就是说,一个类应该对自己需要耦合或调用的类知道的最少,类与类之间的关系越密切,耦合度越大,那么类的变化对其耦合的类的影响也会越大,这也是我们面向对象设计的核心原则:低耦合,高内聚。优秀的架构和产品都是一步一步迭代出来的,用户量的不断增大,业务的扩展进行不断地迭代升级,最终演化成优秀的架构。其根本思想是强调了类的松耦合,类之间的耦合越弱,越有利于复用,一个处在弱耦合的类被修改,不会波及有关系的类。缓存,从操作系统到浏览器,从数据库到消息队列,从应用软件到操作系统,从操作系统到CPU,无处不在。
文章浏览阅读937次,点赞22次,收藏23次。大数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究[9],将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行各种交互处理的理论、方法和技术。将数据直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息,更多的为态势监控和综合决策服务。数据可视化是大数据生态链的最后一公里,也是用户最直接感知数据的环节。数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律,而是为了帮助用户通过认知数据,有新的发现,发现这些数据所反映的实质。大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。