私たちの方法論
InsightRaiderがインフォ製品の収益を精密に推定する方法
🎯 インスピレーション：BrandSearch
InsightRaiderは BrandSearchの方法論にインスピレーションを受けています。$110Mで評価されたこの企業は、数千のShopifyとAmazonストアの収益を推定しています。
彼らのアプローチは、公開データと独自のアルゴリズムを組み合わせることで、±20%の精度でデジタル製品の収益を推定できることを証明しました。
📊 方法論の3つの柱
1. 公開シグナルのスクレイピング
インフォ製品プラットフォームから公開データを自動的に収集します：
- ランキング：ランキング（ベストセラー、トレンド）での製品の位置
- レビュー：カスタマーレビューの数と変化
- 評価：平均評価と分布
- メタデータ：作成日、クリエイター、カテゴリ、価格
- フォロワー：クリエイターの購読者数（利用可能な場合）
2. ウェブトラフィック分析
サードパーティソースを通じて製品ページのウェブトラフィックを推定します：
- SimilarWeb API：グローバルトラフィックとトラフィックソース
- バックリンク：受信リンクの数と品質
- ソーシャルシグナル：Twitter、Redditなどでのシェア
- SEO指標：キーワード、ドメインオーソリティ
簡略化された式：月間トラフィック × 平均コンバージョン率 × 価格 = 推定収益
3. 交差検証推定アルゴリズム
精度を最大化するために複数の推定方法を交差させます：
- ランキングモデル：ランキング位置と収益の相関
- レビューモデル：既知のベンチマークに基づくレビュー/販売比率
- トラフィックモデル：ウェブトラフィックと業界コンバージョン率による推定
- 機械学習：既知の収益を持つ製品のデータセットでのトレーニング
データの可用性に基づいて4つのモデルの加重平均を適用します。
🎓 検証と精度
既知のベンチマーク
クリエイターが公開した収益を持つ製品で推定を検証します：
- Pieter Levels（Nomad List）：公開月間収益
- Tony Dinh（DevUtils）：Twitterで共有された収益
- Marc Louvion（ShipFast）：Indie Hackersで申告された収益
誤差マージン
推定の±20%精度を目標としています。
⚠️ 重要な制限事項
推定は保証ではありません。実際の収益は以下により変動する可能性があります：
- 検出不可能な一時的プロモーション
- オーガニックvs有料トラフィック
- 季節変動
- 動的価格戦略
🔄 更新頻度
ベータ版（€29/月）
週次更新
- 毎週金曜日にスクレイピング
- 6ヶ月の履歴
- プラットフォームごとのトップ50製品
PROバージョン（€99/月）
日次更新
- 毎日スクレイピング
- 12ヶ月の履歴
- プラットフォームごとのトップ200製品
- リアルタイムアラート
📖 参考文献とインスピレーション
- BrandSearch - Shopify/Amazonの収益推定
- Jungle Scout - Amazon販売者向け分析
- SimilarWeb - ウェブトラフィック分析
- Indie Hackers - 収益を共有するクリエイターコミュニティ
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