От 400 тыс. руб. на свадьбу до млн в месяц: как семейный ИИ-бот в «Телеграме» зарабатывает даже после блокировки

30 ноября 2022 года OpenAI выкатила ChatGPT-3.5, и в первые дни в России эта новость интересовала исключительно технарей. Никто не бежал запускать продукты, не появлялись боты по перепродаже нейросети, потому что она была недоступна для массового российского пользователя.

Никому не нужный ChatGPT

Россиянам для доступа к сервису нужен был VPN (англ. Virtual Private Network, дословно — виртуальная частная сеть. — Прим. ред.) и карта иностранного банка. Казалось, никто не собирался эту проблему решать.

Анна признается, что сама долго отмахивалась от ИИ, пока однажды не понадобилось срочно сделать рабочую задачу. Она тогда работала в ИТМО, отвечала за стратегические коммуникации и впервые вместе с ИИ набросала текст новогодних открыток для ученых их института. Павел к тому моменту уже прошел большой корпоративный и венчурный круг: экс‑руководитель по инновациям «МегаФона», больше 10 лет рядом со стартапами и инвестициями.

На стыке этих двух миров — коммуникаций и технологий — родилась идея: если ChatGPT такая полезная штука, почему доступ к ней должен быть через VPN, сайт, логины? Нельзя ли пользоваться напрямую, без танцев с бубнами?

Первая версия была создана по всем лучшим практикам бережливой разработки: сделана на коленке на Python за три дня, без сложной архитектуры, замудренной логики и дизайна.

Оплатить можно было в формате доната — произвольной суммы только для поддержания работы ИИ-бота.

В качестве инженера, будущего CTO и сооснователя компании выступил их племянник Илья, который недавно закончил технический вуз. Кстати, программировать в команде умел только он. Анна и Павел разделили задачи по стратегии, продвижению, коммуникациям.

Цель — накопить на свадьбу

23 января они выкатили телеграм-бота семейным составом — Анна, Павел и Илья. В качестве первой финансовой цели — накопить на свадьбу племяннику 400 тыс. руб. за полгода. Никто не рассчитывал на большее, потому что в начале 2023 года ажиотажем вокруг ИИ еще не пахнет, рынка фактически нет — нет ни устойчивого спроса от пользователей, ни похожих проектов от других команд.

Но сразу после запуска в бот стали приходить пользователи: ссылку пересылали друзьям, про него писали в медиа, а позже он попал буквально во все подборки про ИИ. За первую неделю в бот пришли 80 тыс. человек.

Команда решила отойти от системы донатов — через месяц после запуска была добавлена оплата расширенных лимитов на запросы к нейросети за 150 руб. (за каждый). По словам основателей, на фоне отсутствия альтернативных сервисов переход к платной модели не отпугнул пользователей.

Теперь — бизнес

Еще через четыре месяца для распределения нагрузки и подстраховки Илья разработал другие боты с тем же набором функций. Это были улучшенные копии уже существующих.

Чтобы удерживать аудиторию, через восемь месяцев появились первые тематические телеграм-каналы — сначала англоязычное, а следом за ним русскоязычное медиа. Первое время посты писала Анна, но когда новостей про ИИ стало много и нагрузка увеличилась, для работы с контентом наняли контент-менеджеров.

Хотя еще на старте, когда проект только запускался, Анна беспокоилась о том, что «Телеграм» и сам добавит ИИ в свой функционал. Но этого не случилось до сих пор. Сложно сказать, что повлияло на это, может быть, так сыграл арест Павла Дурова или всех отвлек криптобум, но факт остается фактом.

Почему взлетели

Достичь таких результатов получилось благодаря трем факторам:

1. Первый вход на пустой рынок.

ChatGPT от OpenAI стал одним из самых быстрорастущих стартапов в истории, набрав 100 млн MAU (Monthly Active Users — количество уникальных пользователей. — Прим. ред.) за два месяца.

Спрос на ИИ вырос мгновенно, это сказалось и на востребованности GPT4Telegrambot: первые ~80 тыс. пользователей пришли за неделю, а первый миллион — примерно за 1,5 месяца. Анна подчеркивает, что они запускались одними из первых в России и это сильно повлияло на скорость развития проекта.

2. Удачный нейминг.

Название бота выбрали GPT4Telegrambot, где четверка расшифровывается как «for» (для), а не как название модели. Это решение оказалось удачным, потому что сразу после модели 3.5 разработчики из OpenAI выкатили GPT 4. И последующие модели назывались именно четвертым поколением.

Когда люди искали «ChatGPT 4» — первым в поиске выпадал их бот за счет точного попадания в ключевой запрос.

3. Своевременный поиск рычагов роста.

Команда практически сразу начала развивать медиа в «Телеграме», а также быстро добавляла новые модели, чтобы проект работал в формате агрегатора нейросетей.

Например, как только официальный разработчик Midjourney анонсирует выход новейшей модели, через пару часов она уже добавляется в боте.

Аналитика — для слабаков

Главный парадокс команды — в управлении бизнесом практически без цифр, на уровне интуиции. У них нет привычной всем аналитики, продуктовых дашбордов или BI-систем (Business Intelligence, дословно бизнес-интеллект, — это совокупность технологий, инструментов и методов сбора, обработки и анализа данных для поддержки принятия управленческих решений в бизнесе. — Прим. ред.).

Первый год нейросети выходили редко, поэтому над технической частью бота непрерывно работал один человек. Наем инженеров был запущен только на второй год жизни проекта, когда одного человека стало не хватать на поддержку кодовой базы сетки ботов и бесперебойную работу нейросетей от десятки провайдеров.

Отсюда и ограничения, про которые Анна говорит так: «Когда один CTO делает весь проект, у него есть задачи срочнее, чем выгрузка аналитики».

И даже когда команда платила специалисту по привлечению трафика $20 тыс. за 300 тыс. кликов, у них долго не было ответа, что эти пользователи делают дальше.

Вместо этого — три ключевые метрики:

• динамика MAU;

• DAU (Daily Active Users — это количество уникальных пользователей, посетивших приложение за одни сутки. — Прим. ред.);

• ежедневный рост выручки.

Напомню, что MAU составляет 8 млн, а выручка только с продажи подписок — 5–6 млн руб. Если здесь есть результат и положительная динамика, то детальная аналитика для данной стадии проекта просто не нужна.

Команда не проводит привычные для продуктового менеджмента исследования, а собирает обратную связь по продукту иначе — через работу в службе поддержки. Несмотря на количество пользователей, часть вопросов основатели обрабатывают сами, получая информацию от пользователей напрямую: запрос на новые ИИ-модели, проблемы с платежами или другие запросы.

Конкуренция нарастает

Первые два года они почти не вкладывались в продвижение, потратив менее 200 тыс. руб. на маркетинг, на закупку рекламы в телеграм-каналах. Анна говорит, что в этом просто не было необходимости: «Когда у тебя десятки тысяч новых пользователей ежедневно, маркетинг выглядит лишним».

По ее словам, конкуренты появляются быстро, но долго не выдерживают: многие делают бота для быстрого заработка, предпочитая токсичные схемы монетизации для рекламы сомнительных криптопроектов или ставок. Очевидно, что пользователи такое не любят и быстро уходят, а проекты умирают.

Но переломный момент все же наступил: в 2025 году ИИ-компаний стало становиться каждый день на 50–100 больше, чем вчера. Раньше было десяток конкурентов, а с приходом вайбкодинга конкуренция выросла в тысячи раз. Привлекать новых пользователей стало сложнее.

В январе 2025 года команда осознала, что надо по-другому бороться за юзеров, — и впервые начала активно вкладываться в рекламу. За 2025 год, по словам Анны, они вложили в маркетинг $400 тыс. — тестировались буквально все доступные способы покупки трафика: от рекламных сетей до покупок интеграций у микроблогеров. Можно сказать однозначно, что конкуренция перешла в плоскость дистрибуции и бюджетов.

Самым эффективным каналом неожиданно становятся вирусные видео — через траферов, которые делают «по 1 тыс. видеороликов», ставят ссылку на продукт и приводят около 300 тыс. переходов в месяц. Один из типовых примеров: $20 тыс. за 300 тыс. уникальных целевых кликов.

Переход на «звезды»

В мае 2025 года руководство «Телеграма» ставит ультиматум для крупных каналов: теперь все обязаны принимать платежи только во внутренней валюте Stars. Не все пользователи оценили этот переход, вследствие чего конверсия в оплату упала драматично.

В этот момент проект Павла и Анны выживает из-за того, что у них есть не только платные подписки, но и большая база пользователей в своем медиа и около 1 млн DAU. Команда делает разворот: нейросети идут с расширенной бесплатной версией, а монетизация уходит в рекламу и продажу трафика для других телеграм-каналов. В какой-то момент пользователю предлагают: либо купи подписку, либо подпишись на канал.

Первый собственный канал завели еще в 2023 году, а остальные — по мере роста трафика. Это было сделано для удержания аудитории и выстраивания сообщества. Со временем продажа рекламы в своем медиа для других каналов начала приносить все больше прибыли. Сейчас у них 15 млн подписчиков в каналах про технологии, маркетинг, медиа и тренды на разных языках (русский, английский, испанский), с доминированием русскоязычных.

К осени они уже продают большие объемы трафика для внешних каналов, например, в сентябре 2025 года было продано 3 млн трафика за месяц при цене за подписчика примерно 20 руб. Таким образом, это направление приносит до $1 млн в месяц. Но так быстро среагировали не все: многие проекты не смогли найти свою модель и просто потеряли доход.

Свечной заводик с амбициями

Для агрегатора «просто купить API» (Application Programming Interface — программный интерфейс приложения. — Прим. ред.) — значит сидеть на самом дорогом прайсе и жертвовать маржинальностью. Поэтому команда постоянно ищет способы сделать стоимость доступа к моделям как можно дешевле — через гранты, программы скидок и контрактные условия. Например, по словам Анны, они получили грант Microsoft на $150 тыс. и потратили их на обеспечение шести месяцев работы. Фактически грант был направлен на то, чтобы субсидировать запросы к ИИ, делая цены еще доступнее для пользователей. Также один из примеров — Perplexity: когда сервис зашел в «Телеграм», команда делала рекламную кампанию по продвижению их ИИ-бота и работала по контракту.

Анна самоиронично называет проект «свечным заводиком», намекая на его текущий масштаб. Но строился он годами, пережив множество взлетов и кризисов: быстрый рост, работа с внутренним поиском, ежедневной конкуренцией с десятками тысяч игроков, переход на Stars, а теперь и замедление «Телеграма» в России.

Но, по ее словам, зависимость от платформ — это норма в любом рынке: «Телеграм» зависит от App Store, Apple — от законов стран. Поэтому они воспринимают блокировки не как уникальную угрозу бизнесу в России, а как обычный предпринимательский риск.