Jak założyciel Past Maps zarabia na 'staromodnym webie' w dobie AI

Craig Campbell w 2022 roku odrzucił „czek in blanco” od inwestorów, by założyć... zwykłą stronę internetową. Jego zakład na „staromodny web” okazuje się jednak płacić. Były inżynier Mety stworzył Past Maps — serwis pozwalający przeglądać historyczne mapy z nałożeniem współczesnych map. Jak opisuje The Verge, firma Campbell'a rozwija się dzięki organicznemu ruchowi z Google, osiągając już ponad 300 tysięcy aktywnych użytkowników miesięcznie.

Kluczowe wnioski

• Campbell odrzucił inwestycje venture capital w AI, by założyć Past Maps — serwis do przeglądania historycznych map nałożonych na współczesne.
• Ruch na stronie wzrósł z 20 tysięcy do ponad 300 tysięcy aktywnych użytkowników miesięcznie w ciągu trzech lat działalności.
• Głównym źródłem ruchu są wyniki wyszukiwania Google — użytkownicy szukają informacji historycznych o konkretnych lokalizacjach.
• Model biznesowy oparty jest na subskrypcjach (9 dolarów tygodniowo lub 52 dolary rocznie) zamiast na reklamach.
• Campbell wykorzystuje AI do obsługi klienta i budowy narzędzi OCR dla starych map, redukując czas pracy z klientami z 1–2 godzin do 10 minut dziennie.

Od hobby do zrównoważonego biznesu

Past Maps narodził się z pasji Campbell'a do wykrywania metali. Były inżynier Mety potrzebował narzędzi do lokalizacji współczesnych położeń starych struktur i szlaków na mapach historycznych, by identyfikować nowe miejsca poszukiwań artefaktów. Gdy zaczął dzielić się swoimi narzędziami na Reddicie z innymi entuzjastami wykrywania metali, odkrył, że inni ludzie również chcą mieć dostęp do tego, co stworzył.

Serwis pozwala użytkownikom przeglądać historyczne mapy konkretnego regionu z nałożoną współczesną mapą. Można regulować przezroczystość, by płynnie przechodzić między dwoma widokami. Mapy pochodzą z publicznie dostępnych źródeł jak US Geological Survey, ale narzędzia do eksploracji zostały opracowane przez Campbell'a.

Klienci wykorzystują Past Maps do różnorodnych celów — od badań genealogicznych po codzienne mapowanie starych szybów naftowych. Jak mówi Campbell: „To narzędzie badawcze, ale też po prostu świetna zabawa”.

Sukces w dobie „Google Zero”

Największym źródłem ruchu Past Maps są wyniki wyszukiwania Google. Campbell wcześnie odkrył, że jego serwis wspina się w rankingach wyszukiwania, gdy ludzie szukają informacji historycznych o miejscach ich zainteresowania — kościół, do którego uczęszczała ich babcia, czy opuszczone kopalnie w konkretnym hrabstwie.

Tagując swoje mapy i strony w sposób zrozumiały dla Google, Campbell uruchomił pozytywny cykl: „Gdy zacząłem udostępniać te dane i wreszcie udostępnić je Google, dając im miejsce w sieci, ruch zaczął się budować”.

„Tak właśnie powinien działać web. To właściwie staromodny web”, mówi Campbell. „Jest żywy i ma się dobrze, ale tylko w naprawdę, naprawdę małych niszach”.

Model subskrypcyjny i wykorzystanie AI

W przeciwieństwie do tradycyjnych wydawców internetowych z 10–15 lat temu, Campbell nie polega na reklamach displayowych. Oferuje darmowe konto z ograniczeniami, ale głębsze korzystanie wymaga 9-dolarowego tygodniowego pasu lub 52-dolarowej rocznej subskrypcji. Subskrypcje chronią go przed zmianami budżetów marketingowych i kontrolowaną przez Google branżą ad tech.

Choć AI może „pożerać otwarty web”, Campbell w pełni wykorzystuje narzędzia AI do prowadzenia biznesu. Lokalny model agenta na jego komputerze automatycznie obsługuje wstępną segregację zapytań klientów co godzinę, o ile laptop jest włączony. System ma dostęp do Gmail Campbell'a, odsiewa spam i wiadomości marketingowe, identyfikuje sprawy wymagające uwagi i przygotowuje odpowiedzi.

„Czasami mam zrzędzących klientów”, mówi Campbell. „Jeśli proszą o zwrot pieniędzy, system przygotowuje wniosek o zwrot i anulowanie subskrypcji w Stripe. Robi wszystko, a potem mnie powiadamia”. Campbell sprawdza wtedy prośbę, zatwierdza lub odrzuca i sprawdza wiadomość przed wysłaniem.

Dzięki automatyzacji czas poświęcany obsłudze klienta spadł z 1–2 godzin dziennie do około 10 minut.

Campbell rozwija również narzędzie OCR wykorzystujące AI do pracy ze starymi mapami. Historyczne mapy stanowią szczególne wyzwanie dla istniejących systemów OCR — etykiety mogą być zakrzywione wzdłuż obiektów jak rzeki, używać niespójnych odstępów i czasem nakładać się na siebie. Gotowe narzędzia nie radzą sobie z parsowaniem takich map, ale Campbell osiąga lepsze rezultaty z nowoczesnymi modelami językowymi.