skill-revenue-model

为准备付费发布的技能进行收益测算——摒弃主观拍脑袋定价，采用可复算的量化建模方法。 四步法如下： ① 基于 SkillHub 排行榜同类同期新技能的下载量分位数，设定月曝光量（保守/中性/乐观三档情景）； ② 平台暂无付费转化数据，参考外部提示词市场 1%-3% 的实际转化率经验值，并明确标注为假设前提； ③ 必须计算买断模式的「终身天花板」：即可触达总人数 × 转化率 × 单价，强调用户池会随时间耗尽； ④ 必须评估维护成本敏感性——内容型产品常出现“定价看似合理，一认真维护就亏损”的情况。 输出十二张核心分析表： - 五种收费模式（买断 / 订阅 / 按次 / 试用解锁 / 分层） × 三种情景（保守 / 中性 / 乐观） - 回本周期分析表 - 费率与价格阶梯敏感性测试表 - Expert 形态（如专家咨询、定制服务等）对照收益表 最终提供明确的定价建议，并列出结论失效条件（如转化率低于0.8%、月曝光下滑超30%等）。 触发关键词：技能收益建模、能赚多少钱、月收入估算、回本周期、终身天花板、收益测算、付费发布收益、转化率怎么估、定价敏感性、收费能回本吗。 **只做**：在给定技能特性、定价方案及曝光假设前提下，执行量化收益测算与多收费模式对比，输出结构化对比表与定价建议。 **不做**： - 判断该技能是否应该收费（归属 skill-monetization-audit 的 SMAM 审核范畴） - 验证选题是否有市场需求（归属 skill-topic-validator） - 抓取平台真实售价进行竞品比价（归属 qizai-skill-pricing-officer） - 抓取排行榜类目流量数据（归属 category-supply-demand-radar） - 执行技能发布上线操作（归属 open-platform-web-publish） 边界争议处理原则： - “该不该收钱？” → 归 SMAM - “定29元一年能赚多少、几个月回本？” → 归本技能收益模型 - “别人都卖多少钱？” → 归定价官 - “这个类目有没有流量？” → 归供需雷达

存档时间线

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