Как мы создали агрегатор районных новостей Москвы, который реально работал, но не стал коммерчески успешным

В этом тексте я расскажу небольшую историю о том, как мы придумали и создали агрегатор районных новостей, работающий в автоматическом режиме. И почему бизнес на этом сделать не получилось.

Недавно мы приняли решение законсервировать проект, который по итогу не стал полноценным бизнесом. Спойлер — не особо мы и пытались это сделать. Но сути дела это не меняет.

В 2014 я обратил внимание на тренд гиперлокального контента. Примерно в тот период в Москве стали как грибы после дождя появляться районные паблики и чаты. В таргетированной рекламе начали работать настройки по районам и улицам больших городов. На западе тоже появлялись интересные кейсы, намекающие на развитие гиперлокала.

Утверждение, что иногда локальный контент становится важнее общих новостей, казалось вполне обоснованным. Ведь если ты связан с конкретной локацией, то тебе важно знать о ней больше.

На этом фоне постепенно начала вырисовываться концепция проекта, о котором пойдет речь. Первое и главное условие, которое мы себе ставили — создание системы, в которой не понадобится привлечение авторов контента или создание редакции.

По сути это отсекало две самые популярные тогда модели — городского СМИ или социальной сети. Ярким примером городского СМИ был The Village — довольно популярный в то время. А по пути социальной сети пошел Яндекс. Район, который по забавной случайности появился примерно тогда же. На западе была социальная сеть Nextdoor.

Вторым важным аспектом идеи была возможность фильтровать поток контента по определенным параметрам. Дело в том, что локальный контент всегда изобиловал большим количеством «шлака», от банального спама до бесполезных игровых механик и рекламы. С этим, к слову, так и не смог справиться Яндекс.Район.

В 2015 году я принес эту идею своему другу-разработчику Ване Брылеву. Ему она понравилась, и сошлись на том, что попробуем собрать такую шутку своими силами. А дальше как пойдет). Немного позже к нам присоединился еще один мой друг Андрей Фрольченков. Зоны ответственности мы поделили достаточно просто — я отвечал за суть продукта и менеджмент процесса, Ваня — за разработку и сервер, Андрей — за PR и связи. Ну и расходы мы шарили на троих. Они у нас, конечно, не гигантские, но были все время на протяжении существования проекта. В основном это сервер и сервисы для работы платформы.

Понятно, что никакого роадмепа у нас тогда не было. Была голая идея и желание сделать что-то своими руками. Опыта создания таких продуктов, понятное дело, тоже не было. Но в этом и был челлендж.

Забегая вперед, надо сказать, что проект можно назвать долгостроем. От идеи до первого реально работающего прототипа прошло примерно 2 года. Объяснение этому довольно банальное — мы все трудились на основных работах, а проектом занимались в свободное время.

А вот название удалось выбрать быстро. Изначально оно звучало как Mosfeed, но почти сразу (по совету одного умного человека) мы решили не привязываться к городу и выбрали более общее — Localfeed.

В итоге в качестве интерфейса для взаимодействия пользователей с продуктом мы выбрали телеграм-бот. Телеграм как раз начал набирать обороты, и к этому моменту платформа позволяла настроить необходимый нам функционал через связь с нашей админкой. Это также решало вопрос кроссплатформенности, т. к. пользоваться можно было с любого устройства, на котором есть телега. Ну и в конце концов, это просто дешево. Пилить сразу приложение под мобильные ОС мы не могли и не особо хотели.

Механика работы LocalFeed заключается в том, что мы парсим районные паблики, фильтруем их контент, категоризируем его и предоставляем пользователю возможность настроить свой фид как ему удобно. И конечно, минимизировать количество спама. При этом каждый пост имеет ссылку на первоисточник.

Важным отличием от существующих проектов была механика автоматического сбора и фильтрации контента из доступных источников с сохранением отсылки к оригиналу, конечно.

В марте 2018 года был готова полностью рабочая версия бота LocalFeed. К этому времени мы сделали какую-никакую айдентику, даже заплатили за нее какие-то деньги.

Примерно месяц мы тестировали бот в закрытую, приглашая своих друзей. А в апреле началось открытое тестирование. Помимо отлавливания багов, тестирование дало нам возможность лучше понять, каким должен быть процесс фильтрации контента. Как уже было сказано, мусорные посты были настоящим бичем локального контента. На платформе мы создали набор фильтров, которые блокировали контент по ключевым словам, хештегам, а в последующем и по надписям на изображениях. Последнее стало возможно благодаря модулю распознавания фото от Google, который мы прикрутили к платформе. Эти же фильтры помогали нам относить тот или иной пост к конкретной рубрике. Это позволяло исключать лишний контент из своей ленты — даже если он не является спамом, а просто не интересен пользователю. Также бот дает возможность настроить интервалы, с которыми будут приходить новости.

По одновременно забавному и печальному совпадению именно в этот период в России начали банить телеграм. Он работал с перебоями или не работал совсем. Спасал только VPN. Этот внешний фактор значительно сказался на охвате нашего первого публичного релиза. Но даже с этими обстоятельствами мы смогли набрать первый пул пользователей и в целом положительную реакцию от тех, кто воспользовался ботом.

Уже в августе 2018 бот установили более 1000 пользователей. При том что мы почти не тратились на продвижение, на фоне блокировки ТГ это казалось неплохим результатом.

Еще одним приятным фактом стало то, что на первой же неделе после запуска бота мне позвонили из одной из самых крупных российских IT-компаний и предложили обсудить вакансию в их гиперлокальном продукте. Тогда у меня были другие приоритеты, поэтому дальше одной встречи разговор не пошел. Но сам факт был приятен и намекал на то, что наш релиз заметили.

К осени 2018 года мы запустили веб-версию LocalFeed, пока ограниченную только одной рубрикой. По сути это была лента пропаж и находок с возможностью фильтрации по районам города. Это казалось одной из самых полезных рубрик, туда стекалась вся информация о пропавших людях, животных и вещах, коих в городе было огромное количество.

Еще через год мы выкатили полноценную веб-версию платформы. На ней уже отображался весь контент по категориям. Можно было авторизоваться через телеграм, настраивать свои подписки, а также смотреть отдельные районы без необходимости на них подписываться.

Это было последнее значимое обновление, которое мы сделали. После этого в платформу вносились только косметические изменения, но в целом наше внимание уже переключилось на другие проекты. Кроме того, началась пандемия, которая также не способствовала процессу.

Опытный читатель VC наверняка найдет много причин, почему проект не взлетел. Я выскажу свои соображения

Несмотря на то, что коммерческого успеха проект не получил, взрывных цифр не показал, я считаю его отличным опытом в своем багаже. Даже сейчас глядя на то, как работает бот, мне иногда нет-нет да и приходит мысль — «ну отличная же штука»). Аудитория бота сейчас несколько тысяч человек, на веб-версию в месяц приходится в среднем 6000 визитов. Цифры конечно относительно скромные, но это органика. Особенно если учесть, что проект никак не развивался уже довольно давно. И что самое занятное, люди продолжат подписываться на бот сами. Что уж там говорить, моя теща пользуется ботом регулярно.)

Как я написал в самом начале, проект в итоге мы решили заморозить. Кажется, что держать его в таком виде не развивая не имеет смыла. Поэтому этот пост — фиксация истории, а также возможность порефлексировать. Хочется сказать, что ошибки — это ценный багаж, который помогает нам стать лучше. Но LocalFeed я ошибкой не считаю, честно говоря. Скорее — хорошим уроком или практическим учебным проектом.

Другие истории и заметки из личного опыта можно найти в моем телеграм канале. Welcome)