How to launch a startup on easy mode (with AI)

Cette vidéo présente un playbook de marketing IA pour créer une entreprise rapidement, en utilisant des outils et des prompts spécifiques. La première étape consiste à identifier un marché prouvé. Plutôt que de deviner, il est recommandé d'utiliser des outils comme AppMagic.rocks pour analyser les applications les plus rentables. En filtrant par plateforme, catégorie et région, on peut repérer des tendances. Par exemple, l'analyse montre que les applications d'identification de plantes sont très performantes, avec des revenus dépassant 10 millions de dollars en 30 jours pour certaines. Une fois la niche identifiée, l'objectif est de trouver un "océan bleu" – un espace inexploité au sein de cette catégorie. Pour cela, on utilise l'application de bureau Claude. Le processus commence par un prompt copié-collé qui demande à Claude d'analyser l'application sélectionnée (via son URL AppMagic) et de proposer cinq idées d'océans bleus. Claude effectue des recherches externes et fournit des données sur le marché, comme sa taille (1,5 milliard de dollars par an, croissance de 8,8 % par an) et la répartition des modèles économiques. Parmi les cinq idées générées, l'utilisateur choisit celle qui semble la plus prometteuse, par exemple un "concepteur de jardin IA" axé sur les transformations avant/après, idéales pour le partage social et la viralité. La deuxième étape est la création d'une spécification produit complète. Un autre prompt est utilisé pour demander à Claude de transformer l'idée choisie en un document détaillé incluant une description, une fondation stratégique, les utilisateurs cibles, l'apparence, la palette de couleurs, la typographie, le style visuel, les fonctionnalités principales et les éléments viraux. Ce processus, qui prendrait normalement des semaines, est accompli en quelques minutes. L'utilisateur peut ensuite ajuster la spécification en donnant des retours à Claude. La troisième étape consiste à générer des maquettes et des captures d'écran de l'application potentielle pour les publicités et les pages de destination. Pour cela, on utilise l'outil Higgsfield, qui est connecté à Claude via un connecteur MCP. Après avoir configuré la connexion, un prompt est utilisé pour demander à Claude de générer ces visuels en utilisant des modèles d'images de haute qualité (par exemple, GPT Image 2 en résolution 2K). Les images générées, souvent des avant/après, sont prêtes à être utilisées pour pré-vendre l'idée. La quatrième étape, cruciale, est la pré-vente de l'idée aux clients potentiels pour évaluer leur intérêt et leur volonté de payer. Pour cela, une page de destination est construite. Un simple prompt permet à Claude de créer une page d'atterrissage optimisée pour les inscriptions mobiles, intégrant les graphiques et la spécification produit. Cette page inclut un quiz et collecte les adresses e-mail des utilisateurs intéressés, avec un tableau de bord pour suivre les soumissions. En parallèle, le Meta Ads Manager est configuré avec un pixel de conversion. Ce pixel permet à Meta de savoir quand un utilisateur s'inscrit sur la page de destination, ce qui aide l'IA de Meta à cibler plus efficacement les personnes susceptibles d'acheter le produit. Le pixel est ajouté à la page de destination via un prompt, qui configure également les tests pour s'assurer qu'il ne se déclenche qu'après la capture de l'adresse e-mail. La cinquième étape est la création d'annonces publicitaires. En utilisant le Higgsfield Marketing Studio, qui propose des modèles d'annonces performants (UGC, avant/après, vidéo), un prompt est utilisé pour générer 20 annonces (réduit à cinq pour la démonstration) basées sur la page de destination, les images produit, la spécification produit et les directives de la marque. Les meilleurs modèles pour les images (GPT Image 2) et les vidéos (Seedance 2.0) sont spécifiés. La sixième étape est le déploiement de la page de destination. Pendant que les annonces sont générées, un compte Vercel est créé. Un jeton d'accès Vercel est généré et le connecteur Vercel MCP est ajouté à Claude. Un nouveau prompt est ensuite utilisé pour déployer la page de destination sur Vercel, la rendant publiquement accessible. Le pixel de suivi est testé lors du déploiement. Enfin, les annonces générées sont téléchargées sur Meta Ads. Un dernier prompt prend toutes les annonces créées et les télécharge sur Meta, configurant les campagnes pour optimiser le coût par inscription dans la zone géographique cible (par exemple, les États-Unis). Une fois les campagnes configurées, l'utilisateur peut les inspecter manuellement et les publier. L'ensemble du processus, de l'idée initiale à la validation en direct avec des publicités et une page de destination fonctionnelle, est accompli en quelques minutes grâce à neuf prompts. L'approche est de valider l'intérêt des clients avant de construire le produit, en dépensant un budget confortable pour perdre chaque jour et voir si les gens sont prêts à payer. Le playbook se conclut par un prompt "auto-améliorant" qui permet d'optimiser continuellement les campagnes publicitaires. Ce prompt analyse les annonces les plus performantes dans le compte Meta Ads (celles avec le coût par conversion le plus bas) et utilise le Higgsfield Marketing Studio pour itérer sur ces idées, créer de nouvelles annonces et lancer de nouveaux tests. Cela crée une boucle d'apprentissage où l'IA affine constamment les stratégies marketing pour trouver des clients de manière rentable. Ce processus peut être exécuté quotidiennement ou tous les deux jours, permettant une amélioration continue et une croissance exponentielle.