一款猜身高的 App 一年賺破 80 萬美元，創辦人卻要走了

我這次查的是一款 iOS App，叫 GoTall——賣的東西一句話講完：預測你以後會長多高。

2025 年 7 月上線，一年多一點，核實站 TrustMRR 讀出來的累計營收已經破 80 萬美元，現在有 16,845 個訂閱在付費。這是我這系列第一次遇到純消費者 App，也是第一次遇到不是靠 Stripe、而是靠蘋果自己的訂閱資料核實的案例。

但真正讓我想寫這篇的，是我在同一個頁面上讀到的另一句話：創辦人自己寫著他要去做另一款 App 了，共同創辦人也已經分開。生意還在長，人卻已經在收拾東西——這兩件事同時成立，比任何一個單獨的數字都值得拆開看。

先把數字和它的成色放上桌

項目	數字	成色
MRR	$59,156	TrustMRR 讀 App Store 訂閱資料，2026-08-11 讀數
近 30 天營收	$54,605	同上
累計營收（all-time）	$815,284	同上
現行訂閱數	16,845	同上
成立時間	2025 年 7 月	TrustMRR 標示
TrustMRR 榜上排名	第 112	2026-08-11 讀數

先講清楚三件事，這些數字才讀得準。

第一，這次核實的底層資料跟我這系列前幾篇不一樣。 LLM Gateway 和 Rezi 的 MRR 都是 TrustMRR 拿創辦人給的唯讀 Stripe 金鑰直接讀出來的，等於直連銀行流水；GoTall 這筆讀的是 App Store 的訂閱交易紀錄。硬度排序上，這比創辦人自己講的數字硬——創辦人改不了蘋果的後台——但比 Stripe 直連軟一階：蘋果的抽成、退款、免費試用轉換率，全部夾在這個數字前面或後面，這筆錢不等於已經進到創辦人口袋。

第二，MRR 高於近 30 天營收，這是年繳訂閱攤提的常見現象，不能把任何一格拿去乘 12 算年化。

第三，退款率、買量成本（Meta／TikTok 投放）、蘋果抽成後的淨利，全部沒有揭露。 $59,156 的月經常性收入扣掉這些之後剩多少，我不知道，這格不能讀成「這個人一個月賺 5.9 萬美元」。

產品沒收攤，人卻在頁面上說要走

TrustMRR 的核實頁有一欄「創辦人留言」。GoTall 的創辦人 Chenglin 在裡面寫著：「Moving on to another app and cofounders separating」——他要去做另一款 App 了，共同創辦人也拆夥了。

我原本以為這句話代表生意在收尾，查下去發現不是。App Store 上 GoTall 最新的 14.0.0 版本是查核前幾天才釋出的，TrustMRR 的讀數也還在往上走。一款創辦人自己說要離開的 App，還在按表更新、營收還在漲——這兩件事同時成立，我認為比營收數字本身更值得記一筆。

我的讀法：這門生意可能已經走到不需要創辦人天天盯著也能繼續轉的階段——投放跑得動、產品迭代交給團隊或代工、創辦人的邊際貢獻降到可以抽身的程度。但這只是我的推測，Chenglin 有沒有僱員工、團隊規模多大、他口中的「另一款 App」是什麼，我查不到，查不到就不寫成篤定的故事。

AI 在這裡做的事，跟它賣的東西不是同一件

App Store 的描述裡有一個叫「Height Coach」的功能，官方寫著它會記住之前的對話，能根據聊過的內容給後續建議——這是一個對話式 AI 助理沒錯。

但預測身高這件事本身，用的不是 AI，是一套成長曲線模型（App 自稱引用 CDC 資料）。真正把用戶帶進來、把訂閱數衝到 1.68 萬的，是 ASO 加 Meta／TikTok 投放。

我認為誠實的講法是：AI 在這裡是留住已經付費的人用的留存裝置，不是把人帶進來的引擎。 「AI 幫你預測身高所以賺錢」這句話是錯的；「用投放把一個有情緒張力的窄需求做成訂閱，AI 負責讓訂閱戶多留一會兒」才是這門生意真正的樣子。

讀者該知道的誤差：這篇不做健康建議

App 自己在說明裡就寫明它不提供醫療建議，我認為這句話該被讀者認真看待，不是當成免責小字略過。

公開文獻裡，不靠骨齡片、只靠父母身高與現在身高體重推算成年身高的方法，最常被引用的是 1994 年發表在 Pediatrics 的 Khamis-Roche method（Khamis and Roche, 1994）。後續整理出的標準誤差是：男生約 ±5.6 公分、女生約 ±4.3 公分（約 68% 的預測落在這個區間內），適用年齡 4 到 17.5 歲。

我沒有查到 GoTall 用的模型是不是就是 Khamis-Roche method，這個數字不是拿來打臉它的方法選擇。我把它放進來，是因為它是讀者判斷「這個預測有多準」時該有的參照系：一個上下 5 公分左右的誤差區間，跟「準確預測身高」這種行銷用語之間，有一段讀者該自己心裡有數的落差。我不做健康建議，也不會背書任何身高預測方法有多準。

付費牆是這門生意轉換率的真實成本

App Store 上有多則評論指出同一個落差：填完一長串關於父母身高、睡眠、飲食習慣的問題，最後預測結果卻鎖在訂閱牆後面，不付費看不到；評論用「誤導」形容這個經驗，也有人說填完全部資料才發現要付費，感覺像浪費時間。

這是消費者訂閱 App 常見的商業模式，不是 GoTall 獨有——但它是這門生意轉換率不可分割的一部分，也是該寫進來的反面：一部分留存下來的付費訂閱，代價是另一群人覺得自己的時間被騙走了。

分級 9+，這件事我不打算輕描淡寫

GoTall 在 App Store 的分級是 9+，意味著它的受眾裡有未成年人。

我要說清楚我不會怎麼寫這篇：我不會把這件事寫成「抓住身高焦慮就能賺錢」或「找到痛點就能賺」這種語氣。身高焦慮的當事人是十幾歲的孩子，不是素材。這門生意能不能被複製，跟它的受眾是誰，是兩件不該混在一起講的事。

品類已經有人在蹭同一個名字

App Store 上還有一款叫「Height Predictor - goTall」的 App，賣方是 BESTRONG STUDIOS，2025 年 11 月上架，隔月就停止更新，只有 1 則評分、1.0 星——跟 GoTall 不是同一家公司，寫作時別抓錯。

我把它放進來不是當笑話看，是因為它剛好證明了一件事：這門生意沒有明顯的護城河。任何人都可以做一個聽起來很像的 App 掛上架，做不做得起來是另一回事，但擋不住人抄名字。

學得來的，跟看不出有什麼學不來的

可複製：

1. 找一個有強烈情緒張力的窄需求（青少年對自己身高的焦慮），把它包成一個訂閱產品。
2. 用 ASO 加社群投放灌量，不是等自然流量長出來。
3. 把 AI 用在留存（記得你、持續給建議），而不是拿 AI 本身當賣點。

不可複製——這格要誠實寫： 我沒查到這門生意有什麼別人抄不走的東西。沒有專有數據、沒有多年累積的客群、沒有平台先佔優勢——品類裡已經有人在跟風。這正是這門生意最脆的地方：它的形狀幾乎就是「找對痛點＋買量」，意味著願意花同樣的錢投放，理論上都能做出類似的東西，也意味著它隨時可能被下一個抄名字的人分走一塊。

這篇真正想留給讀者的

一款 App，一年多做到 16,845 個訂閱、累計營收破 80 萬美元，核實靠的是蘋果自己的訂閱資料而不是 Stripe——這個核實方式的硬度差異，我認為是這篇最該記住的一件事：下次看到「AI 幫我核實了營收」這種說法，先問一句核實的是哪一層資料。

至於創辦人自己寫下的那句「我要去做別的了」——我不知道答案，但我認為這比任何一個成長數字都更接近這門生意的真相：一個能自己轉起來的產品，跟一個需要創辦人天天守著的產品，是兩種不同的生意，而 GoTall 看起來正在往前者移動。

我不是要教你做這門生意，也不做投資建議——這篇只想把這門生意的帳攤開來看。

查核備註：TrustMRR 與 App Store 讀數為 2026-08-11 查核當下的即時值；GoTall 使用的預測模型是否為 Khamis-Roche method 本刊未查證，該誤差區間僅作讀者判準參照；App Store 評論僅擷取代表性留言、未做全量統計；創辦人團隊規模、退款率、投放成本、蘋果抽成後淨利全數未揭露，查不到就不寫。

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同系列另外兩篇可以對照著看：LLM Gateway 跟 Rezi 都是 Stripe 直連核實，硬度比這篇讀的 App Store 訂閱資料高一階；Cal AI 是本系列另一個 App Store 消費者訂閱案例，但那篇是創辦人把公司賣給 MyFitnessPal 退場，這篇是創辦人自己說要走、生意卻還在跑——剛好是鏡像。更多同系列拆解，見 AI 賺錢案例專題。