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NFT:如何通過 NFT 中的注意力經濟來建設產品?

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Time:1900/1/1 0:00:00

撰文:Alex Gedevani

NFT 領域正在迅速發展,其副產品是進一步的碎片化。這就提出了一個問題:產品如何定位自己以滿足用戶的需求,以及用戶如何在這些產品中分配他們的時間。

答案可以歸結為注意力。我們如何最好地確定 NFT 用戶的注意力?最寶貴的商品在哪里?

我的心智模型很簡單。想想你在過去 6 個月中使用的每一個 NFT 相關產品。有可能他們中的大多數都屬于并服務于下面圖形中的四個注意力板塊中的至少一個。

美國共和黨人希望美聯儲給出如何證明數字美元合理性的答案:金色財經報道,眾議員Patrick McHenry聯合眾議院金融服務委員會致信要求美聯儲副主席Lael Brainard,要求解釋對中央銀行權威的看法,并就如何證明數字美元的合理性給出答案。

鮑威爾回應了共和黨立法者的主要擔憂,表示“我們不打算在沒有行政部門和國會明確支持的情況下繼續發行CBDC,最好是以特定授權的形式”。(CoinDesk)[2022/9/9 13:18:00]

我們都是:a)消費信息(信息層)或 b)采取行動,無論是出于財務還是非財務目的(行動層)。

讓我們把這種「NFT Godmode」稱為北極星,即服務于這四種注意力模式的產品充分滿足所有用戶需求。但我們還沒有到那一步。

SBF:人們知道如何計算年收益,只是有時不理會:FTX首席執行官SBF今日發推稱:“嘿兄弟,我認為每個人都忘記如何計算年收益。對此,他在最新的推特中補充說明:可以明確地說,人們知道如何計算年收益,但他們只是有時候不理會。”[2020/9/18]

我們離實現 NFT Godmode 有多遠,今天的產品在這些注意力塊中是如何定位的?讓我們在下面深入探討。

行動層Passive

你有沒有在 Gallery 或 OnCyber 上策劃過你的 NFTs?在像 Storyverse 這樣的社區中基于你的 NFT 創建 UGC?在 「Passive」板塊下的產品通常為用戶提供在 NFT 收集過程后要做的事情,且主要是非投機性的。

幣情觀察室 | 我是如何在18年4月帶群友賺到上千萬:4月15日19:00,行情大V 貝吉塔做客《幣情觀察室》直播間,將分享《我是如何在18年4月帶群友賺到上千萬》敬請關注,欲觀看直播掃描下圖二維碼即可![2020/4/15]

Active

Active 是圍繞財務意圖進行的。這種注意力模式下的大多數產品側重于改善交易體驗或以富有成效的方式利用 NFTs( NFTfi)。

注意力到哪里,流動性就流向哪里。投機仍然是加密貨幣最大的使用案例,具有壓倒性優勢。這個象限在關注度、產生的收入和團隊數量方面占主導地位,這并不奇怪。看看 OpenSea,它的突破性成功導致了對 NFT 交易量蛋糕的激烈競爭。即使在熊市中,Opensea 在過去一年中以 3.91 億美元的收入排在以太坊之后。

動態 | 歐盟議會報告揭示銀行如何打敗比特幣:7月24日消息,歐洲議會政策部發布的一份報告中解釋了央行發行的加密貨幣如何勝過比特幣。ECON委員會在報告中稱,中央銀行發行的數字貨幣將對當前的加密貨幣市場產生重大影響,并將私人發行的數字貨幣(如比特幣)與中央銀行發行的數字貨幣區分開,將它們相互對立。報告還指出:中央銀行和商業銀行基本上可以通過阻止用戶訪問交易所或錢包或通過拒絕服務,來對比特幣7708.68以及其他加密貨幣進行定價。[2018/7/24]

信息層Push

Push,或信息層往往在行動層之后發揮作用。在這里建立的產品往往集中在兩個關鍵支柱上:為用戶節省時間和金錢。

你已經購買了資產,但現在需要圍繞與你現有資產有關的信息進行一定程度的個性化。否則,你將在碎片化的信息中掙扎。我不是唯一一個在推特、DC、電報和時事通訊跟蹤信息時遇到麻煩的人。人們正在忘記 Mint、白名單、提案和更多的東西。

迎合個性化的產品的一個很好的例子是 Daylight。把 Daylight 想象成一個個人助理,其唯一的工作是告訴你可以對你的 NFTs 采取哪些待定行動。

LuckyTrader 可以設置為提供與你錢包中的資產有關的個性化新聞和市場信息。它是你的消息來源,讓你了解情況。

Pull

如今的另一個大問題是在這個領域缺乏可發現性和策展性。用戶在以下方面經常遇到問題:a)尋找新的產品來嘗試,b)發現其他人正在接觸的東西,以及 c)跟上流行的東西。

DappRadar 和 Dapp List 等網站正試圖解決應用發現的問題。像 Context 和 Soho 這樣的產品正專注于錢包追蹤,這可以浮現出新的想法。

這個象限有進步,但也許 Web3 原生搜索平臺可以進一步推動事情發展。在一個理想的世界里,我們看到更多像 Ora Labs 這樣的項目正在推動 Web3 數據的自然語言搜索,同時也傾向于基于這些數據的應用發現(「向我展示過去 7 天在以太坊上使用最多的前 5 個體育類區塊鏈游戲」)。

與「Push」不同的是,這一層并不是圍繞一個人可能使用的現有應用程序量身定做的新聞流,而是更傾向于將用戶引向他們可以拉動自己的下一組產品或趨勢。目前還不存在一個全面的解決方案。

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