Compilado por | Wu habla sobre blockchain

Este episodio es contenido del canal personal de YouTube de Alex, centrado en el reciente producto social popular Kaito, explorando en profundidad su estrategia de producto, contexto de mercado y lógica de desarrollo. Alexon es el CIO de Ferryboat Research. A través del análisis de las elecciones de Kaito en la plataforma Twitter y sus características en la recopilación, procesamiento y aplicación de datos sociales de criptomonedas, se explica la razón de su alto precio y sus ventajas clave. Además, se comparan las exploraciones de dirección de proyectos similares, señalando cómo Kaito puede romper las limitaciones de los servicios de datos tradicionales mediante la optimización de llamadas a la API, la construcción de un mapa KOL y mecanismos de vinculación social, completando con éxito una transformación estratégica y estableciendo una posición de mercado única. También se comparten experiencias y perspectivas de emprendedores del sector sobre los desafíos y oportunidades que enfrentan en el proceso de productización y comercialización de Web3.

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Métodos de adquisición de tráfico cripto: diferencias entre los modelos de inversión y expansión

Crypto es un campo de alta volatilidad, alto riesgo y con fuertes atributos financieros. Puedes encontrar oportunidades, pero también debes estar preparado psicológicamente para perder completamente tu capital. A continuación, hablemos de la primera parte: por qué Kaito y productos similares eligen Twitter como su principal campo de batalla.

Primero, desde la perspectiva de la industria de bienes de consumo, la estructura de tráfico generalmente se divide en dos categorías: tráfico público y tráfico privado. En términos de formas de adquirir tráfico, hay dos caminos principales: inversión y expansión. El tráfico público generalmente incluye Twitter y YouTube, mientras que en la industria de criptomonedas, Telegram y Discord pertenecen al tráfico privado. En comparación, el tráfico privado es más difícil de rastrear y su estructura es más unilateral.

Aunque hay plataformas como Reddit, Instagram y TikTok que gradualmente se involucran en la industria de criptomonedas, Twitter y YouTube siguen siendo las de mayor concentración de tráfico. En un entorno nacional, podría ser necesario utilizar plataformas como Xiaohongshu, Douyin y Kuaishou para promover, junto con plataformas de recomendación como Bilibili, y finalmente realizar promociones internas a través de herramientas directas o plataformas de difusión. Luego, el tráfico se puede dirigir a WeChat y otros espacios privados para conversiones y compras repetidas.

En general, la forma de adquirir tráfico en la industria cripto es relativamente simple, ya que la lógica de inversión en la etapa actual de la industria no puede soportar suficiente eficacia. Esto ha llevado a que la forma de adquirir tráfico sea bastante unilateral, concentrándose principalmente en la expansión y distribución.

Comparación de costos de adquisición de usuarios y efectos de expansión en diferentes regiones

Hace más de dos años, cuando estábamos desarrollando nuestro producto de herramienta, intentamos estrategias de inversión. Invertí varios miles de dólares en pruebas; aunque no puedo revelar los datos específicos, un resultado muy claro fue que adquirir un usuario estadounidense costaba aproximadamente diez veces más que adquirir un usuario vietnamita. Sin embargo, la tasa de expansión de los usuarios vietnamitas era significativamente más alta que la de los usuarios estadounidenses. Esto indica que los usuarios estadounidenses no son muy propensos a participar activamente en promociones de expansión, como crear y compartir una página de aterrizaje.

En toda la industria de criptomonedas, creo que hay solo dos formas de adquirir tráfico: distribución y expansión. Aunque ambas formas son en esencia una forma de expansión, sus lógicas de aplicación son diferentes. La distribución tiende a depender de KOL (líderes de opinión clave) o KOC (consumidores de opinión clave) para la promoción; entregas el producto a ellos para que lo respalden y luego lo distribuyan a los minoristas o usuarios finales.

La expansión se logra mediante el diseño de un mecanismo de expansión eficiente, creando un conjunto de actividades que atraen la participación activa de los usuarios. Por ejemplo, la actividad Yap de Kaito es un caso típico. Los usuarios comparten datos de su cuenta de Crypto Twitter (CT), como mostrar cuántos 'smart followers' tienen, formando una dinámica similar a la lista anual de canciones de NetEase Cloud o a un extracto de consumo. Esencialmente, el propósito de estos mecanismos es lograr una expansión a través de la participación voluntaria de los usuarios, obteniendo así más tráfico.

Al explicar estos antecedentes, se puede entender por qué elegimos Twitter como nuestra plataforma principal, en lugar de un espacio privado. El principal problema con el espacio privado es que es difícil estandarizar la obtención de todo el contenido, y es difícil realizar una evaluación efectiva del peso del contenido dentro del espacio privado. Por ejemplo, si una comunidad está completamente enfocada en Kaito, no puedes evaluar con precisión el verdadero valor e impacto de esos datos. Al mismo tiempo, la dispersión de las plataformas privadas también hace que sea muy difícil obtener datos relacionados de manera integral. Por eso, esta no es una opción prioritaria.

Por qué Kaito eligió Twitter como su plataforma principal

En plataformas públicas como YouTube, el contenido suele presentarse en forma de videos largos. Por ejemplo, puede ser un video en solitario como el que estoy grabando ahora, entrevistas, o contenido más centrado en tutoriales e interacciones, incluso guías de operación de máquinas mineras. Este tipo de contenido a menudo requiere un largo tiempo de producción y visualización, adecuado para temas que necesitan explicaciones detalladas y aprendizaje. Por lo tanto, esta forma de contenido no es adecuada para eventos inmediatos o situaciones impulsadas por tendencias.

Este contenido de video largo suele ser más adecuado para tratar temas relacionados con PoW (prueba de trabajo). Así que, aunque intentamos introducir la lógica de monitoreo y análisis de Kaito en YouTube y Farcaster, descubrimos que los objetivos que se pueden observar eficazmente suelen ser proyectos como Kaspa y Helium, mientras que para ciertos tokens meme de corto plazo, el rendimiento es completamente ineficaz.

En comparación, Twitter es naturalmente adecuado como plataforma de datos, especialmente en un entorno donde la concentración de datos sociales es muy alta. Casi todos los presupuestos de marketing se concentran en Twitter, formando un alto consenso. Al mismo tiempo, el mapa social de Twitter también es muy transparente, por ejemplo, tu lista de seguidores, número de interacciones (engagement), etc., se presentan de forma explícita. En plataformas como YouTube, es difícil obtener relaciones claras de seguidores o detalles de interacción.

Finalmente, la razón por la que eligieron Twitter como su plataforma principal es que es la mejor solución. Su mapa social transparente y la estructura de tráfico centralizada nos brindan ventajas claras. En comparación, en plataformas como YouTube, obtener datos de relaciones similares es muy difícil, incluso imposible. Por lo tanto, tanto nosotros como Kaito preferimos elegir Twitter como nuestro principal campo de batalla.

Kaito tiene dos razones principales para su alto precio: el costo de la API y las restricciones regulatorias.

En ese momento, utilizamos algunas 'técnicas ingeniosas'; Twitter aún no había sido adquirido por Musk, y existían áreas grises en el sistema. Por ejemplo, usar cuentas educativas u otros métodos para obtener datos, aunque no eran completamente conformes, eran comunes en las primeras etapas. Para proyectos en etapas iniciales como Kaito, supongo que inicialmente también adoptaron estrategias similares para obtener datos a través de estos métodos informales. Sin embargo, cuando el producto comenzó a comercializarse, este enfoque obviamente no podía seguir utilizándose.

Hace dos años, cuando completaron su financiación y lanzaron su producto, solo podían depender de la API comercial, y tras la adquisición de Twitter por Musk, se bloquearon muchos caminos no regulados. El costo de uso de la API comercial es bastante alto y, a medida que aumenta el número de llamadas, este costo crece linealmente, no disminuye.

La segunda razón que lleva a los precios altos son las restricciones regulatorias de Twitter. Incluso una empresa que utiliza la API comercial tiene un límite en la cantidad de llamadas que puede hacer por mes (no recuerdo el número exacto). Esto significa que si un producto es especialmente popular, la limitación en el volumen de llamadas dificultará la continuación del modelo ToC (orientado al consumidor). Finalmente, tanto nosotros como Kaito optamos por un modelo ToB (orientado a empresas) en un momento similar, que es la mejor opción para maximizar el valor económico del volumen limitado de llamadas. Para Kaito, esta fue prácticamente la única dirección viable.

En términos concretos, dado que el volumen de llamadas es fijo, la única forma de lograr un mayor retorno económico es aumentando el valor de cada usuario, en términos simples, subiendo los precios. Y esta es precisamente la elección necesaria del producto, de lo contrario, todo el modelo de negocio no puede sostenerse.

Entiendo que su latencia es de aproximadamente 15 minutos, similar a la nuestra. Es importante entender que cuanto más corta es la latencia, mayor es el costo. Esto se debe a que se necesita escanear datos históricos con mayor frecuencia, y el aumento de costos es exponencial. La configuración de la latencia también afecta directamente la eficiencia y viabilidad económica de las llamadas a la API. En resumen, el alto precio de Kaito bajo el costo de las llamadas a la API y las restricciones regulatorias es razonable.

La evolución y elección de la dirección del producto de Kaito

A continuación, hablemos sobre la dirección del producto de Kaito y por qué han pasado de un producto de tipo 'trending' a una función de tipo KOL. Aquí hay una pequeña conclusión: no se trata de enseñar a otros cómo emprender, sino de compartir nuestra propia experiencia. Hemos intentado múltiples direcciones y hemos descubierto que hay tres direcciones que se pueden derivar de esta lógica.

La primera dirección es una herramienta Alpha pura para uso interno. El CEO de Kaito mencionó en un podcast que también habían considerado esta dirección. Si la herramienta se utiliza solo para fines de tipo Alpha, cuanto más se desarrolle, más se inclinará hacia el uso interno, y no es adecuada para un gran número de usuarios. Nosotros también hemos enfrentado problemas similares: si no cobramos, los usuarios pueden no valorarlo; si cobramos, ¿por qué no usarlo directamente nosotros mismos? Estos problemas hacen que las herramientas Alpha sean generalmente más adecuadas para uso interno que para la comercialización.

Nosotros mismos desarrollamos una herramienta similar a la lógica de Kaito. La aplicación de esta herramienta nos permitió detectar proyectos antes de que se volvieran populares. Consideramos usar esta lógica para hacer herramientas de listado para intercambios. Por ejemplo, alguna vez quise colaborar con Binance para proporcionar gratuitamente esta herramienta para optimizar sus estándares de selección de listado. Porque ciertos proyectos, como ACT, no mostraron ningún rendimiento digno de atención en nuestra 'visión de Dios' basada en datos de Twitter, pero aun así fueron listados en los intercambios. Esta elección irracional podría haberse evitado con herramientas basadas en datos.

Además, también hemos investigado aplicar la lógica Alpha a estrategias de trading cuantitativo. Realizamos pruebas en Badcase sobre los 200 o 100 principales proyectos, tomando decisiones comerciales basadas en minería de texto, análisis de sentimientos, etc. Los resultados de las pruebas mostraron que esta estrategia es más efectiva para proyectos con menor capitalización de mercado, que son más susceptibles a emociones y eventos, mientras que su efectividad es limitada para proyectos de mayor capitalización. Estoy seguro de que Kaito también ha realizado investigaciones similares, ya que su CEO tiene antecedentes en trading. Desde este punto de vista, tenemos muchas similitudes en nuestros puntos de partida y lógicas iniciales con Kaito, pero los caminos que elegimos no son los mismos.

Exploración de la herramienta de noticias comunitarias de Kaito y su potencial en la industria

Dentro del marco del modelo actual, algunos temas fenomenales, como memes y NFT, son muy notables. Pueden mostrar el potencial de aumento de precios dentro de esta lógica. Sin embargo, estos fenómenos no pueden resolverse completamente mediante el trading programático estandarizado, ya que aún requieren una fuerte intervención humana. Esta característica significa que, aunque son efectivos, carecen de estandarización. En cuanto a si Kaito tiene productos similares en su interior y los utiliza, no tengo conocimiento al respecto.

La segunda dirección que vale la pena explorar son los productos de tipo noticias y GPT. ¿Qué significa esto? Un ejemplo sería Alva (anteriormente Galxe), un asistente Web3 que, al integrar datos de tiempo real de Twitter, puede obtener todo el corpus de tweets y procesarlo con la interfaz de ChatGPT. Al ajustar los prompts en el frontend, se pueden presentar estos datos de una manera más intuitiva, generando muchas noticias comunitarias instantáneas.

Un ejemplo sencillo: si ves la disputa sobre 'elisa' con mayúsculas y minúsculas, podrías estar confundido. En este caso, puedes preguntarle directamente a la herramienta: '¿Cuál es la razón de la disputa sobre elisa en mayúsculas y minúsculas? ¿Quién fue el iniciador?' De este modo, la herramienta resumirá la respuesta basada en los datos más recientes. La versión original de GPT no puede hacer esto, ya que sus datos tienen una fecha de corte fija y normalmente no pueden proporcionar contenido más reciente de los últimos seis meses. Solo puedes recopilar el corpus relevante y alimentarlo a GPT, luego resumir la lógica a través de indicaciones. Este tipo de herramienta tiene un gran potencial y es una dirección que vale la pena explorar en profundidad.

Hasta ahora, Kaito parece haber estado explorando este tipo de productos o intentando direcciones similares. El producto Alva que mencioné es un buen ejemplo. Integra una gran cantidad de datos de la industria a través de llamadas a la API relacionadas con el campo de criptomonedas, como Rootdata, conectando a los usuarios con información de la industria de manera directa. Sin embargo, el problema de Alva es que la calidad de la limpieza de datos no es lo suficientemente alta. Han pasado mucho tiempo conectando datos, pero aún hay espacio para mejorar en precisión y detalle de limpieza. En comparación, la ventaja de Kaito radica en la precisión de sus datos, lo cual es indiscutible.

Un ejemplo práctico: recientemente, sobre la cuestión de la disputa de 'elisa' en mayúsculas y minúsculas, obtuve respuestas rápidas a través de este tipo de herramientas. La aplicación de este tipo de productos en la industria de criptomonedas puede mejorar significativamente la eficiencia. Hace más de dos años, también desarrollamos herramientas similares, y los resultados de las pruebas mostraron que realmente podían aumentar la eficiencia del trabajo. Sin embargo, cuando intentamos comercializarlas, el problema central que encontramos fue que la disposición de los usuarios a pagar no era lo suficientemente fuerte. Aunque las herramientas podían mejorar la eficiencia, no abordaban un dolor central, lo que hacía que los usuarios carecieran de un fuerte motivo para comprar.

Además, dado que el costo de llamada de estas herramientas es relativamente alto (se requiere pagar por cada llamada a la API de GPT), el margen de beneficio del producto es bajo. Por lo tanto, aunque estas herramientas tienen cierto significado, su comercialización enfrenta grandes desafíos. Muchas llamadas se realizan más por motivos de activación, y los escenarios que generan ingresos son limitados, lo que se convierte en un problema que hay que superar. En general, aunque esta dirección tiene un gran potencial, aún necesita más optimización y avances en la implementación práctica.

La precisión de los datos y la construcción del mapa KOL en el marketing

Al discutir estas herramientas, hay una pregunta central: ¿cómo generan ingresos? Si se basa únicamente en un modelo VIP que permite a los usuarios hacer llamadas ilimitadas a la API, es difícil que este tipo de producto tenga un gran espacio de ganancias, pero su existencia tiene sentido. Puede utilizar directamente la lógica de Kaito, leer datos de Twitter y generar y distribuir contenido de medios, como 'Wu habla' u otras formas de noticias comunitarias. Estas herramientas no solo pueden aumentar la eficiencia, sino que también pueden ayudar a los proyectos a distribuir contenido en múltiples plataformas, como generar videos cortos con IA para publicarlos en TikTok o directamente en Twitter.

Creo que esta dirección de producto no es exclusiva de Kaito o Galxe; proyectos como Mask también son muy adecuados para esto. Curiosamente, Mask no parece haber explorado profundamente esta dirección. Si hay amigos del equipo de Mask escuchando estas sugerencias, espero que puedan considerarlo.

Para Kaito, su dirección de producto actual ya indica que desean dirigirse a un mercado de mayor valor, en lugar de seguir el camino de herramientas Alpha. Aunque las herramientas Alpha pueden ser rentables, carecen de potencial de comercialización. Si solo se enfocan en esto, eventualmente se limitarán al uso interno y no podrán formar un producto orientado a un mercado más grande. Al cambiar a la construcción de un mapa KOL, Kaito claramente busca superar este cuello de botella.

Los usuarios que mostraron interés en el producto Kaito en sus primeras etapas coincidían casi exactamente con los usuarios que prestaron atención a nuestras herramientas en ese momento. Nuestra herramienta también fue sugerida para ser vendida a algunas empresas de comercio o fondos de nivel secundario. Aunque estas empresas de comercio se centran más en la rentabilidad, esta dirección puede caer en el ciclo de '¿es rentable?'. En contraste, el mapa KOL brinda un soporte preciso para la inversión en marketing, mejorando la efectividad de la inversión a través de la precisión de los datos, aumentando así el valor de marketing para los proyectos.

La precisión de los datos es clave. Aunque hay muchas empresas en el mercado que pueden recopilar datos de Twitter, la precisión de los datos es otra cuestión. En el mercado público, Kaito y nuestras herramientas iniciales son de las pocas que pueden lograr precisión. El núcleo de la precisión de los datos radica en la 'limpieza de datos', que es la parte más difícil y crítica. Recopilar datos es relativamente simple, pero ponderar y limpiar los datos requiere muchas pruebas repetidas y ajustes lógicos, lo que a menudo necesita una combinación de experiencia e intuición.

Por ejemplo, en la comunidad china de Crypto Twitter (CT), a menudo hay mucho ruido, por lo que el peso necesita ser reducido. Este ruido hace que el CT chino generalmente esté de 24 a 48 horas rezagado en comparación con el CT en inglés. Cómo limpiar y ajustar los datos de manera efectiva es una 'habilidad esencial' y la competencia central de la empresa.

A través de un mapa KOL preciso, Kaito puede ayudar a los proyectos a optimizar sus estrategias de inversión y mejorar la precisión de la inversión. Este producto no solo puede ayudar a los proyectos a lograr un marketing más eficiente, sino que también puede obtener tarifas de marketing, formando un modelo de negocio sostenible. Elegir esta dirección es una estrategia inteligente que Kaito ha demostrado en la competencia del mercado.

La lógica estratégica detrás del evento Yap y el efecto de volante

En toda la industria de Crypto, la publicidad ha sido un comportamiento relativamente confuso e ineficiente. Las agencias de marketing actuales son en esencia herramientas simples que mantienen una libreta de direcciones, y sus métodos son relativamente unilaterales. En este contexto, las herramientas proporcionadas por Kaito pueden ayudar a los proyectos a determinar qué KOLs valen la pena invertir y cuáles no, proporcionando referencias fundamentadas mediante análisis de datos. Esta precisión ha mejorado enormemente la eficiencia publicitaria.

Kaito optimiza la inversión en KOL a través de dos indicadores clave: precisión y núcleo central. La precisión se refiere a si el juicio de un KOL es correcto, por ejemplo, si ya han discutido un proyecto antes de que suba, y no solo se involucran después de que ya ha subido. Cada vez que comparten o promocionan, se registra y pondera la corrección de su juicio, afectando su puntuación de peso. Todo esto puede verificarse repetidamente mediante marcas de tiempo y herramientas de análisis de datos.

El núcleo central (denominado 'smart follower' en Kaito) mide la profundidad de la influencia de un KOL. Si una cuenta tiene más cuentas inteligentes (es decir, smart followers) interactuando con ella, su puntuación de peso será más alta. Esto ayuda a los proyectos a filtrar KOLs verdaderamente influyentes, en lugar de solo cuentas con muchos seguidores.

La actividad Yap de Kaito demuestra el éxito de su transformación estratégica. Esta actividad, al usar el apalancamiento de KOL gratuito, reduce considerablemente los costos de marketing. El marketing tradicional requiere contactar individualmente a KOL y pagar altos precios, mientras que Kaito simplemente abre una página, utilizando un algoritmo de peso para ofrecer recompensas a los KOL. Este método simplifica el proceso y aumenta la credibilidad a través de la transparencia de los datos. Este modelo ha llevado a muchos KOL a participar voluntariamente en la promoción, ayudando a los proyectos a expandirse rápidamente.

Al mismo tiempo, el evento Yap también abordó problemas potenciales de riesgo. Considerando que si Twitter cambia las reglas de la API en el futuro, Kaito permite que todos los usuarios de CT vinculen sus cuentas a su backend a través del TGE, autorizando activamente el uso de datos. Este enfoque permite que Kaito se desvincule gradualmente de la dependencia de la API de Twitter y comience a controlar sus propios activos de datos. Esto no solo otorga a Kaito una mayor independencia, sino que también crea un ciclo positivo entre la oferta y la demanda: a medida que más usuarios de CT se vinculan, el interés de los proyectos aumenta, formando un efecto de volante de coincidencia de datos.

Finalmente, Kaito ha creado una imaginación comercial similar a Alibaba Mama o la máquina de gran volumen a través de este modelo, convirtiéndose en una exitosa plataforma de ecosistema de marketing en la industria de criptomonedas. Hasta ahora, esta estrategia se ha ejecutado con bastante éxito.

Reflexiones sobre el emprendimiento: cómo los profesionales sin un perfil típico de élite pueden superar obstáculos

Si todos los usuarios de CT (Crypto Twitter) vinculan sus cuentas al backend de Kaito, entonces en el futuro, al ingresar al mercado secundario, Kaito puede dejar claro al mundo: 'Estos datos son míos.' Tanto los proyectos como los usuarios de CT pueden formar un consenso y tendencias a través de este comportamiento de vinculación. Esta es la lógica central detrás del evento Yap.

Antes de cerrar el tema de Kaito, quiero compartir una pequeña historia sobre nosotros. Antes de financiar Kaito, también desarrollamos productos similares, incluso se podría decir que fue una actividad paralela. Hace más de dos años, intentamos simultáneamente la dirección de herramientas Alpha y herramientas tipo GPT. En ese momento, la industria estaba en su punto más bajo, y nuestro equipo no era muy bueno en redes sociales, además de conocer a muy pocas personas en el sector. Aunque nuestro producto era interesante y tenía potencial, había muy pocos amigos que pudieran presentarnos a los VC.

En ese momento, nos acercamos a cuatro VC, de los cuales uno estaba dispuesto a co-invertir, pero necesitaba que encontráramos un líder de inversión. Los otros tres nos ignoraron directamente; una de las razones fue que nuestro perfil no se ajustaba a la imagen típica de un emprendedor de élite. No entendieron a fondo la lógica detrás de nuestro producto, ni siquiera intentaron imaginar su valor potencial, simplemente votaron en contra.

Hasta más tarde, comenzamos a ser vistos por más personas de la industria a través de plataformas como YouTube. La mayoría de esos espectadores son instituciones y profesionales del sector. Aun así, no mencioné a aquellos VC con los que había interactuado en el pasado, porque era un poco incómodo. Curiosamente, más tarde vi en la línea de tiempo que los empleados de esos VC que una vez nos contactaron ahora elogian a Kaito, lo que me hace sentir nostálgico.

Finalmente optamos por seguir la ruta de herramientas Alpha, una elección relacionada con nuestra red social limitada en ese momento. Creemos que sin ayuda externa, es difícil comercializar con éxito un producto ToB. Esperamos encontrar reconocimiento de VC conocidos y aprovechar sus recursos para expandir el mercado, en lugar de avanzar solos con dificultad.

Para aquellos emprendedores con un perfil no típico de élite, tengo algunos consejos. Los VC se centran más en conexiones y redes de relaciones que en el producto en sí. Sin embargo, siempre he creído que un buen producto puede hablar por sí mismo. Si tu producto es realmente bueno, no temas mostrarlo al mundo. Ahora también me doy cuenta de la importancia de construir influencia social. A través de una red social, no solo puedes conocer a más personas, sino también acumular cierta notoriedad y confianza para tu futura aventura empresarial.

Para los amigos que ven mis videos o exploran mi Twitter, el mensaje que quiero transmitir es: no importa si tienes un perfil de élite, siempre que tu producto sea lo suficientemente bueno, estaré dispuesto a ayudarte. Un buen producto y una buena idea son más importantes que un currículum impresionante. Siempre que lo que presentes pueda ganarse mi reconocimiento, haré todo lo posible para ayudarte a encontrar recursos.