Tradução: Wu fala Blockchain

Reprodução: Luke, Mars Finance

Este episódio é sobre o conteúdo do canal pessoal do YouTube de Alex, que se concentra no recente e popular produto social Kaito, explorando profundamente sua estratégia de produto, contexto de mercado e lógica de desenvolvimento. Alexon é o CIO da Ferryboat Research. Através da análise da escolha do Kaito na plataforma Twitter e suas características na coleta, processamento e aplicação de dados sociais de criptomoedas, ele explica as razões para sua alta precificação e vantagens centrais. Além disso, compara a exploração de direções semelhantes de projetos, destacando como o Kaito supera as limitações dos serviços de dados tradicionais através da otimização das chamadas de API, construção de gráficos KOL e mecanismos de vinculação social, completando com sucesso uma transformação estratégica e estabelecendo uma posição de mercado única. Ao mesmo tempo, compartilha experiências e insights de empreendedores da indústria, abordando os desafios e oportunidades enfrentados na comercialização e productização do Web3.

Métodos de obtenção de tráfego em Crypto: Diferenças entre investimento e crescimento

Crypto é um campo de alta volatilidade, alto risco e com fortes propriedades financeiras. Você pode descobrir oportunidades, mas também pode precisar estar preparado psicologicamente para perder todo o capital. Vamos agora discutir a primeira parte: por que o Kaito e produtos semelhantes escolhem o Twitter como seu principal campo de atuação.

Primeiro, a partir da perspectiva da indústria de bens de consumo, a estrutura do tráfego geralmente se divide em duas categorias: tráfego público e tráfego privado. Quanto à forma de obter tráfego, existem dois caminhos principais: investimento e crescimento. O tráfego público geralmente inclui Twitter e YouTube, enquanto no setor de criptomoedas, Telegram e Discord pertencem ao tráfego privado. Em comparação, o tráfego privado é mais difícil de rastrear e sua estrutura é mais simples.

Embora plataformas como Reddit ou Instagram, TikTok, etc., estejam gradualmente se envolvendo na indústria de criptomoedas, atualmente, a concentração de tráfego no Twitter e no YouTube ainda é a mais alta. Se colocarmos isso no ambiente interno, pode ser necessário usar plataformas como Xiaohongshu, Douyin e Kuaishou para promoção, além de plataformas de recomendação como Bilibili, e finalmente promover dentro da plataforma por meio de métodos como 'Direto ao ponto' ou 'Vistas Mil'. Depois, guiar o tráfego para WeChat e outras áreas privadas para conversão e recompra.

De um modo geral, a forma de obter tráfego na indústria de criptomoedas é relativamente simples, pois a lógica de investimento nesta fase atual da indústria não pode suportar eficiência suficiente. Isso leva a um modo de obtenção de tráfego que é relativamente único, concentrando-se principalmente em crescimento e distribuição.

Comparação do custo de aquisição de usuários e efeito de crescimento em diferentes regiões

Mais de dois anos atrás, quando desenvolvíamos nosso próprio produto de ferramenta, tentamos algumas estratégias de lançamento. Investi algumas dezenas de milhares de dólares em testes, embora os dados específicos não possam ser divulgados, um resultado muito claro é: o custo de adquirir um usuário americano é cerca de dez vezes o de um usuário do Vietnã. No entanto, a taxa de crescimento dos usuários do Vietnã é significativamente maior do que a dos usuários americanos. Isso indica que os usuários americanos não estão tão inclinados a participar ativamente da promoção de crescimento, como a criação e disseminação de uma página de destino é relativamente baixa.

No setor de criptomoedas, acredito que a forma de obter tráfego se resume a duas: distribuição e crescimento. Embora essas duas formas pertençam essencialmente a uma forma de crescimento, suas lógicas de aplicação são diferentes. A distribuição tende a depender de KOLs (influenciadores-chave) ou KOCs (consumidores-chave) para promoção, você entrega o produto a eles para endosse, e eles o distribuem para varejistas ou usuários finais.

O crescimento é alcançado através do design de um mecanismo de crescimento eficiente, criando uma série de atividades que atraem os usuários a participar ativamente. Por exemplo, a atividade Yap do Kaito é um caso típico. Os usuários compartilham os dados de suas contas Crypto Twitter (CT), como quantos 'seguidores inteligentes' eles têm, formando uma jogada semelhante à lista de músicas anuais do NetEase Cloud ou faturas de consumo. Essencialmente, o propósito desses mecanismos é alcançar o crescimento através do compartilhamento espontâneo dos usuários, obtendo assim mais tráfego.

Depois de explicar esse conhecimento de fundo, podemos entender por que escolhemos o Twitter como nossa principal plataforma em vez de um espaço privado. O maior problema do espaço privado é que é difícil padronizar a aquisição de todo o conteúdo, e o conteúdo dentro do espaço privado é difícil de avaliar de forma eficaz. Por exemplo, se uma comunidade está apenas discutindo o Kaito, você não consegue avaliar com precisão o valor real e a influência desses dados. Além disso, a natureza dispersa das plataformas privadas torna extremamente difícil obter dados relevantes de forma abrangente. Por isso, essa não é uma escolha prioritária.

Por que o Kaito escolheu o Twitter como a principal plataforma

Em plataformas públicas como o YouTube, o conteúdo geralmente é mais adequado para apresentações em vídeo longo. Por exemplo, pode ser um vídeo de monólogo como o que estou gravando agora, uma entrevista ou conteúdo mais voltado para tutoriais e interações, até mesmo algumas orientações sobre máquinas de mineração. Esse conteúdo muitas vezes requer um longo tempo de produção e visualização, adequado para temas que precisam de explicações e aprendizado detalhados. Portanto, essa forma de conteúdo não é essencialmente adequada para cenários impulsionados por eventos imediatos ou tendências.

Esses conteúdos de vídeo longo geralmente são mais adequados para tratar de temas relacionados a PoW (Prova de Trabalho). Portanto, embora também tenhamos tentado introduzir a lógica de monitoramento e análise do Kaito no YouTube e no Farcaster, acabamos descobrindo que os ativos que podem ser observados efetivamente normalmente são projetos como Kaspa e Helium, enquanto para alguns tokens meme de curto prazo, o desempenho é completamente insatisfatório.

Em comparação, o Twitter é naturalmente adequado para ser usado como uma plataforma de dados, especialmente em um ambiente onde a concentração de dados sociais é muito alta. Quase todo o orçamento de marketing das pessoas está concentrado no Twitter, criando um alto consenso. Além disso, o gráfico social do Twitter também é muito transparente, por exemplo, sua lista de seguidores, número de interações (engagement), etc., são apresentados de forma explícita. Enquanto em plataformas como o YouTube, é difícil obter dados claros sobre relações de seguidores ou detalhes de interação.

Em última análise, a razão para escolher o Twitter como a principal plataforma é que ele é a melhor solução. Seu gráfico social transparente e a estrutura de tráfego centralizada nos proporcionam vantagens claras. Em comparação, em plataformas como o YouTube, obter dados semelhantes sobre redes de relacionamento é extremamente difícil ou até impossível. Portanto, tanto nós quanto o Kaito tendemos a preferir o Twitter como nosso principal campo de atuação.

As duas principais razões para a alta precificação do Kaito: custo da API e restrições regulatórias.

Naquela época, usamos algumas 'técnicas sutis', quando o Twitter ainda não havia sido adquirido pelo Musk, e havia algumas áreas cinzentas no sistema. Por exemplo, usando contas educacionais ou outras maneiras de obter dados, embora não fosse totalmente conforme, esse método era comum em estágios iniciais. Para projetos iniciais como o Kaito, eu suspeito que eles também adotaram estratégias semelhantes inicialmente para obter dados por meio dessas vias informais. No entanto, quando o produto começou a ser comercializado, esse método claramente não poderia continuar.

Há dois anos, quando eles completaram o financiamento e lançaram o produto, tiveram que depender da API comercial, e após Musk adquirir o Twitter, muitos caminhos não regulamentados foram fechados. O custo de uso da API comercial é bastante alto e, com o aumento no número de chamadas, esse custo cresce linearmente, e não diminui.

A segunda razão pela qual a precificação é alta são as restrições regulatórias do Twitter. Mesmo que uma empresa use a API comercial, existem limites no número de chamadas mensais (não me lembro exatamente do número). Isso significa que se um produto se tornar particularmente popular, a limitação do volume de chamadas tornará difícil a continuidade do modelo B2C (voltado para o consumidor). No final, nós e o Kaito escolhemos o modelo B2B (voltado para empresas) em momentos semelhantes, que é a melhor solução para maximizar o valor econômico do volume de chamadas limitado. Para o Kaito, essa é praticamente a única direção viável.

Especificamente, devido ao volume fixo de chamadas, a única maneira de obter um maior retorno econômico é aumentando o valor individual do usuário, ou seja, aumentando os preços. E esta é precisamente a escolha necessária do produto, caso contrário, todo o modelo de negócios não poderá se sustentar.

Eu entendi que o tempo de atraso deles é de cerca de 15 minutos, o que é mais ou menos o mesmo que o nosso. É importante entender que quanto menor o tempo de atraso, maior será o custo necessário. Isso ocorre porque é necessário escanear dados históricos com uma frequência maior, e esse aumento de custo é exponencial. O tempo de atraso também impacta diretamente a eficiência e a viabilidade econômica das chamadas da API. Em suma, a alta precificação do Kaito sob os custos das chamadas da API e as restrições regulatórias é compreensível.

A evolução e escolha da direção do produto do Kaito

Agora, vamos falar sobre a direção do produto do Kaito e por que eles evoluíram de produtos do tipo 'trending' para as funções do tipo KOL de agora. Aqui está uma pequena conclusão inicial - não se trata de ensinar os outros a empreender, mas de compartilhar nossa própria experiência. Tentamos várias direções e descobrimos que há três direções que podem ser derivadas dessa lógica.

A primeira direção é uma ferramenta Alpha puramente para uso próprio. O CEO do Kaito mencionou em um podcast que eles também consideraram essa direção. Se a ferramenta for usada apenas para fins do tipo Alpha, quanto mais ela se desenvolve, mais ela se inclinará ao uso interno, não sendo adequada para um grande número de usuários. Também encontramos problemas semelhantes - se não cobrar, os usuários podem não valorizar; se cobrar, por que não usá-la diretamente? Essas questões tornam as ferramentas Alpha geralmente mais adequadas para uso próprio do que para a comercialização.

Nós mesmos já desenvolvemos uma ferramenta com uma lógica semelhante à do Kaito. A aplicação dessa ferramenta nos permitiu frequentemente descobrir projetos antes que eles se tornassem populares. Consideramos usar essa lógica para desenvolver uma ferramenta de listagem para exchanges. Por exemplo, eu gostaria de colaborar com a Binance para fornecer gratuitamente essa ferramenta para otimizar seus critérios de seleção de listagem. Porque certos projetos, como ACT, não mostraram nenhum desempenho digno de atenção em nossa 'perspectiva de Deus' baseada em dados do Twitter, mas ainda assim foram listados na exchange. Essa seleção irracional poderia ter sido evitada por meio de uma ferramenta orientada a dados.

Além disso, também estudamos a aplicação da lógica Alpha em estratégias de negociação quantitativa. Testamos os 200 ou 100 principais projetos na Badcase, tomando decisões de negociação baseadas em mineração de texto, análise de sentimentos, etc. Os resultados dos testes mostraram que essa estratégia é mais efetiva para projetos de menor capitalização de mercado, que são mais suscetíveis a emoções e eventos, enquanto para projetos de maior capitalização, o efeito é limitado. Acredito que o Kaito também tenha feito pesquisas semelhantes, afinal, o CEO deles tem experiência em negociação. A partir desse ponto, temos muitas semelhanças nas nossas lógicas e pontos de partida iniciais, mas as estradas que escolhemos, no entanto, são diferentes.

Exploração da ferramenta de notícias comunitárias do Kaito e seu potencial na indústria

Dentro do atual quadro de modelo, alguns temas fenomenais, como memes e NFTs, são muito proeminentes. Eles podem mostrar potencial de aumento de preço dentro dessa lógica. No entanto, esses fenômenos não podem ser completamente resolvidos por meio de negociações programáticas padronizadas, pois ainda requerem uma forte intervenção humana. Essa característica faz com que eles, embora eficazes, careçam de padronização. Quanto a se o Kaito tem produtos semelhantes dentro de si e os usa, não sei.

A segunda direção que merece exploração é produtos de notícias e produtos do tipo GPT. O que isso significa? Um exemplo é o Alva (anteriormente Galxe), um assistente Web3 que integra dados em tempo real do Twitter, podendo obter todos os tweets e processá-los com a interface do ChatGPT. Ajustando o prompt na parte frontal, é possível gerar esses dados de uma forma mais intuitiva, produzindo assim muitas notícias comunitárias em tempo real.

Um exemplo simples: por exemplo, quando você vê a disputa sobre 'elisa' em maiúsculas e minúsculas, pode ficar confuso. Nesse momento, você pode perguntar diretamente a essa ferramenta: 'Qual é a razão da disputa sobre o caso 'elisa' em maiúsculas e minúsculas? Quem foi o iniciador?' Dessa forma, a ferramenta resumirá a resposta com base nos dados mais recentes. A versão original do GPT não pode fazer isso, porque seus dados têm uma data de corte fixa, geralmente não podendo fornecer conteúdo dos últimos seis meses. Você só pode coletar os dados relevantes e alimentá-los ao GPT, e então usar prompts para resumir a lógica. O potencial dessas ferramentas é enorme, e é uma direção que vale a pena explorar a fundo.

Até o momento, o Kaito parece estar explorando produtos desse tipo ou tentando direções semelhantes. O produto Alva que mencionei é um bom exemplo. Ele integra APIs relacionadas ao campo de criptomoedas, como Rootdata, coletando uma grande quantidade de dados da indústria, conectando usuários a informações do setor ponto a ponto. No entanto, o Alva enfrenta o problema da qualidade insuficiente na limpeza de dados. Eles gastaram muito tempo conectando a rede de dados, mas ainda há espaço para melhorias em precisão e minuciosidade na limpeza dos dados. Em comparação, a vantagem do Kaito está na precisão de seus dados, o que é indiscutível.

Por exemplo, em um caso real recente sobre a disputa de maiúsculas e minúsculas 'elisa', obtive uma resposta rápida através dessas ferramentas. A aplicação desse tipo de produto na indústria de criptomoedas pode realmente melhorar significativamente a eficiência. Mais de dois anos atrás, também desenvolvemos ferramentas semelhantes, e os resultados dos testes mostraram que realmente podem aumentar a eficiência do trabalho. No entanto, quando tentamos a comercialização, o problema central que encontramos foi a falta de disposição dos usuários para pagar. Embora a ferramenta possa aumentar a eficiência, não aborda um ponto central, o que resulta na falta de uma motivação de compra forte por parte dos usuários.

Além disso, devido ao alto custo de chamada dessas ferramentas (cada chamada à interface GPT exige um pagamento), a margem de lucro do produto tende a ser baixa. Portanto, embora essas ferramentas tenham um certo significado, sua comercialização enfrenta grandes desafios. Muitas chamadas são mais motivadas por ativação, e os cenários que geram receita real são limitados, todos esses se tornam obstáculos que precisam ser superados. Em suma, embora essa direção tenha um enorme potencial, na implementação real ainda precisa de mais otimização e superação.

A precisão dos dados e a construção de gráficos KOL na marketing

Ao discutir essas ferramentas, há uma questão central: como elas geram receita? Se depender apenas do modelo VIP, permitindo que os usuários chamem a API infinitas vezes, esse produto terá dificuldade em encontrar um grande espaço de lucro, mas sua existência é significativa. Ele pode diretamente utilizar a lógica do Kaito, ler dados do Twitter para gerar e distribuir conteúdo de mídia própria, como 'Wu fala' ou outras formas de notícias comunitárias. Essas ferramentas podem não apenas aumentar a eficiência, mas também ajudar as partes do projeto a distribuir conteúdo em várias plataformas, como gerar vídeos curtos com IA e publicá-los no TikTok ou diretamente no Twitter.

Acredito que essa direção de produto não é algo que apenas o Kaito ou o Galxe possam tentar; projetos como o Mask também são muito adequados para isso. Estranhamente, o Mask aparentemente ainda não se aprofundou nessa direção. Se algum membro da equipe do Mask ouvir essas sugestões, espero que considerem isso.

Para o Kaito, a direção atual do produto já indica que eles desejam buscar um valor de mercado maior, em vez de continuar na linha das ferramentas Alpha. Embora as ferramentas Alpha possam ser lucrativas, faltam potencial de produtos. Se focar apenas nisso, acabará sendo limitado a uso interno, sem conseguir formar um produto voltado para um mercado maior. O Kaito, ao mudar para a construção de um gráfico KOL, é claramente para superar esse gargalo.

Os usuários que se interessaram pelos produtos Kaito no início quase coincidem com o grupo de usuários que nos acompanhavam na época. Nossa ferramenta também foi sugerida para venda a algumas empresas de negociação ou fundos de nível secundário no início. Embora essas empresas de negociação estivessem mais focadas na lucratividade, essa direção poderia levar a um ciclo de 'é lucrativo ou não'. Em contrapartida, o gráfico KOL oferece suporte preciso para lançamentos de marketing, melhorando a eficácia das campanhas através da precisão dos dados, aumentando assim o valor de marketing para as partes do projeto.

A precisão dos dados é a chave. Embora haja muitas empresas no mercado que possam coletar dados do Twitter, a precisão desses dados é outra questão. No mercado público, Kaito e nossas ferramentas iniciais são algumas das poucas que podem alcançar precisão. O núcleo da precisão dos dados está na 'limpeza de dados', que é a parte mais difícil e crucial. Coletar dados é relativamente simples, mas pesar e limpar esses dados requer muitos testes repetidos e ajustes lógicos, o que muitas vezes requer uma combinação de experiência e intuição.

Por exemplo, a comunidade chinesa do Crypto Twitter (CT) geralmente tem muito ruído, o que exige uma redução de peso. Esse ruído faz com que o CT chinês normalmente esteja atrasado entre 24 e 48 horas em comparação com o CT em inglês. Como limpar e ajustar os dados de forma eficaz é uma 'habilidade essencial', é também a principal vantagem competitiva da empresa.

Através de gráficos KOL precisos, o Kaito pode ajudar as partes do projeto a otimizar suas estratégias de investimento, aumentando a precisão dos investimentos. Esse produto não só pode ajudar as partes do projeto a realizar um marketing mais eficiente, mas também pode obter despesas de marketing a partir disso, formando um modelo de negócios sustentável. Escolher essa direção é a estratégia inteligente que o Kaito demonstrou na concorrência de mercado.

A lógica estratégica por trás da atividade Yap e o efeito de roda de impulso

Em todo o setor de Crypto, a publicidade tem sido uma prática relativamente nebulosa e ineficiente. As agências de marketing atuais são essencialmente mais como ferramentas simples de manutenção de contato, com métodos relativamente únicos. Nesse contexto, as ferramentas fornecidas pelo Kaito podem ajudar as partes do projeto a determinar quais KOLs valem a pena investir e quais não valem, oferecendo referências baseadas em análises de dados. Essa precisão aumentou enormemente a eficiência da publicidade.

O Kaito otimiza a promoção de KOLs através de dois indicadores-chave: Correção e Círculo Central. Correção refere-se à precisão do julgamento do KOL, como se eles já estavam discutindo um projeto antes de sua valorização, e não se juntaram à conversa somente depois. A cada compartilhamento ou promoção, a precisão do julgamento do KOL é registrada e ponderada, influenciando sua pontuação de peso. Tudo isso pode ser validado repetidamente através de carimbos de data e ferramentas de análise de dados.

O núcleo do círculo (chamado de 'seguidores inteligentes' no Kaito) mede a profundidade da influência de um KOL. Se uma conta tem mais contas inteligentes (ou seja, seguidores inteligentes) interagindo com ela, sua pontuação de peso será maior. Isso pode ajudar as partes do projeto a filtrar os KOLs que realmente têm influência, em vez de apenas contas que possuem muitos seguidores.

A atividade Yap do Kaito demonstrou o sucesso de sua transformação estratégica. Esta atividade reduziu significativamente os custos de marketing ao usar alavancas KOL gratuitas. O marketing tradicional exige contatar KOLs individualmente e pagar altas taxas, enquanto o Kaito simplesmente lançou uma página, oferecendo recompensas para KOLs com base em um algoritmo de peso. Esse método não apenas simplificou o processo, mas também aumentou a credibilidade através da transparência dos dados. Esse modelo levou muitos KOLs a participar voluntariamente da promoção, ajudando o projeto a se espalhar rapidamente.

Ao mesmo tempo, a atividade Yap também resolveu problemas de risco potenciais. Considerando que, se o Twitter mudar as regras da API no futuro, o Kaito, através do TGE, permite que todos os usuários do CT vinculem suas contas ao seu backend, autorizando ativamente o uso dos dados. Esse método permite que o Kaito gradualmente se afaste da dependência da API do Twitter e comece a controlar seus próprios ativos de dados. Isso não só dá ao Kaito maior independência, mas também cria um ciclo positivo entre oferta e demanda: conforme mais usuários do CT se vinculam, o interesse das partes do projeto aumenta, formando um efeito de roda de impulso na coleta de dados.

No final, o Kaito criou uma imaginação comercial semelhante à da Alibaba Mama ou do Kuaishou, tornando-se uma plataforma de ecossistema de marketing bem-sucedida na indústria de criptomoedas. Atualmente, essa estratégia foi executada com bastante sucesso.

Reflexão sobre empreendedorismo: como profissionais de background não típico podem romper barreiras

Se todos os usuários do CT (Crypto Twitter) vincularem suas contas ao backend do Kaito, então, ao entrar no mercado secundário no futuro, o Kaito poderá claramente dizer ao mundo: 'Esses dados são meus.' Quer se trate das partes do projeto ou dos usuários do CT, esse ato de vinculação pode formar um consenso e tendência de dados. Essa é a lógica central por trás da atividade Yap.

Antes de encerrar o tópico do Kaito, gostaria de compartilhar uma pequena história sobre nós. Antes de financiarmos o Kaito, também desenvolvemos produtos semelhantes, e pode-se dizer que estávamos fazendo isso simultaneamente. Mais de dois anos atrás, tentamos simultaneamente a rota da ferramenta Alpha e ferramentas do tipo GPT. Naquela época, estávamos em um vale da indústria, nosso time não era muito bom em socializar e conhecíamos poucas pessoas na indústria. Embora nosso produto fosse interessante e tivesse potencial, havia muito poucas pessoas para nos apresentar a VCs.

Naquela época, entramos em contato com quatro VCs, dos quais um estava disposto a investir, mas precisava que encontrássemos um líder de rodada. Os outros três nos ignoraram diretamente, e um dos motivos foi que nosso histórico não correspondia ao perfil típico de empreendedores de elite. Eles não entenderam a lógica por trás do nosso produto e nem tentaram imaginar seu valor potencial, simplesmente nos rejeitaram.

Somente mais tarde, começamos a ser observados por mais pessoas da indústria através de plataformas como YouTube. A maioria desses espectadores são instituições e profissionais da área. Mesmo assim, eu ainda não mencionei aqueles que anteriormente entraram em contato com a gente sobre o que já aconteceu, pois seria um pouco constrangedor. Curiosamente, mais tarde vi que os funcionários dos VCs que nos contataram anteriormente agora falam maravilhas sobre o Kaito, o que me deixou bastante surpreso.

Nós finalmente escolhemos seguir a rota da ferramenta Alpha, essa escolha estava relacionada ao fato de que nosso círculo social na época era limitado. Acreditamos que sem ajuda externa seria difícil comercializar um produto B2B com sucesso. Desejávamos encontrar o reconhecimento de VCs conhecidos, aproveitando seus recursos para expandir o mercado, em vez de apenas nos esforçarmos sozinhos.

Para aqueles empreendedores de antecedentes não típicos, tenho algumas sugestões. Os VCs estão mais preocupados com conexões e redes de relacionamentos, e não necessariamente focam no seu produto em si. No entanto, sempre acreditei que bons produtos podem se autoafirmar. Se o seu produto realmente é bom, não tenha medo de mostrá-lo ao mundo. Hoje, também percebo a importância de construir influência social. Através da rede social, você não apenas conhecerá mais pessoas, mas também construirá uma certa fama e confiança para futuros empreendimentos.

Para os amigos que assistem meus vídeos ou navegam no meu Twitter, a crença que eu gostaria de transmitir é: não importa se você tem um histórico de elite, desde que seu produto seja excelente o suficiente, estou disposto a ajudar você. Um bom produto e uma boa ideia são mais importantes do que um currículo impressionante. Desde que o que você apresenta me convença, farei o meu melhor para ajudá-lo a encontrar recursos.