探讨构建Web3社交应用的“交易优先”与“社交优先”方法

摘要: ...

作者:MASON NYSTROM

编译:深潮TechFlow

探讨构建Web3社交应用的“交易优先”与“社交优先”方法

随着加密社交平台和金融游戏使用的增加,它们的构建方式也在不断发展。我们可以期待看到未来会有更多项目趋向于垂直化,旨在为用户提供更加无缝且全面的体验,从而催生新的消费行为和基于注意力资产或社交资产。虽然并非所有 web3 社交体验都与金融有关,但支撑这些加密消费者应用的区块链基础设施,可以将新的代币激励行为和数字原生资产融入社交体验中。

现有的 SocialFi 堆栈包括四个核心层:

  • 发现层 - 用户发现想要购买的物品
  • 执行层 - 资产的买卖环节
  • 流动性层 - 资产存放和汇集的地方
  • 资产发行层 - 资产创建的环节

目前,这个堆栈还比较分散,用户发现和社交体验与执行(如交易)、流动性和资产发行是脱节的。但随着 SocialFi 领域的扩展,各种应用将继续在垂直化注意力和市场方面努力,以便更好地控制用户的社交体验和注意力资产的流动性。

SocialFi应用***需要拥有SocialFi堆栈的多个层次,以构建协议的防御性。注意力资产交易(即执行)和发行是堆栈的商品化层——代币发行越来越容易,执行可以添加到任何拥有注意力的地方。拥有发现或流动性层将变得越来越重要,因为这些是具有强大网络效应的可防御层。

探讨构建Web3社交应用的“交易优先”与“社交优先”方法

在 SocialFi 中,大多数应用程序都在两种垂直化方法之间进行选择:

  • 交易优先方法:先构建一个用户可以交易注意力资产(例如Meme)的交易平台或市场,然后再演变成一个社交/发现平台。
  • 社交/发现优先方法:先构建社交平台,再逐步加入金融元素。让消费者/注意力商家成为平台的关键利益相关者。

交易优先

任何社交网络或发现平台在如今竞争激烈的注意力市场中都面临巨大挑战:引导新的社交关系网、激发新的消费者行为并保持用户参与度。鉴于这些障碍,交易优先的方法通常更容易启动,因为用户对投机的兴趣有助于克服这些难题。然而,这种方法面临更多竞争,因为交易平台比社交网络更容易启动,并且社交网络一旦达到一定用户密度后就会保留许多优势。

从交易优先的方法来看,SocialFi 堆栈的深度垂直化已经被证明是有效的,因为这些应用程序内置了注意力交易功能。例如,Friendtech 已成为***垂直整合的 SocialFi 应用程序之一,能够控制整个堆栈。该应用不仅是用户发现和***交易的中心,还利用了一种名为“绑定曲线”(bonding curve)的原生金融基本要素,发行具有 Friendtech 应用特定功能的资产。

一些较新的 SocialFi 协议也实现了堆栈的垂直整合。例如,Pump 和 Ape Store 这样的Meme发行和发现平台允许用户轻松在绑定曲线上部署Meme。这样用户可以直接从绑定曲线购买代币,而无需等待有人将流动性注入去中心化交易所或流动性池。虽然一些 Pump 初始化的Meme交易和发现可以在其他平台上进行,如 Dexscreener 和 Twitter,但 Pump 仍然为其新发布的代币提供了独特的社交发现和交易平台。

社交优先

从历史上看,社交优先的 SocialFi 方法通过 Twitter、FarcasterTelegram 等社交平台以及 Dexscreener 和 Coingecko 等市场终端取得了成功。其中许多应用程序尝试向堆栈的下游移动,提供代币交易功能,但还没有完全专注于提供定制的专有交易体验。

Telegram 是个例外,它成功整合了社交和金融体验。尽管如此,Telegram 的用户体验仍有限,尽管一些深度加密用户选择了它的便捷性,但市场上仍有需求更类似于 Robinhood 的体验,这种体验提供无缝的交易界面、便捷的注册流程和散户友好功能,如免佣金交易。此外,像Farcaster帧和镜头开放动作等新原语进一步促进了这些社交优先网络中的新型金融交易。

***后的思考:保持主见

构建者可以通过独特的方法理解应用的变现和金融化对其影响,从而创建引人入胜的社交金融游戏和网络。交易优先的方法更容易,因为它不一定需要创造新的消费者行为,人们已经想要交易注意力。然而,从历史上看,社交优先的方法,因为它控制了用户的注意力而不仅仅是交易本身。社交优先方法的主要目标是快速迭代,测试新的消费者行为和社交金融动态,直到用户展示他们的偏好,这些偏好有可能发展成大型社交网络。我相信,***成功的应用将是那些拥有坚定立场并垂直整合设计的应用,这些应用为新型资产创造流动性市场,或以其他方式激发新的消费者行为。

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作者:0431网址导航本文地址:https://0431jz.cn/info/26382.html发布于 2024-06-02
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