如何通過 NFT 中的注意力經濟來建設產品？_NFT:CandyBooty

撰文：AlexGedevani

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。

比特幣社區仍在討論如何激活Taproot:金色財經報道，自Taproot于今年1月正式成為比特幣改進提案以來已經過去了6個多月。盡管爭議很少，但社區仍在討論如何實施適當程序。問題的根源在于是否需要進行一個能夠被所有利益相關者都可以接受的軟分支。根據Reddit比特幣社區的一個帖子，“激活Taproot的最大問題是之前的軟分叉SegWit導致的創傷后應激障礙（PTSD）”。據悉，“新式軟分叉激活”程序提出了一種混合系統，在一年內未能達成共識后，升級將被拒絕。經過另外六個月的討論，社區可以決定開始為期兩年的過程，將在到期時激活升級。此過程最長可達42個月，即三年半。盡管相對沒有爭議且功能有限，Taproot可能仍需花費數月（甚至數年）才能激活。[2020/7/16]

我們都是：a）消費信息或b）采取行動，無論是出于財務還是非財務目的。

大咖零距離 | BTC價格劇烈波動 如何保持長期盈利:4月1日16:00，金色盤面邀請撈針選手泰迪幫主做客金色財經《大咖零距離》直播間，將分享《BTC價格劇烈波動，如何保持長期盈利》，敬請關注，欲進群觀看直播掃描海報二維碼報名即可。[2020/4/1]

讓我們把這種「NFTGodmode」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。

我們離實現NFTGodmode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

動態 | Coinbase研究：學生越來越有興趣了解區塊鏈和加密如何使全世界的人受益:Coinbase博客發文稱，研究表明，學生們越來越有興趣了解區塊鏈和加密如何使全世界的人受益。在2018年至2019年期間，學習區塊鏈中對于“社會公正”的興趣從13％上升到20％。與此同時，學生對于“安全”和“未來應用與增長”的學習興趣在過去一年中都有所下降，分別從37％降至29％和31％至27％。[2019/8/31]

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。

比特幣如何被盜：5種常見威脅:1、小偷在存儲服務中獲取您的帳戶的密碼；2你公開你的私鑰；3、黑客冒充比特幣收件人；4、你依靠一個不安全的第三方；5、出口騙局。[2017/12/9]

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。

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。

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DappList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OraLabs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。

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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