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이번 호는 알렉스의 개인 유튜브 채널 콘텐츠로, 최근 인기를 끌고 있는 소셜 제품 카이토(Kaito)를 중심으로 제품 전략, 시장 배경, 개발 로직 등을 심도 있게 논의하고 있다. Alexon은 Ferryboat Research의 CIO입니다. Kaito가 선택한 Twitter 플랫폼과 암호화된 소셜 데이터의 수집, 처리 및 적용에 대한 특성을 분석하여 높은 가격의 이유와 핵심 이점을 설명합니다. 또한 유사한 프로젝트의 방향 탐색을 비교하고 Kaito가 어떻게 API 호출 최적화, KOL 그래프 구축 및 소셜 바인딩 메커니즘을 통해 기존 데이터 서비스의 한계를 극복하고 전략적 전환을 성공적으로 완료하고 고유한 시장 위치를 ​​확립했는지 지적했습니다. 동시에 그는 관련 업계 실무자들의 기업가적 경험과 통찰력을 공유하며 Web3의 제품화와 상용화 과정에서 직면하는 도전과 기회를 지적했다.

암호화 트래픽 획득 방법: 전달 모드와 핵분열 모드의 차이점

암호화폐는 변동성이 높고 위험도가 높으며 재정적 속성이 강한 분야입니다. 기회를 찾을 수도 있고 교장이 0으로 돌아갈 수 있도록 정신적으로 준비해야 할 수도 있습니다. 다음으로 첫 번째 부분인 Kaito 및 유사 제품이 Twitter를 기본 위치로 선택하는 이유에 대해 이야기하겠습니다.

우선, 소비재 산업의 관점에서 트래픽 구조는 일반적으로 퍼블릭 도메인 트래픽과 프라이빗 도메인 트래픽의 두 가지 범주로 나뉩니다. 트래픽을 얻는 방법에는 배치와 핵분열이라는 두 가지 주요 경로가 있습니다. 공개 도메인 트래픽에는 일반적으로 Twitter와 YouTube가 포함됩니다. 암호화 업계에서는 Telegram과 Discord가 비공개 도메인 트래픽입니다. 반면, 개인 도메인 트래픽은 추적하기가 더 어렵고 구조도 상대적으로 간단합니다.

Reddit이나 Instagram, TikTok과 같은 플랫폼이 점차 암호화 산업에 참여하고 있지만 현재 Twitter와 YouTube는 여전히 트래픽 집중도가 가장 높습니다. 국내 환경에 배치하는 경우 Xiaohongshu, Douyin 및 Kuaishou의 도움과 Bilibili와 같은 잔디 재배 플랫폼의 도움을 받아 홍보하고 마지막으로 기차나 비엔티안을 통한 현장 홍보가 필요할 수 있습니다. 그 후 트래픽은 전환 및 재구매를 위해 WeChat과 같은 개인 도메인으로 전달됩니다.

일반적으로 암호화폐 산업의 트래픽 확보 방법은 상대적으로 단순합니다. 현재 산업 단계에서는 전달 로직이 충분한 성능을 발휘할 수 없기 때문입니다. 이로 인해 주로 핵분열과 분포에 초점을 맞춘 전체 교통 생태계에 대한 상대적으로 단일 획득 방법이 탄생했습니다.

다양한 지역의 사용자 확보 비용 및 핵분열 효과 비교

2년여 전, 자체 도구 제품을 개발할 때 우리는 전달 전략을 시도했습니다. 테스트에 수만 달러를 투자했습니다. 구체적인 데이터를 공개하기는 쉽지 않지만, 분명한 결과는 미국 사용자를 확보하는 데 드는 비용이 베트남 사용자를 확보하는 데 드는 비용의 약 10배라는 것입니다. 그러나 베트남 사용자의 핵분열률은 미국 사용자보다 훨씬 높습니다. 이는 미국 사용자들이 핵분열 촉진에 적극적으로 참여하려는 경향이 적다는 것을 보여줍니다. 예를 들어 랜딩 페이지를 만들고 전파하는 활동이 상대적으로 적습니다.

전체 암호화폐 산업에서 트래픽을 얻는 방법은 궁극적으로 분배와 핵분열이라는 두 가지 방법밖에 없다고 생각합니다. 이 두 가지 방법은 본질적으로 핵분열의 한 형태이지만 적용 논리는 다릅니다. 유통은 홍보를 위해 KOL(Key Opinion Leaders) 또는 KOC(Key Opinion Consumers)에 의존하는 경향이 있습니다. 귀하는 보증을 위해 제품을 제공한 다음 소매 투자자나 소매 사용자에게 배포합니다.

핵분열은 효율적인 핵분열 메커니즘을 설계하여 사용자가 적극적으로 참여하도록 유도하는 일련의 활동을 만드는 것입니다. 예를 들어 카이토의 얍 캠페인이 대표적인 사례다. 사용자는 자신이 보유한 "스마트 팔로어" 수를 표시하는 등 CT(Crypto Twitter) 계정 데이터를 공유하여 NetEase Cloud의 연간 재생 목록 또는 소비 청구서와 유사한 게임 플레이를 형성합니다. 본질적으로 이러한 메커니즘의 목적은 사용자의 자발적인 공유를 통해 핵분열을 달성하여 더 많은 트래픽을 얻는 것입니다.

이러한 배경 지식을 설명하고 나면 우리가 왜 개인 도메인 대신 트위터를 주요 플랫폼으로 선택했는지 이해할 수 있습니다. 프라이빗 도메인의 가장 큰 문제점은 표준화된 방식으로 모든 콘텐츠를 확보하기 어렵고, 프라이빗 도메인에서는 콘텐츠에 대한 효과적인 가중치 평가가 어렵다는 점이다. 예를 들어 커뮤니티가 Kaito에 관한 것이라면 데이터의 진정한 가치와 영향을 정확하게 평가할 수 없습니다. 동시에, 프라이빗 도메인 플랫폼의 분산된 특성으로 인해 관련 데이터를 완전히 얻는 것이 매우 어렵습니다. 이 때문에 이것은 우선 순위가 아닙니다.

카이토가 트위터를 주요 플랫폼으로 선택한 이유

YouTube와 같은 공개 플랫폼에서는 일반적으로 콘텐츠가 긴 동영상 형식으로 제공됩니다. 예를 들어, 제가 지금 녹화하고 있는 것과 같은 스탠드업 비디오나 인터뷰일 수도 있고, 튜토리얼과 대화형 콘텐츠에 더 초점을 맞춘 영상일 수도 있고, 채굴기 작동 가이드일 수도 있습니다. 이러한 콘텐츠는 제작하고 시청하는 데 오랜 시간이 걸리는 경우가 많으며, 자세한 설명과 학습이 필요한 주제에 적합합니다. 따라서 이 콘텐츠 매체는 본질적으로 즉각적인 이벤트나 인기 주제로 인한 시나리오에 적합하지 않습니다.

이러한 긴 비디오 콘텐츠는 일반적으로 PoW(작업 증명) 관련 주제를 다루는 데 더 적합합니다. 그래서 카이토의 모니터링 및 분석 로직을 유튜브, 파캐스터에도 소개하려 했으나, 결국 효과적으로 관찰할 수 있는 타겟은 대개 Kaspa, Helium 등의 프로젝트이며, 일부 단기 인기 밈 토큰의 경우 성능은 다음과 같은 것으로 나타났습니다. 완전히 나쁘다.

이와 대조적으로 트위터는 특히 소셜 데이터의 집중도가 매우 높은 환경에서 데이터 플랫폼으로서 자연스럽게 적합합니다. 거의 모든 사람들의 마케팅 예산이 트위터에 집중되어 높은 공감대를 형성하고 있습니다. 동시에 트위터의 소셜 그래프도 매우 투명합니다. 예를 들어 관심 목록, 상호작용(참여) 횟수 등의 데이터가 모두 명시적인 형식으로 표시됩니다. YouTube와 같은 플랫폼에서는 팬 관계나 상호 작용에 대한 명확한 세부 정보를 얻기가 어렵습니다.

결국 트위터를 주요 플랫폼으로 선택한 이유는 그것이 최적의 솔루션이라는 점이었습니다. 투명한 소셜 그래프와 중앙 집중화된 트래픽 구조는 우리에게 분명한 이점을 제공합니다. 이에 비해 유튜브 같은 플랫폼에서는 유사 관계 네트워크 데이터를 얻는 것이 매우 어렵거나 심지어 불가능하기까지 합니다. 따라서 저희와 Kaito 모두 Twitter를 주요 위치로 선택하는 것을 선호합니다.

Kaito의 가격이 높은 두 가지 주요 이유: API 비용 및 규제 제한

당시 우리는 몇 가지 "이상한 수법"을 사용했습니다. Twitter는 아직 Musk에 인수되지 않았으며 시스템에 몇 가지 회색 영역이 있었습니다. 예를 들어, 완전히 규정을 준수하지는 않더라도 교육 계정이나 기타 방법을 사용하여 데이터를 얻는 것이 초기 단계에서는 일반적입니다. Kaito와 같은 초기 프로젝트의 경우 처음에는 이러한 비공식적 수단을 통해 데이터를 얻는 유사한 전략을 채택한 것 같습니다. 그러나 제품이 상용화되기 시작하면서 이러한 접근 방식은 더 이상 사용할 수 없다는 것이 분명해졌습니다.

2년 전 자금 조달을 완료하고 제품을 출시했을 때는 상용 API에만 의존할 수 있었습니다. 머스크는 트위터를 인수한 후 많은 비정규 채널도 차단했습니다. 상용 API를 사용하는 데 드는 비용은 상당히 높으며, 호출 횟수가 증가할수록 이 비용은 감소하지 않고 선형적으로 증가합니다.

가격이 높은 두 번째 이유는 트위터의 규제 제한입니다. 회사에서 상용 API를 사용하더라도 월 호출 횟수에 상한선이 있습니다(구체적인 숫자는 기억나지 않습니다). 이는 제품이 특히 인기가 있을 경우 호출 횟수 제한으로 인해 ToC(소비자 지향) 모델이 지속 가능하지 않게 된다는 의미입니다. 결국 카이토와 우리 모두 비슷한 시점에 제한된 통화 수의 경제적 가치를 극대화할 수 있는 최선의 솔루션인 ToB(기업 중심) 모델을 선택했습니다. 카이토로서는 다른 선택지가 거의 없는 방향이다.

특히, 통화량이 고정되어 있기 때문에 더 큰 경제적 수익을 달성할 수 있는 유일한 방법은 개별 사용자의 가치를 높이는 것입니다. 이는 일반인의 관점에서 가격 인상입니다. 그리고 이것이 바로 필요한 제품 선택입니다. 그렇지 않으면 전체 비즈니스 모델을 설정할 수 없습니다.

나는 그들의 지연이 우리와 거의 같은 약 15분이라는 것을 알고 있습니다. 지연 시간이 짧을수록 비용이 높아진다는 점을 이해해야 합니다. 이는 기록 데이터를 더 자주 스캔해야 하고 비용이 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 지연 시간 설정은 API 호출의 효율성과 경제성에도 직접적인 영향을 미칩니다. 전체적으로 Kaito의 높은 가격은 API 호출 비용 및 규제 제한을 고려할 때 정당합니다.

Kaito 제품 방향의 진화와 선택

다음으로 카이토의 제품 방향과 왜 트렌드형 제품에서 현재의 KOL형 기능으로 발전했는지 이야기해보겠습니다. 우선, 여기에 작은 결론이 있습니다. 그것은 다른 사람에게 사업을 시작하는 방법을 가르치는 것이 아니라 우리 자신의 경험을 공유하는 것입니다. 우리는 여러 방향을 시도한 결과 이러한 논리 집합을 기반으로 도출할 수 있는 세 가지 방향이 있음을 발견했습니다.

첫 번째 방향은 개인용 순수 알파 도구입니다. Kaito의 CEO는 팟캐스트에서 자사도 이러한 방향을 고려했다고 언급했습니다. 도구가 알파 유형의 목적으로만 사용된다면, 더 많이 개발될수록 내부용으로 사용되며 대규모 사용자에게는 적합하지 않을 가능성이 높습니다. 우리는 또한 비슷한 문제에 직면했습니다. 요금이 없다면 사용자는 그것을 소중히 여기지 않을 것입니다. 그냥 직접 사용하면 어떨까요? 이와 같은 문제로 인해 Alpha 도구는 일반적으로 생산보다는 가정용으로 더 적합합니다.

우리는 Kaito와 유사한 논리를 사용하여 일련의 도구를 직접 개발했습니다. 이 도구 세트를 사용하면 프로젝트가 시작되기 전에 종종 프로젝트를 발견할 수 있습니다. 우리는 이 논리를 사용하여 거래소 목록 도구를 만드는 것을 고려했습니다. 예를 들어, 저는 한때 Binance와 협력하여 목록 선택 기준을 최적화할 수 있는 도구 세트를 무료로 제공하고 싶었습니다. ACT 등 일부 프로젝트는 트위터 데이터 분석을 바탕으로 한 '신의 시선'에서는 전혀 눈에 띄는 성과를 보여주지 못하면서도 여전히 거래소에 상장돼 있기 때문이다. 이러한 불합리한 선택은 데이터 기반 도구를 사용하면 피할 수 있었습니다.

또한 알파 로직을 퀀트 트레이딩 전략에 적용하는 방법도 연구했습니다. 우리는 Badcase에서 상위 200개 또는 상위 100개 프로젝트를 테스트하고 텍스트 마이닝, 감정 분석 등을 기반으로 거래 결정을 내립니다. 테스트 결과에 따르면 이 전략은 시가총액이 작고 감정과 사건에 쉽게 좌우되는 프로젝트에 더 효과적인 반면, 시가총액이 큰 프로젝트에는 효과가 제한적인 것으로 나타났습니다. 나는 Kaito도 비슷한 연구를 했다고 생각합니다. 결국 그들의 CEO는 무역 경력을 가지고 있기 때문입니다. 이런 관점에서 저희와 카이토는 초기 출발점이나 논리에서 많은 유사점이 있지만, 최종적으로 선택하는 길은 다릅니다.

Kaito의 커뮤니티 저널리즘 도구와 업계 잠재력 탐구

현재 모델 프레임워크에서는 밈, NFT 등 일부 경이적인 주제가 매우 중요합니다. 이러한 논리 집합에서 가격 개선의 가능성을 보여줄 수 있습니다. 그러나 이러한 현상은 여전히 ​​강력한 수동 개입이 필요하기 때문에 표준화된 프로그램 트랜잭션으로 완전히 해결할 수 없습니다. 이러한 특성으로 인해 효과적이기는 하지만 표준화가 부족합니다. 카이토가 비슷한 방향의 제품을 갖고 있고, 자체적으로 사용하고 있는지는 잘 모르겠습니다.

살펴볼 가치가 있는 두 번째 방향은 뉴스와 GPT 제품입니다. 이것은 무엇을 의미합니까? 예를 들어, 현재 Alva(이전의 Galxe)와 같은 Web3 도우미는 Twitter의 시간 공유 데이터를 통합하여 모든 트윗의 코퍼스를 얻고 이를 ChatGPT 인터페이스로 처리할 수 있습니다. 프런트 엔드의 프롬프트를 조정하면 이러한 데이터를 보다 직관적인 형식으로 출력할 수 있어 즉각적인 커뮤니티 뉴스가 많이 생성될 수 있습니다.

간단한 예를 들자면, 예를 들어 대문자 "elisa" 사이의 논쟁을 보면 혼란스러울 수 있습니다. 이때 도구에 직접 질문할 수 있습니다. "대문자 엘리사와 분쟁의 원인은 무엇입니까? 누가 시작했습니까?" 이렇게 도구는 최신 데이터를 기반으로 답변을 요약합니다. 원래 GPT는 데이터의 만료일이 고정되어 있고 일반적으로 최근 6개월 이내에 콘텐츠를 제공할 수 없기 때문에 이를 수행할 수 없습니다. 관련 코퍼스를 직접 크롤링하여 GPT에 공급한 다음 프롬프트를 사용하여 로직을 요약할 수만 있습니다. 이러한 유형의 도구는 엄청난 잠재력을 갖고 있으며 앞으로 더 탐구해 볼 가치가 있는 방향입니다.

현재 관점에서 보면 카이토는 이런 형태의 제품을 탐구하거나 비슷한 방향을 시도하고 있는 것으로 보인다. 제가 언급한 알바(Alva) 제품이 좋은 예입니다. Rootdata 등 암호화 분야 관련 API를 호출하여 대량의 산업 데이터를 통합하고, 사용자와 산업 정보를 Point-to-Point로 연결합니다. 하지만 알바의 문제점은 데이터 정리 품질이 충분히 높지 않다는 점이다. 데이터 네트워크에 연결하는 데 많은 시간을 소비했지만 데이터 정확성과 정리의 세부 사항에는 여전히 개선의 여지가 있습니다. 이에 비해 Kaito의 장점은 의심할 여지 없이 데이터의 정확성에 있습니다.

실용적인 예로서, 저는 최근 이러한 유형의 도구를 사용하여 "elisa"의 대문자 사용에 대한 논쟁에 대한 질문에 대한 빠른 답변을 얻었습니다. 암호화 산업에 이러한 제품을 적용하면 실제로 효율성이 크게 향상될 수 있습니다. 우리는 2년여 전에 유사한 도구를 개발했으며 테스트 결과에 따르면 이 도구가 실제로 작업 효율성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났습니다. 하지만 상용화를 시도할 때 직면한 핵심 문제는 사용자의 지불 의지가 충분히 강하지 않다는 것이었습니다. 이 도구는 효율성을 향상시킬 수 있지만 핵심 문제점을 해결하지 못하므로 사용자가 구매하려는 강력한 동기가 부족합니다.

또한 이러한 도구를 호출하는 데 드는 비용이 높기 때문에(GPT 인터페이스를 호출할 때마다 요금을 지불해야 함) 제품의 총 이익 마진이 낮습니다. 따라서 이러한 도구는 어느 정도 중요하지만 상용화에는 더 큰 어려움에 직면해 있습니다. 많은 통화 행위가 활동 촉진을 목적으로 하고 있으며, 실제 수익 창출을 위한 시나리오는 제한되어 있습니다. 일반적으로 이 방향은 큰 잠재력을 갖고 있지만 실제 구현에서는 여전히 더 많은 최적화와 혁신이 필요합니다.

데이터 정확성과 마케팅에서 KOL 맵 구축의 역할

이러한 도구에 대해 논의할 때 핵심 질문이 있습니다. '어떻게 수익을 창출합니까? VIP 모델만으로는 사용자가 API를 무제한으로 호출할 수 있게 된다면 이 제품은 큰 수익을 내기는 어렵지만 존재 의미는 있습니다. Kaito의 논리를 직접 사용하여 Twitter 데이터를 읽고 이를 사용하여 "Wu Shuo" 또는 기타 형태의 커뮤니티 뉴스와 같은 자체 미디어 콘텐츠를 생성 및 배포할 수 있습니다. 이러한 도구는 효율성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 AI를 사용하여 짧은 비디오를 생성하고 TikTok에 게시하거나 Twitter에 직접 게시하는 등 프로젝트 당사자가 다양한 플랫폼에 콘텐츠를 배포하는 데 도움이 됩니다.

이런 제품 방향은 카이토나 갈크스만이 시도할 수 있는 게 아닌 것 같아요. 마스크 같은 프로젝트는 사실 아주 적합해요. 이상하게도 마스크는 아직 이 방향에 깊게 관여하지 않는 것 같다. 마스크 팀의 구성원 중 누군가가 이러한 제안을 듣게 된다면, 시도해 보시고 고려해 보시길 바랍니다.

Kaito의 현재 제품 방향은 알파 도구의 길을 계속 따르기보다는 더 큰 시가총액을 향해 나아가고 싶어한다는 것을 보여주었습니다. 알파 도구는 수익성이 있지만 제품 잠재력이 부족합니다. 이것에만 초점을 맞추면 결국 내부 용도로만 제한되고 더 큰 시장을 위한 제품을 형성할 수 없게 됩니다. Kaito는 분명히 KOL 그래프 구성으로 전환하여 이러한 병목 현상을 극복하는 것을 목표로 합니다.

Kaito 제품에 관심을 가졌던 초기 사용자들은 당시 우리 도구에 관심을 갖고 있던 사용자 그룹과 거의 동일했습니다. 우리 악기는 초기 단계에서 일부 무역 회사나 2차 펀드에 판매하도록 권장되기도 했습니다. 이들 무역회사들은 수익성에 더 중점을 두지만, 이 방향은 '수익을 낼 것인가 말 것인가'의 사이클에 빠지게 될 것이다. 이에 반해 KOL 그래프는 마케팅 전달에 대한 정확한 지원을 제공하여 데이터 정확성을 통한 전달 효과를 향상시켜 프로젝트 당사자의 마케팅 가치를 높인다.

데이터 정확성이 핵심입니다. 시중에 트위터 데이터를 수집할 수 있는 회사는 많지만, 그 데이터가 정확한지는 별개의 문제입니다. Kaito와 초기 도구는 공개 시장에서 정확한 몇 안 되는 도구 중 하나입니다. 데이터 정확성의 핵심은 가장 어렵고 중요한 연결고리인 '데이터 세척'에 있습니다. 데이터를 수집하는 것은 비교적 간단하지만 데이터에 가중치를 부여하고 정리하려면 많은 반복 테스트와 논리적 조정이 필요하며, 이는 종종 경험과 직관의 조합이 필요합니다.

예를 들어, 중국 커뮤니티의 Crypto Twitter(CT)는 소음이 더 많은 경우가 많아 무게를 줄여야 합니다. 이 소음으로 인해 중국어 CT는 일반적으로 영어 CT보다 24~48시간 정도 지연됩니다. 데이터를 효과적으로 정리하고 조정하는 방법은 '특수 기술'이자 회사의 핵심 경쟁력입니다.

Kaito는 정확한 KOL 지도를 통해 프로젝트 당사자가 배송 전략을 최적화하고 배송 정확도를 향상하도록 도울 수 있습니다. 이 상품은 프로젝트 당사자가 보다 효율적인 마케팅을 달성할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 마케팅 비용을 확보하고 지속 가능한 비즈니스 모델을 형성할 수 있습니다. 이 방향을 선택하는 것이 시장 경쟁에서 카이토의 현명한 전략이다.

Yap 활동의 전략적 논리와 플라이휠 효과

암호화폐 공간 전체에서 광고는 항상 상대적으로 모호하고 비효율적인 활동이었습니다. 현재의 마케팅 대행사는 본질적으로 주소록을 유지하기 위한 간단한 도구이며 그 수단은 상대적으로 단일합니다. 이러한 맥락에서 Kaito가 제공하는 도구는 프로젝트 당사자가 어떤 KOL에 투자할 가치가 있고 어떤 KOL이 그렇지 않은지 결정하는 데 도움이 될 수 있으며 데이터 분석을 통해 증거 기반 참조를 제공할 수 있습니다. 이러한 정밀도는 광고 효과를 크게 향상시킵니다.

Kaito는 정확성과 핵심 서클이라는 두 가지 주요 지표를 통해 KOL 배치를 최적화합니다. 정확성이란 KOL의 판단이 정확한지 여부를 의미합니다. 예를 들어 해당 항목이 오른 후 관여하는 것이 아니라, 항목이 오르기 전에 논의를 했는지 여부입니다. KOL이 공유되거나 홍보될 때마다 KOL의 판단이 올바른지 여부가 기록되고 가중치가 부여되어 가중치 점수에 영향을 미칩니다. 이는 모두 타임스탬프와 데이터 분석 도구를 통해 반복적으로 확인할 수 있습니다.

핵심 서클(Kaito에서는 "스마트 추종자"라고 함)은 KOL의 영향력 깊이를 측정합니다. 계정에 상호 작용하는 스마트 계정(예: 스마트 팔로어)이 더 많으면 가중치 점수가 높아집니다. 이는 프로젝트 팀이 팬이 많은 계정뿐만 아니라 실제로 영향력 있는 KOL을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Kaito의 Yap 캠페인은 전략적 변화의 성공을 보여줍니다. 본 캠페인은 무료 KOL 레버리지를 활용하여 마케팅 비용을 대폭 절감합니다. 전통적인 마케팅은 KOL들에게 하나씩 연락해 높은 수수료를 지불해야 하는 반면, Kaito는 가중치 알고리즘을 통해 직접 페이지를 노출하고 KOL들에게 배포 보상을 제공합니다. 이 접근 방식은 프로세스를 단순화하고 데이터 투명성을 통해 신뢰성을 높입니다. 이 모델을 통해 많은 KOL이 자발적으로 프로모션에 참여할 수 있어 프로젝트가 빠르게 확산될 수 있습니다.

동시에 Yap 캠페인은 잠재적인 위험 문제도 해결합니다. Twitter가 향후 API 규칙을 변경할 경우 Kaito는 TGE를 사용하여 모든 CT 사용자가 자신의 계정을 백엔드에 바인딩하고 데이터 사용을 적극적으로 승인할 수 있도록 허용합니다. 이 접근 방식을 통해 Kaito는 TwitterAPI에 대한 의존도에서 점차 벗어나 자체 데이터 자산을 제어하기 시작할 수 있습니다. 이는 Kaito에게 더 큰 독립성을 제공할 뿐만 아니라 공급과 수요 사이에 긍정적인 순환을 형성합니다. 더 많은 CT 사용자가 바인딩될수록 프로젝트 당사자의 관심이 증가하여 데이터 매칭의 플라이휠 효과가 형성됩니다.

결국 Kaito는 이 모델을 통해 Alimama나 Juju Engine과 유사한 비즈니스 상상력을 창출했으며 암호화 업계에서 성공적인 마케팅 생태 플랫폼이 되었습니다. 지금까지 이 전략은 꽤 성공적이었다.

기업가 정신에 대한 고찰: 비정형 엘리트 배경을 가진 실무자가 성공할 수 있는 방법

모든 CT(Crypto Twitter) 사용자가 자신의 계정을 Kaito의 백엔드에 바인딩하면 향후 2차 시장에 진입할 때 Kaito는 외부 세계에 "이 데이터는 프로젝트 당사자이든 CT 사용자이든 내 것입니다"라고 명확하게 알릴 수 있습니다. 이 바인딩 동작은 데이터 합의와 추세를 형성할 수 있습니다. 이것이 Yap 캠페인의 핵심 논리입니다.

Kaito 주제를 마치기 전에 우리에 대한 작은 이야기를 나누고 싶습니다. Kaito로부터 자금을 조달하기 전에도 유사한 제품을 개발했거나 심지어 동시에 개발했습니다. 2년여 전부터 우리는 알파 도구와 GPT 같은 도구의 방향성을 동시에 시도했습니다. 당시 업계는 침체기에 있었고 우리 팀은 사교 활동에 능숙하지 않았으며 업계에서 아는 사람도 거의 없었습니다. 우리 제품은 흥미롭고 잠재력이 있었지만 소수의 VC 친구만이 우리에게 이를 소개했습니다.

당시 우리는 4명의 VC에게 연락했고 그 중 한 명은 투자할 의향이 있었지만 주요 투자자를 찾아야 했습니다. 나머지 세 명은 우리를 무시했습니다. 그 이유 중 하나는 우리의 배경이 엘리트 기업가의 전형적인 이미지와 일치하지 않는다는 것이었습니다. 그들은 우리 제품의 논리를 이해하거나 잠재적인 가치를 상상하는 대신 단순히 투표를 거부했습니다.

이후에야 우리는 유튜브 등의 플랫폼을 통해 점점 더 많은 업계 관계자들의 관심을 끌게 되었습니다. 이러한 청중의 대부분은 업계의 기관 및 실무자입니다. 그럼에도 불구하고 연락주신 VC들에게는 조금 쑥스러운 일이라 아직 과거에 대해서는 언급하지 않았습니다. 흥미롭게도, 나중에 타임라인에서 제가 연락하던 VC 직원들이 카이토에 대해 칭찬으로 가득 차 있는 것을 보고 매우 감동받았습니다.

우리는 마침내 알파 도구 경로를 선택했습니다. 이 선택은 당시 제한된 사회적 계층과 관련이 있었습니다. 외부의 도움 없이는 ToB의 제품이 성공적으로 상용화되기는 어려울 것이라고 믿습니다. 우리는 스스로 발전하기 위해 애쓰는 대신, 잘 알려진 VC로부터 인정을 받고 그들의 자원을 활용하여 시장 확장을 완료하기를 희망합니다.

나는 일반적으로 엘리트 배경을 갖고 있지 않은 기업가들에게 몇 가지 조언을 드리고 싶습니다. VC는 제품 자체보다는 연결과 관계에 더 중점을 둡니다. 하지만 저는 항상 좋은 제품은 그 자체로 말할 수 있다고 믿습니다. 당신의 제품이 정말 좋다면, 그것을 보여주는 것을 두려워하지 마세요. 오늘날 저는 사회적 존재감을 구축하는 것의 중요성도 깨닫습니다. 소셜 네트워크를 통해 더 많은 사람들을 알아갈 수 있을 뿐만 아니라, 미래의 창업을 위한 어느 정도 인기와 신뢰를 축적할 수 있습니다.

내 동영상을 보거나 내 트위터를 검색하는 사람들에게 엘리트 배경이 있든 없든 제품이 충분히 좋다면 기꺼이 도와주겠다는 믿음을 전달하고 싶습니다. 화려한 이력서보다 좋은 제품과 아이디어가 더 중요합니다. 당신이 생각해낸 내용이 제가 인정할 수 있는 한, 저는 당신이 자원을 찾을 수 있도록 최선을 다해 도와드리겠습니다.