如何通過 NFT 中的注意力經濟來建設產品？_TRA

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。

MicroStrategy將在明年指導企業如何采用Bitcoin:金色財經報道，MicroStrategy將在明年5月的活動中指導企業如何采用Bitcoin。[2022/12/8 21:31:03]

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。

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。

聲音 | 海爾集團董事局主席：如何利用區塊鏈改變企業未來:海爾集團董事局主席、首席執行官張瑞敏在近期參加的活動時提出：產品會被場景替代，行業將被生態覆蓋。海爾以區塊鏈為載體，以分布式賬本彼此間分享基于物聯網的數據資源，一方面不斷優化用戶體驗，一方面所有生態攸關方均得到增值，多方共贏。海爾依據自身優勢在區塊鏈領域展開了3個方向的探索：第一，以先發優勢，參與制定區塊鏈標準；第二，以延伸效應，賦能產業生態；第三，以區塊鏈思維，變革組織結構。（IT168）[2019/11/19]

行動層Passive

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。

英國央行：正在研究如何維護區塊鏈網絡的隱私以及對數據進行監管:本周三，英國中央銀行英格蘭銀行(Bank of England)發布文件顯示，該行正在與區塊鏈創業公司Chain合作開發一種概念驗證，研究如何在基于區塊鏈（或分布式賬本）的網絡上維護隱私，同時仍允許對數據進行監管。[2018/4/11]

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。

環球銀行金融電信協會與七家中央證券存管機構簽署一項協議備忘錄，以研究區塊鏈如何用于交易后流程:環球銀行金融電信協會（SWIFT）與七家中央證券存管機構簽署了一項協議備忘錄，以研究區塊鏈如何用于交易后流程，如代理投票等。這七家機構分別是美國納斯達克 Nasdaq Market Technology、俄羅斯國家結算存管公司（National Settlement Depository）、瑞士SIX Securities Services，南非Strate，阿布扎比證券交易所，阿根廷的Caja de Valores和智利的Depores de Central Valores。[2018/1/16]

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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