Web3的用户从哪来的?Spindl 帮项目方找到答案_ETH:ENT

今天给大家介绍一家名为Spindl的初创公司,最近筹集了700万美元的资金,用于重建Web2分析的一个重要部分,即“归因”。

Spindl是通过提出两个问题来构思的:

哪一块绝对关键的Web2基础设施可以并且是应该按照区块链的思路进行重建?

Web3中缺少什么绝对关键的基础设施?

什么是归因

归因attribution是整个用户获取堆栈的核算层:社交媒体、有机社区建设、推荐计划,它们都只是归因的输入。它不仅仅是计数,以负责数万亿市值和数十亿收入的Web2领域为例:各方必须就谁或什么推动了哪种营销结果达成一致意见,而结论则关系重大。

Argent推出利用账户抽象的自托管智能钱包Web Wallet:8月4日消息,智能合约钱包Argent宣布推出利用账户抽象的自托管智能钱包Web Wallet,允许用户使用电子邮件地址创建网络钱包,无需下载,也无需助记词。[2023/8/4 16:18:40]

Spindl对Discord帖子、Reddit论坛、印象和其他用户浏览互联网的来源进行检测,然后将这些数据与链上行为配对,如购买、出售和交易,以创建帮助协议了解流量来源的配置文件。

Web2和Web3将长期共存,这是一个不争的事实,Web3创造了一个数据开放和透明的转变,项目方可以获得他们在Web2中从未拥有的用户数据。然而,如果不愿意付出高额的费用,这些数据是无法获得的。尽管加密货币行业已经有了无数个延伸的产业链,但它还没有在Web2意义上的归因方面有很大发展。其结果是OpenSea知道谁买了这个或那个CryptoPunk,但不知道这个买家是如何在OpenSea登陆的。如果公司希望用户参与他们的平台,那么他们就需要归因软件。

何一:Binance VC将专注于印度市场初创Web3项目:9月13日消息,据报道,Binance 联合创始人&Binance Labs 负责人何一表示,随着创业者和开发人才生态系统的快速发展,印度将会是 Web3 的“关键市场”,Binance Labs管理着75亿美元的投资组合,涵盖200个项目,自2018年以来Binance Labs一直支持印度的孵化、早期和后期阶段的Web3初创公司,包括Polygon和pStake Finance。(《经济时报》)[2022/9/13 13:25:42]

营销归因软件是一种软件工具,它可以分析大量的客户行为数据,以确定是哪些接触点导致了产品或服务的销售。归因分析要解决的问题,就分析出来一个产品被用户购买的功劳应该归功于哪些渠道;举个例子,主投放了信息流,搜索,视频,但未必用户都是从这些直接进行的购买,很多转化都是用户在观看视频/信息流之后,引起用户注意,而后用户做了大量研究后,最后一次转化发生在搜索引擎渠道中而已。

Web3社交网络Showtime宣布上线移动端App(测试版):3月30日消息,Web3社交网络Showtime宣布移动端App上线测试,目前已支持iOSTestFlight端和Android端版本下载。用户可以在Polygon上零Gas费创建一个NFT,并浏览热门创作者,分享自己收藏的NFT等。[2022/3/30 14:27:52]

在Web2时代,搜索引擎收割各个营销渠道的成果,成为了一个不争的行业秘密。到了Web3时代,OpenSea知道谁买了这个或那个CryptoPunk,但不知道这个买家是如何在OpenSea登陆的。Spindl的出现就是为了帮助项目方了解到自己流量的来源。

Spindl产品涉及三个主要主题:身份、归属和获取。身份层将Web2和Web3中的用户行为与一个新颖的专有数据层相结合,该数据层可以对钱包和浏览器进行重复数据删除。

归因是一个成熟的媒体生态系统的响亮的收银机。没有身份识别,Web3就不会成功。利用身份层,实现了完整的点击到链的归因,梳理出用户在链上做什么以及为什么。获取是增长堆栈的行为,通过身份和属性收集的所有数据所做的事情。无论是推文还是Discord帖子,一个Spindl链接都会为用户提供正确的来源,并支付在此过程中帮助的任何创建者或开发者。

浅看一下

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链上追踪监控是链上数据分析的一种关键方式,但许多Builder们很少能深刻理解它的核心。获取真正的客户洞察是分析的目标所在。因此,企业从越来越多的渠道中收集数据。就其自身而言,在Web3中了解渠道投资回报率、用户和客户群。可以帮助项目方拿到的数据更加清晰,做出更好的营销决策。

在我看来,新的隐私范式将出现。在Web2中,我们的身份是已知的,我们的行为应该是未知的。在Web3中,身份是未知的,但我们的行为是已知的,一个新的归属标准对于Web3成为主流采用是必要的。如果市面上有了一个强大的新归因系统,那么我认为对隐私友好的基础设施将使每个公司在新的互联网世界中中茁壮成长。

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