"Match는 SocialFi, 밈 효과, AI 기술 등 내러티브를 심층적으로 통합하여 사용자와 프로젝트 간의 정확한 매칭 문제를 해결하고 사회적 상호 작용과 부의 결합을 실현하며 Web3에 지속적으로 기여함으로써 효율적인 가치 소셜 네트워크를 구축했습니다. .0 소셜 트랙은 전통적인 경계를 뛰어넘어 동기를 부여합니다.
독점 효과가 증가하는 웹 2.0 세상
Web2.0 세계에서 트위터, 구글, 페이스북 등으로 대표되는 인터넷 플랫폼은 대부분의 사용자들의 삶에 없어서는 안될 부분이 되어가고 있습니다.
물론 이들 플랫폼은 사용자에게 장기적인 서비스를 제공하면서도 큰 주목을 받을 뿐만 아니라 계속해서 데이터를 독점하고 있다.
한편, Google이나 Facebook과 같은 회사는 수익을 창출할 수 있을 때까지 10년 동안 데이터를 보관할 수 있습니다. 결국 데이터를 저장하는 데 드는 한계 비용은 거의 없습니다. 대량 데이터와 관심을 통제하는 Web 2.0 플랫폼은 막대한 상업적 이익을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 독점이 심화되고 데이터나 공개 API를 공유하려는 의지가 부족하여 사용자와 개발자의 이익이 악용되고 있습니다. .
Web2.0 플랫폼은 일반적으로 분리되어 있으며 상호 운용이 불가능합니다. 이는 Web2.0 네트워크에서는 일반적으로 사용자의 데이터와 소셜 네트워크가 플랫폼의 해자이기 때문입니다. 사용자가 타사 애플리케이션을 통해 소셜 네트워크와 상호 작용할 수 있는 경우 플랫폼이 사용자 데이터를 캡처할 기회가 줄어듭니다. 결국 사용자는 더 이상 플랫폼 제어 제품을 사용하지 않을 것입니다. 사용자가 단순히 친구와 가족 네트워크를 다른 앱으로 이동할 수 있다면 앱으로 돌아갈 인센티브가 없습니다.
따라서 오늘날의 인터넷 세계에서는 부모님이 Facebook 사용자이고, 귀하는 Instagram 및 Snapchat 사용자이고, 귀하의 여동생은 TikTok 사용자일 가능성이 높습니다. 하지만 Facebook에서 TikTok 비디오를 보고 동시에 Facebook 친구들과 공유할 수 없으며, 친구 목록을 Twitter에서 Thread로 이동할 수도 없습니다. 따라서 본질적으로 사용자는 데이터에 대한 주도권과 소유권이 없으며, 플랫폼 없이는 자신의 소셜 그래프를 관리하기가 어렵습니다.
현재 인터넷 세계에는 Facebook이나 Twitter 규모의 소셜 애플리케이션에 대한 공유 계약이 아직 없습니다. 이는 인터넷 거대 기업의 인센티브 구조와 관련이 있습니다. 대조적으로, 소셜 네트워크를 여는 웹 2.0 제품은 경쟁과 수익 감소에 직면하게 될 것이며, 둘 다 바람직하지 않을 것입니다.
인터넷의 원래 의도는 사람들이 정보를 빠르게 얻고 의사소통을 빠르게 할 수 있도록 돕는 것이었지만 현재의 발전 추세는 이와 반대되는 것이 분명합니다.
Web3.0은 모든 사람이 네트워크의 기여자, 사용자, 참여자가 되는 동시에 네트워크의 일부를 소유하는 새로운 이념입니다. 인간의 가치에 더욱 중점을 두고 블록체인과 같은 제도적 기술을 사용하여 상향식 방식으로 가치를 재분배하고 데이터 소유권을 사용자에게 반환합니다. Web3.0은 이념적으로 진보한 것이며 Web2.0 세상에 존재하는 다양한 독점 현상을 개선할 것으로 기대됩니다. 그러나 Web3.0 소셜 분야의 실제 발전을 보면 그 성능은 이상적이지 않습니다.
Web3.0 소셜의 성장 딜레마
SocialFi 분야에는 실제로 우리를 빛나게 만든 소셜 생태계가 있습니다.
예를 들어 작년에 폭발적인 인기를 끌었던 SocialFi 애플리케이션인 Friend.tech는 Key의 자산, 결합 곡선의 사회적 분열 메커니즘 및 FOMO 효과를 기반으로 하여 짧은 기간에 대량 주목을 받을 수 있습니다. 이 프로토콜은 출시된 날 130,000건 이상의 사용자를 생성했습니다. Twitter 소셜 사용자 네트워크를 기반으로 하는 금융 상품으로서 SocialFi 애플리케이션은 Web2.0 소셜 상품과 강력한 상호의존성을 갖고 있지만 새로운 사회적 관계를 창출하거나 새로운 커뮤니케이션 모델을 도입하지는 않지만 이를 잘 활용하고 있습니다. Web2.0 제품의 소셜 그래프를 구축하고 영향력과 사회적 관계의 금융화 및 토큰화를 촉진했습니다.
개발 초기에는 큰 진전을 이루었지만 실제로 초기 폭발 시기 이후 시장의 열기가 인스크립션 분야로 옮겨가고 경쟁 제품과 모방품의 공격을 받으면서 현재 Friend.tech의 사용자 활동은 급격히 감소했습니다. Friend.tech의 일일 평균 거래횟수 500건 미만으로 급격히 감소했습니다.
데이터 출처: https://dune.com/cryptokoryo/friendtech
또 다른 예는 현재 SocialFi 분야의 주요 프로토콜 계층 애플리케이션인 Cyberconnect입니다. 사용자 풀 기반은 매우 인상적이며 이전에는 약 100만 명으로 유지될 수 있었습니다. 하지만 지난해 8월 에어드랍 발행한 이후 성장세가 절벽으로 떨어지는 것을 목격했고, 기존 사용자 풀의 상당수 사용자가 에어드랍 보상을 얻기 위해 여러 계정을 사용하고 있는데, 이는 에어드랍 기반으로 한 Web3.0 마케팅이 그것을 물기 위해 다시 돌아옵니다. 다른 관점에서 보면 Cyberconnect와 같은 주요 프로토콜의 사용자 수는 소셜 분야에서 상대적으로 적습니다.
이미지 출처: https://dune.com/buildoncyber/cyberconnect-link3-metrics
실제로 Web 3.0 소셜 네트워킹 자체에는 원을 깨는 효과를 창출할 수 있는 애플리케이션이 부족합니다.
한편, 대부분의 사용자는 시중에서 판매되는 주류 Web 2 소셜 제품을 무료로 사용하는 데 익숙해졌습니다. 그러나 Web 3.0 소셜 제품의 경우 소셜 상호 작용을 위해서는 프로필 NFT 구매 및 가스 상호 작용 지불과 같은 결제 행위가 필요합니다. 데이터를 생성하지만, 가시적인 수익 기대치가 부족하여(특히 이더 과 같은 하단의 높은 비용) 사용자의 동기가 부족합니다. 동시에 대부분의 Web3.0 소셜 애플리케이션은 Web2.0 소셜 플랫폼의 모델을 모방합니다. 주요 혁신이 없으면 해결하려는 문제점은 사용자의 관심을 끌기에는 제한적이며 대부분의 사용자 또는 제작자에게는 이러한 요구 사항이 중요하지 않습니다.
반면, Web3.0이 아닌 사용자의 경우, 이러한 사용자는 Web2.0 소셜 제품에서 이미 다수의 성숙한 관계 서클을 구축했습니다. 원래의 사회적 자본을 포기하고 일반적이지 않은 Web3 제품에 들어가는 사용자는 적습니다. .0 이 사용자 그룹의 사회적 전환은 어렵습니다 . 기본 Web3.0 사용자의 경우 다른 큰 요구 사항이 없으면 실제로는 Twitter, Discord, Telegram과 같은 Web2.0 소셜 애플리케이션만 사용하여 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 하지만 소셜 제품의 경우 사용자와 창작자의 부족으로 인해 결국 조혈 능력이 부족하게 됩니다.
또한 SocialFi의 X To Earn에만 의존하는 것이 최종 답이 아닐 수도 있습니다.
실제로 Web2.0 소셜 제품의 장기적인 성공은 사용자를 유치하기 위해 WRITE TO EARN 모델에만 의존하는 것이 아니라 사용자가 소셜 플랫폼에서 자신의 소속감을 찾고 적합한 것을 찾을 수 있다는 것입니다. 그들과 가치. 예를 들어 Twitter 및 Douyin과 같은 플랫폼은 보상에 의존하지 않지만 사용자에게 진정으로 감동을 주고 유지하는 동시에 장기적인 고품질 콘텐츠의 축복도 필요합니다.
X TO EARN 모델은 대부분의 GameFi 애플리케이션처럼 사용자가 특정 기간 내에 활동하도록 동기를 부여할 수 있지만 X TO EARN 모델에만 의존하는 것은 사용자에게 장기적이고 지속 가능한 매력을 창출하기 어렵습니다. 우리는 일회성 인센티브 이벤트가 발생하고 장기적인 인센티브 기대치가 하락할 때 Web3.0 소셜 프로토콜의 활동과 성장이 병목 현상에 부딪히게 된다는 것을 확인했습니다. 예를 들어 CyberConnect가 CYBER 토큰을 발행한 후 토큰 성능이 저하되었습니다. 결과적으로 생태계의 전반적인 성과는 기대에 미치지 못했습니다.
고품질 콘텐츠 해자가 부족하여 대부분의 SocialFi 프로젝트의 수명 주기가 짧아졌으며 궁극적으로 아무도 관심을 두지 않습니다. 따라서 Web2.0이든 Web3.0이든 고품질 콘텐츠 창작자와 사용자를 유치하기 위해서는 장기적으로 사용자와 창작자의 양과 질을 축적하는 것이 필요합니다.
암호화 산업의 전반적인 발전 추세가 개선되고 있음에도 불구하고 SocialFi는 부끄러운 비활성 단계로 발전했습니다. 실제로 SocialFi 제품 자체가 더 나은 질적 변화를 달성해야만 이 분야에서 더 나은 발전을 촉진할 수 있습니다.
현재 신흥 Web3.0 소셜 프로젝트인 Match가 시장에 직면해 있는 가운데 Web3.0 소셜 트랙의 개발은 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 우리는 Match가 밈 내러티브와 AI 기술을 SocialFi와 유기적으로 결합하여 부의 효과가 있는 효율적이고 가치 있는 소셜 네트워크를 구축한 최초의 사례를 확인했습니다.
프로토콜 계층인 Match는 밈 경제와 AI 기술을 기반으로 확장 가능한 소셜 그래프와 혁신적인 자산 솔루션을 구축하는 프로젝트를 지원합니다. 이를 통해 사용자와 프로젝트 간의 정확한 일치를 달성하고 부의 더 나은 분배를 가능하게 하며 사용자의 생태 건설 참여 및 제품 사용에 대한 열정을 촉진하고 사용자 간의 지속적인 사회적 효과 형성을 촉진하여 트랙의 성장 딜레마를 깨뜨릴 수 있습니다.
AI 솔루션은 사용자에게 일련의 개인화된 서비스를 추가로 제공하고 고품질 콘텐츠의 축적과 콘텐츠 공급과 수요의 일치를 달성할 수 있습니다. 방대한 소셜 데이터와 사용자 데이터를 기반으로 AI 모델 혁신을 지속적으로 추진해 매치 생태계가 견고한 해자를 구축할 수 있도록 지속적으로 지원할 예정이다.
게임브레이커 매치
Match는 AI와 데이터 인프라를 기반으로 한 혁신적인 Web3.0 소셜 생태계로, 가치 사회적 장벽을 허물기 위해 노력하고 있습니다. Match는 밈 요소를 심층적으로 통합하고, 밈 문화와 부의 속성을 기반으로 소셜 장면을 구축하고, 구성 가능한 소셜 그래프 시스템을 만듭니다. 이를 바탕으로 AI 기술을 기반으로 사회적 가치를 더욱 구축하고, 고정밀·효율성 콘텐츠 확산을 확대하며, 대용량 고품질 실시간 콘텐츠를 통해 생태에서 데이터, 가치로의 전환을 이뤄내겠습니다.
제품 자체에서 Match는 기본 데이터를 기반으로 고유한 ID 레이어 디자인을 만들었습니다. 이 ID 레이어는 사용자가 Match 생태계에 들어간 후 먼저 사용자의 고유한 Web3.0 ID를 위한 컨테이너 역할을 합니다. Web3를 사용자로 식별하고 구축합니다. .0 지도의 운반자. 이 ID 레이어 디자인은 기본적인 개인 정보와 투자 선호도를 포함할 뿐만 아니라 사용자의 상호 작용 기록, 소셜 네트워크 및 행동 특성을 통합하여 포괄적이고 3차원적인 사용자 초상화를 구축합니다.
매치 등록 시스템은 실제 사용자를 효과적으로 선별하여 로봇 계정과 대량 자위 계정을 수익성이 없게 만드는 동시에 고품질 콘텐츠 제작자에게 더 많은 인센티브를 제공할 수 있습니다. 또한, Match는 모든 실제 온체인 사용자가 여기에서 자신의 신원 변환을 완료할 수 있도록 노력하고 있으며, 이는 대량 의 실제 사용자 유입을 유도하는 데 도움이 될 것입니다.
Match는 이러한 고유한 ID 레이어 디자인을 통해 사용자에게 보다 개인화되고 정확한 소셜 경험을 제공할 수 있으며, 사용자 간의 신뢰와 상호 작용 품질을 더욱 향상시키기 위해 실제 ID를 기반으로 한 소셜 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 ID 계층을 기반으로 Match는 계정 추상화 및 체인 추상화를 추가로 설정하여 Web2.0 사용자가 생태계에 진입할 수 있는 임계값을 크게 줄이고 전체 체인 및 글로벌 Web3.0 소셜 상호 작용에 걸쳐 체인 간 상호 운용성을 위한 기반을 제공할 수 있습니다. 생태계 전반에 걸쳐.
동시에 Match는 시장에 분산된 데이터를 애플리케이션 계층에 다시 집계하고 AI 구성 요소를 기반으로 심층 분석 및 처리를 수행하여 보다 가치 있는 정보를 채굴할 수 있습니다. 시장 행동 데이터에 대한 정확한 분석을 통해 사용자는 자신의 관심과 요구 사항에 맞는 콘텐츠와 대화형 개체를 보다 신속하게 찾을 수 있어 정보 과부하와 비효율적인 검색 시간을 줄일 수 있습니다. 이는 사용자 만족도와 지속성을 향상시킬 뿐만 아니라, 플랫폼 전체의 경쟁력을 크게 향상시킵니다.
제품 자체의 특성으로 볼 때 본질적으로 Web3.0 소셜 네트워킹의 특성을 나타내며 이를 기반으로 원래의 성숙한 관계 서클의 마이그레이션과 소셜 그래프의 자산화를 지원합니다. Match는 Web2.0 소셜 제품의 단순한 경쟁자가 아니라 Web2.0 소셜 생태계를 보완하고 원래의 단점을 보완할 것으로 기대됩니다.
트위터를 예로 들어 보겠습니다. 현재 Web3.0 기본 사용자에게 중요한 모임 장소이지만 다양한 역할(예: 가치 통화 사용자, 밈 통화 투자자, 에어드랍 파티 및 알파 사용자)에 대한 초상화를 분할하는 기능이 없습니다. ). 따라서 Match는 이러한 단점을 더욱 보완할 것으로 예상됩니다. 동시에 트위터는 사용자에게 주관적으로 많은 KOL을 팔로우하도록 요구하므로 정보를 찾는 데 많은 시간을 낭비하며 실시간 온체인 온체인 모니터링과 직접 통합되지 않습니다. 특정 계정에 주의를 기울여야 하며, 사용자가 해당 계정을 자주 팔로우하지 않으면 이 정보가 Twitter 피드에서 사라지는 경우가 많습니다. 매칭은 AI 등의 직접적인 결합을 바탕으로 직접 데이터 결론을 출력해 그 가치가 계속 부각될 예정이다.
생태학적 관점에서 보면 Match 자체는 서비스 계층, 인프라 계층은 물론 일련의 AI 구성 요소를 포함하는 프로그래밍 가능한 기본 프로토콜이기도 합니다. 이 인프라 계층을 기반으로 Match는 하위 계층을 기반으로 상위 계층 애플리케이션 구축을 지원하고 ID 시스템과 연결하며, 이후 소셜 생태계의 폭발에 대비할 수 있도록 모듈 방식으로 개발자를 지원합니다.
사용자 성장 전략
밈 기반 문화 기반과 부(富)효과
Match의 성장 전략은 Web3.0 마케팅을 통해 성장을 기대하는 Lens Protocol, CyberConnect 등과는 다릅니다. 적극적인 마케팅은 일반적으로 규모 효과가 부족하고 과도한 마케팅 등의 단점이 있어 생태계의 장기적인 발전에 역효과를 낳을 수 있습니다.
Match의 성장 전략 중 하나는 밈 문화를 통해 더욱 구심적인 사회 생태를 구축하는 동시에 밈이 가져온 부의 효과를 사회적 최하층과 통합함으로써 밈의 분열을 더욱 촉진할 것입니다. 생태계를 구축하고 지속적으로 성장 잠재력을 형성합니다.
실제로 밈 문화에는 고유한 가치 논리가 있습니다. 전통적인 금융에서는 가치평가 모델을 기반으로 자산의 진정한 가치를 찾아내고 이를 통해 저평가된 자산을 식별하는 방식을 통해 금융투자자가 잠재적인 투자 대상을 찾고 이를 통해 보다 합리적인 사고를 통해 이익을 얻을 수 있도록 효과적으로 도울 수 있습니다. 그러나 암호화폐 세계에서는 이 평가 모델이 "순응적인" 것 같습니다. 예를 들어 BTC 및 LTC와 같이 배당금이 없고 현금 흐름이 없는 자산은 일반적으로 외부 세계에서 "폰지"로 평가됩니다. - 투자의 신 버핏으로 대표되는 학교 모델 투자자들은 암호화폐 자산을 더욱 무시합니다.
실제로 암호화폐 세계의 가치 성장은 가치 평가뿐만 아니라 합의에 달려 있습니다. 암호화폐 세계는 탈중앙화 하고 공통의 신념을 가진 사람들을 커뮤니티 로 모으는 새로운 이념으로, 지속적인 공급과 증가하는 수요를 기반으로 지속적으로 가치 성장을 얻기 위해 가장 기본적인 공급 및 수요 모델에 의존합니다.
물론, 기술과 애플리케이션을 기반으로 하는 일부 "고전적인" 암호화폐 서사 장르에 비해 밈 문화를 주요 원동력으로 하는 신흥 암호화폐 서사 장르는 2020년 Dogecoin의 폭발적인 인기 이후 점점 더 인기를 끌게 된 것 같습니다. 암호화폐 커뮤니티 의 경우 밈의 재미있고 정확한 전달 외에도 바이러스 확산은 커뮤니티 결속력과 "부 효과"를 가져옵니다. 또한 좋은 밈 문화적 서술이 긴 기사보다 더 효과적인 경우가 많습니다.
크립토-밈 문화는 일반적으로 짧은 시간에 급속도로 확산되어 공급이 변하지 않은 상태에서 밈 토큰에 대한 수요가 급격히 증가하여 더 많은 사람들이 밈 자산을 추구하도록 유도하고 FOMO(Fear of Missing Out)를 형성하며 지속적으로 더 많은 "신자들"을 유치합니다. " 관련된. 실제로 밈 암호화 문화는 일련의 예측 논리를 갖고 있어 '즉시 정확한 의사소통' 효과를 얻을 수 있다.
밈 열풍의 마지막 라운드에서도 도지와 쉬브의 밈 효과가 이어지고 있습니다. Doge와 Shib은 AMC Theatre, Uber Eats, 신선 식품 회사인 MeatmeCA 등과 같은 일부 전통적인 상업 기관에서도 결제 수단으로 허용되고 있습니다. 밈의 출현을 통해 얻은 새로운 발전 서사는 강력한 커뮤니티 규모를 뒷받침합니다.
따라서 Match의 관점에서 볼 때 생태계의 성장 동력은 X To Earn 및 Web3.0 마케팅에만 의존할 필요는 없습니다. 밈의 성장 이론은 실제로 검증되었습니다. Match는 새로운 게임 플레이를 도입하고, 밈 문화를 사용하여 암호화폐 사용자의 공감을 이끌어내고, 그 결과 강력한 커뮤니티 합의와 생태계 발전의 원동력을 제공함으로써 부의 효과를 창출합니다.
밈의 인기는 대규모 트래픽 풀 구축의 기반을 마련할 수 있으며, 간단하고 이해하기 쉬운 기능과 높은 수익 잠재력을 바탕으로 Match에 대한 대량 개인 투자자 투자자를 빠르게 유치할 수 있습니다. 이러한 광범위한 시장 참여는 또한 SocialFi 플랫폼 구축을 위한 충분한 사용자 기반을 제공할 것입니다. 밈 문화의 인기를 통해 플랫폼은 대량 사용자 데이터를 빠르게 축적할 수 있어 후속 AI 분석 및 사회적 상호 작용을 위한 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.
양질의 콘텐츠 축적 및 침전으로 생태발전 해자 구축
위에서 우리는 고품질 콘텐츠가 일반적으로 소셜 생태계에 해자를 구축하는 데 중요한 기반이라고 언급했습니다. Match 생태계에서는 플랫폼이 AI 기술을 기반으로 한 콘텐츠 시스템을 구축하도록 돕고 Web3.0 세계 사용자의 투자 및 거래 요구를 가장 낮은 임계값으로 최대한 충족할 수 있는 일련의 기능을 사용자에게 제공합니다. 콘텐츠 매칭을 최적화하는 동시에 부 효과의 성장을 더욱 촉진합니다.
AI는 Match 생태 콘텐츠 구동 및 매칭에 있어 중요한 요소입니다. Match의 생태계에서 KOL(Key Opinion Leaders)은 통역사와 사용자 유지 동인의 이중 역할을 수행하면서 플랫폼과 사용자 사이의 중요한 다리 역할을 합니다. KOL은 전문적인 통찰력과 강력한 영향력을 통해 사용자가 플랫폼의 다양한 정보와 기회를 더 잘 이해하도록 도울 수 있을 뿐만 아니라 팬 경제를 효과적으로 활성화하고 사용자 활동과 끈기를 촉진할 수 있습니다.
KOL은 사용자에게 심층적이고 가치 있는 콘텐츠 해석을 제공하여 사용자가 복잡한 정보 환경에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이러한 정확한 콘텐츠 출력은 사용자의 신뢰와 의존성을 높일 뿐만 아니라 플랫폼의 전문적인 이미지와 브랜드 영향력도 향상시킵니다. 이러한 역할은 정보 해석 및 사용자 유지에 핵심적인 역할을 할 뿐만 아니라 팬 경제를 기반으로 한 플랫폼의 지속적인 발전에 강력한 원동력을 제공합니다. Match는 효율적이고 투명하며 상생하는 소셜 금융 생태계를 조성하고 사용자를 위한 더 많은 가치를 창출하며 플랫폼의 지속 가능한 개발과 혁신을 달성하기 위해 KOL의 잠재력을 최대한 발휘할 것입니다.
KOL은 플랫폼 콘텐츠 시스템 구축의 초기 기반이며, 이를 기반으로 AI 시스템은 사용자가 고품질 KOL 콘텐츠를 매칭하도록 도와 사용자에게 더 나은 콘텐츠 경험을 제공하고 KOL에 지속적인 수익을 가져다 줄 것입니다. KOL을 홍보하기 위해 지속적으로 고품질 콘텐츠 출력에 기여하고 있습니다.
따라서 AI를 기반으로 사용자가 고품질 콘텐츠에 대한 단서를 찾거나 초기 가치를 발견하는 데 도움을 줄 수 있으며, 핵심적이고 시의적절한 정보를 제공하는 가치 프로젝트도 업계의 심층 분석과 발효를 통해 논의와 인기를 창출할 것으로 기대됩니다. 그리고 KOL.
AI가 가져오는 효과와 투자 전략, 수천 명의 정보 매칭을 바탕으로 Match 자체도 KOL에게 매우 매력적입니다. 이는 TikTok이 처음 해외 시장으로 진출하기 전에 Twitter, Ins, SnapChat 및 기타 플랫폼이 이미 인기가 있었지만 TikTok은 사용자 유지 문제를 해결하고 시드 사용자를 확보하고 KOL을 유치하기 위해 알고리즘 기능에 의존했다는 사실과 유사합니다. KOL 콘텐츠의 인큐베이팅 을 통해 사용자를 더욱 유지하고 점차적으로 유니콘이 될 수 있는 능력을 보유합니다.
동시에 AI 자체도 고품질 콘텐츠를 위한 제작 도구이기도 하다 . 빠르게 변화하는 암호화폐 시장에서 Match는 최첨단 AI 분석과 결합된 광범위한 소셜 데이터를 활용하여 사용자에게 사회 활동 및 시장 정서 에 대한 비교할 수 없는 통찰력을 제공합니다. 이러한 AI 기술의 고급 통합은 사회적 상호작용을 추적하고 분석하는 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요한 주요 시장 정서 지표를 제공합니다. 이러한 미래 지향적 접근 방식을 통해 투자자와 거래자 새로운 트렌드와 내러티브를 활용하고 시장에서 유리한 위치를 확보하며 사용자를 위한 부 효과 추세를 가속화할 수 있습니다.
거대한 사용자 규모와 AI 호출 빈도의 높은 빈도는 방대한 데이터 세트를 통해 AI 모델 훈련에 대한 피드백을 제공함으로써 사용자에게 더 많은 시나리오와 응용 프로그램을 제공하고 정확한 매칭을 달성하며 사용자에게 이익을 주어 "AI"라는 긍정적인 순환을 형성합니다. 플라이휠".
따라서 우리는 AI 기술이 시장 발전을 주도하는 Match의 소셜 생태계에서 핵심적인 힘이 되고 있음을 알 수 있습니다. 아이폰이 스마트폰 시대를 열었듯이, AI는 암호화폐 분야에 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 지능형 데이터 모니터링, 정확한 사용자 초상화 및 AI 추천 엔진을 통해 플랫폼은 주요 투자 기회를 신속하게 발견하고 사용자가 방대한 정보에서 가장 가치 있는 투자 기회를 찾을 수 있도록 지원합니다. AI 기술은 사용자의 투자 결정의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 플랫폼의 운영 비용을 크게 줄여 진정한 비용 절감 및 효율성 향상을 달성할 수 있습니다. 장기적으로 AI 기반 개발은 플랫폼이 제공하는 고품질 서비스와 정확한 투자 조언으로 인해 Match 생태계 사용자가 이를 오랫동안 유지할 수 있을 뿐만 아니라 지속적인 상용화도 가능하게 할 것입니다.
대부분의 Web3.0 소셜 생태계는 고품질 콘텐츠를 장기적으로 축적하는 데 일정한 단점이 있는 반면, Match는 AI 기술을 기반으로 고품질 콘텐츠의 수요 공급 매칭을 달성할 수 있을 뿐만 아니라 고품질 콘텐츠 생산자와 수요자가 또한 계속해서 혜택을 누리세요. 동시에 AI는 고품질 콘텐츠를 위한 생산 도구이기도 하며 지속적인 훈련과 학습을 통해 Match 생태 콘텐츠 풀의 규모와 품질을 크게 높이고 Match 생태 개발의 지속 가능성을 향상시킬 것입니다. 한편, AI는 잠재력이 큰 서사적 방향으로서 Match 생태계의 발전 가능성이 높다는 것을 의미하기도 하며, 보다 첨단 기술 분야와 상호 작용함에 따라 Match 생태계의 향후 개발 가치는 지속적으로 향상될 것입니다. .
전체적으로 Match는 위의 시스템을 기반으로 부(富), 트래픽, 사회적 상호작용, 정보의 4가지 주요 요소를 기반으로 가치 플라이휠 시스템을 구축하고 있습니다. 즉, 부의 효과는 트래픽 집합을 가져오고 트래픽 집합은 소셜 시나리오를 도출하며 소셜 시나리오 구축 정보 보급 정보 보급은 부의 효과를 증폭시킵니다.
Match의 자산 시스템
사회적 상호 작용의 효과를 높이고 사용자 간의 긴밀한 연결을 촉진하기 위해 Match 생태계는 사회 시스템 개발을 지원하는 일련의 경제 모델을 설계했습니다.
Match 생태계에는 Match NFT와 RFG 토큰이라는 두 가지 중요한 자산이 있습니다. Match NFT는 플랫폼 사용자를 위한 인센티브 도구입니다. NFT를 보유하고 사용함으로써 사용자는 RFG 토큰을 얻고 더 많은 플랫폼 기능을 잠금 해제하며 더 높은 사회적 가치를 얻을 수 있습니다.
RFG 토큰
RFG는 Meme 문화에 뿌리를 둔 자기 비하와 농담 감각을 지닌 블록체인 디지털 유목민을 상징하는 난민(Refugee)이라고 불리는 프로젝트의 Meme 토큰입니다. RFG 토큰은 private equity 없고 유통량이 적으며 시총 낮은 커뮤니티가 완전히 소유합니다. 커뮤니티 중심의 밈적 자산으로서 커뮤니티 합의와 완전히 연결되어 있으며 감사의 여지가 매우 높습니다. 사용자는 RFG 토큰을 스테이킹 하고 Match 네트워크에서 수입을 얻을 수 있습니다. 현재 사용자는 네트워크에서 수요, 60일, 90일, 180일, 360일 등 다양한 기간에 RFG 토큰을 스테이킹 선택할 수 있습니다. 스테이킹 길수록 수익률이 높아집니다.
동시에 사용자는 RFG 토큰을 스테이킹 하여 Match NFT 자산을 스테이킹 하여 얻은 수입을 가속화할 수도 있습니다. 스테이킹 기간이 길고, 스테이킹 금액이 많을수록 지급되는 소득보너스가 높아집니다. 이 보너스 계수는 최대 2배입니다. 이는 또한 RFG 토큰이 시장에 출시된 이후 여전히 수축 상태를 유지하고 있음을 의미합니다.
NFT 자산
Match는 NFT 자산을 사회적 촉매제로 정의하며 공동 스테이킹 채굴 통해 사회적 상호 작용에서 중요한 역할을 하는 것을 목표로 합니다. 매치 시스템에서 NFT 스테이킹 초기에 RFG 토큰을 얻을 수 있는 유일한 방법이자 NFT 보유자에게 보상이자 인센티브이기도 합니다. 사용자는 스테이킹 통해 Match 생태계의 원주민이 되고 일련의 혜택을 누릴 수 있습니다.
스테이킹 NFT는 사용자의 채굴 수입을 증가시킬 뿐만 아니라 동적 할당 알고리즘을 통해 스테이킹, 수입 분배 및 출구 정산 프로세스를 최적화합니다. 동시에 대형 AI 모델에서 파생된 매치 플라자 기능은 매칭 관계를 지능적이고 정확하게 추천할 수 있어 사용자의 스테이킹 자산이 잠재적 수익을 극대화할 수 있도록 보장하여 사용자의 투자수익률 높이고 실제 가치를 높일 것으로 기대됩니다. NFT의 기능.
Match에는 총 45,000개의 NFT 자산이 있으며(그 중 90%는 커뮤니티에 경매되고 10%는 팀 운영에 사용됨) 서로 다른 채굴 가중치를 나타내는 세 가지 유형이 있으며 각각 α, β 및 γ로 번호가 매겨져 있습니다. 그 중 Match γ NFT는 채굴 가중치가 가장 높기 때문에 그 가치가 상대적으로 높습니다. (다양한 가중치: α 1.1--β 1.2--γ 1.3)
실제로 NFT 획득과 스테이킹 모두 어느 정도 흥미롭고 수익을 기반으로 사용자 간의 상호 작용을 촉진합니다.
인수 측면에서, Match NFT(40,500개)의 90%가 탈중앙화 경매됩니다. 경매 진행 중 입찰금액에 따라 순서 으로 품목이 판매되며, 낙찰되지 못한 투자금과 낙찰되었으나 낙찰가를 초과한 투자금의 일부는 입찰자에게 반환됩니다. 각 주소는 최대 2단계의 경매에 참여할 수 있으며, 각 단계에서 최대 2개의 NFT를 획득할 수 있습니다. 2개의 NFT를 획득하는 구체적인 인원은 알고리즘에 따라 결정됩니다. 동시에 사용자가 획득하는 NFT 유형도 무작위이며 오픈 소스 알고리즘은 경매 프로세스의 공정성과 정의를 보장합니다. 이는 NFT 자체가 악의적인 사용자와 크립톤 골드 사용자가 생태 경제 모델에 미치는 부정적인 영향을 피하면서 보다 공정한 방식으로 사용자에게 분산 및 배포될 수 있음을 의미합니다.
스테이킹 측면에서 보면, 새로운 스테이킹 모델은 NFT를 Match 소셜 활동에 참여하는 데 중요한 도구로 만듭니다.
전통적인 스테이킹 모델의 관점에서 볼 때 사용자는 일반적으로 독립적이며 상호 작용이 거의 없습니다. Match는 독특한 SMS 메커니즘과 Match NFT 스테이킹 생태계를 만들어 전방위적으로 매우 끈끈한 커뮤니티를 만들었습니다.
이러한 이유로 Match는 단일 NFT 풀, 이중 NFT 풀, 삼중 NFT 풀이라는 세 가지 유형의 NFT 스테이킹 풀을 설정하여 사용자가 적극적으로 상호 작용하고 제품의 사회적 활동을 개선하도록 유도하는 것을 목표로 합니다.
단일 NFT 풀: 사용자는 채굴 위해 하나의 NFT만을 스테이킹 , 이는 안정적인 수입과 낮은 연간 수익률을 제공합니다.
이중 NFT 풀: 사용자는 임의의 조합(예: α 및 β, α 및 γ, β 및 γ)으로 두 개의 NFT를 쌍으로 스테이킹 연간 수익률은 단일 풀보다 높습니다.
3개의 NFT 풀: 사용자는 동시에 3개의 NFT(α, β, γ)를 스테이킹 하며 연간 수익률이 가장 높습니다.
서로 다른 NFT 풀의 수익률 차이로 인해 Match 플랫폼은 사용자가 Match Square 페이지에서 팀원을 찾아 팀을 스테이킹 하고 네트워크화된 사회적 관계 구축을 약속하도록 권장합니다. Match Square에서 사용자는 적합한 팀원을 찾고, 소셜 도구를 통해 소통하고, NFT를 공동으로 스테이킹 수익을 높이는 합의에 도달할 수 있습니다. 정사각형 페이지에서는 사용자가 α NFT를 보유하고 있으면 β 또는 γ NFT를 보유하고 있는 팀원을 찾을 수 있습니다. 협상을 통해 한 사람은 α NFT를 생산하고 다른 사람은 γ NFT를 생산하여 공동으로 듀얼 NFT 풀에 들어가 채굴. 사용자는 또한 여러 사람으로 팀을 구성하여 채굴 3개의 NFT 풀을 구축할 수도 있습니다.
RFG 토큰과 NFT 자산의 가치 성장 논리
RFG 토큰
RFG 토큰은 Match 생태계의 주요 자산으로, 사전 채굴 및 초기 시장 점유율 없으므로 초기 시장에서 매도 압력이 리스크 없습니다. 출력 방식은 RFG 단일 코인 스테이킹 채굴 또는 NFT 채굴 로 제한됩니다.
RFG 토큰의 수요 측면에서 볼 때 첫 번째는 스테이킹 수요자입니다. 위에서 언급한 바와 같이 RFG in Match의 스테이킹 수입은 스테이킹 기간 및 스테이킹 자금의 양과 관련이 있으며, RFG 토큰을 스테이킹 NFT 스테이킹 수익률이 높아집니다. 네트워크에는 순수 RFG 토큰 보유자와 NFT 보유자가 많을 것이며, 더 높은 수익을 추구하기 위해 RFG 토큰에 대한 수요가 더 높아질 것이며, 중장기 스테이킹 기간을 선택하는 스테이킹 많을 것입니다. RFG 토큰의 흐름을 제한하고 초기에 경직된 수요를 창출하는 중요한 요소입니다.
RFG 토큰은 생태계의 발전과 함께 사회 시스템 확장에 있어 다양한 응용 시나리오와 용도를 도출하는 밈 자산입니다. 합의 관점에서, Match가 구축한 가치 소셜 그래프는 대규모 사용자 기반을 제공하여 RFG가 합의를 구축할 수 있는 길을 열어줍니다.
종합하면, RFG 토큰은 항상 디플레이션 상태에 있으며 통화 가격은 계속 상승할 것입니다. 통화 가격의 상승은 다시 한번 더 많은 사용자가 장기간 보유하고 스테이킹 유도하여 선순환적인 가치 성장 사이클을 형성할 것입니다.
NFT 자산
NFT 획득의 관점에서 볼 때 NFT 자산의 구매는 무작위입니다. 즉, 사용자가 경매에 참여할 때마다 NFT를 얻을 수 있는지 여부가 확실하지 않습니다. 경매에 참여하는 사람의 수가 증가할수록 2개의 NFT를 획득할 확률은 점차 감소합니다. 판매 가능한 NFT의 총 개수는 40,500개로 제한되어 있습니다. 이는 또한 NFT가 무작위성과 고정된 총 금액으로 인해 완전히 희소하고 얻기 어렵다는 것을 의미합니다.
출력 측면에서 보면 RFG 토큰의 가치가 상승 하고 있습니다. 현재 FDV는 미화 450만 달러에 불과하며 DOGE, SHIB 등 수백억 달러의 시총 에 비해 RFG 토큰은 100배 이상의 가치 상승 가능성을 갖고 있습니다. NFT 스테이킹 은 RFG 토큰을 생성하는 중요한 방법입니다. 따라서 NFT를 스테이킹 하고 수익률을 높이기 위한 비용 스테이킹 주요 요구 사항이 될 것입니다. 이는 NFT 자산에 대한 수요를 더욱 증가시키고 그 가치를 높일 것입니다.
RFG 토큰의 증가와 공동 스테이킹 에 대한 강력한 수요는 생태계의 긴밀한 연결을 더욱 강화할 것입니다. Match의 소셜 생태계의 사회적 방향에 대한 결속을 가속화하고 새로운 성장과 분열을 지속적으로 촉진합니다. 동시에 이는 AI 구성 요소의 지속적인 혁신을 촉진하여 장기적으로 Match 생태계에 도움이 됩니다. 궁극적으로 "부 효과는 트래픽 집합을 가져오고, 트래픽 집합은 소셜 장면을 진화시키고, 소셜 장면은 정보 보급을 구축하고, 정보 보급은 부 효과를 증폭시킨다"라는 플라이휠의 회전을 가속화합니다.
생태적 발전 잠재력
이전에 OFR(Old Fashion Research)의 공동 파트너인 Xin은 자신의 기사에서 제품의 강점, 하위문화 창의성 및 좋은 토큰 모델이 삼각형으로 간주된다는 점을 밝혔습니다. 성공적인 프로젝트에는 일반적으로 이 세 가지 요소가 필요합니다. 그들 중. 프로젝트가 사용자를 유치하고 장기적으로 생존하려면 세 가지 요소를 모두 갖추고 있어야 합니다.
혁신적인 Web3.0 소셜 생태계인 Match는 위의 세 가지 요소의 균형을 더 잘 맞출 수 있습니다. 강력한 소셜 프로토콜 하위 레이어, 확장 가능한 소셜 그래프 및 지속적으로 개선되는 AI 구성 요소를 기반으로 소셜 네트워킹, 투자 및 고품질 콘텐츠 캡처에 대한 사용자의 요구를 충족하고 지속적으로 사용자 및 고품질 콘텐츠 축적을 달성합니다. . 그리고 밈의 문화적 속성을 바탕으로 하위문화를 창조하고 지속적으로 문화를 확장, 확장하여 커뮤니티 결속과 부의 성장 포착의 중요한 초석이 되도록 합니다. 밈 토큰 RFG 및 Match NFT를 기반으로 하는 자산은 사회 시스템에 깊은 힘을 실어주고 경제적 요인을 기반으로 생태학적 가치 플라이휠의 회전을 지속적으로 가속화할 수 있습니다. 대부분의 기존 Web 3.0 소셜 생태계와 비교하여 Match는 장기적으로 고객을 확보하고 생존할 수 있는 잠재력이 더 높습니다.
Web2.0 소셜 분야의 관점에서 볼 때, 소셜 네트워킹은 전통적인 인터넷의 가장 중요한 기반 중 하나이며 자본 시장에서 엄청난 시장 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 46억 2천만 명 이상의 사용자 그룹에 의해 뒷받침됩니다. 전 세계 인구. 최고 시총 1조 달러가 넘는 페이스북과 일일 평균 활성 사용자가 거의 30억 명에 달하는 글로벌 시리즈 제품이든, 트위터나 스냅챗 같은 소셜 운영 기업의 가치와 시총., 소셜 트랙의 천장이 매우 높다는 것이 분명합니다.
반면 트리플에이(Triple-A)에 따르면 암호화폐 사용자는 약 4억2000만명으로 전 세계 인구의 5% 미만에 해당한다. Web3.0 소셜 사용자 점유비율 더욱 작습니다. 이는 Web3.0 소셜이 아직 개발 초기 단계에 있음을 보여줍니다. 잠재적인 킬러 앱인 Match는 윈도우 기간 동안 빠르게 시장을 점유하고 이 분야 개발의 장기적인 리더가 될 것으로 예상됩니다.
또한 Match의 내러티브는 SocialFi, 밈, AI 등의 잠재적인 분야를 포괄하며 다양한 내러티브 방향의 지원을 통해 Match 생태계의 가치를 크게 높일 것으로 예상되며, 현재 선두적인 SocialFi보다 개발 가능성이 훨씬 높습니다. 애플리케이션. 장기적인 개발을 통해 생태적 가치 속성은 RFG 및 Match NFT에 더욱 반영될 것입니다.
