全面解析 Web3 广告技术: 数据主权、当前问题及生态全景一览

撰文：VIKRAMADITYA SINGH、SAM KIM

原文标题：《ADTECH AND GROWTH: A WEB3 PERSPECTIVE》

编译：深潮 TechFlow

什么是广告技术（AdTech），它在 Web2 中是如何运作的？

3774.7 亿美元。

这是谷歌、Facebook 和亚马逊在 2022 年从广告业务中获得的收入。Facebook 的 97.5% 的收入份额和谷歌的 80.2% 的收入来自于他们的广告服务。与这个巨大的数字规模形成对比的是，最近的 Web3 会议上没有关于这类广告技术的讨论。

广告技术通常被简称为 AdTech，它可能是你在互联网浏览和社交媒体体验中最重要的因素。从传统意义上讲，AdTech 指的是涉及购买、销售、投放、跟踪和分析数字广告和广告活动的所有技术服务和基础设施。AdTech 有三个主要参与者：

• 出版商：他们是数字广告空间的所有者或供应商。例如，新闻和媒体内容分发渠道（如《纽约时报》、华纳兄弟）、播客、视频内容创作者（如 YouTube 频道、TikTok 创作者）、游戏和软件平台。
• 广告商：他们是出版商提供的广告空间的买家。例如，如果三星刚刚推出了一款新手机，他们可能想在 The Verge 上购买广告空间。
• 广告网络和交易所：实质上，他们从出版商那里捆绑广告空间并将其销售给广告商。在这样做的过程中，他们将库存按垂直、广告格式和人口统计学分组。因此，广告商现在可以购买更好地针对他们潜在客户群体的广告。一些热门的广告网络包括 Google AdSense 和 Facebook Ads。广告交易所是广告网络的稍微复杂一点的版本，广告商按印象水平付费。热门的广告交易所包括 Google AdX 和 OpenX。

目前，五家科技巨头（谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴和字节跳动）控制了超过一半的 Web2 广告市场。我们现在都知道，产品并不是应用程序或服务本身，而是用户。利用用户作为数据收集点，大型科技公司将他们从用户那里获取的数据（在运行他们相当聪明和复杂的模型之后）出售给广告商。你是他们的主要收入来源。

注意：广告技术（AdTech）的范围还涵盖了几个细分领域，如归因（Attribution）、客户关系管理（CRMs）、增长分析（Growth Analytics）、社区自动化和其他类似平台。然而，对于“广告技术”包含什么，目前还没有达成一致意见，因此有些人可能会认为这些子领域属于增长。虽然这并不是不正确的，但为了简洁起见，我们将统称广告技术和增长服务为广告技术。

Web2 AdTech 中有哪些变化？

考虑到 80% 以上的大型科技公司收入来自 AdTech，因此客户定位的预测模型非常非常好也就不足为奇了。然而，Web2 模型受到一些因素的限制。首先，受到可用数据的广泛性和质量的限制。其次，受到统计规律的制约。基本上，Web2 数据模型使用人口统计学、心理学和行为数据作为预测潜在客户未来购买行为的代理。因此，即使有大量可用数据，Web2 模型也只能进行预测，而非断言（尽管这些预测非常准确）。

然而，随着用户对通过透明度和一定程度的数据使用控制来实现更大隐私保护的需求不断增加，人们不可避免地推动加强隐私保护法规以遏制数据收集的猖獗。为了解决这个问题，出台了几项法律，其中最重要的是《通用数据保护条例》（GDPR）。在一系列保护个人数据的规定中，GDPR 最重要的要素是“选择加入”（opt-in）的概念。这就是为什么在访问网站时你会看到接受或拒绝 cookie 的选项。说到 cookie，业内正在努力逐步淘汰第三方 cookie。2020 年，谷歌公布了计划，将在 2023 年前逐步淘汰 Chrome 浏览器中的第三方 cookie，并承诺不会用“替代性标识符来追踪个人”。

尽管这些法规在保护隐私利益方面做得很好，但它们确实存在一些关键缺陷。由于消费者现在通过选择加入同意跟踪 cookie，这些客户的可追踪性大大提高。收集到的更高质量的数据会提高广告价格。此外，由于 GDPR，依赖第三方 cookie 的较小广告商和企业现在收集到的数据较少，并且“由于消费者选择退出而进行的业务较少”。这使得它们在利用自己的第一方生态系统收集数据方面处于明显劣势。因此，GDPR 法规并没有削弱大型科技公司在数据经济中的权力，反而进一步巩固了它们的地位。

Web3 AdTech 与传统的 Web2 AdTech 有何不同？

Web3 对传统的 Web2 AdTech 带来了一种范式转变。Web3 对于链上数据提出了一种非常有趣的动态观点——它既不属于任何人，又属于每个人。

从某种意义上说，它不属于任何人，是因为在 Web3 上，你不再是 Alice 或 Bob，你只是一个字母数字字符串（0x…），也就是你的钱包地址。没有人知道你的肤色、年龄或居住地。这意味着你作为用户不再是产品。你重新回到了你一直以来的角色——一个消费者，而不是一个数据点。基本上，你的整个交易历史都在链上。你（或者更准确地说是你的钱包地址）购买、出售了什么，你拥有哪些 NFT，你与哪些 DeFi 服务进行了互动，所有这些都是透明的，任何人都可以访问。当我们思考 Web2 广告算法的工作原理以及它们在 Web3 中可能的工作方式时，这一点尤为有趣。

如上所述，Web2 模型可以做出很好的预测，但不能提供确定性的断言。而在 Web3 中，由于可用的数据性质不同，这种动态发生了变化。Web2 模型可以预测你可能已经购买了你上周在耐克打折销售中一直关注的那双 Air Force One 鞋子，所以它不会再向你展示关于运动鞋的广告。然而，Web3 模型知道你已经购买了你一个月以来一直想要的那个 Milady NFT，所以也许它不会再向你展示任何关于 Milady 的广告了。通过这一点，我们可以看到 Web2 的预测和 Web3 的断言之间存在着微妙的界限。然而，对于那些旨在吸引和吸纳潜在用户的即将到来的 Web3 项目来说，这将产生重大影响。

此外，缺乏人口统计和个人数据有两种观点。一派质疑 Web3 模型的强度，因为它们将无法考虑到传统心理和行为数据，而这些数据使得当前的 Web2 模型能够预测客户的倾向。另一派质疑我们是否真的需要这样敏感的数据来进行 Web3 模型的预测。你真的需要知道一个人的年龄、性别、种族和其他敏感信息来进行预测吗？这一派认为，将一个钱包地址背后的人类要素抽象化也许并不是那么糟糕。也许你是谁已经不再重要。

因此，我们可以将广告技术视为一条线，其中一个极端代表着边缘数据挖掘和压迫性隐私做法（Web2），而另一个极端（当前的 Web3）代表着隐私最大化但广告算法不够发达 / 有限。

显然，最佳解决方案位于这两个极端之间的某个地方。这正是 Web3 潜力的真正所在。我们意识到钱包信息有限，仅凭钱包数据无法驱动 Web3 广告技术。我们如何在确保消费者隐私不被不公平侵犯的同时，潜在地改变这一点呢？简单来说，允许用户通过提供数据来获得收益。目前，Web2 通过选择性加入的方式使用户“选择”提供数据，但用户实际上并没有得到任何回报，除了更多的定向广告。通过 Web3，可以有数据交换平台或集成解决方案，允许用户选择并自愿提供个人数据以换取货币回报。此外，有人主张在通过微支付实现成功转化时，对用户进行多点归因触点的补偿。从本质上讲，你的数据属于你，当你自愿放弃它时，你应该得到回报。

让我们快速回顾一下为什么 Web3 广告技术很酷：

• 你作为用户，不再是大型科技公司的产品。
• 消除了当前广告和追踪 AI/ML 模型中的人类偏见。
• Web3 带来了透明度和庞大的链上数据。
• Web3 广告技术模型可以提出明确的断言，而不仅仅是预测。

好了，在我们过于兴奋并开始呼吁颠覆 Web2 广告技术、欢迎 Web3 广告技术的救世主之前，让我们冷静下来，看看它的一些缺点。重要的是要理解，Web3 广告技术在短期内并不完美，也离完美还有一段距离，我们必须意识到这些缺点。

为什么 Web3 广告技术不够酷？

去中心化使得客户身份分散在多个钱包和链上，这使得收集准确数据和理解客户行为变得困难。此外，Web3 应用程序仍然在 Web2 界面上运行，这增加了碎片化并阻碍了准确性。我们如何统一这些数据以实现准确的归因和个性化？

目前，链上数据有限，我们对其了解也有限。Web3 带来了新的定量指标，如 DeFi 项目的总锁定价值（TVL），NFT 的底价，以及 DAO 的社区参与比率。这些指标意味着什么？哪些是需要跟踪的重要指标，哪些可以安全地忽略？

我们需要新的混合数据堆栈来统一 Web3 上分散的数据，将其追溯到 Web2，并准确了解客户资料，同时保护他们的隐私。

目前，大多数 Web3 dApp 仍在 Web2 网站和界面上运行。这意味着无论后端是否在去中心化的区块链上运行，应用程序的前端仍在传统的 Web2 网站上运行。这种断裂使得在 Web2 用户界面上执行的操作（如点击、页面访问等）与链上操作（如交易、交换、转账等）更难协调，并将它们追溯到一个唯一的身份（如钱包地址）。

Web3 广告技术生态系统

现在我们了解了 Web3 广告技术的工作原理，让我们来探索一些有趣的子领域和项目。

注意：这些项目中有一些可能看起来在做相同的事情，但从用户的角度理解这些项目如何共存和互补非常重要。

归因

在 Web2 的一般意义上，归因主要涉及了解用户来自何处以及您应该在哪里投资以获得更多用户。这涉及到在在线渠道、离线渠道和多个设备上识别用户。在 Web3 中，归因提出了一个新的挑战。正如我们上面提到的，消费者的典型定义在标准用户旅程中发生了巨大变化。由于接触点分布在 Web2 和 Web3 上，缺乏一个流行的 Web3 原生社交媒体网络，Discord 和其他 DAO 社区在影响客户旅程方面的作用，以及用户拥有多个钱包，Web3 归因面临着困难的道路。然而，一个愿意走这条艰难道路的基础性解决方案必将成为未来几年中极为强大的力量。直到 2023 年的熊市，初创公司和项目一直在享受着获得资金的蜜月期，对潜在客户群体的了解很少。在无视数据的情况下，这些项目建立在与基本创业信念根本相悖的原则上。然而，在熊市中资金枯竭之后，像客户群体识别这样的基本问题重新回到了聚光灯下，使得 Web3 归因变得绝对必要。

Safary 旨在为 Web3 构建营销归因，同时通过其 SaaS 界面 /API 为 Web3 增长生态系统赋能。只需一行代码即可完成设置，Safary 通过其无代码仪表板提供详细的归因分析。目前，Web3 项目只能追踪到顶部漏斗指标和 Web2 社交媒体以及链上钱包购买等底部漏斗指标。Safary 提供了从 Web2 渠道到 Web3 结果的连续旅程中的分析。

广告网络

目前，加密货币公司在接触到他们所期望的目标客户群体方面面临着两个重大挑战。首先，加密货币广告在传统的 Web2 渠道（如谷歌和 Facebook 服务）上根本不起作用。你可能见过一些 L1 在谷歌和 Facebook 上做广告，但这涉及到与监管机构的斗争，并说服相关人员相信 L1 实际上是一家技术基础设施公司。

其次，Web3 广告和用户获取主要是通过一次性代币空投来实现的，即通过承诺或假设赠送协议代币来激励用户活动。然而，空投是一种基本上有缺陷的用户获取形式，其成本远远超过了 LTV（客户终身价值），并且并没有证明是可持续的。Dune Analytics 对于在 2020 年底发生的 Uniswap 空投进行了深入研究，并发现了一些令人沮丧的统计数据：

• 只有 7% 的认领钱包仍持有 UNI 代币；
• 超过 75% 的钱包在前 7 天内抛售了代币；
• 只有 5% 的认领钱包今天仍是 Uniswap 用户；
• 50% 的认领钱包在过去的 610 天内没有在以太坊上活动。

因此，显然，Web3 广告需要进行优化，以确保营销策略达到其最终目标，即为新的加密项目增加有价值的长期客户。项目需要优化其客户定位，这就是为什么空投和赠品等营销策略几乎从不适用于新项目的原因。

HypeLab 和 Slise 是两家致力于解决 Web3 用户获取问题的初创公司。HypeLab 为希望找到新客户的广告商和希望将其用户群体变现的发布商提供个性化服务。除了主要的分析服务外，HypeLab 还为广告商提供设计服务，用于创建图像和视频营销资产，并提供 UI 以将这些创意上传到平台上。对于发布商，HypeLab 提供了一个发布商 SDK，可用于将广告无缝集成到其前端，并提供实时跟踪收入和其他指标。Slise 提供类似的服务，利用区块链索引、用户分析、细分和实时竞价来弥合 Web3 中发布商和广告商之间的差距。此外，这两家公司还通过在 Web3 dApp、加密媒体和币种追踪等 Web2.5 平台以及一般的 Web2 发布商上提供发布能力，跨越了 Web2/Web3 的界限。

随着 HypeLab 和 Slise 等项目的出现，我们可以设想 Web3 广告的未来，这将使早期项目能够有效地接触到潜在客户，而不仅仅是希望他们支付的 Twitter 影响者的追随者群体与他们的理想客户群体相匹配。

增长分析

尽管增长分析与归因似乎有很大的重迭，但增长分析更专注于收集、分析和解释数据，以了解用户如何与广告活动互动。这些数据可以用于优化活动，以获得更好的结果，如提高点击率（CTR）、转化率和收入。

也许了解 Web3 AdTech 的最佳方法是看看市场上的一家公司——Cookie3。除了提供基本的归因服务外，Cookie3 还提供链下到链上的转化跟踪、Discord 服务器洞察、钱包 CRM、用户分割分析以及基于链上交易的 Twitter 广告策略建议。通过其庞大的数据集，Cookie3 的算法是 Web3 增长分析领域中最强大的之一，他们已经处理了来自 2 亿个钱包、50 万个 Twitter 账户、80 亿次交易和 450 万个代币的数据。

增长分析中另一个有趣的蓬勃发展的领域是游戏分析。Helika 是一家提供全面端到端解决方案的初创公司，通过实时运营和 A/B 测试来优化 Web3 游戏的用户获取和玩家参与度。通过游戏内分析和将用户分层为不同的游戏玩家原型，Helika 旨在帮助游戏工作室了解与其产品互动的社区，从而最终推动更高的收入。他们还提供竞争分析，通过跟踪用户的 NFT 和 ERC20 投资组合，帮助项目了解他们的用户或潜在用户正在参与哪些其他游戏，以实现有针对性的用户获取。通过将 Web2 社交媒体（Twitter 和 Discord）洞察力整合到其核心产品中，Helika 为游戏工作室提供了一个很好的蓝图来获取和吸引用户。

钱包关系管理（WRMs）

WRMs 本质上是 CRM，但其中的客户现在被钱包所取代。Absolute Labs 等项目提供了端到端的“钱包”管理解决方案，通过了解钱包群集、设计钱包分割和推送 Web2/Web3 营销活动（如空投、钱包消息、电子邮件和短信），使您能够创建 Web3 个人资料。Web3 初创公司今天面临的一个挑战是他们没有经验丰富、熟悉细分 Web3 营销技术栈的营销团队。通过提供从分析到细分到设计流程再到执行的一揽子解决方案，WRMs 为与客户更好地互动提供了无缝的解决方案。

Web3 AdTech 的未来展望

通过我们上面的讨论，有一件事变得清楚——Web3 需要拥有自己的原生社交分析领域。Web2 服务（如 Twitter）只能作为加密货币的讨论之地。Web3 AdTech 承诺了一个未来，客户可以积极参与目前限制性的广告流程，这是在 Web2 构架的限制和意识形态下无法实现的承诺。

Web3 广告网络还将促使新的“广告格式”的创造。每一代新的社交网络和媒体平台都带来了原创的内容分发形式（比如 Tiktok、Instagram Reels 等）。新形式的内容和文化成为新的广告格式和参与工具的媒介。Web3 为营销人员和增长黑客开辟了一个新的工具游乐场，供他们进行实验和与客户群体互动。

然而，我们必须意识到，我们现在处于 Web3 AdTech 的初级阶段。是的，目前，Web3 承诺的广告算法不使用个人数据似乎太过乌托邦而不可信。尽管所有数据都被汇集到链上，但链上数据本质上是有限的，不允许建立良好的预测模型。为了解决这个问题，AdTech 项目目前依赖于将钱包与其 Web2 身份连接起来，以理解他们的模型。虽然这是他们目前能做的最好的办法，但它是零散的，并且在保护隐私的论点上有所倒退。然而，通过利用零知识证明、设备上的数据存储集成以及自主身份（实质上是 Web3 护照）的崛起，可以设计框架，让用户可以以保护隐私的方式放弃数据以获得财务回报。

Safary、HypeLab、Cookie3 和 Helika 等项目为即将推出的主流 Web3 社交提供了一个绝佳的着陆点。除此之外，我们希望在这个领域看到更多的 Web3 专注的重大进展。这些可能通过自主身份（DID）、扩展数据类型、增加钱包功能、通过元宇宙将现实和数字领域融合、原生的 Web3 社交媒体应用、Web3 招聘平台或提供内置身份的区块链等方式实现。

最重要的是，Web3 AdTech 使您能够控制和从您的数据中获利，这是它与 Web2 真正区别开来的地方，也是促使从压迫性的 Web2 向公平的 Web3 社交进行大规模转变的关键所在。