심층 분석 Kaito: Yap 활동이 어떻게 소셜 플라이휠을 폭발시켰는가?

편집: 우설 블록체인

이번 호는 Alex 개인 YouTube 채널의 내용으로, 최근 인기 있는 소셜 제품 Kaito를 중심으로 제품 전략, 시장 배경 및 발전 논리를 심도 있게 탐구했습니다. Alexon은 Ferryboat Research의 CIO입니다. Kaito가 Twitter 플랫폼에서 선택한 방식과 암호화 소셜 데이터 수집, 처리 및 응용의 특징을 분석하여 높은 가격 책정의 이유와 핵심 장점을 설명했습니다. 또한 유사 프로젝트의 방향 탐색을 비교하며 Kaito가 API 호출 최적화, KOL 맵 구축 및 소셜 바인딩 메커니즘을 통해 전통적인 데이터 서비스의 한계를 극복하고 전략적 전환을 성공적으로 완료하며 독특한 시장 위치를 구축한 방법을 지적했습니다. 동시에 관련 산업 종사자들의 창업 경험과 통찰을 공유하며 Web3 제품화 및 상업화 과정에서 직면하는 도전과 기회를 짚었습니다.

Crypto 유입 경로: 투입과 분열 모델의 차이

Crypto는 높은 변동성과 높은 위험을 가지며 강한 금융 속성을 지닌 분야입니다. 당신은 여기서 기회를 발견할 수도 있지만, 원금이 완전히 제로가 될 준비를 해야 할 수도 있습니다. 이제 첫 번째 부분에 대해 이야기해 보겠습니다: Kaito와 유사한 제품이 왜 Twitter를 주요 전장으로 선택했는지.

우선 소비재 산업의 관점에서 볼 때, 유입 구조는 일반적으로 두 가지로 나뉩니다: 공공 영역 유입과 개인 영역 유입. 유입을 얻는 방식은 두 가지 주요 경로로 나뉩니다: 투입과 분열. 공공 영역 유입은 일반적으로 Twitter와 YouTube를 포함하며, 암호화 산업에서는 Telegram과 Discord가 개인 영역 유입에 해당합니다. 상대적으로 개인 영역의 유입은 추적하기 더 어렵고 구조도 단순합니다.

Reddit, Instagram, TikTok과 같은 플랫폼이 점차 암호화 산업에 관여하고 있지만, 현재로서는 Twitter와 YouTube의 유입 집중도가 여전히 가장 높습니다. 국내 환경에 비유하자면, 아마도 Xiaohongshu, Douyin, Kuaishou를 통해 홍보해야 하며, Bilibili와 같은 플랫폼도 필요하고, 마지막으로 직통차나 만상대 등을 통해 내부 홍보를 해야 할 것입니다. 이후에는 유입을 WeChat과 같은 개인 영역으로 유도하여 전환 재구매를 진행합니다.

전반적으로 Crypto 산업의 유입 경로는 상대적으로 간단합니다. 현재 산업 단계에서 투입 논리는 충분한 효율을 수용할 수 없기 때문입니다. 이로 인해 전체 유입 생태계의 획득 방식이 단일화되어 주로 분열과 유통에 집중되고 있습니다.

지역별 사용자 획득 비용 및 분열 효과 비교

2년 전, 우리는 자체 도구 제품을 개발할 때 투입 전략을 시도한 적이 있습니다. 나는 수만 달러를 테스트에 투자했으며, 구체적인 데이터는 공개할 수 없지만, 한 가지 분명한 결과는 미국 사용자를 획득하는 비용이 베트남 사용자의 약 10배라는 것입니다. 그러나 베트남 사용자의 분열률은 미국 사용자보다 현저히 높았습니다. 이는 미국 사용자가 자발적으로 분열 홍보에 참여하는 경향이 적다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, 랜딩 페이지를 제작하고 전파하는 행동이 상대적으로 적습니다.

전체 암호화 산업에서, 나는 유입을 얻는 방식이 근본적으로 두 가지로 귀결된다고 생각합니다: 유통과 분열. 이 두 가지 방식은 본질적으로 분열의 한 형태에 속하지만, 그 적용 논리는 다릅니다. 유통은 KOL(주요 의견 리더)이나 KOC(주요 의견 소비자)에 의존하여 홍보하는 경향이 있으며, 당신은 제품을 그들에게 맡기고, 그들이 소매 사용자에게 유통하도록 합니다.

분열은 효율적인 분열 메커니즘을 설계하여 사용자가 자발적으로 참여하도록 유도하는 활동을 만드는 것입니다. 예를 들어, Kaito의 Yap 활동은 전형적인 사례입니다. 사용자는 자신의 Crypto Twitter(CT) 계정 데이터를 공유하여 "smart follower"(스마트 팔로워)가 몇 명인지 보여주는 방식으로, 네티즌 연간 플레이리스트나 소비 청구서와 유사한 방식으로 형성됩니다. 본질적으로 이러한 메커니즘의 목적은 사용자의 자발적인 공유를 통해 분열을 실현하여 더 많은 유입을 얻는 것입니다.

이러한 배경 지식을 설명한 후, 우리는 왜 Twitter를 주요 플랫폼으로 선택했는지 이해할 수 있습니다. 개인 영역의 가장 큰 문제는 모든 내용을 표준화하여 획득하기 어렵고, 개인 영역 내의 내용을 효과적으로 가중 평가하기 어렵다는 것입니다. 예를 들어, 특정 커뮤니티가 Kaito에 대한 논의로 가득 차 있다면, 이러한 데이터의 실제 가치와 영향력을 정확하게 평가할 수 없습니다. 동시에 개인 영역 플랫폼의 분산성은 관련 데이터를 포괄적으로 획득하는 것을 매우 어렵게 만듭니다. 그렇기 때문에 이는 우선 선택이 아닙니다.

왜 Kaito는 Twitter를 주요 플랫폼으로 선택했는가

YouTube와 같은 공공 플랫폼에서는 콘텐츠가 일반적으로 긴 비디오 형식으로 제공되는 것이 적합합니다. 예를 들어, 지금 내가 녹화하고 있는 단독 비디오, 인터뷰 형식, 또는 튜토리얼 및 상호작용 중심의 콘텐츠, 심지어는 일부 채굴기 조작 가이드와 같은 형식이 될 수 있습니다. 이러한 콘텐츠는 종종 긴 제작 및 시청 시간이 필요하며, 세밀한 설명과 학습이 필요한 주제에 적합합니다. 따라서 이러한 콘텐츠 매체는 본질적으로 즉각적인 사건이나 핫스팟 주도 장면에 적합하지 않습니다.

이러한 긴 비디오 콘텐츠는 일반적으로 PoW(작업 증명) 관련 주제를 처리하는 데 더 적합합니다. 그래서 우리는 YouTube와 Farcaster에서 Kaito의 모니터링 및 분석 논리를 도입하려고 시도했지만, 결국 효과적으로 관찰할 수 있는 대상은 Kaspa와 Helium과 같은 프로젝트에 국한되었고, 특정 단기적으로 폭발적인 meme token에 대해서는 전혀 효과가 없었습니다.

반면, Twitter는 데이터 플랫폼으로서 본질적으로 적합하며, 특히 소셜 데이터의 집중도가 매우 높은 환경에서 그렇습니다. 모든 사람의 마케팅 예산은 거의 Twitter에 집중되어 높은 합의를 형성합니다. 또한 Twitter의 소셜 그래프는 매우 투명합니다. 예를 들어, 당신의 팔로우 목록, 상호작용 횟수(engagement) 등의 데이터가 외부적으로 드러나는 형태로 제공됩니다. 그러나 YouTube와 같은 플랫폼에서는 명확한 팬 관계나 상호작용 세부 정보를 얻기 어렵습니다.

결국 Twitter를 주요 플랫폼으로 선택한 이유는 그것이 최적의 해답이기 때문입니다. Twitter의 투명한 소셜 그래프와 집중화된 유입 구조는 우리에게 명확한 이점을 제공합니다. 반면 YouTube와 같은 플랫폼에서는 유사한 관계망 데이터를 얻는 것이 매우 어렵거나 불가능합니다. 따라서 우리나 Kaito 모두 Twitter를 주요 전장으로 우선 선택하는 경향이 있습니다.

Kaito의 높은 가격 책정 두 가지 이유: API 비용 및 규제 제한

우리는 당시 몇 가지 "기술적 기교"를 사용했습니다. 그때 Twitter는 아직 Musk에 인수되지 않았고, 시스템 내에는 몇 가지 회색 지대가 존재했습니다. 예를 들어, 교육 계정을 사용하거나 다른 방법으로 데이터를 얻는 것이었지만, 완전히 규정 준수는 아니었지만 초기 단계에서는 이러한 방식이 일반적이었습니다. Kaito와 같은 초기 프로젝트는 아마도 유사한 전략을 취했을 것으로 추측됩니다. 비공식적인 경로를 통해 데이터를 얻었지만, 제품이 상업화되기 시작할 때 이러한 방식은 분명히 계속 사용할 수 없었습니다.

2년 전 그들은 자금을 조달하고 제품을 출시할 때 상업용 API에 의존할 수밖에 없었고, Musk가 Twitter를 인수한 후에는 많은 비규범적인 경로가 차단되었습니다. 상업용 API의 사용 비용은 상당히 높으며, 호출 횟수가 증가함에 따라 이러한 비용은 선형적으로 증가합니다.

높은 가격 책정의 두 번째 이유는 Twitter의 규제 제한입니다. 한 회사가 상업용 API를 사용하더라도 매월 호출 횟수의 상한선이 존재합니다(구체적인 횟수는 기억나지 않습니다). 이는 제품이 특히 인기를 끌 경우 호출량의 제한이 ToC(소비자 대상) 모델을 지속하기 어렵게 만든다는 것을 의미합니다. 결국 우리와 Kaito는 비슷한 시점에서 ToB(기업 대상) 모델을 선택하게 되었으며, 이는 제한된 호출량의 경제적 가치를 극대화할 수 있는 최선의 방안입니다. Kaito에게는 거의 다른 선택의 여지가 없었습니다.

구체적으로 말하자면, 호출량이 고정되어 있기 때문에 유일한 방법은 단일 사용자의 가치를 높여 더 큰 경제적 수익을 실현하는 것입니다. 쉽게 말해 가격을 인상하는 것입니다. 이는 제품의 필수 선택이며, 그렇지 않으면 전체 비즈니스 모델이 성립할 수 없습니다.

나는 그들의 지연 시간이 약 15분 정도라는 것을 알고 있으며, 우리의 지연 시간과 비슷합니다. 이해해야 할 것은 지연 시간이 짧을수록 필요한 비용이 더 높아진다는 것입니다. 이는 더 높은 빈도로 과거 데이터를 스캔해야 하며, 이러한 비용의 증가는 기하급수적입니다. 지연 시간의 설정은 API 호출의 효율성과 경제적 실행 가능성에 직접적인 영향을 미칩니다. 요약하자면, Kaito는 API 호출 비용과 규제 제한으로 인해 높은 가격 책정이 합리적입니다.

Kaito 제품 방향의 진화 및 선택

다음으로 Kaito의 제품 방향에 대해 이야기하고, 그들이 "트렌딩" 유형의 제품에서 현재 KOL 유형의 기능으로 발전한 이유를 설명하겠습니다. 여기서 먼저 하나의 결론을 제시하자면------다른 사람에게 창업 방법을 가르치는 것이 아니라, 우리의 경험을 공유하는 것입니다. 우리는 여러 방향을 시도했으며, 이 논리를 기반으로 세 가지 방향이 파생될 수 있음을 발견했습니다.

첫 번째 방향은 자가용 순수 Alpha 도구입니다. Kaito의 CEO는 한 Podcast에서 그들이 이 방향도 고려했었다고 언급했습니다. 도구가 Alpha 유형의 용도로만 사용된다면, 개발이 진행될수록 내부 사용에 더 적합해지며 대규모 사용자에게는 적합하지 않습니다. 우리는 유사한 문제를 겪었습니다------요금을 부과하지 않으면 사용자가 소중히 여기지 않을 수 있습니다; 요금을 부과하면 왜 직접 사용하지 않겠습니까? 이러한 문제로 인해 Alpha 도구는 일반적으로 자가용에 더 적합하며, 제품화에는 적합하지 않습니다.

우리는 Kaito와 유사한 논리로 도구를 개발한 적이 있습니다. 이 도구의 응용 덕분에 우리는 프로젝트가 인기를 끌기 전에 자주 발견할 수 있었습니다. 우리는 이 논리를 사용하여 거래소에 상장 도구를 제공하는 것을 고려했습니다. 예를 들어, 나는 Binance와 협력하여 이 도구를 무료로 제공하여 그들의 상장 선택 기준을 최적화하려고 했습니다. 특정 프로젝트, 예를 들어 ACT는 우리가 Twitter 데이터 분석을 기반으로 한 "신의 시각"에서 전혀 주목할 만한 성과를 보여주지 않았지만, 여전히 거래소에 상장되었습니다. 이러한 비합리적인 선택은 데이터 기반 도구를 통해 피할 수 있었습니다.

또한 우리는 Alpha 논리를 양적 거래 전략에 적용하는 것에 대해서도 연구했습니다. 우리는 Badcase에서 상위 200개 또는 100개의 프로젝트를 테스트하고, 텍스트 마이닝, 감정 분석 등을 기반으로 거래 결정을 내렸습니다. 테스트 결과는 이 전략이 시가 총액이 작은 프로젝트에 대해 감정과 사건에 의해 더 뚜렷하게 효과적이며, 시가 총액이 큰 프로젝트에 대해서는 효과가 제한적이라는 것을 보여주었습니다. 나는 Kaito도 유사한 연구를 했을 것이라고 믿습니다. 결국 그들의 CEO는 거래 배경을 가지고 있기 때문입니다. 이 점에서 우리는 Kaito와 초기 출발점과 논리에서 많은 유사점을 가지고 있지만, 최종 선택한 길은 다릅니다.

Kaito의 커뮤니티 뉴스 도구 탐색 및 산업 잠재력

현재 모델 프레임워크 내에서, 일부 현상적인 주제, 예를 들어 meme 및 NFT는 매우 두드러집니다. 이들은 이 논리 내에서 가격 상승의 잠재력을 보여줄 수 있습니다. 그러나 이러한 현상은 표준화된 프로그래밍 거래로 완전히 해결할 수 없으며, 여전히 강한 인적 개입이 필요합니다. 이러한 특성으로 인해 이들은 효과적이지만 표준화가 부족합니다. Kaito 내부에 유사한 방향의 제품이 있는지는 잘 모르겠습니다.

두 번째 탐색할 가치가 있는 방향은 뉴스 및 GPT 유형의 제품입니다. 이는 무엇을 의미할까요? 예를 들어, 현재의 Alva(구 Galxe)와 같은 Web3 도우미는 Twitter의 분시 데이터를 통합하여 모든 트윗의 코퍼스를 얻고, ChatGPT의 인터페이스와 결합하여 가공할 수 있습니다. 프론트 엔드에서 prompt(프롬프트)를 조정하여 이러한 데이터를 더 직관적인 형태로 출력하여 많은 즉각적인 커뮤니티 뉴스를 생성할 수 있습니다.

간단한 예를 들어보겠습니다: 예를 들어, 대소문자 "elisa" 논쟁을 보았을 때 혼란스러울 수 있습니다. 이때 이 도구에 직접 물어볼 수 있습니다: "대소문자 elisa 논쟁의 원인은 무엇인가요? 발기인은 누구인가요?" 이러한 방식으로 도구는 최신 데이터를 기반으로 답변을 요약합니다. 원본 GPT는 이러한 작업을 수행할 수 없습니다. 왜냐하면 그 데이터에는 고정된 마감일이 있으며, 일반적으로 최근 6개월 내의 내용을 제공할 수 없기 때문입니다. 당신은 관련 코퍼스를 스크랩하여 GPT에 공급하고, 프롬프트를 통해 논리를 요약해야 합니다. 이러한 도구의 잠재력은 막대하며, 깊이 탐구할 가치가 있는 방향입니다.

현재로서는 Kaito가 이러한 제품을 탐색하거나 유사한 방향을 시도하고 있는 것으로 보입니다. 내가 언급한 Alva 제품은 좋은 예입니다. 그것은 Rootdata와 같은 암호화 분야 관련 API를 호출하여 대량의 산업 데이터를 통합하고, 사용자와 산업 정보를 점대점으로 연결합니다. 그러나 Alva의 문제는 데이터 정제의 품질이 충분히 높지 않다는 것입니다. 그들은 데이터 네트워크를 연결하는 데 많은 시간을 소비했지만, 데이터의 정확성과 정제의 세부 사항에서 여전히 개선의 여지가 있습니다. 반면 Kaito의 장점은 데이터의 정확성에 있습니다. 이는 의심의 여지가 없습니다.

실제 사례로, 최근 대소문자 "elisa" 논쟁에 대한 질문을 통해 나는 이러한 도구를 사용하여 빠른 답변을 얻었습니다. 이러한 제품은 암호화 산업에서의 응용이 실제로 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 2년 전, 우리는 유사한 도구를 개발했으며, 테스트 결과는 실제로 작업 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 우리가 상업화하려고 시도했을 때, 직면한 핵심 문제는 사용자의 지불 의사가 충분히 강하지 않다는 것이었습니다. 도구가 효율성을 높일 수 있지만, 특정 핵심 문제를 겨냥하지 않았기 때문에 사용자가 강한 구매 동기를 느끼지 못했습니다.

또한 이러한 도구의 호출 비용이 높기 때문에(매번 GPT 인터페이스를 호출할 때 비용을 지불해야 함), 제품의 총 이익률이 낮아집니다. 따라서 이러한 도구는 일정한 의미가 있지만, 상업화에는 큰 도전이 있습니다. 많은 호출 행동은 더 활성화하기 위한 목적이 많으며, 실제 수익을 창출하는 장면은 제한적입니다. 이러한 것들은 극복해야 할 문제로 남아 있습니다. 전반적으로 이 방향은 잠재력이 크지만 실제로 구현하는 데는 더 많은 최적화와 돌파가 필요합니다.

데이터 정확성 및 KOL 맵 구축이 마케팅에서의 역할

이러한 도구를 탐구할 때, 핵심 질문이 있습니다: 이들은 어떻게 수익을 실현할까요? VIP 모델에만 의존하여 사용자가 API를 무한히 호출하게 한다면, 이러한 제품은 큰 수익 공간을 가지기 어렵지만, 그 존재는 의미가 있습니다. 이는 Kaito의 논리를 직접 활용하여 Twitter 데이터를 읽고, "우설" 또는 다른 형태의 커뮤니티 뉴스와 같은 자가 미디어 콘텐츠를 생성하고 배포하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 도구는 효율성을 높일 뿐만 아니라, 프로젝트 측이 여러 플랫폼에서 콘텐츠를 배포하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 AI를 통해 생성된 짧은 비디오를 TikTok에 게시하거나, 직접 Twitter에 게시하는 것입니다.

나는 이러한 제품 방향이 Kaito나 Galxe만 시도할 수 있는 것이 아니라고 생각합니다. Mask와 같은 프로젝트도 사실 이 일을 수행하기에 매우 적합합니다. 이상하게도, Mask는 현재 이 방향에 깊이 관여하지 않는 것 같습니다. Mask 팀의 친구들이 이 제안을 듣게 된다면, 한번 고려해 보시길 바랍니다.

Kaito에게 현재의 제품 방향은 그들이 더 큰 시가 총액으로 나아가고 싶다는 것을 분명히 나타냅니다. Alpha 도구는 수익을 낼 수 있지만, 제품화의 잠재력이 부족합니다. 만약 이 방향에만 집중한다면, 결국 내부 사용으로 제한되어 더 큰 시장을 향한 제품을 형성할 수 없습니다. Kaito는 KOL 맵 구축으로 전환함으로써 분명히 이 병목 현상을突破하고자 했습니다.

Kaito 제품에 초기 관심을 가졌던 사용자들은 당시 우리 도구에 주목했던 사용자 집단과 거의 일치했습니다. 우리의 도구는 초기에도 일부 거래 회사나 2차 펀드에 판매하라는 제안을 받았습니다. 비록 이러한 거래 회사가 수익성에 더 관심을 가졌지만, 이 방향은 "수익이 있는가"라는 순환에 빠지게 됩니다. 반면 KOL 맵은 마케팅 투입에 대한 정확한 지원을 제공하여 데이터 정확성을 통해 투입 효과를 높이고, 프로젝트 측의 마케팅 가치를 증가시킵니다.

데이터 정확성이 핵심입니다. 시장에는 Twitter 데이터를 수집할 수 있는 많은 회사가 있지만, 데이터의 정확성은 또 다른 문제입니다. 공개 시장에서 Kaito와 우리의 초기 도구는 정확성을 달성할 수 있는 몇 안 되는 도구 중 하나입니다. 데이터 정확성의 핵심은 "데이터 세척"입니다. 이는 가장 어렵고 중요한 단계입니다. 데이터를 수집하는 것은 상대적으로 간단하지만, 데이터를 가중하고 세척하는 것은 많은 반복 테스트와 논리 조정이 필요하며, 이는 종종 경험과 직관이 결합되어야 합니다.

예를 들어, 중국 커뮤니티의 Crypto Twitter(CT)는 종종 많은 잡음을 포함하고 있으며, 가중치를 낮춰야 합니다. 이러한 잡음으로 인해 중국 CT는 일반적으로 영어 CT보다 24~48시간 지연됩니다. 데이터를 효과적으로 세척하고 조정하는 방법은 "핵심 기술"이며, 회사의 핵심 경쟁력입니다.

정확한 KOL 맵을 통해 Kaito는 프로젝트 측이 투입 전략을 최적화하고 투입의 정확성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 제품은 프로젝트 측이 더 효율적인 마케팅을 실현하도록 도와줄 뿐만 아니라, 그 과정에서 마케팅 비용을 얻어 지속 가능한 비즈니스 모델을 형성할 수 있습니다. 이 방향을 선택한 것은 Kaito가 시장 경쟁에서 보여준 스마트한 전략입니다.

Yap 활동 뒤의 전략 논리 및 플라이휠 효과

전체 Crypto 분야에서 광고 투입은 상대적으로 모호하고 비효율적인 행동이었습니다. 현재의 마케팅 기관은 본질적으로 연락처 목록을 유지하는 간단한 도구와 같으며, 그 수단은 상대적으로 단순합니다. 이러한 배경에서 Kaito가 제공하는 도구는 프로젝트 측이 어떤 KOL에 투입할 가치가 있는지, 어떤 KOL은 그렇지 않은지를 판단하는 데 도움을 줄 수 있으며, 데이터 분석을 통해 근거 있는 참고 자료를 제공합니다. 이러한 정확성은 광고의 효율성을 크게 향상시킵니다.

Kaito는 KOL 투입을 최적화하기 위해 두 가지 주요 지표를 사용합니다: 정확성 및 핵심 서클. 정확성은 KOL의 판단이 정확한지를 의미합니다. 예를 들어, 그들이 특정 프로젝트가 상승하기 전에 이미 논의했는지, 아니면 프로젝트 상승 후에야 참여했는지를 평가합니다. 매번 공유하거나 홍보할 때 KOL의 판단이 정확했는지 여부는 기록되고 가중되어 그들의 점수에 영향을 미칩니다. 이 모든 것은 타임스탬프와 데이터 분석 도구를 통해 반복적으로 검증할 수 있습니다.

핵심 서클(이 Kaito에서는 "smart follower"라고 불림)은 KOL의 영향력 깊이를 측정합니다. 만약 한 계정이 더 많은 스마트 계정(smart follower)과 상호작용한다면, 그들의 점수는 더 높아집니다. 이는 프로젝트 측이 진정한 영향력을 가진 KOL을 선별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 단순히 많은 팬을 가진 계정이 아닌 진정한 영향력을 가진 계정을 찾는 데 기여합니다.

Kaito의 Yap 활동은 그들의 전략적 전환의 성공을 보여줍니다. 이 활동은 무료 KOL 레버리지를 사용하여 마케팅 비용을 대폭 줄였습니다. 전통적인 마케팅은 KOL과 개별적으로 연락하고 높은 비용을 지불해야 했지만, Kaito는 직접 공개된 페이지를 통해 KOL에게 보상을 분배하는 알고리즘을 제공했습니다. 이러한 방법은 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 데이터 투명성을 통해 신뢰성을 높였습니다. 이러한 모델은 많은 KOL이 자발적으로 홍보에 참여하게 하여 프로젝트가 빠르게 확산되도록 도왔습니다.

동시에 Yap 활동은 잠재적인 위험 문제도 해결했습니다. 미래에 Twitter가 API 규칙을 변경할 경우를 고려하여, Kaito는 TGE 방식을 통해 모든 CT 사용자가 자신의 계정을 백엔드에 연결하고 데이터 사용에 대한 권한을 적극적으로 부여하도록 했습니다. 이러한 방식은 Kaito가 Twitter API에 대한 의존도를 점차 줄이고, 자신의 데이터 자산을 장악하게 만들었습니다. 이는 Kaito가 더 강한 독립성을 갖게 할 뿐만 아니라, 공급자와 수요자 간의 긍정적인 순환을 형성했습니다. 더 많은 CT 사용자가 연결됨에 따라 프로젝트 측의 관심이 증가하고, 데이터 매칭의 플라이휠 효과가 발생하게 됩니다.

결국 Kaito는 이러한 모델을 통해 알리바바 마마나 거대한 엔진과 유사한 상업적 상상력을 창출하여 암호화 산업에서 성공적인 마케팅 생태 플랫폼이 되었습니다. 현재로서는 이 전략이 상당히 성공적으로 실행되고 있습니다.

창업 반성: 비전형적인 엘리트 배경의 종사자가 어떻게 돌파할 수 있을까

모든 CT(Crypto Twitter) 사용자가 자신의 계정을 Kaito의 백엔드에 연결한다면, 미래에 2차 시장에 진입할 때 Kaito는 외부에 명확히 말할 수 있습니다: "이 데이터는 내 것입니다." 프로젝트 측이나 CT 사용자 모두 이 연결 행동은 데이터 합의와 트렌드를 형성할 수 있습니다. 이것이 바로 Yap 활동 뒤의 핵심 논리입니다.

Kaito에 대한 이야기를 마치기 전에, 우리 자신에 대한 작은 이야기를 공유하고 싶습니다. 우리는 Kaito 자금을 조달하기 전에 유사한 제품을 개발했으며, 심지어 동시기에 진행되었습니다. 2년 전, 우리는 Alpha 도구와 GPT 유형의 도구 방향을 동시에 시도했습니다. 그때는 산업의 저점이었고, 우리 팀은 소셜에 익숙하지 않았으며, 업계에서 아는 사람이 거의 없었습니다. 우리의 제품은 흥미롭고 잠재력이 있었지만, VC에게 우리를 소개해 줄 친구는 거의 없었습니다.

당시 우리는 네 개의 VC와 접촉했으며, 그 중 한 곳은 공동 투자를 원했지만, 우리가 리드 투자자를 찾아야 했습니다. 나머지 세 곳은 우리를 직접 무시했습니다. 그 이유 중 하나는 우리의 배경이 전형적인 엘리트 창업자 이미지와 맞지 않았기 때문입니다. 그들은 우리의 제품 뒤에 있는 논리를 깊이 이해하지 못했고, 잠재적인 가치를 상상하려고 하지도 않았습니다. 그들은 단순히 일괄적으로 부정했습니다.

그 후, 우리는 YouTube와 같은 플랫폼을 통해 점차 더 많은 업계 인사들의 주목을 받게 되었습니다. 이러한 관객들은 대부분 업계의 기관 및 종사자들이었습니다. 그럼에도 불구하고, 나는 여전히 과거에 우리와 접촉했던 VC에게 과거의 일을 언급하지 않았습니다. 왜냐하면 다소 어색했기 때문입니다. 흥미롭게도, 나는 나중에 시간선에서 과거에 접촉했던 VC 직원들이 이제 Kaito를 극찬하는 것을 보았고, 이는 나에게 깊은 감명을 주었습니다.

우리는 결국 Alpha 도구의 경로를 선택했습니다. 이 선택은 당시 우리의 사회적 네트워크가 제한적이었기 때문입니다. 우리는 외부의 도움 없이 ToB 제품을 성공적으로 상업화하기 어렵다고 생각했습니다. 우리는 유명한 VC의 인정을 통해 그들의 자원을 활용하여 시장 확장을 이루고자 했습니다. 단순히 우리 스스로 힘들게 나아가고 싶지 않았습니다.

비전형적인 엘리트 배경의 창업자들에게 몇 가지 조언을 드리고 싶습니다. VC는 연결과 관계 네트워크에 더 관심을 가지며, 반드시 당신의 제품 자체에 관심을 가지는 것은 아닙니다. 그러나 나는 항상 좋은 제품이 스스로 목소리를 낼 수 있다고 믿습니다. 만약 당신의 제품이 정말 좋다면, 외부에 보여주는 것을 두려워하지 마세요. 이제 나는 사회적 영향력을 구축하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫고 있습니다. 사회적 네트워크를 통해 더 많은 사람들을 만나고, 미래의 창업을 위해 일정한 인지도와 신뢰도를 쌓을 수 있습니다.

내 영상을 시청하거나 내 Twitter를 탐색하는 친구들에게 전달하고 싶은 신념은: 당신이 엘리트 배경이 있든 없든, 당신의 제품이 충분히 뛰어나다면, 나는 당신을 도와줄 의향이 있다는 것입니다. 좋은 제품과 아이디어가 화려한 이력서보다 더 중요합니다. 당신이 내놓는 것이 나에게 인정받을 수 있다면, 나는 최선을 다해 당신이 자원을 찾는 데 도움을 줄 것입니다.