加密前端趋势分析:如何通过眼界提升订单转化率

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Web3前端通过读取和写入区块链数据获取收益,但面临差异化有限、用户切换成本低等挑战。然而,前端在交易供应链中具有独特价值,通过订单流拍卖(OFA)和MEV返利机制,可将MEV收益转移给用户。MetaMask等平台凭借品牌信任和用户体验创新(如AI驱动功能、钱包扩展)建立竞争优势。前端货币化方式包括广告、SaaS订阅、支付订单流(PFOF)和佣金,预计将成为Web3生态中最具价值的企业之一。

Web3前端作为连接用户与区块链的重要桥梁,提供了数据读取和写入的双重功能,同时还能通过这些交互创造收益。这种双向服务模式为用户带来了便利,也为前端开发者开辟了盈利渠道。

加密前端趋势分析:如何通过眼界提升订单转化率

回顾历史发展,我们不难发现前端价值捕获一直面临着诸多质疑。其中一个核心问题在于前端同质化现象严重,因为它们本质上都是在展示同一个区块链后端的不同界面。这种同质化使得前端难以建立独特的竞争优势。

加密前端趋势分析:如何通过眼界提升订单转化率

在Web3生态中,用户切换前端的门槛极低,只需导入私钥或登录新应用即可完成迁移。由于所有用户数据都存储在通用的区块链后端,用户在选择前端时拥有极大的自主权。这种高度竞争的环境往往导致前端服务价格趋向于零。与此同时,区块链浏览器和数据分析平台同样依赖这个开放透明的后端获取数据。尽管各平台展示数据的方式各有特色,但在共享基础设施的背景下提供真正差异化的用户体验仍然充满挑战。

尽管存在这些现实挑战,我们却认为完全否定前端的防御性价值过于武断。相反,基于对交易供应链新趋势、前端用户体验创新以及用户行为的持续观察,我们预见Web3前端将成为最具商业价值的领域之一。

支付订单流程的演变

在Flashbots出现和以太坊合并之前,MEV(矿工可提取价值)还只是少数搜索者和矿工知晓的隐秘角落。Flashbots的创立初衷正是为了揭开这个行业的面纱,提升竞争透明度,确保MEV收益的公平分配。随着MEV生态的发展,一个完整的供应链逐渐成型,旨在优化价值提取和执行效率。这个由提案者-构建者分离机制驱动的供应链,清晰地展示了用户交易最终上链所经历的中间环节。理论上,每个中间环节都蕴含着价值捕获的机会。

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交易供应链

展望未来几年,随着MEV提取专业化程度的提升,这个供应链将演变成更加复杂的中间商网络。

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交易供应网络

虽然MEV总量并非零和博弈,且预计会随着链上活动增加而增长,但其在交易网络各环节间的分配却是零和的。自合并以来,验证者捕获了大部分MEV价值。在完全竞争的市场环境下,搜索者和构建者为了确保自己的交易包和区块被采纳,不得不将全部利润让渡给验证者。

为了维持盈利能力,搜索者和构建者开始寻求独家订单流,以获得竞争优势。这种独家订单流的影响,通过比较集成构建者(如BeaverBuild和Rsync)与中立构建者的利润差异最为明显。

加密前端趋势分析:如何通过眼界提升订单转化率

中继扫描,2023年10月28日

值得注意的是,虽然集成构建者一直保持盈利,但中继器却处境艰难。Blocknative最近就因经济可持续性问题关闭了其中继器和中立区块构建服务。中继器的激励机制仍是值得深入研究的领域。那么,如何解释这种价值捕获的差异呢?

排他性是决定交易网络中价值分配的关键因素。集成构建者能够捕获价值是因为他们创造了独特的订单流,验证者则凭借其独有的区块提议权获取价值。相比之下,缺乏排他性的中继器自然难以捕获价值。

Flashbots的诞生旨在解决MEV提取过程中的系统性剥削问题,包括三明治攻击等经济攻击。为此,他们引入了MEV共享机制,将价值从中间商和验证者转移到生成交易的用户和钱包。这一创新通过订单流拍卖(OFA)实现,前端可以将订单流导向这些拍卖,搜索者竞标后,收益将返还给交易发起者。随着OFA和MEV感知前端的普及,MEV将更多地流向前端和用户。以意图为中心的协议如UniswapX,也能通过求解者拍卖将MEV返还给用户,这些求解者通过提供最优执行价格来实现价值返还。

除了提升用户体验和解决道德争议外,前端在交易网络中具有天然优势:所有前端订单流本质上都是排他的。随着OFA和其他MEV返利基础设施的成熟,前端及其用户将捕获绝大部分用户生成的MEV价值。

当然,并非所有订单流都具有相同的货币化潜力,也不是所有前端都能促进高MEV活动。但MEV的普遍性远超多数人想象。我们预期,任何能够有效货币化其订单流的前端(如交易平台和通用钱包)都会积极采用这种模式。Robinhood在传统金融市场推广的PFOF(订单流支付)商业模式将在Web3领域得到广泛应用。

目前,除以太坊外的其他网络还缺乏必要的MEV基础设施来实现订单流货币化。但随着这些生态的发展,MEV必将显现,为前端创造类似的货币化机会。

打造独家用户体验

长期以来,前端共享同一区块链后端的特性限制了其创造差异化体验的能力。但近期出现了一些突破性变化。我们观察到前端在构建用户体验网络效应方面的三大创新:定制化大型语言模型(LLM)、钱包扩展生态以及应用合作伙伴关系。

随着LLM和基于意图的架构兴起,新型前端能够构建由AI驱动的个性化体验。这些专有LLM使前端通过数据网络效应维持UX竞争优势。虽然AI对前端的增强程度尚待观察,但我们相信这将成为一个关键差异点。

MetaMask的新功能展示了另一种差异化路径:前端可以成为第三方开发者的扩展平台,类似应用商店模式。这种生态建设为MetaMask创造了强大的网络效应,巩固了其主导地位。独立前端很难与拥有完整开发者生态的平台竞争功能丰富度。

此外,规模较大的前端还能利用其用户基础与DApp协商费用折扣或赞助交易,从而获得定价网络效应。这种分销优势进一步强化了头部前端的市场地位。

用户行为与货币化策略

理解用户行为是设计前端商业模式的关键。如果钱包间转换成本如此之低,且体验差异不大,为何MetaMask能在2021年通过内置交易赚取2亿美元?答案在于品牌价值。

用户群体存在明显分层。虽然技术上前端切换很简单,但对普通用户仍存在认知门槛。尽管加密领域强调去中心化,但用户在使用未经亲自验证的技术时本质上需要信任。特别是在涉及资金安全的钱包选择上,用户对品牌声誉极为敏感。正如某钱包创始人所说:”用户选择钱包时,更关注如何规避风险,而非追求极致功能。”

这正是MetaMask保持领先的原因。用户选择它更多出于品牌信任,而非功能优势。最小化风险意味着品牌对钱包等前端至关重要。

用户成熟度存在显著差异。越成熟的用户越能灵活使用不同前端,选择最优体验或最低费用;而新手用户价格敏感度较低,可能宁愿支付MetaMask0.875%的内置交易费也不愿寻找替代方案。某种程度上,用户成熟度可以定义为价格弹性。用户越不成熟,越依赖品牌信任,无论费用高低。这一现象甚至存在于部分机构投资者中,因为资金规模与成熟度并不完全相关。

加密前端趋势分析:如何通过眼界提升订单转化率

前端盈利模式分析

如前所述,前端主要提供读写两类服务。纯读取型前端如分析平台,与读写兼备的前端采用不同的货币化策略,用户需求和技术门槛也影响着这些策略的实施。

加密前端趋势分析:如何通过眼界提升订单转化率

首先看读取型前端的盈利方式。面向大众的服务如区块链浏览器,通常通过广告实现规模化变现;专业的企业平台如DuneAnalytics则采用SaaS模式;而技术用户可能选择自建节点,完全规避第三方前端。

服务普通用户的平台运作方式类似Web2企业,通过吸引流量并以广告变现。我们预期在低MEV领域(如部分社交和游戏前端),广告而非订单流将成为主要收入来源。此外,应用内变现也是可行选择。

随着Web3普及,区块链数据查询需求持续增长,基于广告的Web3企业将更加普遍。Web2时代证明用户注意力具有巨大商业价值。因此,纯读取型前端需要通过差异化体验维持用户留存,不过相比写入型前端,其品牌重要性相对较低,因为用户风险暴露较小。

写入型前端的商业模式与读取型类似,通常向企业客户收取SaaS费用,高端用户可能选择自托管。面向零售用户的写入型前端则主要通过订单流变现。与广告类似,PFOF对用户而言是隐形的,但构成了重要收入来源。

加密前端趋势分析:如何通过眼界提升订单转化率

在金融交易领域,除PFOF外,交易佣金也是常见模式。UniswapLabs近期调整前端费用至0.15%,年收入达1700万美元,证明佣金模式的可行性。用户选择付费前端可能出于便利性、信任度或单纯的时间成本考虑。

这也解释了MetaMask的高收入现象:对许多用户来说,便利和安全比价格更重要。

寻找市场均衡点

这种模式能否持续?随着用户认知提升和安全性改善,品牌溢价可能减弱。同时,低成本竞争者的出现可能分流部分价格敏感用户。

尽管所有前端都接入同一网络,我们预期那些建立强大用户体验和网络效应的平台将保持优势。前端竞争格局可能类似在线券商行业,虽有竞争压力,但强势品牌仍能维持合理费率。

未来展望

交易供应链正在快速演进。随着竞争加剧和DeFi发展,更多MEV将流向前端和用户。面向零售用户的前端将通过PFOF和便利费实现变现。考虑到加密用户增长潜力,这些收入将相当可观,特别是考虑到用户的价格不敏感性。

前端还能通过专有AI和其他UX创新强化竞争优势。长期来看,市场可能趋于复杂,MEV收益可能逐渐从平台转向用户,便利费也可能随竞争下降,但交易量增长可以弥补费率降低的影响。

我们坚信,面向零售市场的读写型前端潜力巨大。通过变现用户注意力和订单流,它们有望成为Web3生态中最具价值的企业。

如果您正在构建创新的Web3前端,我们很乐意进一步交流。

致谢:特别感谢VelvetMilkman、Dougie、Walt和Jai对本文早期版本的宝贵意见。

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