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Binance Alpha眨眼已经运行几个月了,从最初推出逐步扭转BN web3钱包困局,到有利可图万众参与,到NXPC单币500刀的高潮,再到入职离职人来人往。就像大多数历经世故繁荣最终归于平静的新事物一样,Alpha生态终归成为了BN web3钱包生态版图中的一个普通但关键的一环。
之前发推零散说了下我认为alpha这一套的核心要点:引导用户养成产品使用习惯;以及包揽资产交易场所、向资产发行上游进行权力收拢。
这篇文章,我想更详细一点,分为以下几个部分,主要从机制设计的角度,谈谈我为什么认为Alpha是一套很不错的机制。
1、alpha机制简介
2、alpha推出背景与战略意义
3、机制设计分析
当然,这篇文章中也会大量借助AI来提高写作效率。我也不藏着掖着还假装是自己写的,所有使用AI的地方都会注明,其他地方都是我个人的思考见解,纯手打的。AI对于生产效率的提升是惊人的,但过度滥用反而会让人丧失思考的能力。
其实整个写作过程也就是,我需要仔细研究或者展示一个思考逻辑,AI一边做信息梳理归集的工作,一边又在这个过程中汇集他人思考、甚至“涌现”出新的观点,成为我思考交流的伙伴。
这里就不人力写了,弄点提示词丢AI帮我总结吧,以下是我写的提示词
请梳理总结Binance Alpha的基础机制,包括:
1. Alpha积分系统简介,其中,余额积分规则和交易量积分规则请以表格形式输出
2. Alpha系统的推出原因与背景分析,思考其预计实现效果
3. 普通用户参与Alpha的策略分析,最优策略举例
要求兼顾所有关键细节,不要有所遗漏;剔除废话套话,仅保留关键信息。涉及到数值与数字的内容,一定要明确引用来源,切忌无中生有。
这里我顺带让AI给了一些策略分析,以及一些额外的思考。当然,AI来做这些事背后的逻辑在于,他会去搜索整理网络上的信息来源;相当于引用了别人所发表的一些观点并做了整理。实际逻辑还是需要自己做判断,这里是为了帮助理解为什么推出这套机制。
丢给了perplexity,最终吐出结果如下。 https://www.perplexity.ai/search/qing-shu-li-zong-jie-binance-a-dly6Gg1jSkGwBooXaDTSkA 已经包括了基本规则、系统的推出背景这些基本信息。
从我个人的参与经验来看,有一些要点想强调下。无论是针对参与者,还是机制设计的角度,都很重要:
1、积分为最近15日动态累加,T-15日的积分在次日失效
2、每次消耗积分,是基于当日获取的积分量做扣除,而非T-15日的积分
在前面的AI回答之中,提及了如下几点:
## 3.1 推出背景分析
**市场竞争压力**:2024年币安面临多重挑战
- VC代币遭公开抵制,MEME发现不如竞争对手灵敏
- Web3钱包竞争激烈,市场份额落后于OKX
- 上币策略受到质疑,需要新的流量获取方式
**战略转型需求**:
- 寻求新的用户增长点和流量入口
- 建立差异化竞争优势
- 加强Web3生态布局
## 3.2 系统设计目的
**流量导入**:通过积分机制吸引用户资金沉淀和交易活跃度
- 提高币安钱包使用率
- 增加平台交易量和手续费收入
- 培养用户使用习惯
**用户筛选**:建立分层用户体系
- 通过积分门槛筛选高质量用户
- 避免"羊毛党"过度参与
- 提升社区参与度
其实总结的已经比较全面了。但如果你没有全程关注,可能会对其中一些内容缺乏理解。我给大概说说。
整个事情甚至可以追溯到2024年年初,VC币经历早年融资陆续进入解锁期、山寨哀嚎遍野,市场在缺乏创新的过渡期寻求新叙事。铭文与meme凭借“公平发射”更易取得市场参与者的“民心”。
但所谓的公平叙事,其实是“伪公平”,背后其实有很多手段懂得都懂。这就像大家总以为的随机,其实都是“伪随机”一样,计算机它就实现不了真随机,就像狗庄他就不可能为了韭菜的“公平”而放弃利益一样。狗庄前期出货赚的钱,是不可能最后拿来维稳的,早开下一个盘子去了。
与此同时,勤奋的义乌工厂pumpfun每日孜孜不倦地生产数以万计的新代币,单代币能达到的平均巅峰市值在日益萎缩。于是,meme在继续着万倍造富神话的同时,VC币在远超传统投资回报的预期下,也都必将面临着躲不过的问题:最后一波接盘的人在哪?
傻大个的宇宙所币安,很不幸地被选中了。不同于IPO是小范围投资者进入超大型韭菜池,作为大多数代币的“最后一站”,链上已经积累了足够的投资者,加上狗庄虎视眈眈,CEX里的那点韭菜池确实不够看了。于是便成就了经典的跳崖式“币安走势”。
此时的币安,大概可能有以下一些选择:
1、延缓上币。
难。
先不说上币业务是把盘子继续做大的发动机,单是一些热门代币,如果币安不上,竞争对手上了,那么大部分的流量和交易资金就会被对手抢去,长此以往,老大的位置就有点烫屁股了。
2、加强代币审核,提高财务安全要求。也即提高上币标准。
但能在链上跑出来的都是狠人野路子,几乎不存在什么统一的上币标准。
此外,按我的理解,当时的币安有点被热门meme推着走,而非一个完全占据平台优势的角色。提高标准只会让谈判破裂,又回到烫屁股了。
3、下场链上生态。
下场做生态的最终目的,就是为CEX“最后一站”高启的门楣下面垫梯子。
“缓冲带”的引入,在利用到主站交易资金的同时,也避免跳崖走势对币安造成的品牌打击,陷入恶性循环。
最适合交易所下场切入链上生态的就是web3钱包了。
但早鸟OKX几乎是塑造了用户习惯,并且仍然在小步快跑。与此同时,疑似在做PY交易的OKX(后来才知道在为合规上市做准备),几乎放弃了上币规划,转而凭借埋头多年、巨额资源投入的钱包产品获得用户的一致好评,声名鹊起。
对比之下,币安钱包成为吐槽和舆论千夫所指也就不足为奇了。关于这两款产品的对比我当时还写了篇 用户视角:币安web3钱包与OKX体验对比 — jojonas 从产品和战略角度做了一些思考。
可以看到,那个时候,币安钱包面临的困局在于:
1、旧生态模式。
如上所述,当时种种其实预示着,要到产业模式变革点了。不能再“pumpfun+狗庄”不停往CEX里塞币了,韭菜揭竿而起了要。 但新模式具体怎么做,没人知道。
就好比人在悬崖上了,加上又不能后退,理论上能提出一百种方式比如让你家直升机飞过来接一下……但理论上再完美的策略一旦实施,都会惹一屁股问题。
然后想象这个人现在手里还抱着个孩子。BN web3钱包那时候大概就这处境。
2、产品对比。
其实不同产品团队为满足同一个市场需求做出来的东西,不一样是很正常的。如果你很早就常用链上钱包,应该还会记得上周期就有tokenpocket、coin98等产品,其实形态差别很大。
难就难在okx太变态了,相当于一己之力直接定义了“web3钱包就该这么做就该有这么多功能”,直接养成了大部分新人老人的产品使用习惯,这让别人怎么玩?
再加上大家又会默认币安做的钱包就一定要做的很好,一定会给很多资源,这没什么道理。
3、普通营销策略的失效
暂不论产品本身,单从用户增长的角度来看,很多时候第一步就是:花钱,让人知道、来用。
详细拆分下,就是怎么花钱,花多少钱,人在哪,怎么触达,怎么勾引,怎么用,怎么留下。
对于大部分项目,其实已经模式化了,就是空投吊预期,KOL投放,吸血鬼攻击,协议交互,留不下。
我记得当时BN也偶然有些活动,但大部分时候大家都是来了就走,没人会继续用产品本身。相当于活动奖励投放都是无效的。
这也是我认为后来的alpha积分系统可以演化为一套增长策略模板的原因。BN面临的问题其实所有项目方都面临了,只是魔王都已经进化了,大部分项目方还是只能走老路子。现在到了kaito时代换嘴撸,也还是老套路,回到“开头”是吧。
大概梳理了alpha机制简介,和推出背景,现在让我们做一个有趣的实验。
让我们把问题抽象出来,然后丢给AI,看看他会怎么做?(但无法阻止AI已经有了alpha的信息,所以提示词尽可能朝无关方向诱导,减少alpha机制对结果的干扰)
你是产品A的增长与战略专家,现在产品A面临如下问题:
1. 竞品B已经占据了相当高的市场份额,大部分用户习惯由B所培养。核心用户具备同时使用A和B的需求,但A的产品形态与B有所差异,且存在很多待完善的产品细节。
2. 产品A背后的公司A,在行业占据重要的生态位,这对产品A来说既是优势也是劣势。优势在于,产品A有机会进行上下游的生态整合;劣势在于,整个行业的问题都会首先由公司A来承受。目前,公司A需要进行生态变革,产品A有机会参与其中。
3. 公司A作为一个平台,拥有大量非核心用户,这些用户会高频使用经过公司A审核的商品。大量商品排队想要通过公司A的审核,但如果商品出现问题,舆论也会将其归咎于公司A。同时,舆论对品牌也会造成负面影响,挤出平台用户。
4. 竞品B在资源投入和产品成熟度上已经领先A多个段位,产品A需要弯道超车,而不是继续堆资源、孤注一掷研发产品。
5. 所有用户都是经济学意义上的“理性人”,以自身利益最大化为首要目标。
现在请你思考并设计一套系统,无论是产品机制,还是运营活动机制。以在如上背景下,能够实现有效用户增长和用户粘性。
博弈论是你的武器。请你站在商业战略的高度,给出你的思考逻辑、设计理由。并给出落实到产品与运营层面上的执行细节。
由于涉及到复杂推理,试着丢给了DS R1和Claude4。
我这里提示词写的还是相对明确的,目的其实就是看AI会给出什么具体有效的建议。
https://claude.ai/chat/812b9116-103d-4fd8-a2cc-8969409c454c claude给出的结果其实提到了一些关键点(AI产出内容用斜体标注),包括:
1、这是个多方博弈
参与者包括:产品A、竞品B、核心用户、非核心用户、商品提供方、舆论/监管。
提及了“在资源劣势下,需要通过改变博弈规则而非增加筹码来获胜”。
战略核心:构建"生态锁定效应"。不与竞品B在同一维度竞争,而是创造新的价值网络,让用户、商品方、平台形成三方互利的稳定均衡。
这一点还是挺惊艳的,算是“洞察”。AI是怎么知道公司A拥有改变博弈规则的能力的?从“公司A在行业占据重要的生态位”这一句?
2、产品定位
将产品A定位为"专业工具+生态中枢",而非竞品B的"通用平台";
利用公司A的生态位优势,为用户提供竞品B无法复制的深度整合价值。
采用"核心功能MVP + 生态功能完整"的产品策略。
这里倒算正常,毕竟我提问里就一直在诱导“生态”“生态”的了。
3、针对非核心用户:构建"被动参与"生态
降低用户决策成本,通过默认选择引导行为。
建立"信任标签"系统,降低用户选择焦虑。
这一点很有意思。因为我在提问里并未提及,但回答里冒了出来,还意外准确。
BN优势之一就是如何转化主站上的这些非核心用户。 btw基于此点,其实上了alpha的项目方割韭菜让很多人刷几个月不如一天亏的,也是很多人决定离职的原因吧。
“信任标签”被肢解了。
4、上币的分层审核机制 商品审核:从"守门人"转向"生态管理员"
机制创新:建立"分层审核+社区治理"模式
执行细节:
核心商品:公司A严格审核
长尾商品:社区评级+保险机制
建立"商品质量保险基金",分散风险
引入"用户陪审团"机制,分担舆论压力
这里说的其实还偏深了,当前alpha没有竞争对手,也就没必要做太深入……
5、构建"利益共同体" 让用户、商品方、平台形成利益绑定
这一点我之前也说过。alpha最狠的一点,在于对代币发行生态的“夺权”。在alpha系统里,项目方提供代币获取用户;用户提供注意力和交易量获取空投;平台获取双边活跃,巩固地位。
三者被牢牢绑定了,如果逐渐发展下去,“外人”将会越来越难以插足。
6、三大博弈机制
锚定效应机制设计理念:通过生态价值锚定用户期望,而非功能对比 落地方案:
推出"生态价值计算器",量化用户在生态中的收益
建立"生态贡献积分",与实际收益挂钩
定期发布"生态价值报告",强化用户认知
网络效应放大机制设计理念:通过用户间的相互依赖创造切换成本 落地方案:
建立"用户协作网络",让用户间形成业务依赖
推出"团队账户"功能,绑定多用户利益
建立"信用传递"机制,用户信用在网络中累积
损失厌恶机制设计理念:让用户感知到离开平台的损失大于收益 落地方案:
建立"沉没成本":用户在平台的投入越多,获得的特权越大
推出"独家资源":只有长期用户才能获得的稀缺资源
建立"关系资产":用户在平台建立的商业关系难以迁移
有些建议感觉都可以作为后续alpha系统低谷时的储备锦囊。。感觉继续追问交流下去应该会得到不少有意思的见解,但由于本篇主题不在于此。感兴趣的朋友可以拿着我的提示词自己试验一遍。
核心思路总结下:
1、设定新的博弈规则,绑定用户、平台、供应商(项目方)成为利益共同体;
2、将主站的审核机制下放、形成分层体系,建立用户信任;
3、生态贡献积分与实际收益挂钩;
4、沉没成本
5、独家资源:只有长期用户才能获得稀缺资源
https://yb.tencent.com/s/sBQbsXPGl8Cy DS的回答,会更系统化一些,整体设计了一套ES代币机制,但这个过于落地了,由于问题是抽象出来的,太落地的方案反而有些对不齐。感觉可以提示词里标记下,结果应该会更符合需求。
这里就不做过多评论了,摘录一些我觉得不错的点:
关键博弈论应用:
网络效应(Networking Effects):通过用户和供应商之间的正反馈循环,降低A与B的迁移成本。
协调博弈(Coordination Game):设计机制让用户“协调”在A上行动(如集体任务),避免被B锁定。
信号传递(Signaling):公司A利用生态位传递“信任”和“质量”信号,减轻舆论风险(背景第3点)。
激励机制(Incentive Design):用可变奖励和惩罚,引导用户真实参与。
风险对冲:对商品审核问题(背景第3点),引入“风险分摊机制”,将舆论责任部分转移给用户和供应商。
EcoSynergy Platform是一个整合产品机制和运营活动的动态系统,分为三层:
激励层(博弈驱动):用代币经济和声誉系统,将用户、供应商、平台利益绑定。
产品层(生态整合):强化A的差异化功能,解决细节问题。
运营层(增长引擎):活动机制推动病毒传播和粘性。
整个系统构建在“生态协同博弈”上:用户获得短期利益(如奖励),长期激励(如特权),供应商降低风险,平台降低获客成本。这形成正和博弈,用户增长提升网络效应,吸引更多供应商,优化产品质量,进一步反哺增长。
核心思路基本类似。
前面让AI给出了一些建议,你会发现套到现在的alpha机制上就像贴身定制一般。
但事实是,假设来到一个平行时空,你依然可以总结出这么些建议,因为它们是通用逻辑,你可能会想出另一套机制,它依然work well,毕竟背靠的是币安的生态位,天然拥有较高的容错率。
但你可能没法想出动态积分这一套。
这个T-15清零是让我觉得最妙的一点。
看似只是一个T-15清零的简单规则,其实它实现了:
1、资金和注意力的缓冲。
大部分项目方发空投,大多是刷小半年,发空投前几天预热下,发完该骂骂该夸夸,然后就消失了。
T-15的意义在于,你想撸,得先连续刷十天以上,不然就没有意义。
连续十几天,你每天要打开BN钱包,记性不好的老头子还要订闹钟。不小心漏了一天的,好了,赶不上排名了,妈个蛋。
于是,今天A项目发空投了,你只能看别人领。两周内你看到十几个项目发空投了,你只能看别人领。
一旦你决定要参与,你的资金注定要沉淀15天以上,你的注意力注定要持续15天以上,你的所有成本和收益,都要进行15天的缓冲。你关注的核心,正在从收益,逐渐被拉扯一部分出来到了产品。
你就说是不是吧……
2、用户习惯的养成 前面说了,OKX钱包培养了用户习惯,BN要做的,就是想办法自己也培养个。
alpha系统顺带也干了这事。 这不用过多解释了,民科说21天形成一个习惯,你这15天刷下来也不可能立马跑,就逮你这个点呢。
但得益于BN强大的生态位,确实隔几天就有东西发,就有点像巴普洛夫的狗,隔几天给你塞根骨头,这种间歇性的奖励又在持续强化反馈。
3、持续发酵的社区热度
你看到社群里每天都有人讨论,今天发了啥明天发了啥,什么入职了离职了巴拉巴拉
偶然来个大的,又会有批观望的心痒痒的入职了
领不到好货,又离职了。
然而多少人还在持之以恒,毕竟离职之后再入职,又浪费15天,万一呢?
期待、兴奋、不安、懊悔、纠结、怨怼、愤怒……这种对用户情绪的把控,就好比网络小说,好比短剧,带来持续不断的争议和流量。
如果还是和上一代交易积分机制一样的静态和线性设计,那有什么,比实力呗。该来来,不该来的也不会来,最后沦为小圈子游戏。(当然,可能这也正是别人的目的;BN肯定是希望用户池子越大越好了)
不知道我这么拆解,你能不能get到这里的精妙之处?
4、沉没成本与独家资源
就如claude所说,这一点其实也很重要,这是用来培养用户忠诚的。
反思很多设计,“胡萝卜加大棒”策略培养用户忠诚失败的原因在于,用户有最优离场策略,就是在可预期奖励大于成本时,在拿到胡萝卜的那一刻立即离场。
为了避免这一点,设计者再给胡萝卜加上很多限制,比如你得凑五色儿的,你得抽出来白萝卜,甚至这胡萝卜它是绑定的,只能在炒肉丝的时候用……站在用户角度,就变成了加一个折价系数,然后一算,靠成本不足以覆盖,那别玩了走吧!
T-15呢,就属于,只要参与,至少得有个15天的忠诚,越忠诚就有可能奖励越多。并且奖励是突然来一下突然来一下,要是跑了没赶上,成本就沉默了。
然后忠诚度也不是累计的(这很重要),就是你近期怎么样,你以前是韩信都不行。
“吃老本”在web2是成立的,但在web3,我认为绝对不行。原因一大堆不说了。
说了这么多,Binance Alpha这套机制,对于大部分项目方来说,有什么参考意义吗?
毕竟只有BN有这个生态位资源。整套机制可以说是没有top级别平台资源就两个字,免谈。
老规矩,还是看看AI有什么有意思的想法——
你觉得Binance Alpha这套机制,如果脱离了币安的生态位资源的辅助,将会面临什么局面?
假设某不知名交易所Bate也要推出一套机制一模一样的Bate Alpha,会发生什么?
假设你是Bate交易所外聘的高级战略专家,来的时候发现Bate Alpha已经推出了,你认为有什么最佳策略来减少损失?
请你提取Binance Alpha系统机制中的通用机制(特别是动态积分部分),将其总结为一套增长策略模板。
并且假设将这套模板分别应用到如下三个项目中,需要做哪些定制化内容?
1. Baito。这是一个链接KOL与项目方的平台,通过社媒内容生产实现利益互换。现在需要更多普通用户的参与。
2. Bobensea。这是一个NFT交易平台,需要大量的交易活跃。
3. Brbitrum。这是一个公链项目,需要大量的活跃地址。
不要去搜索Bate交易所相关信息,这是我捏造的一个小型加密货币交易所。(所有B字开头的项目都是我虚构的)
https://yb.tencent.com/s/PaoxPE5Se38x DS R1的回答已经算比较完整了,还自己提出了一套“DEL策略”。
比较吃惊的是AI竟然理解了通用模板里不能预设项目自带流量,所以做了病毒传播,还区分了新用户奖励。
当然,也存在很多玄学的地方,比如,奖励来源多元化“平台自有资源、外部合作”,都在小项目前提下,这两点都不怎么成立。
这一点我也继续追问了下去,具体的回答也在后面了。
本来这篇文章到最后,我会提出我关于机制设计的很多思考。然后在与AI的交互过程中,发现很多都被提及,想到AI不到一分钟吐出了我可能要花一小时才能码出来的,且质量也能做到及格往上,顿时觉得索然无味了起来。
这是我第一次尝试用这种形式创作,即基于一个问题,让AI作为副手,共同去思考扩展一个问题。以前往往就是一气呵成写完了事……
在研究思考一途,AI相比于人类,具备很明显的优势:
全面而完善的知识储备
极快的信息梳理总结、思考分析速度
由于知识储备过于丰富,因此输出也往往比较系统化、体系化
而劣势在于:
需要大量实际经验的思考判断
缺乏对人性的理解,依赖模型与理论推导结论
需要精准的提示词约束,否则过于发散
还记得当年刚入圈那会,就整天扒拉项目去看白皮书,少说看了几百个项目。一个白皮书就算囫囵吞枣,好歹也需要半个小时,碰到个牛叉的项目需要仔细研究的,就几小时打底。现在要了解一个项目,让AI去解读,还可以腾出手来喝杯咖啡;咖啡烫嘴,舌头还没甩几下,AI就把结果吐出来了。扫几眼,大概知道项目是干啥的,就兴趣缺缺了。
我不知道这是信息太爆炸,AI粗粮太好吃,还是缺乏真正创新的项目,还是因为我自己变了。
总之,无论是链上的代币,还是新的项目,还是AIGC时代的泛滥信息,一切都在不可避免地走向数据过载。而大部分数据又都是二次加工、无意义的垃圾,因而,能明辨数据价值的思考才会更具意义。
我统计了下,仅仅是过去7天,BN连捧带拉上了11个alpha coin;考虑到生态夺权的战略需要,这种高速上币的状态可能还会维持较长时间。站在项目方角度,在这个尴尬的间隔期,Alpha是少有的通过支付成本可以确定性获取对应注意力的方式,因此,很多还在活跃的、特别是中小项目方大概率会考虑加入alpha。对alpha代币保持快速而直观的了解,可能会有助于发现更多有意思的项目。
后续我将会通过“人脑+AI”的创作方式,对大部分项目实现这么一个“快速而直观的了解”。欢迎关注与交流~
jojonas