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NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

Time:2022-08-13 Click:250


July 2022, Thiago Freitas

数据来源: OpenSea & Looksrare & X2Y2 Overview

直到 2021 年末,OpenSea 一直都是  NFT 交易市场的垄断者。但 2022 年初,随着 2022 年 1 月 LooksRare 和 2022 年 2 月 X2Y2 的推出,OpenSea 一家独大的局面逐渐瓦解。新的竞争者为 NFT 用户与 NFT 收藏品之间的关系注入了活力,通过设计新的功能和平台激励措施,刺激了用户交易。

Footprint 图表展示了各个 NFT 交易市场的每日交易量(USD)。我们可以看到,到目前为止,今年的  NFT 交易市场的波动非常频繁且明显的。

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

Footprint Analytics - Market Share of OpenSea & X2Y2 & LooksRare Volume

LooksRare 在推出后得到了越来越大的市场份额,但 X2Y2 首次亮相后,LooksRare 的一部分市场份额迁移到 X2Y2,那是因为 X2Y2 有更好的交易条件并且对其原生 X2Y2 代币作出了新颖的提议。自 5 月中旬以来,在交易量上,X2Y2 比 OpenSea 取得了更大的市场份额。X2Y2 现在交易量的市场份额占比已经超过 50% 。这不禁让人纳闷:

  • 这些交易量是从哪里来的?

  • 这些新的交易市场平台进行的交易有什么不同?

  • NFT 交易市场这块蛋糕越来越多平台来分意味着什么,投资者又能从中得到什么?

但是这两个新平台并不是简单的 "复制和粘贴" OpenSea 的运作模式和功能 。下表显示了他们除了提供原生代币之外还引入了哪些新功能。

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

交易:用户数、交易量和平均交易额

下图是一段时间内 3 个平台的用户数量对比,可以看到新平台在刚推出时有一段时间是比较有吸引力的,但占主导地位仍然是 OpenSea,从下面的日活跃用户图表中可以看出。它的日活跃用户数量比排在第二的 X2Y2 高 8 倍。

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

Footprint Analytics 图表向我们展示了类似的数据,OpenSea 的平均交易量是第二名的 8 倍。

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

LooksRare 和 X2Y2 的平均交易额比 OpenSea 更高。

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

顶级的 NFT 在哪里交易?

下面的饼图是 4 个 "蓝筹" 项目在 NFT 交易市场上的交易情况。从这些图表中,我们可以看到这几个 “蓝筹” 项目的交易是如何在 OpenSea、LooksRare、X2Y2 和其他市场之间分配的。

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

Footprint Analytics

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

Footprint Analytics

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

Footprint Analytics

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

Footprint Analytics

根据上面的信息,我们列出了一些用户选择在 X2Y2 进行 NFT 交易的主要原因:

  • 交易时收取的费用较少,卖家使用 X2Y2 更有利可图,特别是当出售价值较高的 NFT 时,平台收取的费用更少。

  • 购物车功能(批量交易)让买家的购买更简便。买家可以一次性选择所有 NFT 进行结账。在一次交易中可以购买多个 NFT,也有助于买家节省 gas 费。 

  • X2Y2 原生代币中的奖励分配给了买家和卖家,这种奖励模式创造了一个良性的用户增长循环。

这些好处是推动小额交易者(交易价值较低的物品)用 X2Y2 进行交易的一把好手,交易量和交易用户的数量上去了,就会使 X2Y2 的原生代币成为一个很好的投资方向,X2Y2 的原生代币也能够在不用来购买特定藏品的情况下就获得  NFT 交易市场的关注。

NFT交易市场的后起之秀要如何超越OpenSea?

总结(TL;DR):

结合上述图表中的信息,我们可以了解到,拥有持续的高交易额的 X2Y2 已经是蓝筹 NFT 集合的领先市场。聪明的 NFT 交易用户知道,尽可能首选交易手续费较低的 NFT 交易市场可以节省大量的资金。

由于 X2Y2 的代币让持有代币的用户有权获得平台产生的一部分收入。因此购买交易市场的原生代币也不失为一个合理的投资策略。

本文来自  Footprint Analytics 社区贡献

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