AI Network 토큰 이코노미 (2) — 퍼널 최적화를 통한 AI 네트워크 가치 극대화

AI 네트워크의 빠르게 변화하는 세계에서는 사용자 확보 퍼널의 이해와 최적화가 네트워크 및 토큰 가치를 증대하는 데 중요합니다. 개인 소비자, 개발자, 비즈니스 또는 노드 시장에 해당하는 다양한 퍼널 단계를 식별하고 각각을 분석함으로써 AI 네트워크의 전체 잠재력을 발휘하고 성장을 예측할 수 있습니다.

이 글에서는 퍼널(Funnel)을 중심으로 AI 네트워크 (AIN)의 가치를 극대화하는 방법과 생태계의 다양한 부분, 그리고 $AIN 토큰 경제를 탐구해 보겠습니다.

AI 네트워크 퍼널은 생태계의 다양한 유입을 위해 사용자를 포착하는 데 중요하며 다음과 같이 다섯 가지 주요 단계로 구성됩니다.

1. 인지: 사용자는 다양한 마케팅 채널을 통해 AI 서비스를 인지합니다.
2. 관심: 사용자는 링크를 클릭하고 다양한 AI 서비스를 탐색함으로써 관심을 표시합니다.
3. 가입: 사용자는 계정을 만들어 AI 서비스에 액세스합니다.
4. 구매: 사용자는 프리미엄 기능을 잠금 해제하거나 서비스를 계속 사용하기 위해 결제를 진행합니다.
5. AIN 토큰 이코노미: 사용자는 네트워크 가치를 증대시키는 데 기여하면서 토큰 경제에 적극적으로 참여합니다.

이러한 단계들은 대규모의 잠재적 사용자 그룹을 AI 네트워크 생태계 및 $AIN 토큰 경제의 구매자 및 활동적 사용자로 점점 필터링하여 네트워크 및 토큰 가치를 증대시키는 데 중요한 역할을 합니다.

AI 네트워크 경제

퍼널의 각 단계를 자세히 최적화하기 전에, 퍼널을 적용할 대상 사용자를 먼저 이해하는 것이 중요합니다. 여기서 우리는 AI 네트워크와 상호 작용할 다양한 사용자 유형을 구체적으로 식별하여 타겟 마켓에 대한 더 큰 그림을 그리고 AI 네트워크 생태계로의 유입에 대한 더 나은 이해를 얻을 것입니다.

먼저 AI 사용자가 있습니다. AI 서비스 또는 에이전트를 사용하여 어떤 필요를 충족시키려는 사람이라면 (예: 요리 팁을 찾는 개인 또는 연구 지원이 필요한 비즈니스 인 등), 해당 사용자들은 AI 서비스를 찾습니다.

둘째로, GPU 제공자가 있습니다. 이들은 토큰 보상을 위해 GPU 리소스를 제공하고, 이러한 리소스는 다양한 AI 에이전트가 AI 모델을 실행하는 데 사용됩니다.

세 번째로, API 사용자가 있습니다. 이들은 본질적으로 AI 네트워크 리소스를 자신들의 AI 모델에 활용하는 개발자입니다.

AI 네트워크 워크플로우

마찬가지로, 퍼널의 중요성을 올바르게 이해하기 위해서는 다양한 사용자 입력이 구현되는 방식과 사용자가 생태계의 다른 부분과 상호작용하는 방법을 이해해야 합니다.

GPU 리소스는 GPU 제공자(Runo NFT 보유자)로부터 공급되며, 이는 AI 에이전트로 구축된 큰 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 구동하는 데 사용됩니다. 그 위에 AI 에이전트가 구축되며, 이를 AINFTs (블록체인에 고유한 토큰으로 기록된 AI 에이전트 및 서비스)라고 합니다.

AI 사용자는 이전 섹션에서 언급된 것처럼 특정한 필요를 충족시키기 위해 AI 에이전트와 상호작용합니다.

AIN 가치 성장을 위한 퍼널 최적화

AI 네트워크의 가치를 극대화하기 위해서는 퍼널의 각 단계를 최적화하는 것이 중요합니다. 이를 달성하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 인지 단계

첫 번째로 사용자의 요구 사항과 타깃 오디언스를 식별해야 합니다. 우리는 AI 네트워크가 AI 서비스 사용자, GPU 제공업체 및 API 사용자라는 세 가지 타깃 오디언스를 가지고 있다고 판단했습니다. 이들을 식별한 후에는 AI 서비스의 독특한 가치 제안을 강조하는 매력적인 마케팅 메시지를 개발하고, 잠재적 사용자에게 도달하기 위해 검색 광고, 소셜 미디어, 콘텐츠 마케팅 및 기타 채널을 활용하는 것이 필요합니다. AI 네트워크에서는 모든 다양한 AI 에이전트를 사용할 수 있는 제품 페이지를 만들고 있습니다.

이 단계에서는 첫 번째 오디언스를 AI 사용자로 식별할 수 있으며, 효과적으로 그들을 대상으로 하기 위해 그들의 주의를 끌 수 있는 마케팅 자료를 만들어야 합니다. 이를 위해 그들의 요구 사항을 충족시킴으로써 이루어집니다. 예를 들어, 코더인 Chris라는 사용자가 코드를 디버깅하는 데 도움이 필요하다고 가정해 보겠습니다. Chris는 자신의 문제에 대한 해결책을 찾고 있을 것이며, 그는 코드 디버깅을 지원할 수 있는 AI 에이전트에 대한 타겟된 광고나 마케팅 콘텐츠(예: 트위터 게시물이나 블로그 기사)를 발견할 수 있습니다. 이것이 퍼널의 시작이며, Chris는 잠재적 AI 에이전트 사용자로서 클릭했을 때 퍼널이 계속 진행됩니다.

2. 관심 단계

사용자가 광고나 마케팅 자료에서 링크를 클릭하면 그들은 자신의 요구 사항에 대한 해결책이 어떻게 간단하고 명확하게 전달되는지 볼 수 있는 페이지로 이동합니다. 그들은 서비스로 자신의 요구 사항이 충족될 수 있다는 것을 알 수 있으며, AI 에이전트의 기능을 간단한 무료 데모나 튜토리얼로 제공받게 됩니다. 우리의 잠재적 사용자인 Chris는 자신의 코딩 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트에 대한 링크를 클릭합니다. 그러나 그가 서비스를 실제로 이용하려면 퍼널의 세 번째 단계로 진입해야 합니다.

3. 가입 단계

사용자가 자신의 요구 사항을 충족시키기 위해 AI 에이전트와 상호 작용하려면 서비스에 가입해야 합니다. 이 단계에서는 사용자가 계정을 생성하기 위해 이메일 주소나 다른 정보를 제공하는 것이 필요합니다. 가입 프로세스는 마찰을 줄이고 전환율을 높이기 위해 가능한 간소화되어야 하며, 시간 제한이 있는 보너스나 독점 기능도 제공될 수 있습니다. 또한 사용자는 추천 프로그램을 통해 친구나 동료와 서비스를 공유함으로써 보상을 받을 수 있습니다. 가입 시 사용자는 서비스에 대한 제한된 액세스나 일정 기간 동안의 완전한 액세스를 즐길 수 있습니다.

따라서 Chris가 AI 에이전트에 대한 마케팅 자료를 보고 링크를 클릭하고 서비스를 더 탐구하려는 경우, 그는 이메일 주소로 가입하여 계정을 생성하고 교환할 것입니다. 이를 통해 그는 AI 에이전트를 테스트하여 자신의 요구 사항을 충족시킬 수 있는지 확인할 수 있습니다. 그가 초기 문제를 해결할 수 있는지 만족하면, 그는 서비스에 완전한 액세스가 필요하다고 인식하고 구매 단계로 이동합니다.

4. 구매 단계

사용자는 서로 다른 사용자의 요구와 예산을 고려하여 AI 에이전트의 서비스에 대한 완전한 액세스를 위한 유연한 요금 옵션을 제공받게 됩니다. 이는 액세스 수준과 구독 기간에 따라 다르며, 사용자가 서비스로부터 얻게 될 가치가 명확하게 전달됩니다. 또한, 사용자들은 예외적인 고객 지원을 기대할 수 있음을 인식하게 됩니다.

다양한 결제 계획과 가격 옵션은 가장 많은 사용자를 확보하기 위해 중요합니다. 일부 사용자는 상당 기간 동안 AI 서비스에 대한 완전한 무제한 액세스를 필요로 할 것이며, 다른 사람들은 특정 기능에 대한 액세스나 일정 기간 동안의 전체 서비스에만 액세스할 수 있을 것입니다. 장기간에 걸쳐 전체 서비스가 필요한 사용자들을 위해 장기간 가입을 유도하기 위한 특정 전략을 시행할 수 있습니다. 이러한 전략에는 예를 들어 12개월의 완전한 액세스를 위해 3개월 무료로 제공하는 것이 포함될 수 있습니다. 이는 월 단위 결제보다 더 비싼 경우에 해당될 수 있습니다.

우리의 잠재 고객인 Chris는 코딩 문제를 해결하기 위해 해결책을 찾던 중 인식 단계를 통해 AI 네트워크 퍼널에 진입했습니다. 그는 디버깅 코드를 돕는 AI 서비스에 대한 타겟 광고를 본 후 링크를 클릭하여 관심 단계로 이동했으며, 그 서비스의 가능성을 탐구했습니다. 자신의 요구 사항을 충족시킬 수 있는지 확인한 후에는 데모 액세스를 얻고 서비스를 테스트하기 위해 이메일 주소로 가입했습니다. 문제를 해결할 수 있음을 확인한 후에는 구매 단계로 진입하여 가장 적합한 결제 옵션을 결정했습니다. 그는 매달 결제할지 또는 처음 3개월 무료로 12개월을 구입할지 선택할 수 있었습니다. 코더로서 그가 서비스를 다시 필요로 할 가능성이 높기 때문에 장기적으로 돈을 절약하는 것이 합리적이라고 결론지었습니다. 따라서 Chris는 잠재 고객에서 구매자로 AI 네트워크 퍼널을 통해 올라와 그의 초기 요구 사항이 해결되었습니다. 이제 그는 퍼널의 마지막 단계로 이동합니다.

5.AIN 토큰 경제 단계

AI 네트워크의 $AIN 토큰은 AIN 생태계의 중추를 제공합니다. 이 토큰은 생태계 내에서 결제, GPU 리소스 및 기타 기능을 중재합니다. 사용자들은 네트워크와의 기여 및 상호 작용에 대한 보상으로 $AIN 토큰을 받는 것을 통해 토큰 경제에 적극적으로 참여하도록 권장됩니다. GPU 리소스 공급자들은 $AIN 토큰으로 보상을 받으며, 사용자들은 $AIN으로 결제 옵션을 가지고 있으며, 토큰은 인센티브로 사용될 수 있습니다. AI 네트워크는 네트워크 내의 서비스 및 사용자들의 균형을 통해 균형잡힌 토큰 공급 및 수요를 보장하기 위해 노력합니다. 이는 건강한 토큰 가치를 유지하고 생태계의 가치와 사용을 증가시키기 위한 것입니다. AI 네트워크는 지속적으로 새로운 사용 사례와 파트너십을 개발하여 생태계 및 $AIN 토큰의 유틸리티와 채택을 증가시킵니다.

토큰 경제 단계에서 토큰의 가치와 생태계 내에서의 사용을 확인하는 것이 중요합니다. 우리의 마지막 기사에서는 AI 네트워크 내의 LLM에서 한 문장의 채팅이 토큰 경제 내에서 가지는 가치 및 시간이 지남에 따라 이 값이 어떻게 변하는지를 살펴보았습니다. 생태계 내에서 어떤 것의 가치를 이해하기 위해서는 지역 내의 유사한 서비스의 유사한 것과 비교해야 합니다. 예를 들어, 커피잔을 얼마에 판매할지를 확정할 때, 지역에서 판매되는 커피잔의 가격을 비교해야 합니다. ChatGPT의 $60/백만 토큰을 기반으로하면, LLM의 한 사람당 10문장의 단어와 10문장이 $0.006의 가치를 가집니다. 사용자가 하루에 10문장을 평균 사용하는 경우, 하루에 한 사용자의 가치를 얻을 수 있습니다. 1 $AIN이 $0.10이면, 1 토큰당 약 20문장 미만을 생성할 것입니다 (16.67).

AIN 토큰 경제 단계를 포함하여 퍼널의 각 단계를 최적화함으로써 AI 네트워크는 사용자를 효과적으로 유치, 유지 및 관여시켜 네트워크 가치를 상당히 증가시킬 수 있습니다.

AIN 가치 성장과 토큰 경제의 영향 계산

퍼널은 많은 잠재 사용자로부터 시작하여 상호작용자, 가입자 및 구매자로 좁혀지는 과정입니다. AI 네트워크의 성장과 토큰 경제의 영향을 정확하게 계산하기 위해 다음과 같은 지표를 사용할 수 있습니다:

• 퍼널 각 단계 간의 전환율
• 사용자 당 평균 수익 (ARPU)
• 고객 평생 가치 (CLV)
• 토큰 속도 및 유통

예를 들어, 다음과 같이 가정해 봅시다:

• 300,000명의 사용자가 AI 서비스를 인식합니다 (인식)
• 사용자의 1/3이 링크를 클릭합니다 (관심)
• 관심 있는 사용자의 10%가 서비스에 가입합니다 (가입)
• 가입한 사용자 중 5%가 구매를 합니다 (구매)

이제 우리는 AI 네트워크 서비스에 대해 인식한 300,000명의 사람을 500명의 구매자로 줄였습니다. 1 달러의 $AIN 토큰이 약 16.67개의 문장을 생성한다고 가정하고, 고객은 평균 1일에 20개의 문장을 생성합니다. 이는 고객이 하루에 약 1 달러 이상을 소비한다는 것을 의미합니다. 가정 적인 사용자당 평균 수익이 연간 100 달러 (ARPU)이고, 고객이 평균 3년 동안 머무를 것으로 가정합니다 (CLV). 이 정보를 토대로 AI 네트워크의 가치 성장과 토큰 경제의 영향을 계산할 수 있습니다.

• 유료 사용자: 300,000 x 33.33% × 10% × 5% = 500 명
• 연간 수익: 500 × $100 = $50,000
• 총 CLV: 500 × $300 = $150,000
• 일일 토큰 소비량: 500 명 × 1 $AIN = 500 $AIN
• 월간 토큰 소비량: 500 $AIN × 30일 = 15,000 $AIN

유료 사용자 수는 AI 네트워크 생태계에 얼마나 많은 AI 에이전트가 있는지에 따라 달라집니다. 예를 들어, 평균적으로 AI 에이전트 당 100 달러를 활성화하는 약 10,000 명의 유료 사용자를 확보하려면 100개의 AI 에이전트가 필요하며, 이는 마케팅 노력과 함께 AI 에이전트의 사용 사례를 늘려야 합니다.

이러한 계산은 퍼널을 최적화하고 전환율을 개선하며 활기찬 토큰 경제를 유지함으로써 AI 네트워크가 시간이 지남에 따라 큰 가치를 창출할 수 있음을 보여줍니다. 토큰 경제의 건강과 성장은 사용자 참여와 토큰 유통과 직접적으로 관련이 있습니다.

3개의 AI Network 퍼널

AI 네트워크는 다각적인 생태계이기 때문에 마케팅은 단순히 하나의 대상 고객을 대상으로 이루어지지 않습니다. 이 생태계는 AI 에이전트를 개발자 및 AI 기업이 사용하는 AI 네트워크 LLM과 API를 통해 지원합니다. 이들은 B2B 대상 고객입니다. 이 생태계는 GPU 자원을 공급업체로부터 확보하고 보상으로 $AIN 토큰을 지급합니다. 이들은 노드/마이닝 대상 고객입니다. 마지막으로, 이 생태계는 소비자들에게 AI 에이전트 사용을 제공합니다. 이들은 B2C 대상 고객입니다. 이 세 가지 포커스를 가지고 있기 때문에 우리는 세 가지 퍼널을 가지고 있으며, 이 모두가 AI 네트워크 생태계와 토큰의 성장을 촉진하기 위해 고안되었습니다.

결론

마무리로 인공지능 네트워크의 성공은 주로 사용자 유치 퍼널의 효과성과 토큰 경제의 강도에 달려 있습니다. 인식부터 구매까지 그리고 그 이상의 각 단계를 최적화하고 건강한 토큰 순환을 보장함으로써, 인공지능 네트워크는 가치 성장을 극대화할 수 있습니다. 퍼널 지표와 토큰 경제 요소를 기반으로 한 정확한 계산을 통해 네트워크의 성장 잠재력을 예측하고 측정하며, 시장 규모와 사용자 유치에 대한 현실적인 목표를 설정할 수 있습니다. 인공지능 산업이 계속 발전함에 따라, 퍼널 최적화와 토큰 경제 관리를 숙달하는 것이 성공적인 인공지능 네트워크의 주요 차별 요소가 될 것입니다.

AI Network는 블록체인 기반의 탈중앙화된 AI 개발 생태계입니다. GPU 제공자는 공유 GPU에 대한 $AIN 토큰을 보상받을 수 있고, 개발자는 공유받은 GPU로 오픈소스 AI 프로젝트를 개발하고, 크리에이터는 AINFT로 AI 기반의 창작 활동을 펼칠 수 있습니다. AI Network 생태계 안에서 누구나 쉽게 AI를 개발하고 활용할 수 있는 AI를 위한 웹3 시대를 만들어 갑니다.

• AI Network 홈페이지: https://www.ainetwork.ai
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