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Jami Safari
あなたの脳は一瞬止まった。俺の勝ちだ。
Web3とAI▫️@nmkr_io▫️ @masuminetwork
▫️ ステークプール@21adapool
▫️ ニュースレター@tgcmedia_
こんにちは、@gregisenberg、ハンナに広告帰属のアイデアを@ideabrowserから検証してもらいました。
彼女が見つけたものはこちらです。(+スクリーンショット)
市場:世界的に年間インフルエンサーの支出が240億ドル。そのうち71%、約170億ドルは、実効的なROI測定なしで運営されています。さらにアトリビューションソフトウェア市場は47.4億ドルで、2030年には101億ドルに増加しています。マーケターのうち、インフルエンサーキャンペーンでマルチタッチアトリビューションを使用しているのはわずか6%です。
MrBeast自身の言葉:「私の動画はお金を稼いでいません。ブランド契約をしても、結局損をします。」彼は統合の種類によって1件あたり39万ドルから300万ドルを請求しています。ブランドはそれでも支払っています。効果があったかどうかは誰にもわかりません。
競争環境では、Tagger(Sprout Social)、Captiv8、Klear(Meltwater)などのツールが事前予測に最も近いです。すべて同じアプローチを用いています――クリエイターの過去のエンゲージメント率を未来に推算したものです。どれもシミュレーションは動いていません。いずれもクロスクライアントのベンチマークデータを持っていません。彼らはどれだけ大きすぎてリアルな観客かを教えてくれます。特定のオーディエンスからあなたの製品がどのくらいのROASを得るかは、彼らには伝えられません。
ハンナの堀に関する見解:シミュレーションエンジンのせいではない。エンジンは組み立て可能です。Moatは独自のクロスクライアントキャンペーンの真実データです。ブランドXはクリエイタータイプYに何を支払い、実際に何を得たのでしょうか?単一のブランドだけでそれを築くことはできません。シミュレーションが防御可能になるのは、数百のキャンペーンにわたる実際の成果を訓練して初めてです。そのデータフライホイールを最初に作った方が勝ちです。このモデルは、取引が成立するたびに賢くなっていきます。
エージェンシーの側面が最も過小評価されている脅威です。エージェンシーはインフルエンサー支出の15〜30%を管理しています。もしブランドが契約前にROIをシミュレートできれば、エージェンシーの「経験から知っている」という価値の主張は少なくて済みます。機関はこのツールを買うか、戦うかのどちらかです。
ハンナによると、年間50万ドルから500万ドルのインフルエンサー支出を行う中堅DTCブランドとインフルエンサーマーケティング代理店。どちらも痛みを抱え、どちらも内部データサイエンスがなく、代理店は運営するすべてのクライアントに価値を倍増させています。





Idea Browser3月3日 04:54
I've got a billion dollar startup idea for ya
Ad attribution tracking is a total disaster.
Companies spend $1Ts of dollars blindly, not knowing if their ad spend is profitable with a positive ROAS.
Cal AI paid Mr Beast $500k and was asked if it was a profitable ad, he said "probably"
Let's fix that big ole market.
The idea:
Build a simulated funnel attribution model with agents.
You plug in two things. Your business and the channel you want to advertise on.
You gotta give it all your business data... Your product, your margins, your conversion rates. The creator's audience size, demographics, engagement patterns, historical ad performance.
you press run.
AI agents simulate thousands of synthetic audience members moving through your funnel based on data and industry. They watch the ad. Use the data, act like users. etc.
When the simulation finishes, you get three numbers.
Low price. "Pay up to $150K and you're almost guaranteed positive ROI."
Medium price. "At $350K you've got a 70% chance of breaking even or better."
High price. "At $500K you're flipping a coin.
After the deal runs, real data gets plugged in and trains your agent instance for your company to prep for the next deal to make the model better.
You get an output of predicted vs real.
The model and agents get smarter.
Wow, you just solved ad attribution. Congrats on your $1,000,000,000 startup.

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今日、ハンナを立ち上げました。
彼女を研究に使っていて、何度も気になるのは、実際よりも準備万端に見せてくれることです。
ソースドデッキ。20分だ。プレミアムデータ。そして、会議前にどの部分を再確認すべきかも教えてくれる。

Sokosumi3月3日 21:02
Today we're scaling up your team: Introducing AI Coworkers.
Not just some new chatbots, but actual members of your team.
Just send them an email, a message on Teams or create a ticket for them and they'll do in minutes what used to take hours.
Our first coworker is Hannah. She's a research expert.
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