Daniel,2023年1月
数据源：FootprintAnalytics
在GameFi中，要知道有多少人真正在玩一个游戏并不那么简单。虽然大多数平台使用UAW作为GameFi项目的主要指标，但实际上，这个指标并不能告诉我们一个区块链游戏有多活跃、多受欢迎或可持续。
在常规游戏中，我们将玩家定义为启动游戏机或登录并开始游戏的人。虽然有不同类型的玩家——初来乍到者、普通玩家、休闲玩家、铁杆粉丝——但定义玩家是直接的。与游戏互动的方式只有一种，即通过游戏。
定义GameFi用户则是另一种挑战。事实上，我们没有很直观的方法来定义以及区分开这些与游戏合约交互的用户。
相较于游戏玩家而言，GameFi用户或许是像DeFi用户一样，只是单纯通过玩游戏得而获取收益。
首先，GameFi的参与者主要有两种类型。第一种，有真正的游戏玩家，他们为享受而玩。其次是投资者，他们将游戏视为一种赚钱的方式。此外，还有可能未必参与到游戏中，但是通过与合约交互去实现某种目的的机器人。
有些投资者自己会玩这个游戏，但也有其他投资者将手工工作外包给作为GameFi公会一部分的"奖学金玩家"。一些拥有项目资产的人也从不亲自尝试游戏。例如，那些在沙盒中购买土地的人，因为他们认为土地会升值，或出于类似的原因购买AXS代币。事实上，价格最高的GameFi代币之一是一个尚未发布的标题，Illuvium。
法律专家：Mango Markets案例会影响DAO未来如何实施其法律和治理结构:2月4日消息，加拿大律师事务所McMillan LLP的合伙人Benjamin Bathgate表示，针对所谓的Mango Markets漏洞利用者Avraham Eisenberg的诉讼可能会影响DAO未来如何实施其法律和治理结构。Bathgate表示，在很多情况下，DAO只是用户的集合，这是一个用户社区，也许有一个核心贡献者负责编码。管理Mango Market DAO的怀俄明州有限责任公司Mango Labs正在寻求收回剩余的4700万美元。然而，Bathgate表示，Mango Labs的诉讼不太可能成功，到那时可能会为DAO生态系统敲响警钟。
此前报道，Mango Markets攻击者Avraham Eisenberg在纽约美国地方法院第一次听证会上放弃保释。目前，Avraham正被Mango Labs起诉，要求赔偿剩余的4700万美元，他被指控犯有商品欺诈、商品操纵和电汇欺诈三项刑事罪。[2023/2/4 11:46:50]
很明显，1个钱包地址≠1个玩家。
那么，区块链分析师如何定义GameFi用户？在这篇文章中，我们将以Era7以及Walken为例来说明这些指标中的大部分。
IOTA代币持有者将投票决定无人认领的代币该如何处置:1月27日消息，IOTA代币持有者将投票决定无人认领的代币应该如何处置。投票选项有两种：1、用于支持和资助对IOTA社区生态系统至关重要的项目和计划，这些资金将完全由社区管理。2、从IOTA分类账中删除，总供应量将减少。
投票过程将分为三个阶段：提案公告；投票（七天）；计票（10天）。投票结果将通过参与计数的每个节点以分散的方式生成和验证。每个节点都可以通过API终结点公开其当前和最终结果。
据此前消息，在去年的Chrysalis网络升级期间，IOTA基金会要求IOTA社区决定如何使用超过50个无人认领的IOTA代币。[2022/1/28 9:18:08]
了解GameFi项目的基础指标
GameFi的指标可以是简单的，也可以是复杂的。
最简单的指标告诉我们互动的数量、互动者、代币持有者和游戏用户。虽然它们不能告诉我们关于游戏玩家的具体画像，但它们是最基础的入门信息。
Craig Wright：PoW是指导网络存在分歧时如何行动的信号:Craig Wright在其最新的博客文章中解释了为什么工作量证明（Proof-of-Work，PoW）是至关重要的。他表示，工作量证明是一种重要的信号，它告诉网络上的节点，当网络上存在分歧时，该如何行动。重要的是要区分这些节点不是对网络规则投票，而是执行规则。他说，“工作量证明是一种经济信号，从理论上讲是从游戏的角度去激励玩家的诚实行为，或者提供一种惩罚机制。”[2020/8/20]
与合约交互的独立钱包地址数
首先，分析师可以使用Footprint上过滤除基本交易外的所有交易，如批准和转让，以获得与合约交互的用户数据。
分析师可以用几个指标来量化这个指标，如总用户和活跃用户。
Source:WalkenUsersTable
动态 | 各国代表在FATF开会讨论如何监管虚拟资产和虚拟资产服务提供商:金色财经报道，据FATF官网消息，1月9日，各国主管开会讨论了如何监督和管理虚拟资产和虚拟资产服务提供商（VASP）。自金融行动特别工作组（FATF）在2019年6月敲定这些新措施以来，这次会议是主管们首次有机会讨论如何实施这些新措施。 论坛讨论了三个主要领域：1.迄今为止，从那些已经建立VASP监督制度并已经开始监督VASP的国家吸取的经验教训。2.起草VASP法律法规时的常见问题。3.管理者有效监管VASP所需的工具、技能、程序和技术。这次会议确定了需要采取进一步行动的若干领域。这些问题将在FATF全体会议和将于2020年5月举行的监督机构论坛的会议上进一步讨论。据此前报道，2019年6月22日，FATF官网发布《基于风险的角度：监管数字资产和数字资产服务商的章程指南》，该指南将帮助各国和虚拟资产服务提供商了解其反和反恐融资义务，并有效实施FATF适用于该行业的要求。[2020/1/11]
对用户行为进习性分类，根据不同钱包负责不同业务，细分不同的钱包交互用户数
参考Walken，因为玩游戏首先要购买鞋子，购买鞋子的付款操作：把SOL从交易所转账到Walken的钱包→用SOL买鞋子→开始游戏。这个就是所谓的入金，出金就是把币从官方钱包再转出来。所以项目方会把和官方账户交互的地址也算作用户。
声音 | 复旦杨洁萌：Libra落地最大挑战来自于如何应对监管:9月25日晚，第83期“金融学术前沿”报告会在复旦大学智库楼106会议室举行。复旦发展研究院金融研究中心（FDFRC）主任孙立坚教授研究团队成员杨洁萌发布了题为“Libra乌托邦与中国法定数字货币的机遇”的报告。杨洁萌表示，Libra和传统支付系统比，满足不同参与方的诉求，帮助账户方做大支付、汇款，让收款方降低交易成本，也让传统机构观察、应对创新的手段。具体来说，具有三大优势：1、低操作成本：区块链取代人工对账带来效率提高，差错减少；2、低交易成本：Libra体系内交易无需向中心化机构代理机构付费；3、低保证金降低成本：账本实时同步加强机构间公信，减少保证金要求，降低保证金带来的额外成本。Libra也依然面临着四大风险：各国面临的监管要求不同；反风险；资金安全和信息安全；监管政策不确定风险。因此，Libra虽然抱有非常美好的幻想，但离真正落地还有诸多挑战，最大的挑战来自于如何应对监管，还有包括隐私问题、挤兑风险问题等诸多问题，还处于乌托邦的阶段。（复旦发展研究院微信公众号）[2019/9/30]
Source:AddressHoldingNFT's&HolddingERAToken(temp)
NFT持有用户
因为每个游戏玩家要进入游戏，必须先购买NFT。因此，当我们分析一个游戏的真实用户，NFT的持有用户是一个必要分析的数据。
Tokenholders&tokenprice
像NFT一样，分析师可以看到游戏内代币的价格波动。
小结
当大多数人去像Coinmarketcap或DappRadar这样的网站时，他们看了看上述指标，然后就收工了。然而，更有经验的GameFi分析师明白，这些指标是表面的，很难描绘出正在发生的整体情况。
这些用户是在为协议注入价值，还是不断地试图提取价值？有多少用户是活跃的，有多少是不活跃的，又有多少是机器人？该项目是否有足够的吸引力来说服玩家购买NFTs？如果不是，还有哪些信息需要被捕捉？
我们可以通过检查游戏运营指标开始回答这些问题。
游戏运营的进阶指标
互动?
使用FootprintAnalytics,分析师可以看到每个钱包每天的交易数量。此外，他们可以看到合同互动的类型。这些包括：
代币铸造
转账
提现
存入
Source:Era7GameDailyTransactions&PerUsers
游戏内活动
并非所有的游戏行为产生的价值都是一样的。例如，一个仅仅是试验项目的玩家，其价值不如一个积极投资于游戏资产以创造更愉快的游戏体验的玩家。此外，一个纯粹的商业投资者，如游戏公会，将对价格产生持续的通缩影响，因为像比特币矿工一样，他们将不断地出售代币和资产来支持他们的业务。
分析师可以通过以下的分析，来评估游戏中的用户活动，比如:
参与的价值
每天流入游戏智能合约/交易的资金
每天从游戏智能合约/交易中提取的资金
NFT用户分层
NFT在GameFi中发挥着核心作用。与游戏的NFT相比，人们倾向于过度分析代币价格作为游戏的衡量标准，也许是因为代币的价格比NFT更简单明了。为了理解生态系统中的NFT价格，人们必须理解生态系统本身以及NFT的不同类别、稀有度和属性。
持有NFT的用户数量是最基础的数据指标。然而，我们可以变得更细化。比如说：
人均持有的NFT数量
每个NFT层级的持有人数量
NFT持有人与那些与游戏合约有互动的人，以及NFT升级漏斗。(有些游戏需要不断升级才能玩。)
Source:NFTProjectHistoryAddress&LostAddress(temp)?
用户忠诚度以及留存率
区块链的一个巨大优势是，它允许任何人以以前不可能的方式查看协议活动。在常规游戏中，外人是无法看到玩家的留存率或每个用户的平均活动量的。然而，所有这些东西对GameFi的分析师来说都是可用的。
流失的用户
持有NFT的流失用户
新加入的NFT持有用户的留存率
新用户增长率与老用户流失率
机器人的数量
虽然FootprintAnalytics有几个过滤器来衡量NFT洗盘交易，但创建明确的方法来检测GameFi协议内的机器人仍然是一项正在进行的工作。但分析师可以过滤掉那些只呈现互动而很少或没有价值注入的钱包地址。
总结
随着GameFi的扩大，每一个成功的领域都会伴随有大量的低质量项目，每一个活跃的玩家都会有一定数量的机器人和无效地址链接到协议上。
这就需要GameFi分析师根据他们所追踪的项目来定义不同种类的用户。这意味着使用基本和高级指标来区分不同类型的用户，以评估一个标题的健康、质量和增长潜力。
本文来自FootprintAnalytics社区贡献。
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