Prometeus — подгоняем аудиторию ш̶и̶л̶л̶е̶р̶а̶м̶ инфлюенсерам

Автор: Magnussen

Сайт: https://prometeus.network/

MVP: http://dsdemo.icu/, демонстрация на YouTube тык, как выглядит изнутри, демонстрация демо-выборки (она устаревшая и ограниченная, в MVP функционал и выборка уже в реальном времени): тык

Конкуренты: только централизованные решения: Maker Studios, Lithium Technologies, TapInFluence, FameBit, FullContact, Pipl и тд.

Сейл: пока не определились с моделью – либо эквити на 2,5 млн, либо продажа токенов на 4-5млн, поскольку увеличиваются затраты на биржи и маркетинг в контексте продвижения токенов.

В большей части проект привлек наше внимание благодаря своему юзкейсу – парсинг данных в социальных сетях и по открытым источникам. Дело в том, что то, чем мы занимаемся в своих обзорах – и есть OSINT – разведка на основе открытых источников. Она делается или вручную: гугление, мониторинг соцесетей, различных данных и тд., или автоматизированным софтом: Maltego, Spiderfoot, которые парсят всю инфу по запросам и связям. Самый топ – это программный комплекс Palantir, который имеет кучу областей поиска и используется копоративными и госструктурами, поэтому и цена соответствующая – 100тыс долларов в год. Поэтому, когда мы услышали про принцип работы Prometeus, то весьма заинтересовались проектом. Плюс мы изучили их финансовую модель, и там все куда реалистичнее, чем у подавляющего большинства проектов, собирающих десятки миллионов.

Итак, начнем:

Юридическая часть:

Изначально проект вырос из Deep.Social, который который создал технологию по сбору, AI обработке и BigData, которая используется в сервисе по поиску и предоставлению психографических данных по аудитории инфлюенсеров из социальных сетей.

Регистрация – в Гонконге: Prometeus Labs Limited 2752583

Почтовый ящик уже в Лондоне: Pavel Maurus СEO at Prometeus Labs +447544398318 pmaurus@gmail.com
Address: PO Box 75028, London, SW1P 9QZ.

Есть грамотно расписанная финансовая модель, по которой мы можем сравнить с другим новым проектом из этой сферы — Fetch.AI:

Раз зашла речь про бизнес-модель, давайте посмотрим, сколько на самом деле стоит разработка продукта в месяц (саму финансовую модель выложить не можем, тк это стоит приличных денег и является отдельным продуктом):

  • CEO — 5000 USD
  • CTO — 5000 USD
  • CFO — 5000 USD
  • Команда, занимающаяся изучением данных, из другого CTO и Junior Data Scientist — 16000 USD
  • Блокчейн-команда, тоже состоит из своего CTO и двух блокчейн — разрабов — 17500 USD
  • Коммерческая часть команды — продажи, бизнес-девелопмент, техподдержка, СМО — 21500 USD
  • Затраты на аренду офиса, оплату различных счетов, лицензий и тд — 7500 USD

С учетом кучи других статей расхода получается примерно 111000 долларов в месяц. Итого в год — примерно 1,3 млн долларов. С учетом того, что приличная часть продукта уже разработана, и за 2 года планируется полностью его завершить, а к концу 1го года уже начать продажи и получать прибыль — 2,5 млн хватит сполна.

Просто сравните цифры. 15-30 млн долларов и 2,5 млн.

Вайтпепер, роадмап:

Вайтпепер написан с пониманием рынка, продукта и конкурентов. Но по блокчейн-части расписано несколько хаотично, плюс есть некоторые двусмысленности в описании токеномики — там не два токена, как может показаться при первом прочтении, а один — просто так разделили его функции.

Роадмап по продукту расписан по запуску самого проекта, поэтому короткий, на 2 года (финансовая модель вплоть до 2023 года):

Скорее всего, сроки уже сдвигаются, тк пока еще идет поиск инвестиций. Хотя роадмап расписан только до 2020 года, то бизнес-модель уже расписана до 2023го.

Вайтпепер и презентация рассматриваются в ключе юзкейса использования Prometeus Network самой Prometeus Labs для нужд инфлуенс-маркетинга . Однако это лишь первый этап.

Во-первых, компания заявляет о довольно детализированном техническим роудмапе развития своих аналитических продуктов, которые позволит проводить существенными объемы ценности через сеть.

Во-вторых, после того как компания реализует свои планы по применению юз кейса для инфлунс маркетинга, она будет масштабироваться на другие сферы применения AI и BigData, так как Prometeus Network готов к работе с любыми видами данных.

В-третьих, Prometeus Network создается как открытый паблик-блокчейн, поэтому любые компания вовлеченные в деятельность по сбору, обработке и монетизации данных, могу присоединиться к нему в качестве любой роли, тем само повышая его использование.

Технология:

Движок Prometeus’a парсит данные по соцсетям, в том числе с помощью нейросети для распознавания фотографий. Дальше эти данные продаются инфлюенсерам, которым требуется целевая аудитория. Как пишут создатели, это пока первый юзкейс, в дальнейшем они будут расширяться. Так что вполне возможно, что когда-нибудь мы увидим дешевый аналог Palantir’a.

Главная сложность проекта в том, что он состоит из двух довольно технически сложных элементов. Первая часть представляет собой технологию на основе AI & BigData, на которой создаются аналитические сервисы Prometeus Labs. И вторая часть, которая представляет собой блокчейн-решение по обмену, обработке и хранению данных названное Prometeus network.

Начнем с  разбора технологии по сбору и обработке массива данных из социальных сетей.Одна из причин по которой проект привлек наше внимание благодаря своему юзкейсу – парсинг данных в социальных сетях и по открытым источникам. Дело в том, что то, чем мы занимаемся в своих обзорах – и есть OSINT – разведка на основе открытых источников. Она делается или вручную: гугление, мониторинг соцесетей, различных данных и тд., или автоматизированным софтом: Maltego, Spiderfoot, которые парсят всю инфу по запросам и связям. Самый топ – это программный комплекс Palantir, который имеет кучу областей поиска и используется копоративными и госструктурами, поэтому и цена соответствующая – 100тыс долларов в год. Движок Prometeus’a имеет свою собственную технологию по парсингу данных из соцсетей с их последующей обработкой нейросетью. Дальше эти данные продаются инфлюенсерам, которым требуется целевая аудитория.

В данный же момент проект сфокусирован на предоставление аналитики аудитории инфлуенсеров с социальных сетей(в первую очередь Инстаграм ввиду наибольшой монетизации).

Видно довольно серьезные разработки по работе с полученным массивом сырах данных для получения полезных инсайдов.

На сайте Артура Суллина можно почитать статьи по описанию технологии работы с данными и их демонстрации, которые применяются в Prometeus Labs.

Например возможности определения пола и возраста аудитории по фотографиям — https://suilin.ru/project/gender_age/

Тут стоит отметить, что в довесок к распознаванию пола сейчас разрабатывается и анализ предметов на фото в связке с общим массивом фото пользователей — это нужно для распознавания брендов, которые могут быть не указаны в хэштегах.

Получение геометрических данных — https://suilin.ru/project/geo/

Решения по подбору блоггеров посредством тематик  —

https://suilin.ru/project/topic_tensor/

Анализ идет по различным критериям, от пола и возраста до интересов и геолокации (более 50мл инфлюенсеров и более 1.1 млрд аккаунтов блогеров на текущий момент уже есть, пока реализовано для Инстаграмма, дальше по плану основные соцсети).

Основная проблема здесь заключается в том, что для создания таких аналитических продуктов, необходимо работать с персональными данными (user generated data), что несет в себе некоторые правовые риски, и компании, которые работают с этими данными, могут испытывать давление со стороны корпоративных структур и регулирующих органов. Поэтому Prometeus Labs помимо совершенствования AI технологий и улучшения аналитических данных также создает решение основанное на блокчейн технологии (Prometeus Network) для децентрализованного хранения, обработки и обмена этих данных. Это позволит обезопасить и масштабировать бизнес самого Prometeus Labs по работе с такими данными, а также служить решением для других компаний в области работы с персональными данными и их монетизации.

Поскольку у нас ресурс про блокчейн-технологии, то рассмотрим, зачем он тут нужен:

Основная проблема у многих компаний, которые занимаются обработкой и анализом подобного рода данных заключается в том, что для создания таких аналитических продуктов, необходимо работать с персональными данными (user generated data) которые могут быть как публичными, так и приватными, а также с копоративными структурами такие как Ликедин, Фейбсук и прочее. Это несет в себе некоторые правовые риски, и компании, которые работают с этими данными, могут испытывать давление со стороны корпоративных структур и регулирующих органов.

К слову, на данный почти все компании занимаются добычей данных с открытых источников через процесс который называется парсинг. Это процесс на настоящий момент полностью законен. Однако все соц сети считает, что все данные, которые создаются юзерами на их платформе принадлежат им, и всячески пряпествуют компаниям которые монетизируют данных полученные с их площадок путем правового давления и лоббирования законов. Такая правовая неопределенность и тренды работы с данными(люди или хотят чтобы они вобще не оставляли след, что приводит к спрос к таким решения как приватный интернет, или же хотят справедливое вознаграждение за использование их данных) может привести к проблемами получения данных.

Поэтому Prometeus Labs помимо совершенствования AI технологий и улучшения аналитических данных также создает решение основанное на блокчейн технологии (Prometeus Network) для децентрализованного хранения, обработки и обмена этих данных. Это позволит обезопасить и масштабировать бизнес самого Prometeus Labs по работе с такими данными, а также служить решением для других компаний в области работы с такого рода  данными и их монетизации.

Первое время будет использоваться связка из уже готовых решений: Эфира, Ethereum Swarm и NuCypher.

  • Бизнес-логика и смарт-контракты — на Ethereum
  • За хранение данных отвечает Ethereum Swarm
  • NuCypher используется для шифрования и передачи данных.

Позже планируется переход на собственное решение для покупки/продажи и управления зашифрованными данными. В пепере расписано несколько громоздко и наверное, на первое место все же стоило бы поставить текущие технологии вместо описания проприетарного решения, которое будет разрабатываться в полной мере уже после запуска платформы.

Так или иначе, блокчейн тут второстепенен, поэтому пробежимся по технологии самого продукта Tensor Topic (краткая выжимка из этой статьи):

В существующих решениях создается древо тематик, в котором перечисляются теги, разрастающиеся на связанные с ними тематики. Например, слово «еда» разветвляется на виды еды, типы заведений, каждая из этих категорий ветвится дальше — места, виды кухонь, и тд. То есть, получаются очень громоздкие рубрики, состоящие из более, чем 100 уровней, плюс они составляются обычно людьми — машинное обучение не учитывает субъективизм — ведь с этими рубриками надо еще и соотносить самих блогеров для создания БД. Обычно они выглядят так, только в сотни и тысячи раз больше, и с огромным количеством пересечений между категориями:

Далее, если использовать другие техники, например, ранжирование по ключевым словам или хэштегам — опять же, поиск выполняется достаточно конкретизировано и направленно, нет гибкости по смежным категориям. Тем более хэштеги зачастую не соответствуют фактическому материалу.

Поэтому в Topic Tensor используется тематическое моделирование, когда можно собрать несколько хэштегов и сопоставить их в системе координат в зависимости от категорий, расположив по выраженности интереса в данной области. Туда могут попасть и совершенно сторонние хештеги, которые будут иметь низкую релевантность, тк слабо свзаны с запросами по выбранной тематике. Например, распределение по ключевым тэгам #Japan и #Food:

Те, которые наиболее релевантны — в правом верхнем углу.

Это очень упрощенная схема, поскольку в реальном моделировании используются сотни параметров и формул, более подробно о которых можете прочесть в оригинальной статье.

Допустим, для Topic Tensor задается тематика тэгом «BMW», получается такая выборка:

Такая картина получается на основании следующих параметров: размер тегов — популярность, цвет — релевантность, то есть, соответствие запросу. Неплохо, е36 и е46 — классика, последние из настоящих БМВ, хороший вкус 😀 Здесь четко задана категория, поэтому в принципе ничего сверхъественного, как кажется. Но у Topic Tensor есть важная фишка — обощение. Например, если вбить #audi, #bmw, #mercedes — то он сможет сам добавить смежные теги, поскольку понимает, что речь идет про авто, причем немецкие  — например, #porsche, #VW и тд, плюс другие варианты написаний тэгов, в том числе сленговые.

Или допустим, если ввести слово #mirror:

Мало того, что добавились смежные понятия, так еще и TopicTensor в курсе, что одно и то же понятие может быть выражено различными словами на разных языках, как это видно на примере с #mirror. К английским mirror и reflection подобрались: зеркало и отражение на русском, espejo и reflejo на испанском, espelho и reflexo на португальском, specchio и riflesso на итальянском, spiegel и spiegelung на немецком.

То есть весь вайтпепер и презентации — только про парсинг, накопление и продажу данных маркетингу и инфлюенсерам. И только где-то в недрах упоминается вскользь, что потом, через неопределенное время, возможно применение наработанных возможностей работы с Big Data и по нейросетям в других областях.

Токеномика

В принципе, стандартная: токены используются для покупки и продажи данных, оплаты работы валидаторов, нод, энричеров — тех, кто использует свои мощности для парсинга данных. Для предотвращения атак, поскольку используется PoS (для майнеров устанавливаются страховые депозиты чтобы не допускать сливы или подмену информации), выбран BFT-консесус, по которому токены распределяются так, чтобы не допустить аккумуляции более 1/3 токенов у одного из участников.

А дальше начинаются недочеты: во-первых, клиенты смогут платить фиатом, а сам магазин уже конвертнет фиат в токены — уже отпадает потребность в биржах — как будет тогда формироваться цена токена для вознаграждений участникам сети? Плюс по описанию токеномики можно предположить, что там два токена: work-токен и утилити-токен. На самом деле токен один, просто это так разделили его функции.

По вопросу насчет формирования цены команда склоняется к той позиции, что ее можно будет поддерживать за счет прибыли с бизнеса первые 1-2 года, пока сеть не выйдет на саморегуляцию. Действительно, решение выглядит вполне логичным — токен будет поддерживаться реальными, свежими деньгами, а не как обычно, когда цену пытаются поддерживать за счет манипуляций ценой с собранными деньгами (выкуп токенов), сжиганий и прочего, что приводит к пирамидальности. И они дают себе отчет в том, что токен не должен быть расхайплен, поскольку очень нишевый и вряд ли будут заниматься ММ, чтобы обеспечить иксы.

Команда

Павел Маурус, СЕО  LinkedIn  Twitter

Очень мощный управленец, оптимизатор, легенда в SEO-элитах (Search Engine Optimization). У него очень мощный след в сети. Закончил в 1999 МАМИ по специальности «маркетинг и менеджмент». Список его мест работы гигантский, поэтом из основных можно выделить: в 1999 году — Port.RU, который позже перерос в Mail.ru, директор по маркетингу в издании «Коммерсантъ», был эдвайзером в Badoo, является кофаундером вороха успешных интернет-проектов, компаний и парочки инвестиционных фондов. Социальные сети не слишком активны — скорее всего, просто некогда ими заниматься, все же его опыт котируется достаточно высоко — например, час консультации по скайпу — 1к долларов, личная консультация — 2к долларов.

Артур Суилин, CTO LinkedIn  персональная страничка   

Тоже очень опытный тим-мембер. Ведущий разработчик Яндекс.Метрики. Общее направление — data scientist и machine learning engineer c бэкграундом в области разработки и интернет-аналитики, а также с опытом создания команд и управления ими. Начинал в 2000 с сениор-девелопера в Mail.ru, в 2007 запустил свой проект — WebVisor — технология, благодаря которой можно анализировать действия посетителей интернет-сайта в режиме онлайн-видео. Этот проект в 2011 выкупил Яндекс и встроил в Яндекс.Метрику. С 2010 — тим-лид Яндекс.Метрики, а затем стал ее руководителем. В 2016 запустил упоминавшийся выше Deep.Social, который перерос в текущий проект после того, как на его место пришел Маурус в 2017ом.

Геннадий Телегин, главный архитектор  LinkedIn

Тоже ходил в состав Deep.Social. Выпускник кафедры прикладной математики и компьютерных наук МГУ. В ОКБ Сухого производил аудит кода и разрабатывал системы модульных тестов для SSJ 100, затем — СТО уже почившей WAPS — некогда бывшей ведущим поставщиком решений для платежных систем в СНГ. Занимал должность СТО в AppDaddy, которая предоставляла услуги по скрытому маркетингу в соцсетях. Является опытным разработчиком в Python, PHP, Go, Java, C и C ++ и приобрел навыки в архитектуре баз данных MongoDB, MySql, ClickHouse, свободно работает с Docker & Swarm.

Алексей Поляков, Senior Software Engineer  LinkedIn

Тоже был в Deep.Social, ведущим ява-разработчиком, до этого — вместе с Телегиным работал в AppDaddy, ява-разработчиком. С 2007 по 2009 занимал должность СТО в RBS corporation — концерн, созданный Маурусом, в который входят компании, занимающиеся SEO-оптимизацией и продвижением сайтов.

Даниил Миньков блокчейн-разработка (как представитель Snowfox, и обеспечение технической поддержки) Linkedin

Тут уже появляется ложка дегтя — те самые нюансы, из-за которых мы не лезем в русские блокчейн-проекты. Тут свою роль скорее всего играет то, что если активно заниматься темой блокчейна в РФ — рано или поздно вляпаешься в дерьмо. Дело в том, что он является директором по продукту в ICOBox, которые заслужили весьма неоднозначную репутацию в русском сообществе, в том числе из-за связи их СЕО с пирамидосом Decenturion. С другой стороны — он уже ушел из ICOBox из-за несовместимости взглядов с текущим направлением компании. На данный момент Даниил — СЕО Snowfox Technology, куда входит приличное количество кодеров со всего мира и есть весьма достойные спецы, которые помогают с разработкой блокчейн-проектам, помимо этого обеспечивая КУС/AML и аудит безопасности. То есть, у проекта по идее есть хорошая поддержка в плане блокчейн-разработчиков.

В принципе, фуд по ICOBox учитывать не стоит — те, кто были с ними связаны из команды этого проекта — оттуда уже ушли. Дело в том, что раньше, когда они там работали — у фаундеров ICOBox было очень много денег, благодаря чему могли позволить нанимать себе каких угодно спецов. А что там по факту происходило — дело уже вторичное.

Арстан Торегожин,

Начинал девелопером в Lanit-Tercom в 2007, затем вошел в команду разработчиков мобильный приложений в Mail.ru, на данный момент — Product manager в AppDaddy, в которой были Телегин и Поляков. Вместе со всеми остальными начинал в Deep.Social.

Владислав Семёнов бизнес-развитие Linkedin

Из Латвии, тоже опытен в своем направлении — отвечал за бизнес-развитие по отдельным европейским странам в фармкомпаниях, есть хорошее понимание специфики рынков и продуктов в целом. Образование — юридическое и международные отношения. В крипте с 2011 года, на данный момент — аналитик и писатель статей для Hacked и CryptoCoinNews, консультант в BlockchainSaw.

Армен Бегларян COO, логистика Linkedin

С Минковым раньше работал в ICOBox, тоже ушел оттуда по идейным соображениям. Армен начал свою карьеру в IT в качестве SEO в 2004 году, и он был в авангарде интернет-маркетинга в российском интернете. Имеет большой опыт создания и управления компаниями в различных сферах — IT и торговля (розничная торговля, оптовая торговля, импорт и экспорт). Армен знает, что нужно сделать, чтобы переехать в новый офис, заняться наймом персонала, запустить службу поддержки клиентов, установить связи и сети (умеет грамотно общаться, проще говоря)), чтобы превратить стартап в профессионально управляемую компанию (юристы, бухгалтеры, HR и так далее).

Вывод:

Собственно говоря, получилась неплохая демонстрация того, как должен выглядеть типичный блокчейн-проект, если абстрагироваться от русскоязычной команды: направленные, четко обрисованные идея и юзкейс, которые имеют востребованную нишу, и в которых блокчейн не ставится во главу угла, а является воспомогательным инструментом; отсутствие многомиллионных сборов на ICO; наличие готового продукта, который прорабатывался долгое время и его уже можно потыкать; команда — тут может быть два варианта: либо молодые разрабы, только влезающие в индустрию и стартапы, либо как здесь — спецы с многолетним опытом по своим направлениям, который легко можно проверить (да, не без исключений, но они бывают всегда).

Из минусов — не очень внятное описание проприетарного блокчейн — решения, которое планируется внедрить позже и огрехи с токеномикой. В целом, на фоне весьма крутой подачи основного продукта блокчейн-составляющая пока выглядит слабовато, по крайней мере, на бумаге.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

5 × 5 =

Back to Top