美国加密货币媒体流量在第四季度下降了33.5%，而人工智能推荐量则上升至25.6%。

首页 > 业界 > 区块链 2026-01-29 00:54

摘要

Outset Data Pulse 追踪全球市场加密媒体架构的变化。

币界网报道：

Outset Data Pulse 追踪全球加密媒体架构的演变。我们对亚洲市场的分析显示，该生态系统以交易所为主导的信息流为核心，而欧洲市场在结构上仍然依赖于传统搜索引擎，后者占据了近一半的信息发现量。现在，我们的关注点转向美国。

美国市场的运作环境截然不同。它由少数几家英语出版商主导，这些出版商同时争夺机构信誉和零售关注；而读者则需要在加密货币领域的专业媒体和提供加密货币相关报道的主流财经媒体之间分配时间。

为了解这些出版商在竞争激烈的市场环境中实际表现如何，我们分析了2025年第四季度（10月至12月）的流量数据。数据显示，整个生态系统正在围绕用户忠诚度、算法发现能力以及新兴的人工智能发现层进行重组。

要点总结 | 太长不看

10 月至 12 月期间，流量下降了 33.47%，这与比特币价格达到顶峰、年底获利回吐主导市场情绪时投机兴趣普遍降温的趋势相吻合。
直接流量仍然是主要来源，占比 44.02%，这表明即使在市场萎缩的情况下，美国受众仍然与值得信赖的出版商保持着习惯性的关系。
AI 推荐流量目前占所有推荐流量的 25.61%，这使得 AI 驱动的发现成为美国加密货币媒体生态系统中重要的曝光渠道。
X 在社交发现领域占据主导地位，占社交流量的 70.87%，因此对于寻求社交驱动发现的出版商来说，平台存在是不可或缺的。

方法论：测量了哪些内容以及原因

我们分析了 Similarweb 在 2025 年第四季度（10 月至 12 月）面向美国受众的 130 个媒体的流量数据。

加密货币原生出版物：82

主流/非加密货币门户网站：48个

笔记外部估算结果可能与发布商自身的分析数据（例如，GA4、Adobe、Chartbeat）存在差异。造成这种差异的原因包括：模型标记与第一方标记的差异、机器人/交互式虚拟终端过滤、Cookie 许可/广告拦截、会话规则/时区、AMP/子域名处理、私密分享分类（例如，WhatsApp 通常显示为“直接分享”）以及网页与应用覆盖范围的差异。我们力求在所有渠道采用一致的方法，并专注于趋势性变化。当出现显著差异时，我们会进行定性说明，而不是将数据生搬硬套到各个仪表盘中。

本研究聚焦于加密货币原生媒体，即那些主要编辑内容围绕数字资产、区块链技术和Web3发展的媒体。同时，我们也单独追踪了报道加密货币的主流财经媒体（如福布斯、彭博社、CNBC和路透社），以便比较不同媒体的流量来源构成和受众行为。

除了Similarweb之外，Outset PR还开展了一项简短的调查，并与美国本土的编辑和新闻编辑室运营人员进行了一系列结构化访谈。其目的是利用当前的运营环境丰富量化分析，并验证我们对渠道归因、发现机制以及新兴的AI推荐层的解读。编辑的反馈意见为报告结论提供了依据，默认情况下保持匿名，除非受访者明确同意公开其评论的出处。

为了公平地结合增长绩效和参与质量，我们采用了综合评分（CS）：

CS = (标准化相对增长 × 0.25) + (标准化绝对收益 × 0.55) + (参与度指数 (EI) × 0.20)

为确保可比性和统计可靠性，排除了月客流量低于 1 万的门店。

第四季度交通流量收缩，年底获利回吐抑制了投机兴趣

2025年第四季度，美国加密货币原生媒体的总访问量下降了28.24%，至1.0618亿次，低于第三季度的1.4796亿次。此次下滑影响了71.95%的媒体，仅有28.05%的媒体实现了正增长。虽然平均每家媒体的访问量下降了14.78%，但五分之一的媒体流量损失超过三分之一，部分媒体的流量更是暴跌超过三分之二。

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在此期间的成功完全取决于读者群结构的完整性。那些重视与读者建立深入、直接关系的出版商，即便在整体市场降温的情况下，也保持了稳定的核心读者群。这些特立独行的出版商利用极具说服力的内容，吸引读者直接寻找信息来源，从而有效地抵御了更广泛的市场趋势的影响。

相反，那些依赖社交媒体传播和搜索引擎算法波动性的媒体发现，它们的流量只不过是昙花一现。随着投机热潮消退，这些依赖内容发现的模式缺乏留住读者的品牌价值，导致读者兴趣迅速下降，而这种下降趋势从季度首月就开始了。

10 月份的访问量达到了 4392 万次，创下季度新高，这在一定程度上掩盖了这些结构性缺陷，而比特币价格飙升至 12.6 万美元以上正是推动访问量增长的主要因素。价格波动是吸引关注的主要催化剂，但随后的市场波动将简单的好奇心转变为对深入分析的迫切需求。

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当比特币从高位大幅回落时，市场舆论的焦点从庆祝转向了对既定的四年周期是否已走到尽头的深入探究。10月10日，一场大规模清算事件导致6000亿美元的市值蒸发，这种对市场走向明朗化的迫切需求达到了顶峰。不确定性如同磁铁般吸引着众多参与者涌入比特币生态系统，试图判断牛市是否依然存在，还是已经从根本上终结。

11月标志着市场从恐慌性的探寻转向了彻底的崩溃。随着比特币价格暴跌27.07%，收于81,000美元以下，网站流量也随之下滑，下降24.79%至3304万次访问。心理关口随着价格的下跌而破灭，那些在10月份寻求答案的读者如今面对的是一个似乎已无法挽回的市场。

宏观经济逆风加剧了这种疲惫感。美联储对降息的抵制剥夺了流动性此前支撑全年乐观情绪的理论，在政府停摆导致经济数据流通瘫痪的情况下，加剧了这种局面。在信息和资金匮乏的真空状态下，出版商之间的鸿沟进一步扩大，那些缺乏直接读者群的出版商，随着普通读者的流失，其影响力也随之消失。

12 月份的季度末以完全无人问津的局面告终。由于比特币进入停滞的横盘震荡区间，既没有崩盘的戏剧性，也没有反弹的兴奋，网站流量进一步下降了 11.54%，至 2922 万次访问。

政府拨款延期的临时性质以及内部持续存在的分歧美联储离开了前景2026 年的前景完全不明朗，令投资者望而却步，不敢轻易建仓或参与。由于缺乏明确的增长催化剂或分析上的重大失误，媒体的关注度骤然下降。加密货币媒体需要价格波动或结构性意义才能维持关注。12 月份的市场表现既没有价格走势，也没有结构性意义，这印证了当信心崩溃、波动性消失时，受众就会停止关注。

美国加密货币原生媒体达到寡头垄断地位，一级媒体群体占据了95.25%的需求。

我们根据流量将 82 家美国加密货币原生媒体分为三个不同的层级。根据我们的层级划分，关注度的分布严格遵循幂律，具体而言是齐普夫分布，即少数几家领先媒体几乎占据了整个生态系统的绝大部分份额，而其他媒体则只能争夺剩余的统计份额。

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驱动这一现象的机制在于算法权威的累积效应。搜索引擎和社交媒体优先考虑历史数据量，从而形成一种反馈循环，触达率越高，触达率越高。其结果是，市场结构惩罚平庸，使其默默无闻。

我们使用基尼系数来量化这种不平等现象，基尼系数是衡量财富分配的标准经济指标。美国加密媒体行业的基尼系数为0.62。

作为参考，0.62 的基尼系数表明，该数字生态系统的财富不平等程度与南非或纳米比亚的经济体处于同一水平。其阶层分化程度远高于美国家庭收入分配（0.48）。在这种环境下，“竞争”一词名不副实。市场实际上是一种寡头垄断，进入壁垒并非资本，而是既有关注度带来的难以逾越的惯性。

一级（每月访问量超过 40 万）

组成：53个营业点

市场份额：占总流量的 95.25%

知名出版商包括：

coindesk.com（第四季度总流量为1311万）
cointelegraph.com（第四季度总流量为 850 万）
beincrypto.com（第四季度总流量为572万）
crypto消息.com（第四季度总流量为 453 万）
newsbtc.com（第四季度总流量为 442 万）

这一层级的媒体之所以能引领市场，并非仅仅因为它们本身就是市场。这53家媒体的总访问量超过1.01亿次，构成了行业中“大到不能倒”的层级。它们拥有我们所谓的“护城河”，因为它们的域名权威性根深蒂固，默认情况下就能在高价值关键词的搜索结果中排名靠前。对于公关策略师或创始人而言，这一层级的媒体曝光率是唯一能够真正提升零售业整体知名度的指标。

第二级（每月访问量 13 万至 39.9 万）

组成：18个插座

市场份额：占总流量的 3.81%

知名出版商包括：

protos.com（第四季度总流量为 399.35 万）
dailycoin.com（第四季度总流量为 376.44 万）
thecoinrepublic.com（第四季度总流量为 354.87 万）
ledrinsights.com（第四季度总流量为 2.9829 亿）
livebitcoinnews.com（第四季度总流量为 264.30K）

这是整个生态系统中最岌岌可危的处境。二线媒体承担着与一线媒体相同的运营成本（编辑人员、技术费用），却缺乏算法优势来高效变现。它们陷入了“中等收入陷阱”：规模太大，无法像博客那样灵活运作；规模又太小，无法争夺主流广告收入。

这种细分表明，加密媒体的“中产阶级”已经基本消失，只剩下二元结果：要么你是一个权威平台，要么你是一个小众的异类。

第三级（每月访问量低于 13 万）

组成：11个插座

市场份额：占总流量的 0.94%

知名出版商包括：

en.bitcoinsistemi.com（第四季度总流量为 127.03 万）
blockster.com（第四季度总流量为 124.98 万）
theholycoins.com（第四季度总流量为 119.21 万）
droomdroom.com（第四季度总流量为1.0692亿）
tronweekly.com（第四季度总流量为 102.26 万）

尽管从销量来看，“尾部”市场在统计上微不足道，但它并非毫无价值。这些媒体的生存表明，它们并非在广度上竞争，而是在特定领域、超本地化或技术垂直领域的深度上竞争。然而，数学在这里却残酷无情。在幂律分布的市场环境中，三级媒体的获客成本远高于一级媒体。这些媒体长期处于资源匮乏的状态，完全依赖于一小群特定受众的忠诚度，而非更广泛的市场流量。

主流媒体对加密货币的报道主要集中在约 10 家媒体，占据了 86.05% 的流量。

在 2025 年第四季度分析的 48 家主流金融媒体中，竞争格局与加密货币原生媒体的竞争格局相似，呈现出幂律分布的特征。

仅一级媒体就占据了97.68%的流量，这一集中度甚至比加密货币原生媒体的95.25%还要高。排名前五的媒体（《今日美国》、《CNBC》、《福布斯》、《路透社》和《华尔街日报》）占据了绝大部分的关注度，而排名前十的媒体则占据了主流财经媒体86.05%的流量。

usatoday.com（第四季度总流量为 4.226 亿）
cnbc.com（第四季度总流量为3.1883亿）
福布斯网站（第四季度总流量为 2.4815 亿）
路透社网站（第四季度总流量为2.3237亿）
wsj.com（第四季度总流量为2.2815亿）
bloomberg.com（第四季度总流量为1.3046亿）
marketwatch.com（第四季度总流量为1.0765亿）
fortune.com（第四季度总流量为1.0481亿）
thestreet.com（第四季度总流量为 8668 万）
zerohedge.com（第四季度总流量为6647万）

这代表着比加密原生出版更深层次的寡头垄断，在加密原生出版领域，规模差异源于领域权威性和机构信任，而不是算法发现速度。

层级划分本身就揭示了一个由资本和机构传承造成的市场分化。一级媒体（月访问量超过1000万）由成熟的多元化媒体集团组成，它们将加密货币视为庞大金融版图中的一个细分领域。news运营方面，这些媒体机构受益于数十年来建立的机构信任、监管关系和广告整合，这是初创公司无法复制的。

二级媒体（访问量100万至1000万）包括定位介于大众新闻和垂直细分领域之间的专业财经媒体。它们占据利润丰厚的中端市场，服务于活跃交易者和投资型受众。

三级媒体（访问量低于 100 万）以微型垂直媒体的形式运营，财务基础设施极少，依靠内容分发和联盟收入。

CS评选的2025年第四季度美国十大加密货币原生发行商

1. U.Today——突破性增长冠军

主要受众：美国
第四季度增长率：66.27%
CS得分：0.58
访问时长：0.43 分钟
每次访问浏览页面数：1.96
跳出率：46.47%
直接流量：51.79%
自然流量：16.20%
社交媒体流量：7.61%
社交组合：X（88.92%），YouTube（11.08%）
AI 推荐人（推荐人）：4.29%

U.Today凭借卓越的增长势头，在CS排名中名列榜首。其季度增长率高达66.27%，这得益于其强劲的内容更新速度以及有效的社交媒体推广，尤其是在X平台上，该媒体的突发新闻导向与专注于交易的受众群体产生了强烈的共鸣。

优势：

社会分配卓越性直接流量占比高达 51.79%，表明社交发现已成功转化为习惯性阅读模式。‍
生态系统整合推荐流量显示，U.Today 主要通过加密货币聚合器和交易平台（CoinMarketCap、TradingView）进行引荐，这使得 U.Today 定位于生态系统的信息基础设施中，而不是仅仅与自然搜索竞争。

漏洞：

浅层接触每次会话时长 26 秒，每次访问浏览页面数 1.96 页，这意味着用户几乎立即离开。‍
X依赖88.92% 的社交媒体流量来自 X。X 算法的改变可能会导致某个媒体平台近 6.77% 的总流量骤降。‍
自然流量骤降自然流量占比仅为16.20%，在排名前十的平台中占比最低，这表明其自身需求疲软，且严重依赖外部发现渠道。如果社交发现效应减弱，整体曝光度和用户获取量可能会迅速下降，从而暴露出这种增长模式的脆弱性。

U.Today 的案例表明，以速度为先的编辑策略，结合有效的社交媒体传播，可以带来爆炸式增长。然而，2026 年的关键问题仍然是：这种增长势头能否转化为可持续的受众忠诚度，还是仅仅是受市场情绪驱动的短暂高峰，容易受到市场降温的影响？

该媒体的模式鼓励发布突发新闻和快速的市场评论。针对该媒体的公关活动应强调时效性、交易相关性以及适合X原生受众的社交媒体分享角度。预计该媒体的发布周期较短，且对病毒式传播、情感驱动型叙事内容的接受度很高。

2. CryptoDaily——用户参与度深度领先者

主要受众：美国/英国
第四季度增长率：13.86%
CS 得分：0.56
访问时长：0.09 分钟
每次访问浏览页面数：10.3
跳出率：42.84%
直接流量：43.34%
自然流量：43.61%
社交媒体流量：3.49%
社会构成：X（61.44%），未识别（38.56%）
AI 推荐人（推荐人）：32.26%

CryptoDaily凭借与U.Today截然不同的商业模式，在CS排名中位列第二：其卓越的用户参与度弥补了绝对规模上的不足。其10.3页的单次访问阅读深度在整个数据集中遥遥领先，表明其内容架构经过精心设计，旨在鼓励系统性探索，而非仅仅阅读单篇文章。

优势：

人工智能优化先驱CryptoDaily 的 AI 引荐率高达 32.26%，使其成为 AI 驱动发现的主要受益者之一，这很可能得益于其结构化的数据呈现和主题组织方式，AI 系统能够有效地解析和引用这些数据。‍
渠道多样化直接流量（43.34%）和自然流量（43.61%）的平衡表明渠道依赖性降低，受众获取更具韧性。‍
决策支持定位互动情况表明，该媒体拥有忠实的读者群，他们的研究深度远超一般的新闻消费，服务对象是那些做出投资决策而非仅仅关注新闻标题的用户。‍
专业内容架构多页会话模式表明了清晰的分类和内容关联，有利于系统性探索。

漏洞：

无限滚动指标膨胀虽然该网站宣称每次访问浏览10.3页，但这个数字很可能是其无限滚动设计造成的假象。用户滚动页面时，数十篇文章会自动加载，即使每篇文章只被用户浏览不到一秒，也可能被计为单独的页面浏览量。这种机制人为地夸大了用户参与度指标，营造出一种页面深度极高的假象，而实际上平均会话时长仅为5秒。

CryptoDaily 证明，即使规模不大，高质量的互动也能带来极具竞争力的客户满意度评分。其模型表明，随着市场逐渐成熟，摆脱投机阶段，专业化和深度编辑可能成为越来越可行的竞争策略。

此外，CryptoDaily 的读者期待全面且相互关联的分析。因此，公关宣传应提供背景丰富的切入点、数据支撑的论断以及适合深度报道的故事框架。该媒体更重视实质性的叙述，而非突发新闻。

3. DigitalCoinPrice – 数据效用优化器

主要受众：美国/英国/印度
第四季度增长率：40.06%
CS 得分：0.54
访问时长：0.19 分钟
每次访问浏览页面数：1.85
跳出率：43.06%
直接流量：53.55%
自然流量：38.75%
社交媒体流量：2.25%
社会构成：未识别
AI 推荐人（推荐人）：11.50%

DigitalCoinPrice凭借其以实用性为中心的价值主张，实现了强劲的增长和有效的用户留存。价格预测、历史图表和对比分析工具，吸引了以实际应用为导向的流量，这些流量会反复访问以获取参考信息，而非一次性消费。这与新闻驱动型媒体的流量心理截然不同。

优势：

重复使用模式强劲的直接流量（53.55%）反映出用户将该平台添加至收藏夹，作为永久的研究资源。‍
参考工具低跳出率（43.06%）和多页面会话（每次访问平均浏览 1.85 页）表明，访问者在会话期间会系统地查看多个资源或功能。‍
数据驱动增长交通流量的扩张源于真正的实用价值，而非哗众取宠或社会炒作。

漏洞：

人工智能优化机会.人工智能引荐来源占比不高（11.50%），表明其潜力尚未充分发挥，因为结构化的价格数据理论上非常适合人工智能的引用模式。‍
社会无关性社交媒体流量仅为 2.25%，这表明该内容未能有效地鼓励用户分享。

DigitalCoinPrice 的数据表明，以实用性为导向的内容在增长和用户留存方面都优于以新闻为主的竞争对手。数据产品能够培养用户习惯性使用模式，而时效性新闻内容则难以与之匹敌。

它既服务于需要持续数据参考的投资者，也服务于交易者。公关策略应侧重于长期有效的产品更新、基本面分析和资产对比，而非时效性强的公告。

4. CryptoNinjas – 推荐网络专家

主要受众：美国/印度尼西亚
第四季度增长率：33.67%
CS得分：0.533
访问时长：0.49 分钟
每次访问浏览页面数：2.06
跳出率：41.14%
直接流量：33.64%
自然流量：53.25%
社交媒体流量：2.89%
社交平台构成：X（39.66%）、未识别（20.98%）、4chan（16.71%）、YouTube（14.44%）、LinkedIn（8.2%）
AI 推荐人（推荐人）：89.10%

CryptoNinjas之所以能取得如此高的CS排名，得益于其极致的AI推荐优化。其89.10%的推荐流量都来自AI驱动的发现渠道，这一比例在排名前十的渠道中遥遥领先，并在整个数据集中位列前三。这种排名体现了其为便于机器理解而精心设计的内容结构，包括清晰的实体识别、结构化的数据呈现以及AI友好的内容格式。

优势：

人工智能优先架构数据集中最高的AI优化水平表明，随着算法发现成为主要的流量驱动因素，该模型已具备早期竞争优势。‍
双通道基础强劲的自然流量（53.25%）为人工智能推荐流量的增长奠定了基础，而非体现了对人工智能的依赖性脆弱性。‍
跨市场规模化美国/印尼受众分布情况表明，成功的内容能够引起不同加密生态系统成熟度水平用户的共鸣。‍
良好的客户留存率每次访问平均浏览 2.06 页，跳出率高达 41.14%，这表明尽管访问时间短暂，读者仍然能从中获得价值。

漏洞：

极度依赖人工智能人工智能来源贡献了 89.10% 的推荐流量，这造成了单一故障点。一次重要的算法调整就可能在一夜之间导致大约 9% 的总流量消失。‍
浅层接触平均每次访问时长仅为 29 秒，表明用户访问目的明确，而非具有忠诚度。人工智能推荐提供的是答案，而非受众，这限制了重复访问、品牌忠诚度和长期盈利潜力。

CryptoNinjas 代表了数据集中最具前瞻性的 AI 优化策略之一。它的成功表明，在 AI 可发现性方面先行者可能会在该渠道从实验性渠道发展成为主要流量来源的过程中，占据持久的领先地位。

该媒体在人工智能发现方面的成功使其在利用算法搜索开展宣传活动方面占据了理想的地位。公关稿应强调清晰的实体关系、基础技术解释以及适合人工智能解析和引用的结构化信息。

5. ZyCrypto——均衡增长的典范

主要受众：美国/英国
第四季度增长率：38.37%
CS得分：0.529
访问时长：0.27 分钟
每次访问浏览页面数：2.06
跳出率：47.95%
直接流量：42.39%
自然流量：28.54%
社交媒体流量：4.23%
社交媒体组合：X（32.36%）、未识别（30.61%）、LinkedIn（30.35%）、Reddit（4.55%）、YouTube（2.14%）
AI 推荐人（推荐人）：0.78%

ZyCrypto凭借均衡的流量获取和持续增长，在CS排名中名列前茅。其季度增长率高达38.37%，表明其内容创作势头强劲，且不依赖任何单一的发现渠道。其流量分布均衡，涵盖直接访问（42.39%）、自然搜索（28.54%）、推荐访问（24.48%）和社交媒体（4.23%）等多个来源。

优势：

渠道弹性通过四大主要渠道获取多元化流量，表明其对单一渠道算法变更的脆弱性降低。‍
持续执行稳健增长，但各方面均未出现突破性进展，这反映了编辑团队可靠的执行力。‍
总体市场定位面向广泛的加密货币新闻受众，不局限于特定领域，因此比专业竞争对手拥有更广泛的目标市场。

漏洞：

人工智能优化滞后人工智能推荐用户占比极低（0.78%），与同行相比存在显著差距，这表明复合增长机会尚未得到充分挖掘。

ZyCrypto 的研究表明，跨渠道的持续执行可以带来竞争性增长，而无需在任何单一维度上取得突破性进展。然而，如果未能针对新兴人工智能发现进行优化，则可能会限制其未来相对于竞争对手的增长。

它提供可靠、均衡的报道。加密货币新闻公关策略应强调广泛的市场相关性和多渠道分销潜力，而不是小众专业化或单一渠道优化。

6. TimesTableoid——社会放大模型

主要受众：美国/英国
第四季度增长率：44.11%
CS得分：0.528
访问时长：1.19 分钟
每次访问浏览页面数：1.46
跳出率：55.52%
直接流量：40.49%
自然流量：13.68%
社交媒体流量：13.95%
社交媒体组合：X（69.3%）、Reddit（17.98%）、YouTube（11.93%）、Facebook（0.79%）
AI 推荐人（推荐人）：0.06%

TimesTableoid凭借强大的社交传播能力实现了44.11%的卓越增长，其中13.95%的流量来自社交平台，在CS排名前十的网站中社交占比最高。当内容与X平台及相关平台上的分享行为产生共鸣时，这种社交优先策略便能产生强劲的增长势头。

优势：

深度内容互动值得注意的是，较长的会话持续时间（1.19 分钟）表明内容深度足以吸引用户长时间阅读单篇文章。‍
有效的社会放大该群体中最高的社交流量占比表明，X-native 受众群体构建成功。‍
强劲的增长轨迹44.11%的季度增长率位列最高表现之列

漏洞：

有机通道弱点.自然流量较低（13.68%）表明搜索发现吸引力有限。‍
最低限度的人工智能定位人工智能推荐流量接近于零（0.06%），这代表了数据集中最大的竞争差距。‍
社会依赖脆弱性增长很大程度上依赖于社交放大效应，而市场萎缩期间，分享行为减少，这种效应可能难以持续。

TimesTableoid 既展现了社会依赖型增长模式的优势，也揭示了其脆弱性。如果随着加密货币市场整体情绪降温，社交参与度也随之下降，那么第四季度的强劲表现可能会面临阻力。

其社交优先策略使其成为面向原生X受众并推动社交病毒式传播的理想选择。然而，其表现具有很强的周期性。在牛市行情中，其效果通常强劲；而在熊市中，随着社交互动度的下降，其效果则会显著减弱。

7. AltcoinBuzz——山寨币社区的支柱

主要受众：美国
第四季度增长率：30.78%
CS得分：0.523
访问时长：0.18 分钟
每次访问浏览页面数：1.8
跳出率：43.16%
直接流量：40.94%
自然流量：46%
社交媒体流量：2.28%
社交平台构成：未识别（68.76%）、Facebook（22.84%）、LinkedIn（8.4%）
AI 推荐人（推荐人）：74.82%

AltcoinBuzz 将专业的山寨币报道与强大的 AI 发现能力相结合（74.82% 的推荐流量来自 AI 渠道）。这种定位服务于那些正在研究特定代币和项目的受众——在这些搜索中，AI 工具越来越多地扮演着连接用户意图和发布商内容的桥梁角色，使 AltcoinBuzz 跻身于新兴的 AI 到加密货币信息基础设施管道之中。

优势：

利基专业化专注于山寨币的报道能够为特定受众群体打造深厚的专业知识。同时，由于山寨币生态系统的庞大规模，涵盖更广泛的类别也能将受众范围远远扩展到狭窄的读者群体之外。‍
AI原生对齐较高的AI引荐比例表明，内容结构和实体关系天然适合算法发现。‍
均衡的基础直接流量（40.94%）和自然流量（46%）的组合为人工智能推荐增长层提供了稳定性。‍
意图匹配低跳出率（43.16%）和稳定的每次访问页面数（1.8）表明内容与读者的搜索意图高度匹配。

漏洞：

人工智能集中风险自动化系统贡献了 74.82% 的推荐流量，这显然构成了一个单一故障点。一次不利的算法变更就可能在短时间内导致总流量减少约 7%。

AltcoinBuzz 展示了如何通过专注于特定领域而非广泛覆盖来获得具有竞争力的客户满意度评分。山寨币项目公告和代币专属分析在这里都能找到理想的受众。

它服务于专业的代币研究人员和山寨币交易者。公关活动应针对特定项目发布新闻、技术更新以及适合专业受众的代币对比分析。

8. CoinCu——用户参与度深度挑战者

主要受众：美国/印度/乌克兰
第四季度增长率：12.79%
CS得分：0.52
访问时长：4.24 分钟
每次访问浏览页面数：4.06
跳出率：48.16%
直接流量：31.38%
自然流量：19.45%
社交媒体流量：40.32%
社交组合：X（99.93%），YouTube（0.07%）
AI 推荐人（推荐人）：2.72%

CoinCu之所以能获得CS排名，靠的是其卓越的用户参与度，而非爆炸式增长。其平均每次访问浏览4.06页，会话时长264秒，这两项指标在整个数据集中均位列第二，表明其内容架构经过精心设计，旨在鼓励用户进行系统性的探索。

优势：

社交转化率异常高的社交流量（40.32%）加上最高水平的互动，表明社交受众已成功转化为深度读者，这种组合实属难得。‍
全球市场覆盖范围三市场受众（美国/印度/乌克兰）体现了全球英语市场定位，覆盖了多个时区和不同加密生态系统成熟度的读者。‍
结构内容设计互动指标表明，精心设计的内容分类能够鼓励跨文章探索。

漏洞：

适度扩张第四季度增长率为 12.79%，在排名前十的公司中排名倒数第二，这表明其受众群体较为稳定，病毒式传播潜力有限。‍
X 集中风险40.29% 的总流量来自 X，这使得平台层面的事件对其影响尤为显著。算法变更或意外账户封禁都可能导致流量骤减。

CoinCu 的研究表明，当内容深度能够吸引用户进行更深入的探索时，社交互动可以转化为高质量的用户参与。该模型表明，通过构建更优质的信息架构，可以将社交互动获取的受众转化为活跃的读者。

其优势在于将社交流量转化为深度互动。公关叙事应提供全面且相互关联的角度，适合读者进行深入阅读和系统性探索相关主题。

9. DrooomDroom – 新兴市场跨界

主要受众：美国/印度
第四季度增长率：17.09%
CS得分：0.51
访问时长：0.19 分钟
每次访问浏览页面数：1.85
跳出率：40.06%
直接流量：36.10%
自然流量：45.94%
社交媒体流量：5.61%
社交渠道构成：未识别（63.24%）、LinkedIn（36.76%）
AI 推荐人（推荐人）：89.26%

DrooomDroom 规模适中，但 AI 优化力度强劲，在数据集中实现了最高的 AI 引荐流量占比，高达 89.26%。如此高的 AI 引荐流量占比，加上 40.06% 的低跳出率和 17.09% 的可观增长率，表明 AI 推荐的内容与读者意图高度契合。

优势：

巅峰人工智能优化89.26% 的 AI 推荐率在前 10 名中占比最高，表明其与算法发现的结构契合度最高。‍
跨市场吸引力美国/印度受众比例反映了其成功的市场定位，既服务于成熟的西方市场受众，也服务于新兴市场受众。‍
强意图匹配低跳出率（40.06%）表明人工智能能够有效地将合格流量路由到匹配的内容。

漏洞：

受众有限DroomDroom第四季度平均访问量约为3.5万，规模非常小。即使用户互动良好，访问量也不足以支撑有意义的广告、赞助或代币收入。‍
人工智能暴露风险人工智能约占总流量的10.22%，这使得网站依赖于不透明的排名机制。即使是算法的微小调整，也可能显著降低整体可见度和入站流量。

DrooomDroom凭借其极致的AI优化技术，以及对新兴市场的专注，展现出在算法发现领域早期领先地位的潜力。随着AI发现技术在全球范围内的普及，如果DrooomDroom能够保持内容与算法的一致性，其增长速度有望加快。

其在数据集中最高的AI优化水平使其成为利用算法发现进行营销活动的理想选择，尤其适用于发布与新兴市场密切相关的公告。内容应侧重于结构化信息和跨市场吸引力。

10. Bankless——平台专家

主要受众：美国
第四季度增长率：0.57%
CS评分：0.50
访问时长：1.28 分钟
每次访问浏览页面数：4.08
跳出率：38.32%
直接流量：57.76%
自然流量：24.83%
社交媒体流量：9.69%
社交平台组合：X（69.01%）、YouTube（26.27%）、Discord（4.71%）
AI 推荐人（推荐人）：28.78%

Bankless凭借其独特的平台和社区基础设施定位，在增长停滞的情况下依然保持了竞争力，跻身CS前十。其每次访问浏览4.08页、会话时长77秒，均位列数据集互动率前列，反映出其忠实的读者群体将Bankless视为学习平台而非新闻来源。57.76%的直接流量占比在同类平台中最高，表明其拥有强大的品牌忠诚度和用户习惯，这更符合教育资源中心而非突发新闻媒体的特征。

优势：

社区基础设施模式直接流量占比高达 57.76%，加上 Discord 平台的使用率（占社交媒体的 4.71%），表明读者已成功转化为社区成员，从而在内容之外建立了有效的用户留存机制。‍
深度参与领导力多页内容（4.08分钟）和较长的现场停留时间（1.28分钟）表明，这些内容旨在学习和技能培养，而非仅仅为了获取信息。‍
平台多元化在X（69.01%）、YouTube（26.27%）和Discord（4.71%）等社交平台上的均衡社交存在感，体现了一种适合不同学习模式的多形式内容策略。‍
该组人群中最低的跳出率38.32% 的跳出率表明内容与意图匹配度高，且新用户引导流程有效，能够留住首次访问者。

漏洞：

增长停滞第四季度0.57%的增长几乎为零，表明该媒体的核心受众群体已经饱和，或者未能吸引到新读者。‍
社区依赖高直接流量反映了忠实的用户群，但也表明新用户获取有限，因为增长需要将普通访客转化为社区成员，这比病毒式新闻传播的阻力更大。

Bankless 的案例表明，即使增长停滞，以深度为先的编辑策略也能通过提升用户参与度来获得极具竞争力的客户满意度评分。然而，该模式在 2026 年面临的挑战在于，其教育定位能否扩展到 DeFi 核心爱好者之外，还是会受限于规模较小但参与度极高的细分市场。近乎零的增长率表明后者的可能性更大。Bankless 的用户群体可能已经达到其自然上限，如果不进行战略性重新定位，其扩张空间将十分有限。

该平台的学习模式更注重全面、常青的内容，而非突发新闻。公关活动应侧重于教育角度、协议深度解析以及适合专注学习者而非追求超额收益的交易者的DeFi技能培养内容。缺乏资金的受众期待实质性内容和技术深度，而流于表面的公告则难以奏效。

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CS排名揭示了什么

增长与规模已脱钩

最有趣的发现是，传统一级流量领军网站（CoinDesk、Cointelegraph、BeInCrypto）完全缺席CS排名前十。这种脱钩现象反映了市场的一个特点：

成熟品牌面临着基数效应的限制：即使拥有强大的内容创作执行力，庞大的受众群体在数学上也很难实现百分比增长。
挑战者媒体吸纳新兴受众群体：规模较小、专注于特定领域的媒体吸引那些寻求专业报道、人工智能优化或新兴分发渠道的读者。
增长速度日益成为市场相关性的标志：市场对增长势头和编辑活力的重视程度，与对受众规模的积累同等重要。

三种截然不同的竞争模式正在兴起。

前十名可分为三种战略原型：

模型 A – 增长放大器（U.Today、TimesTableoid、ZyCrypto）利用传播速度、社交渠道和即时市场反应，推动季度增长超过 30%。依靠突发新闻和与交易社群的社交共鸣。易受市场情绪降温的影响，但能够在牛市期间迅速扩大受众群体。‍
B 型 – 互动专家（CryptoDaily、CoinCu、AltcoinBuzz）优先考虑读者深度、互动时长和主题专业性，而非单纯的规模。通过更高的单次访问页面数（4页以上）和目标受众的精准定位，打造具有竞争力的客户满意度。与大众新闻媒体相比，这种模式更具可持续性，但目标市场规模有限。‍
模型 C – 优化领导者（CryptoNinjas、DrooomDroom）通过人工智能可发现性优化（85%以上的AI引荐来源集中度）来获取竞争优势，并将内容定位到算法发现基础设施中。在这个新兴领域中，先行者将有机会获得持久的竞争优势，因为人工智能正日益成为内容发现的主要机制。

‍X 在社交发现领域占据主导地位，占比 70.87%。

社交流量构成显示出平台高度集中，且生态系统中各个平台的功能角色截然不同。

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X平台占据了70.87%的社交流量（624万次访问），巩固了其作为加密货币领域主要实时交流平台的地位。突发新闻、市场评论和项目公告都会先在X平台上发布，然后再传播到其他平台。

X平台的主导地位既为出版商带来了机遇，也带来了风险。强大的X平台影响力能在市场事件发生时迅速提升曝光度，但算法变更、账号封禁或平台不稳定都可能在一夜之间导致流量暴跌。依赖X平台的出版商面临着非此即彼的局面：内容引起共鸣时，触达率极高；内容不受欢迎时，则几乎无人问津。

Reddit 以 9.55% 的访问量（840,800 次访问）成为第二大社交平台，其功能与 X 截然不同。X 鼓励信息传播速度和热点观点，而 Reddit 则更注重深度讨论和社区协商，更青睐解释性新闻和调查性内容。该平台的点赞机制更注重内容质量而非时效性，从而为获得社区认可的内容带来持续的流量。

Reddit 的作用不仅限于流量获取，还能起到信誉验证的作用。在加密货币子版块表现良好的内容，会在其他渠道获得更广泛的传播，因为社区的认可代表着内容的质量。追踪 Reddit 表现的发布商可以尽早获得内容共鸣的指标，从而预测其更广泛的传播。

YouTube贡献了9.33%的访问量（82.07万次），主要由数据可视化内容、市场分析视频和教育类讲解视频推动。该平台的内容以长篇为主，吸引的是寻求深度分析而非新闻标题的受众，因此其互动模式与文字媒体截然不同。来自YouTube的流量平均停留时间通常高于其他社交媒体平台，表明其受众的购买意向更高。

总的来说，任何旨在提升速度和曝光度的策略实际上都不得不依赖X平台。但仅仅围绕X平台构建的策略，会将分发权拱手让给一个单一且不透明的算法，该算法可能在一夜之间抹去大量流量。因此，利用Reddit和YouTube就显得尤为重要，因为这些平台是建立信任和深度内容的场所。这些平台能够培养出最终成为订阅者、客户或长期读者的受众群体。

AI引荐流量占比飙升至25.61%，机器发现已成为竞争激烈的战场。

美国加密货币原生媒体发现领域最显著的结构性转变涉及人工智能驱动的流量，目前人工智能驱动的流量平均占所有追踪渠道推荐访问量的 25.61%。

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顶级人工智能引荐来源包括 ChatGPT (chatgpt.com)、Perplexity (perplexity.ai)、谷歌的 AI 概览以及各种人工智能驱动的研究工具。这些平台日益成为用户查询和发布商内容之间的中介，能够针对与加密货币相关的问题提供引用信息。

分布呈现双峰模式：仅有 26 家门店的 AI 推荐份额低于 20%，而大多数门店的 AI 推荐份额高于 30-40%。这种模式表明，AI 优化存在一个阈值效应，主动投资能够带来显著回报，而被动方法收效甚微。

人工智能推荐集中度最高的商家具有以下共同特征：

结构化数据呈现方式使人工智能系统能够提取并引用具体事实，而非泛泛而谈。价格数据、协议规范和对比分析比观点文章或新闻评论更适合人工智能处理。
清晰的实体识别有助于人工智能系统理解内容关系。以机器可读格式明确命名项目、人物和概念的文章会获得优先引用。
权威性的主题定位至关重要，因为人工智能系统在选择引用时会考虑来源的可信度。在特定领域拥有成熟专业知识的媒体，在这些领域内会获得更高的引用优先级。
机器可读格式可以加速人工智能解析。清晰的HTML结构、一致的标题层级和明确的元数据能够实现更快、更准确的内容提取。

CryptoNinjas（89.10% 的流量来自 AI）和 DrooomDroom（89.26%）展现了极高的优化效果，而 NewsBTC（0.44%）和 TimesTableoid（0.06%）则体现了忽视 AI 发现所带来的机会成本。随着 AI 工具在信息搜索行为中占据越来越大的份额，领先者和落后者之间的差距可能会进一步扩大。

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对出版商而言，这意味着人工智能摘要可能会通过直接在人工智能界面中提供答案来降低点击率。然而，人工智能引用也能将内容推送给那些可能永远无法通过传统搜索发现这些内容的用户。出版商必须平衡内容结构（以便人工智能理解）与吸引用户点击人工智能生成的答案之间的矛盾。

主流媒体的比较

除了总体推荐流量和 AI 推荐流量之外，主流媒体的流量来源构成与加密货币原生媒体的流量来源构成基本相似。

主流媒体的推荐流量仅占总流量的 5.06%，而加密货币原生出版商的这一比例为 7.04%，这反映出它们各自独立的流量生态系统，其中跨媒体链接和聚合网络的作用微乎其微。

最有趣的差异体现在人工智能驱动的内容发现方面。主流媒体仅占人工智能推荐流量的0.65%，而加密货币原生媒体的这一比例为1.80%。如果以推荐流量占比来衡量，人工智能推荐流量占主流媒体推荐流量的12.89%，而加密货币原生媒体的这一比例为25.61%，两者相差近两倍。

区别在于不同的编辑方法和发行激励机制。

加密货币原生媒体发布的内容范围狭窄、高度具体，与用户向人工智能系统提问的方式完美契合。读者会提出关于代币、指标或短期趋势的具体问题，而人工智能工具则会引用直接解答这些问题的资料来源进行回应。

主流媒体面向广大受众，注重叙事连贯性、机构框架和背景整合。人工智能系统可以概括这些内容，而无需将流量导向下游，这即使品牌权威性依然很高，也会抑制推荐量。

与此同时，主流出版商依赖于围绕直接流量、应用程序、新闻简报和平台分发构建的独立生态系统，因此推荐流量的作用已经十分有限。付费墙和较慢的更新周期进一步降低了人工智能引导用户访问外部网站的动力。

注意力架构正在转变

美国加密货币原生媒体进入2026年，其受众发现和消费信息的方式正在经历重大变革。第四季度数据显示，该生态系统正在发生变化，

增长和规模作为成功指标已不再是同一概念。拥有最多受众的媒体未必是那些正在稳步发展的企业，而增长领先的媒体往往规模适中。出版商必须明确哪项指标更符合自身的战略目标。
人工智能发现已从实验阶段迈向了必然阶段。如今，25.61%的推荐流量都流向了人工智能中介平台，因此，针对机器理解能力的优化已成为竞争的必要条件，而非可有可无的附加功能。在人工智能发现领域抢占先机的企业正在占据有利地位，随着这一渠道的持续扩张，这种优势可能会持续下去。
用户互动质量决定了用户韧性。在增长阶段能够吸引用户注意力的出版商，在萎缩阶段也能留住受众。投资于内容深度、用户体验和用户关系建设，能够带来以数量为先的策略无法比拟的复利回报。
平台集中度越高，脆弱性越大。X 在社交发现领域的统治地位使其能够触达更多具有共鸣的内容，但也使其更容易受到平台特定变革的影响。分散到不同的发现渠道可以有效抵御算法波动的影响。

对出版商而言，增长要么需要以惊人的速度抓住转瞬即逝的注意力，要么需要以深刻的内涵赢得持续的互动。规模本身已不再能保证影响力。受众越来越多地通过人工智能中介平台获取信息，这些平台更注重结构而非风格。能够蓬勃发展的媒体，将是那些意识到发现架构已经改变，并相应地调整其内容、形式和分发渠道的媒体。