聚合器是什么？

NFT市场聚合器是一种交易工具平台，允许用户在一个页面同时间从多个不同的市场浏览和发现NFT。 这些聚合器将市场上的NFT挂单整合在一起，使用户更容易找到并购买NFT，并节省了用户在多个不同NFT市场之间比较来回比较NFT挂单的时间和精力。

聚合器还允许交易员在同一个txns 中购买多个NFT，并且可以做到跨NFT系列，跨NFT市场的交易。帮助节省用户的时间和GAS费用（如果购买多个NFT的话）。

聚合器在NFT交易量中的份额

图1 - 聚合器交易在Opensea，Looksrare和X2Y2上的所有NFT交易量中的市场份额自Genie.xyz发布以来（洗盘交易已过滤）来源：Footprint Analytics @Hanson502

第一个NFT聚合器Genie.xyz于2021年11月17日推出。 图1显示了聚合器交易在第一个聚合器“Genie.xyz”上线后的NFT市场的交易量份额。 该数据包括了Blur.io，Gem.xyz和Genie.xyz聚合器和Opensea，X2Y2和LooksRare市场。洗盘交易已被过滤。

从图1可以看出，聚合器占NFT交易量的4.49％。 这表明聚合器在NFT买家中并不广泛使用，尽管它比NFT市场具有更好的买卖NFT功能。 如果我们将图2中显示的洗盘交易包括在内，则自Genie.xyz发布以来聚合器在市场上的交易量仅占2.3％。

图2 - 聚合器交易在Opensea，Looksrare和X2Y2上的所有NFT交易量中的市场份额自Genie.xyz发布以来（未过滤洗盘交易）来源：Footprint Analytics @Hanson502

在数据里可以发现，一些聚合器的交易中也包含了洗盘交易。 FP的洗盘交易标签目前检测到聚合器的7.43％的交易量为洗盘交易。 请注意，当图1中的洗盘交易被过滤时，通过聚合器的洗盘交易也被删除。

图3 - 所有聚合器交易里的洗盘交易量％的（来源：Footprint Analytics @Hanson502）

聚合器在不同NFT市场上的交易占比

图4 - 自Genie.xyz发布以来Opensea NFT交易中聚合器交易量％（已过滤洗盘交易）& Opensea的所有聚合器交易的洗盘交易量％（来源：Footprint Analytics @Hanson502）

按照交易量来算，Opensea上只有3.24％的NFT购买是通过聚合器进行的。作为最受欢迎的市场，Opensea不需要依靠聚合器来增加其NFT清单对NFT买家的曝光率。几乎所有的聚合器在Opensea的交易都是正常交易，人们不使用聚合器在Opensea上进行洗钱。

图 5 - 自从 Genie.xyz 发布以来，LooksRare NFT 交易中 Aggregator 体量占比（过滤掉洗盘交易）以及所有 Aggregator 交易中 LooksRare 的洗盘占比（来源：Footprint Analytics @Hanson502）

就交易体量而言，LooksRare 上 11.1% 的 NFT 购买是通过 aggregators 进行的交易。作为第二大流行的NFT市场，LooksRare 比 Opensea 更依赖 aggregators。

图6 - 自从 Genie.xyz 发布以来 X2Y2 NFT 交易的所有聚合器交易量（已过滤洗盘交易）& X2Y2 所有聚合器交易的洗盘交易量。（来源：Footprint Analytics @Hanson502）

就交易量而言，X2Y2 上 34.4% 的 NFT 购买通过聚合器进行交易，这是在过滤洗盘交易后 X2Y2 上的三分之一的交易量。此外，图6显示，X2Y2 上聚合器交易量的 25% 其实是洗盘交易。洗盘交易者正在使用聚合器在 X2Y2 上进行洗盘交易。

Figure 7 - Trading statistics of all X2Y2 NFT transactions since Genie.xyz launch (Wash Trading Filtered) (Source: Footprint Analytics @Hanson502)

从图7看，X2Y2市场通过聚合器进行交易比在其市场上的直接交易更多。通过计算后，X2Y2上的每笔聚合器交易的平均值远小于直接交易。这可能是因为NFT洗盘交易者正在不断交易低价值的 NFT，来为他们发布的 NFT 集合创建虚假的交易量和流动性，导致相对低价格的交易与高交易频率的数据。

结论

• 总体来看，聚合器的数据告诉我们它们其实并不真正广泛被 NFT 买家使用

• 在冷门的NFT市场上，聚合器的购买占交易量的比例要大于在 Opensea 等受欢迎的市场上。

• X2Y2最依赖聚合器，人们也正在使用聚合器在X2Y2上洗盘 NFT 集合交易量。

本文来自 Footprint Analytics 社区贡献。

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