編者按：自1994年以來，網絡效應創造了科技行業70%的價值。深刻理解網絡效應工作方式的創始人，將更有能力創建定義某一類別的公司。日前，NFX發表了一篇文章，對網絡效應的重要性、原理、特性以及如何建立和維護網絡效應等進行了詳細地闡述。本文是上篇，主要涉及網絡效應的重要性、原理、特性。文章由36氪編譯，希望能夠為你帶來啟發。
一、網絡效應為什麼重要？
網絡效應是產品和業務中的一種機制。有了網絡效應，每多出一個用戶，都會使產品/服務/體驗對其他的用戶更有價值。
網絡效應之所以重要，是因為它們是數字世界中最好的防禦形式，因此也是創造價值的最佳形式(另外的三大防禦形式是品牌、嵌入和規模)。
過去幾十年來，網絡效應創造了科技行業中的絕大部分價值，因為科技領域中，許多贏家通吃的公司都是由網絡效應推動的。網絡效應，已經觸及或即將觸及每一個行業。
然而，並非所有的網絡效果都是相同的，理解網絡效應中的細微差別，對你在自己的產品中構建網絡效應是至關重要的。不同類型的網絡效應的強度也不同，它們各自的工作方式也不同。到目前為止，我們已經確定了13種不同的網絡效應。它們按強度排列如下：
物理（直接類） (例如：固定電話)協議（直接類） (例如：乙太網)個人效用（直接類） (例如：iMessage、WhatsApp)個人（直接類） (例如：Facebook)市場網絡（直接類） (例如：HoneyBook、AngelList)市場型（雙邊） (例如：eBay、 Craigslist)平臺型（雙邊） (例如：Windows、 iOS、 Android)漸近型市場（雙邊） (例如：Uber、Lyft)數據網絡效應 (例如：Waze、Yelp!)技術性能網絡效應 (例如：Bittorrent、Skype)語言型（社交） (例如：谷歌、施樂)信念型（社交） (例如：貨幣、宗教)從眾型（社交） (例如：Slack，Apple)
（譯者註：關於13種網絡效應，可以點擊→「網絡效應」指南：13 種網絡效應全解析，帶你了解巨頭成功的秘密）
二、網絡如何運作？
廣義上說，網絡是人或事物相互聯繫的系統。你幾乎可以在任何複雜的系統中找到網絡：從電網、道路到社交媒體和人腦。不過，所有類型的網絡都有幾個共同的特點。了解網絡的基本組成部分，對於希望建立自己的網絡效應業務的創始人是有幫助的。
節點和連結
在非常基礎的層次上，網絡是由節點和連結組成的。
節點是網絡的參與者：消費者、設備、客戶、買家、賣家、經紀人等。不同類型的節點，在同一網絡中可以有非常不同的角色。
同一網絡中的節點在影響因素、影響力、權力和價值方面可能有所不同。中心節點是在網絡中具有大量連結的節點，通常更有價值。邊緣節點的連結相對較少，通常價值較小——如果邊緣節點可以直接連接到幾個強大的節點，則可能會有例外。節點的價值因網絡而異。
網絡大小可以通過網絡中節點的總數來衡量。網絡的大小並不能決定網絡的價值，因為網絡中的活動量可能會有所不同。
連結是網絡中節點或節點組之間的連接。並非網絡中節點之間所有的連結都是相等的。連結的方向性可能會有所不同(見下文)。
不同的連結強度也會有所不同，這是一個關於兩個節點之間的耐久性、緊密性和活動性的函數。例如，你和你最好朋友的Facebook Messenger連結比你和高中以來就沒有交談過的人的連結要強得多，但它們都可以被視為Facebook Messenger網絡中的連結。
網絡密度
網絡的密度由其連結與節點的比率決定。比率越高，網絡越密集。
通常，網絡密度越高，其網絡效應就越強。連結的互連性有助於加強其他節點之間的連接。如果你是某個人的朋友，他的朋友就能夠和你所有的其他朋友連結起來，那麼你的紐帶的力量，可能比孤立的一個節點更強大。
在網絡中，密度通常不是均勻分布的。網絡中某些區域的密度可能比網絡中其他的區域高的多(這是導致集群的原因，將在下面更詳細地描述這一現象)。
在構建產品時，建議注意節點之間是如何形成聯繫的，以便設計產品的時候來提高網絡密度。尋找你網絡的「白熱化中心」——最密集、最活躍的部分——並把產品特性和語言集中在激活其他用戶的行為上，讓他們表現得更像那個群體。他們的活動將吸引其他節點，這些節點將受到「白熱化」群體活動的激發，從那裡向外輻射的速度比你想像的要快得多。
方向性
圖論是網絡科學的一個方面，在圖論中，節點之間的連結可以是有向的，也可以是無向的。
圖是有向的還是無向的取決於網絡節點之間連接的性質。如果連接是定向的，則意味著一個節點以非往復的方式指向另一個節點。
例如，在Twitter這樣的個人網絡上，名人和政治家這樣的知名人士有大量粉絲，他們基本上不會關注粉絲。信息的流動主要是單向的——從更大、更中心的節點到更小、更邊緣的節點。
相比之下，像Facebook Messenger或WhatsApp這樣的個人效用網絡，連接必然是相互的。如果你在Facebook Messenger上和某人交談，信息流動和互動是雙向的。所以Facebook Messenger和WhatsApp是無向連接網絡的例子。
網絡中節點之間的連結方向，由網絡中節點之間的交互流動的方式(如果有的話)決定。這種交互可以包括金錢、信息、通信以及在節點交互時可以在節點之間傳遞的任何其他東西。
僅由有向連結組成的網絡稱為有向圖，但真正的有向圖很少。通常，網絡都是有向連接和無向連接的混合體。理解網絡中連結的方向性，並直觀地映射它們，可以更好地設計產品和優化功能。
一對一與一對多
網絡中節點之間的關係可以是一對一的，也可以是一對多的。
一對多連接的關鍵屬性是它們是定向連結，其中交互流動是單向的。另一方面，一對一的關係通常在功能上是相互的。所以它們是沒有方向的。互動是雙向的。
在前面討論過的Twitter或其他非對稱的個人網絡(如Instagram或YouTube )的例子中，有許多中心節點(定向連接)，也有許多邊緣節點。這些例子中的邊緣節點主要是「觀察」者，而中心節點是內容生產者。
具有一對多關係的中心節點，可以將信息傳遞到邊緣節點，而回流的交互通常很小，甚至不存在(想想明星和他們粉絲之間的關係)。
中心節點也可以存在於像Facebook這樣的一對一的連接網絡中 (儘管它們最終加入了一對多的「關注」功能)，其中一些用戶有很多朋友，而另一些用戶很少。但差距並不像允許一對多的網絡那麼大。
集群
在現實網絡中，節點的分布不太可能是均勻的。它們傾向於聚集或形成比整個網絡更緊密結合的區域性群體。當兩個集群通過一個單獨的連結連接，而在其他方面沒有連接並且彼此隔離時，這個連結就被稱為橋梁。
在Slack或Facebook Messenger等在線的個人效用網絡中可以看到集群，人們在這些網絡中形成比更廣泛的網絡更活躍的子集群。如果你考慮自己對這些服務的私人使用，你可能會看到一些例子。類似的集群現象，也可以在Twitter和YouTube這類的網絡上看到。
用「集群係數」衡量的具有較高集群度的網絡，可以具有裡德定律（Reed’s Law）所描述的非常強大的網絡效應(下面將對此進行更多描述)，裡德定律假設，隨著網絡的增長，網絡的價值呈指數增長。具有高集群係數的網絡，在增長的同時會以指數形式增加價值，而具有低集群係數的網絡，將以較慢的速度增加價值。雖然並非所有網絡都同樣容易形成集群，但是有一些策略可以提高網絡中的集群係數。
臨界點
網絡的臨界點，是指網絡產生的價值超過產品本身和競爭產品價值的點。這可能在不同的時間發生，主要取決於網絡的類型。
例如，像電話這樣的物理直接網絡，在很早就獲得了臨界點。正如AT&T董事長早在1908年就指出的，「電話——如果線路另一端沒有連接——甚至不是玩具或科學儀器。它是世界上最無用的東西之一。」由於一部沒有任何連接的電話是完全沒有價值的，一個連接兩個用戶的電話網絡，本身就有足夠的價值超過一個產品的固有價值。
這與Windows或iOS等平臺網絡形成了鮮明的對比。即使沒有任何程序或應用程式，Windows作業系統的價值也是相當高的。只有在用戶和開發人員的網絡變得相當大之後，第三方程序的價值加上與其他用戶的互操作性的價值，才超過微軟程序本身的價值。
大多數具有網絡效應的產品，只有達到臨界點，才能充分利用其網絡效應提供的防禦性。在網絡規模達到臨界點之前，產品仍然非常脆弱，可能對用戶沒有多大價值。對於這樣的產品來說，挑戰往往是要建立足夠的初始價值，以激勵早期採用者開始使用該產品。
網絡「定律」
多年來，各種網絡效應的先驅都試圖模擬網絡的增長，以及網絡如何增加價值的。換句話說，他們試圖描述網絡效應的力量。隨著時間的推移，每一項新的定律都發現，網絡和網絡增長的價值在過去被嚴重低估了。
這些定律並不是真正的定律。它們只是描述不同類型的網絡之間的關係，以及這些網絡的價值的數學概念。它們之所以被稱為定律，只是因為聽起來很酷。有時候，你可以讓所有這些「定律」的各個方面同時適用於同一個網絡。
薩諾夫定律（Sarnoff’s Law）
大衛·薩諾夫（David Sarnoff）是廣播時代廣播電視業的巨人，1919年至1970年期間，他領導著美國廣播公司。那幾年它是世界上最大的網絡之一。薩諾夫觀察到，他的網絡價值似乎與網絡規模成正比——與N成正比，N是網絡上的用戶總數。
事實證明，薩諾夫對網絡價值的描述最終低估了某些類型的網絡，但它是對廣播網絡最準確的描述。
梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）
梅特卡夫定律指出，通信網絡的價值，與網絡上用戶數的平方成正比( N^2，其中N是網絡上的用戶總數)。
這一概念的形成可以追溯到1980年左右，歸功於乙太網標準的發明者之一羅伯特·梅特卡夫（Robert Metcalfe）。
梅特卡夫定律似乎是成立的，因為網絡上節點之間的連結數量以N^2的速度增加，其中N是節點的數量。雖然最初是用來描述乙太網、傳真或電話網絡等通信網絡，但隨著網際網路的到來，它已經演變成了描述社交網絡和市場網絡的定律。
裡德定律
裡德定律是麻省理工學院的大衛·裡德（David P. Reed）於1999年提出的。裡德承認「多種價值與網絡規模成正比增長」，有些價值與網絡規模的平方成正比增長，但他認為，允許形成集群的「集群網絡」(如上所述)的價值比其他網絡的增長更快。
根據裡德的說法，集群網絡的價值增加了2^N倍，其中N是網絡上節點的總數。
裡德提出用2^N代替N^2的原因，是因為「支持簡單集群通信」的網絡中可能的集群的數量遠遠高於1，所以網絡中的連接總數(網絡密度)不僅僅是節點總數( N^2 )的函數。實際上，它是節點總數加上可能的子集群的函數，隨著網絡中用戶的增加，它的擴展速度要快得多。
由於大多數在線網絡允許集群的形成，它們可能至少會像裡德定律所提出的那樣，價值增長的速度比梅特卡夫定律或薩爾夫定律所指出的要快得多。
三、網絡的屬性
不規則
網絡在現實生活中通常是不一致的。它們只是在圖表中看起來是這樣的。它們有集群、熱點和死角。這些反映了現實世界中複雜系統的不規則性。這方面的例子，有區位差異(例如，城市人和農村人的行為非常不同)、現實世界中的關係差異(經理與員工的關係不同於同級同事的關係)、規模差異(一家有兩個人的公司會做出不同於一家有30人或500人的決定)，以及其他許多方面。
你需要認識到這些異常之處，找到網絡中的「白熱化中心」，在將你的注意力擴展到更廣泛的網絡之前，先關注它，來建立網絡效應。
真實身份、假名與匿名
許多具有網絡效應的公司，要求用戶創建網絡中其他節點可見的個人資料。具有與節點真實身份相關聯的個人資料的網絡——例如你的真實個人姓名或真實公司名稱——通常比具有假名的個人資料的網絡更有效地構建網絡效應。
西方世界最大、最成功的三大社交網絡——LinkedIn、Facebook和Twitter——也是第一批大規模成功提供真實身份資料的社交網絡，這並非巧合(儘管Twitter確實允許使用假名，但人們使用的身份通常與其真實身份相關聯，例如「@ realDonaldTrump」)。在實名制被接受之前推出的數百個社交網絡最終全部消亡了。
在信任和聲譽促進交易流動性的雙邊市場和平臺網絡效應業務中，真實身份也很重要。
有一點需要注意：在涉及到加密或政府間諜工作的一些應用中，匿名是網絡的必要特徵。然而，這種網絡通常在短時間內崩潰有三個原因: 第一，當網絡的匿名性遭到破壞並且對系統的信任終結；第二，節點之間傳輸的內容由於匿名，免費搭車者將網絡拖垮而變得質量太低；第三，當世界其他地方和各種部門(例如政府)介入時，匿名網絡變得不可接受。
讓我們明確一點，以電報為例，當用戶的信息被加密時，他們使用它是因為它允許他們連接到真實的身份，而不是匿名的人。隱私不同於匿名。
不對稱
這個術語主要與市場有關，無論市場是1、2、3邊的還是N邊的。在幾乎每個市場中，一個或一種類型的節點比另一個更難獲得。
在某些情況下，市場更難的一面是需求面——買家。通常在這種情況下，如果你能設法吸引願意付錢的人(買家)，供應商(賣家)就會很快出現，而且不會付出太多的努力。我們稱之為「需求側市場」。
Fiverr和UpWork就是集中精力尋找需求、依靠供給的例子。Lending Club就是另一個例子。他們集中精力尋找資金需求(借款人)，貸款人自己出面為借款人提供資金。
在某些情況下，更難的一面是供應，一旦供應方變得強勁，需求方用戶就會有機地被市場吸引。我們稱之為「供應側市場」。例如，Uber和Lyft將大部分預算用於司機獲取——也就是供應方。同樣，OpenTable也不得不慢慢獲取餐廳，供應方一個接一個，直到七年後，它積累了足夠的供應來吸引需求(人們希望預訂餐廳)。
當然，在一些市場上，你會發現雙方都難以吸引。這讓事情變得非常困難。
市場中的另一個不對稱，涉及一個側面或一種節點內部的不對稱。換句話說，並不是所有的供給或需求都是平等的。通常，在網絡中，某些節點會被證明是更有價值的，有時比其他節點價值高出1000倍。
在市場中尋找這些不同的不對稱，並優先考慮哪種需求或供應最能吸引第一、第二和第三種需求。然後集中精力發展策略，先破解最高價值目標。
同構與異構網絡
同構網絡，是指網絡中所有節點具有相同功能的網絡。一個用戶在執行的基本功能上可以與下一個用戶交互。例如，在固定電話網絡中，每個節點(電話)可以執行與其他節點基本相同的功能，人們傾向於出於相同的原因獲得電話。電信網絡通常是同構的。
異構網絡是指存在兩種或兩種以上按功能和效用分類的節點的網絡。在Honeybook市場網絡上，活動策劃人的行為與攝影師不同，攝影師的行為與花店老闆不同。eBay上的買家節點與賣家節點也有著根本的不同。
漸近網絡效應
漸近網絡效應是收益遞減的網絡效應。
回想一下網絡效應的基本定義：隨著產品使用量的增長，它對每個用戶的價值也在增長。然而，在某些情況下，在網絡增長的某一點之後，網絡效應可能開始減弱。漸進網絡的增長，在達到一定規模後，就不再惠及現有用戶了。
Uber就是一個例子，因為在大約4分鐘的等待時間之後，Uber的乘客就不再從司機數量的增加中受益了。隨著需求方價值增長趨近於零，更多供應的價值也接近於零。
例如，許多數據網絡效應是漸進的。數據集達到一定大小後，隨著數據集的增長，算法不再有意義地改進。大多數數據網絡效應都受到此屬性的影響。像Waze這樣的公司最有效地避免了這種情況，因為這種服務需要實時數據，這些數據必須由數千甚至數萬個節點不斷更新，才能最大限度地發揮作用。
同邊網絡效應
同邊網絡效應是發生在多邊(雙邊或N邊網絡)同一邊的直接網絡效應。同邊網絡效應是指隨著同側用戶的增加，同邊用戶的價值發生變化。
例如，Uber實際上具有負面的同邊網絡效應或擁塞效應。這是因為在任何給定的時間，更多的乘客意味著更高的價格點或更長的等待時間。司機也是如此——Uber司機越多，其他司機的競爭就越激烈。
不過，同邊網絡效應也可能是積極的。對於Windows用戶來說，情況就是這樣，因為文件兼容性，Windows用戶可以從添加新的Windows用戶中獲益。兩個Windows用戶可以輕鬆地在他們之間共享文件，並且可以共享文件的人數隨著使用同一平臺的人數的增加而增加。
橫向網絡效應
橫向網絡效應是指在一個具有多邊的網絡中，由互補商品或服務產生的直接網絡效應。與間接網絡效應不同，橫向網絡效應具體是指通過將用戶添加到網絡的另一邊，使網絡的一邊用戶的價值直接增加。
再以Uber為例，它有很大的積極的橫向網絡效應，因為每個額外的司機都直接為乘客這一邊的所有用戶增加價值(直到某一點)，反之亦然。
間接網絡效應
當一個網絡的價值，由於一種類型的節點直接受益於另一種類型的節點，而不是直接受益於同一類型的其他節點而增加時，就會產生間接的網絡效應。同邊的節點會間接相互受益，因為它們增加了網絡另一邊互補用戶使用網絡的激勵，這反過來又使同邊的所有節點受益。
例如，在eBay這樣的雙邊市場上，新賣家的加入並不會直接惠及其他賣家。事實上，另一個賣家只是意味著所有其他eBay賣家的競爭更加激烈。然而，由於商品庫存的擴大使整個市場對買家更具吸引力，由於潛在客戶的增加，更多的賣家最終間接惠及其他賣家。對於每一個新賣家來說，網絡的價值都有一個強大的間接增長。
微軟Windows等作業系統平臺是間接網絡效應的又一個很好例子。新的Windows開發人員不會直接惠及其他開發人員。然而，隨著Windows程序庫的擴大，Windows用戶的數量將會增加。更多的Windows用戶對所有開發人員都有利，因為這增加了他們程序的潛在客戶群體。
負面網絡效應
在某些情況下，更多的網絡使用或更大的網絡規模實際上會降低網絡的價值，從而導致負面的網絡效應。
負面的網絡效應可以通過兩種方式發生:網絡擁塞(增加使用量)和網絡汙染(增大規模)。
最常見的網絡擁堵例子是道路交通。高峰時，路上每多開一輛車，城市的道路網絡就會對其他司機造成更大的堵塞(即價值更低)。類似的擁塞可能發生在電信網絡中，儘管在線網絡更少。
然而，網絡汙染在網絡上更為普遍。例如，你的社交網絡在Facebook上增長的越廣，你的Facebook NewsFeed就會受到越多的汙染。
網絡有可能同時產生消極和積極的網絡效應。Twitter和Facebook是兩個最好的例子，因為Twitter和Facebook的Feed都是展示你網絡中人們的信息，但是如果人太多，Feed就可能會被汙染。
對於創始人來說，意識到這一點非常重要，這樣他們可以構建產品特性，以儘可能減少負面網絡效應，同時培養正面網絡效應。
未完待續......下篇將為你呈現：如何建立和維護網絡效應，以及與網絡效應有關的各種概念。
原文連結：https://www.nfx.com/post/network-effects-bible
編譯組出品。編輯：郝鵬程