$Googl vs. die OTAs/Marktplätze - Einheitliche Wirtschaftlichkeit von "Top of the Funnel" & das Konzept der "Effektiven Take Rate" Ungefähr die Hälfte der Buchungen und des Traffics von OTAs sind direkt, und die andere Hälfte indirekt (hauptsächlich über $Googl). Für den indirekten Teil brechen die Unternehmen im Grunde genommen gerade einmal even, angesichts der hohen CPCs, die sie an $Google zahlen. Einheitlich wirtschaftlich betrachtet: Angenommen, ein Hotel kostet $300/Nacht, eine Take Rate von 15%, CPC von $1–3 und eine Klick-zu-Buchung-Konversionsrate von 3–4%. Das impliziert ~$50 an Marketingausgaben pro abgeschlossener Buchung — im Wesentlichen breakeven bei indirektem Traffic. Direkter Traffic hingegen ist Gold. Er ist profitabel und monetarisierbar über bezahlte Platzierungen (Werbung macht ~10% des $EXPE-Umsatzes aus, ~5% für $BKNG; etwa 25% des EBITDA). $ETSY (und die meisten Marktplätze) sind ähnlich. Marketing macht ~30% des Umsatzes aus - die beste Schätzung ist, dass der indirekte Teil kaum profitabel ist. 🔴Die Lektion: indirekter Traffic ist ein teurer Druck. $GOOGL hat mehr Gesamtnutzen aus Reisen gezogen als alle OTAs zusammen - lass das mal sacken. 🔴Ein wichtiges Konzept, "Effektive Take Rate": Im obigen OTA-Beispiel liegt die effektive Take Rate für indirekten Traffic bei 0–5%, obwohl die Überschrift-Rate für sowohl direkten als auch indirekten Traffic 15% beträgt. Das bedeutet, wenn ChatGPT (oder wenn irgendein anderer Top of the Funnel) $BKNG $EXPE eine Take Rate berechnen würde (im Gegensatz zu Werbeeinnahmen), wäre eine Take Rate von 10–15% = breakeven im Vergleich zum Erhalt von Traffic von $GOOGL. Werbungskosten und Take Rate sind austauschbare Formen einer digitalen Steuer. Wir können den Einfluss des agentischen Handels nicht wirklich diskutieren, ohne zuerst zu verstehen, wie $GOOGL — der OG "Top of the Funnel" — die OTAs und andere Verbraucher-Internetplattformen umgestaltet hat. --- Agentic Commerce | Tiefenblick (II):

Agentic Commerce Deep Dive 1/ Commerce kommt in VIELEN verschiedenen Kategorien 2/ 3P E-Commerce kommt in VIELEN verschiedenen Formen 3/ Perplexity „Kaufen mit Pro“ vs. ChatGPT Agentic Commerce 4/ Warum Google / Meta im Commerce gescheitert sind 5/ DIE IMPLIKATIONEN von Agentic Commerce - GEWINNER vs. VERLIERER ---- Bevor wir über agentic commerce sprechen - definiere zuerst, welche Art von Commerce. Ich denke, das Framework von A16z ist ein sehr guter Ausgangspunkt - Impulskäufe, Routine-Essentials und Lebenskäufe sind völlig unterschiedliche Tiere. Für agentic commerce scheinen Lifestyle- und funktionale Käufe die vielversprechendsten Kategorien zu sein: beide erfordern Forschung, Meinungen und Vertrauen. Im Laufe der Zeit könnten Agenten sogar gut genug werden, um Impulskäufe für uns zu erledigen. Laut GPT beträgt der Online-TAM für diese drei Kategorien allein etwa 3 Billionen Dollar. Deshalb ist es klug für GPT, mit $Etsy (5,4 Millionen Verkäufer) und $Shop (~3 Millionen Händler) zu beginnen - sie sind gefüllt mit der Art von „beratenden“ Käufen, die perfekt in dieses Muster passen. --- Mehr hier:

Ich habe über den Vorhersagemarkt nachgedacht, der während des US-Wahlzyklus wirklich in den Mainstream durchgebrochen ist. Eine neue Spezies, die schwer zu klassifizieren ist. Wetten sie? Krypto? KI? Aktienhandel? Oder vielleicht der neue Wissensmarkt der Welt? $HOOD hat im Q2 $1B im Vorhersagemarktvolumen abgewickelt, was in etwa $40M an annualisierten Einnahmen entspricht (es erhebt $0,01 pro Vertrag). Basierend auf meinem Tracking hat $HOOD allein ~50% des Q2-Volumens von $Kalshi ausgemacht. Am Eröffnungswochenende des College-Footballs hat Robinhood 100M Verträge abgewickelt – nur im Football. Das Laufvolumen von $Kalshi ist auf ~$15B gestiegen (von nur $200M vor der US-Wahl 2024). Das ist nicht nur ein einmaliger Wahlboom. Die Angebote erweitern sich über Sport, Politik, Wirtschaft und Kultur. Vorhersagemärkte werden mainstream. Ich habe immer geglaubt, dass echte Durchbrüche nur passieren, wenn alles genau richtig zusammenkommt. Jetzt fühlt es sich nach diesem Moment an. -> Kultureller Hintergrund: Viele sind bewusst oder unbewusst müde von den Mainstream-Medien. In einer chaotischen Welt – Zölle an/aus, politische Schwankungen, KI-Leaderboard-Neuordnungen – sehnen sich die Menschen nach etwas, das näher an der "Wahrheit" ist. -> Jemand weiß immer Bescheid(?): Wenn echtes Geld auf dem Spiel steht, schärfen sich die Anreize. Das macht die Daten aus den Wettmärkten von viel höherer Qualität. -> Einzelhandel (die Hauptstraße) ist bereit: Die Teilnahme des Einzelhandels an US-Aktien liegt bei 62%. Der Einzelhandel (die Hauptstraße) ist wichtig, und der Einzelhandel versteht Vorhersagemärkte – weil sie wie Aktienhandel aussehen und sich so anfühlen. -> Geschäftsmodell: Klassische Netzwerkeffekte - die Großen werden immer größer/besser. Vorhersagemärkte sind auf Market Maker und LPs angewiesen, um Liquidität bereitzustellen. Da jeder Vorhersagemarkt ein breiteres Netzwerk von Teilnehmern benötigt, um zu funktionieren, bauen sie durch Netzwerkeffekte einen tieferen Schutz auf. -> Regulierung: Sportwetten sind nach wie vor von Bundesstaat zu Bundesstaat zersplittert. Vorhersagemärkte hingegen stehen unter der Aufsicht der CFTC auf Bundesebene – ein sofortiger Freischaltmechanismus. Über Nacht werden riesige Märkte wie Kalifornien, Texas und Georgia – wo Online- oder Einzelhandels-Sportwetten verboten sind – zugänglich. Dies ist eine Verwaltung, die offensiv spielt, nicht defensiv. -> Hintergrund: Es ist ein bisschen wie RWA – Teil des breiteren Trends, bei dem die Grenzen zwischen den Anlageklassen verschwommen sind. Fiat vs. Non-Fiat, physisch vs. digital – die Richtung ist klar: Es werden nicht nur Aktien gehandelt. Im Laufe der Zeit wird alles tauschbar sein. Vertrieb & Produkt: - $HOOD hat sich mit $Kalshi zusammengetan, um Sport- und Makroereignisse zu starten. - $X hat $Polymarket zu seinem offiziellen Partner ernannt; xAI entwickelt die von Kalshi betriebene Grok-Analyse der Quoten. - $IBKR hat 2024 ForecastEx gestartet. - $COIN untersucht, wie Vorhersagemärkte on-chain gebracht werden können. - $Bloomberg hat sogar die Wahlquoten-Feeds von $Polymarket in das Bloomberg Terminal integriert. Produkterfahrung: - $Polymarket / $Kalshi: Die Preise bewegen sich kontinuierlich, während Händler Aufträge einstellen oder stornieren. Sie können jederzeit vor der Auflösung ein- oder aussteigen, wobei Ihr P&L schwankt, während sich der Markt verändert. Einige sagen, es sei zu stark vereinfacht, aber ich mag, wie Vorhersagemärkte komplexe Szenarien auf saubere, einzelfaktorielle Wetten reduzieren. - $DKNG / FanDuel / $FLUT: Die Quoten sind fest, sobald Sie eine Wette platzieren. Selbst wenn sich der Markt bewegt, wird Ihr Ticket nicht neu bepreist. Auch wenn ich keine genauen Daten habe, würde ich wetten, dass das Engagement auf Vorhersagemärkten höher ist. Die Preise bewegen sich ständig, sodass die Teilnehmer motiviert sind, ständig nachzusehen – nicht nur, wenn das Spiel endet. -- Ich würde argumentieren, dass Vorhersagemärkte bereits mainstream sind. Die Wahlberichterstattung zitiert jetzt $Polymarket; auf X taucht alle paar Scrolls ein $Kalshi- oder $Polymarket-Diagramm auf. Normale Menschen diskutieren alles, vom nächsten Papst bis hin zu der Frage, ob die Fed um 25 oder 50 Basispunkte senkt. Und es ist nicht nur Einzelhandelsgeplänkel – es ist Bloomberg-genehmigt. Im August 2024 hat Bloomberg die Wahlquoten-Feeds von Polymarket direkt in das Terminal integriert. Die eigentliche Frage ist also: Was sind die "Quoten", dass diese zu generationalen Unternehmen werden?