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Bittensor hatte tiefe technische Glaubwürdigkeit, aber wenig Entwickler-Bekanntheit in der CIS und Europa. Wir bauten eine technische KOL-, PR- und Community-Engine rund um seine Subnet-Ökonomie auf.
Dezentrales Netzwerk für offene, incentivierte Machine Intelligence
Die Herausforderung: Bittensor stand im Zentrum der Debatte um dezentrale KI, doch seine Subnet-Ökonomie war nur einem kleinen Kreis von Forschern und Validatoren verständlich. In der Ukraine, Kasachstan, Polen, Rumänien, Georgien, Armenien und Usbekistan blieb das Bewusstsein unter angewandten ML-Entwicklern und Infrastrukturteams deutlich hinter dem technischen Fortschritt des Netzwerks zurück, und das Subnet-Modell wurde vielfach als zu abstrakt zum Darauf-Aufbauen missverstanden.
Unsere Strategie: Wir positionierten Bittensor als praktischen Ort, um durch die Erzeugung echter Maschinenintelligenz zu verdienen, nicht als theoretisches Experiment. Jedes KOL-Briefing, jeder PR-Beitrag und jede Community-Initiative war an einem konkreten Subnet-Anwendungsfall verankert, sodass ein skeptischer Entwickler genau sehen konnte, was der Betrieb eines Miners oder Validators mit sich brachte.
Was wir taten: Über sieben Monate führten wir gestufte technische KOL-Kampagnen auf YouTube und X mit ML-Ingenieuren und Infrastruktur-Creatorn durch, sicherten erklärungsgeleitete Berichterstattung in Tier-1-Krypto- und KI-Presse und bauten die Entwicklerkanäle auf Discord und Telegram zu moderierten, gut dokumentierten Onboarding-Räumen um. Die Arbeit war als fokussierte GUS- und Europa-Kampagne angelegt und nicht als Vorstoß über Bittensors gesamte globale Präsenz. Jeder wichtige Subnet-Meilenstein wurde in ein allgemein verständliches Narrativ verpackt.
Kanäle: YouTube-KOLs, X, Discord, Telegram, Tier-1-PR
Die Ergebnisse: Im Verlauf der Kampagne in der Ukraine, Kasachstan, Polen, Rumänien, Georgien, Armenien und Usbekistan band Bittensor 1.8K Entwickler und Infrastrukturbetreiber ein, wobei 46 technische KOLs 520K an qualifizierter Reichweite erzielten. Die Entwickler-Community wuchs im Verlauf des Engagements um das 2,3-Fache, und das Subnet-Modell entwickelte sich von einem Nischen-Forschungsthema zu einem Build-Ziel, das angewandte ML-Teams ernst nahmen.
Leistungen: KOL- & Influence-Marketing, PR & Earned Media, Community-Management, Beratung & Strategie
6 Monate · 2025