本文转自微信公众号：经纬创投（ID：matrixpartnerschina），作者： 经纬主页君。
“自1994年互联网炙手可热以来，网络效应为科技公司贡献了70%的商业价值。”
PayPal、Microsoft、Facebook、Uber、Twitter、Salesforce，这些公司无疑都是近年来有着重要影响力的公司。尽管存在诸多差异，但是在这些公司成功的背后，存在着一个共同的属性，能够很好地诠释这些公司的共同点：
这个属性就是网络效应（nfx）。
网络效应是公司在数字世界中维系生存能力的第一途径。在核心业务模式中拥有最强大网络效应类型的公司往往会赢，并且赢得更漂亮。
自1994年互联网炙手可热以来，网络效应为科技公司贡献了70%的商业价值。尽管可被称为“形成了网络效应”的公司为数并不多，但这些公司最终在市场上创造了最大的价值份额。
对于那些希望建立真正有影响力的公司创始人来说，打造网络效应无疑是更为有价值和吸引力的。
虽然有许多人在关注网络效应，但关于网络效应的报道并不是那么多，也是基于此很少有人理解它们内部隐藏的复杂性：网络效应到底是什么？它怎样运行？有多少不同的类型？又如何去构建和维护？
很少有公司出来分享有关网络效应的经验，所以大多数创始人在看到网络效应时甚至难以区分不同类型的网络效应，想要理解其复杂的内部运作方式就更难了。
今天我们要分享的就是这样一篇文章，截至2018年初可被分析的网络效应有13种（随着时间的发展和业界的探索，无疑这个数字还会继续增加）。今天的稿子讨论了网络效应的分类，核心逻辑以及问题。虽然很长，但值得一读。以下，Enjoy：
网络效应的基础
网络效应的最基本定义是，当一个公司的产品或服务随着使用的增加而变得更有价值时，网络效应就出现了。
根据这个定义，网络效应看起来非常容易理解。但如果将观察再推深一点，你会发现不同类型的网络在运作方式上存在巨大的差异。网络效应与网络效应之间并不平等，有些更强，而且比其他更有价值。
网络效应是当下公司在新经济时代发展的四个关键因素之一，其他三个因素包括品牌、嵌入和规模。在这四个要素中，网络效应是影响最大的。到目前为止，有13种不同类型的网络效应被确认，它们可以划分为5大类。
在下图中，描述了各种网络效应的类型和类别，最强大和最简单的网络效应因素处于地图的中心。图的右侧也显示了另外三种影响发展的因素。
在我们深入讨论之前，有几点需要指出：
1. 这张图，不是不容置疑的真理，而是讨论和理解网络效应的起点。它也会不断地发展和变化，我们希望创始人能认识网络效应并利用强大的力量来创建伟大的公司。对于那些想要建立成就卓越的创业者来说，识别和理解网络效应的能力非常有价值。
2. 网络效应绝非病毒效应：网络效应是关于怎样缔造公司生存壮大的基础，而病毒效应关注的是如何免费获得新用户——两者的目标和运行方式是截然不同的。
3. 不同的网络效应类型之间并不是相互排斥的关系：我们经常能看到同一家公司身上同时有数种不同的网络效应。如果说你的公司是一件艺术品，那么这些网络效应就像颜料——在你开始“创作”之前，熟悉整个调色板会有重大的帮助。
直接网络效应
最强大、最简单的网络效应是显而易见的：提高产品的使用会导向该产品对其用户的直接增值。
1908年，直接网络效应首次被注意到。彼时，AT&T的董事长西奥多·韦尔注意到，在一定的市场范围内一旦有了更多的客户，其他电话公司就很难与AT&T竞争。他在给股东的年度报告中指出了这一点，并写道：
“同一个社群内的两个交流系统，不可能……具有永久性。一个人如果能够只通过一套电话系统就能联系上所有的人，那么他就不可能用两套电话系统。”
韦尔注意到AT&T的价值主要是基于他们的社交网络，而不是他们的电话技术。在当时，是一种颠覆性的见解。这就意味着即使新电话在技术层面上明显优于旧电话，但是如果用户不能用它来联系上他们的朋友和家人，也没有人会想要这种新的电话。
换句话说，再好的产品也无法弥补用户（因为迁徙）而损失的社交网络。市场的新玩家若想获得成功，必须要建构一个类似的网络效应体系，以为其用户提供实际的等价价值。用韦尔的话来说就是：
“电话如果不能联系他人，那么它就会变成世上最无用的东西之一，甚至比不上一个玩具或一个科学仪器。它的价值取决于与其他电话之间的连接，并且能够连接更多的连接。”
以下是韦尔1908年年度报告的的全文。韦尔描述过“网络效应”这种概念，但是他并没有直接使用过这个词（这个词本身出现的时间还要晚一些）。
在韦尔首次“描述”直接网络效应的72年后，以太网标准之父罗伯特·梅特卡夫将这一概念进一步深化，提出网络的价值与连接用户的数量成正比 (N^2)，这就是所谓的梅特卡夫定律。
下面的图表阐释了梅特卡夫定律所描述的直接网络效应的基本概念：
如上图所示，数字网络的每个节点都与其他的节点相连。每加入一个节点都会与其他的节点产生联系，所以新的联系（网络紧密度）的数量以节点数量的平方 (N^2)速度增长，由于网络的价值与它的密度成正比例，所以每个节点带来的价值也以几何的速度增长。
2001年，麻省理工学院计算机科学家戴维•里德进行了进一步研究，认为梅特卡夫定律实际上低估了网络的价值。他指出在一个更大的网络中，可以形成更小、更紧密的网络关系：例如高中的足球队、家庭里的兄弟姐妹关系以及同事群中的网球运动爱好者。
人们之间的联系以及加入其他子群的潜力，以更深层的方式巩固了人们对整个网络的忠诚度，这就表明了网络的整体规模和连接密度的重要性。因此，里德认为，网络的真正价值与用户的数量成比例地增长（2N），这种增速比梅特卡夫定律所描述的要快得多，我们现在称之为里德定律。
这些定律的细节在学术领域当然可以进行更为深入的讨论，但对于公司创始人来说，已经足够了。它们提供了一种切实可行的方法来把运营的真理概念化——即网络效应是强大的，它们是自然法则。
在广泛的直接网络效应类别中，存在诸多不同的类型。到目前为止，我们已经确定了5个：物理层、协议层、个人效用层、个人层和市场网络层。
物理层（直接型）
物理直接网络效应是与物理节点（比如电话或电缆盒）和物理连接（比如电线）相关的直接网络效应——这是最能成为壁垒的网络效应类型，因为它不仅是直接的网络效应，而且还提高了其他壁垒比如规模效应和嵌入能力。与一个有物理网络效应的公司竞争，需要有大量的资金支撑和物理因素要求。
上图详细描述了物理层网络的构造，每个节点代表程序终端，例如固定电话、火车站、水龙头等等。节点之间的联系代表物理设施，例如电话线、火车轨道、水管等等。
具有直接网络效应的企业一般囊括了道路、火车、电力、污水、天然气、电缆和宽带互联网等领域。事实上，大多数具有物理层网络的企业都是公共事业：获胜者逐渐吞噬市场份额。
物理层网络强大效应能力的最佳证据是，即使许多公司的的服务质量很差或不合格，但他们仍是市场的主导者。以康卡斯特（注：美国一家主要的有线电视，宽带网络及IP电话服务供应商）和威瑞森（美国最大的本地电话公司、最大的无线通信公司，全世界最大的印刷黄页和在线黄页信息的提供商）为例，为什么他们在美国的顾客满意度最低？因为即便如此，他们也没有任何客户流失的风险。谁能花钱在全国铺设所有电缆呢？没有人。由于市场上缺乏其他玩家，不满意的客户再不满意也并没有其他选择。
协议层（直接型）
当通信或计算标准公布于众之后，所有节点和节点创建者可以使用该协议接入网络时，协议网络效应就产生了。比特币和以太币就是最新的例子，协议设置者可以是单个公司、一群公司或一个专门的小组。
协议网络将传播渠道与计算标准合并，成为各个节点连接的基础（例如比特币矿工和比特币钱包）。
以太网是另一个协议网络效应里的，更为传统的例子。当罗伯特·梅特卡夫(注：以太网发明者)创建3Com时，他说服DEC、英特尔和施乐将以太网作为本地计算机网络的协议标准，标准速度为每秒10兆比特(10mb)、48位地址和一个16位以太网类型的全球域。
那个时候，市面上已经存在其他专用协议，但是随着以太网的推出并开始拿下越来越多的市场份额，以太网兼容的产品席卷了市场。不管以太网和竞争对手的相对表现如何，这都提高了以太网的价值，降低了竞争对手的价值。不久，以太网端口成为所有现代计算机的标准特性。
一项协议一旦达成就极难被取代，一个有力的证据就是今天我们仍然在广泛地使用传真协议或者TCP/IP协议（尽管当下有更好的替代品）。
当然，协议创建者通常并不是此间最大的受益者，这与其他直接网络效应有所区别。
如果协议创建者能够占据较高的话语权，或者保持对网络地址、网络身份、网络钱包、网络命名或网络优先级的集中控制；并且仍然能够让不同的网络采用同一协议，那么协议网络中的这种价值分布是可以被改变的。
这种策略的成功通常与技术无关，更多的是与营销、社会工程和市场利基的选择有关。这就是为什么VHS（注：家用录像系统video home system，是由日本胜利公司在1976年开发的一种家用录像机录制和播放标准）击败Betamax（Betamax是一种年份较早的0.5英寸磁带的格式，它由0.75英寸 U-matic录像带演进而来）——哪怕，事实上Betamax可能可以提供一个更好的标准。这也是“为什么比特币能成为数字价值存储方式”的部分原因，哪怕比特币的运营成本更高，交易性更差。
个人效用层（直接型）
个人效用网络有两个显著的特点。首先，用户的个人身份与所使用的的网络之间存在紧密的联系，通常网络中的用户名与他们的真实姓名相关联，就像Facebook Messenger一样；其次，个人效用网络对用户日常的个人或职业生活至关重要。
在上面的图中，各个节点代表人们通过个人（节点）效用服务（连接）聊天时所产生的谈话气泡，个人效用网络节点与人们日常使用的真实身份紧密相关。这个网络非常密集是因为它有非常多的子集，这有力地证明了里德定律，个人效用网络的价值可以以2N的速度增长。
人们通过网络与自己的人际关系进行交流和互动，所以不上网或不参与显然伤害是巨大的，对个人的生活与工作都有极大影响。
个人层（直接型）
当一个人的身份或名誉与产品挂钩时，个人网络效应就起作用了。在个人网络中，人们通常会受到现实生活中“熟人”的影响。如果你在现实生活中认识的人都在使用同一种产品来经营自己的身份和声誉，那么一旦你加入，你也能获得许多附加值。
个人网络效应与个人身份及名誉紧密相关，人们能够相互沟通交流。每个节点对于其他节点来说都是内容生产者，也是每个人可能认识的潜在的对象。
个人网络与个人效用网络之间存在两方面的不同。个人效用网络通常用于需要完成的事情，对于用户来说，它具有较高的实用性。其次，个人效用网络通常更多用于私人联络而不是公共通信。相比较而言，个人网络就不那么重要了。即使你停止使用它们，你的生活也不会有太大的改变。像Facebook、Twitter或Linkedin这样的社交网络(如果你不是在找工作)通常不会高度影响你的生活状态。
但是个人网络仍然非常强大。如果你有了facebook和LinkedIn账号，你就没有动力再加入其他的朋友社交网络或职业网络，当然你不使用这两种网络也同样可以活得很好。
“给你的另一半发个即时消息，告诉他不要忘记去机场接你妈妈”；与在社交媒体上发布“你妈妈来访的最新状态”——这两者之间是有区别的。在这两种情况下，共同的因素是：你的身份都与交流联系在一起，你的受众就是你的社会关系。但一个是出于私人需要的“必须要有”，另一个是对更为广泛社会关系的“不错（但非必须）的选择”。
个人网络效应来自于与其他人建立联系的需求。正是这种冲动驱使人们加入并坚持使用社交网络（例如Facebook、LinkedIn或者宗教），因为他们的朋友/同事以及邻居都在这个社交网络中，个人网络中的社交图谱通常与他们的现实关系密切相关。
市场网络层（直接型）
市场网络将个人网络中的身份和联系，结合市场网络的交易热点与目的。通常情况下，市场网络首先要加强线下的专业人士网络。我们认为市场网络是一种直接的网络效应，因为不同节点之间的关系是直接的，如下所示：
市场网络与双向市场存在显著的区别，尽管两者经常被混淆。大多数人认为像HoneyBook（注：一家初创科技活动创意公司，通过重新设想创意，帮助顾客简化各类活动流程）和Houzz（注：互联网家装平台，集合了设计师社区、内容发现以及电商的大平台）这样的公司是交易市场，但事实并非如此。
实际上，它们是市场网络，结合了个人直接网络和双向市场的核心元素，并且它是多向的——通常添加了专用SaaS软件流。
双向网络效应
第二大类网络效应，即双向网络效应，在学术文献中经常被称为间接网络效应。然而，这也许是一种误导，因为双向网络可能涉及直接和间接的网络效应。
相反，双向网络的真正显著特征是有两类不同的用户：供应端用户和需求端用户；他们每个人进入网络的原因各不相同，但他们为对方创造互补价值。
比较简单的方法是观察在双向网络中每个新的供应端用户，如何直接增加需求端用户的网络价值，反之亦然。例如，在像eBay这样的双向市场上，每一个新的卖家(供应端用户)通过增加商品的供应和种类，直接为买家(需求端用户)增加价值。同样的，双边市场上每多一个买家，对于卖家来说都是一个潜在的新客户。
但是当我们观察同侧用户如何交互时，情况就复杂多了。大多数情况下，同一端的用户直接从对方身上抢夺价值。例如，eBay上的大卖家为其他卖家带来了更多竞争。高峰时段拥有更多的Uber乘客意味着司机可以进行峰时定价，这两个例子都展示了同侧网络效应的直接问题。
当然，我们也应当意识到间接好处通常最终会比直接坏处更具价值。市场上有很多卖家共同竞争这一事实（比如卖家不得不以更低廉的价格出售商品）首先吸引了买家，这对卖家来说最终更有价值——他们必须高效地计算卖出的性价比。买方这一端通常也是如此。
这种双向网络的间接正面影响，在历史进程中不断重复。例如在17世纪末，所有的小提琴制造者都搬到威尼斯的同一条街上工作，并在此出售他们的小提琴。虽然附近的小提琴供应商因为竞争压低价格，但是这些供应商作为一个群体依然能够从中获利。因为对他们来说，小提琴制造者聚集在一处，使他们的买家也能够聚集在特定的街道，而不是流向这个城市的其他地方。
上世纪80年代，美国的购物中心也出现了同样的现象。通过将相互竞争的卖家聚集在一个地点，这些卖家能够比其他分散的卖家获得更多的生意，这使这些竞争对手聚集在同一处。
我们现在看到的在线双向网络的优势与上述案例同出一辙，只不过环境从线下的物理位置变成了线上的虚拟软件。
还需要注意的是，也存在正面的同侧直接网络效应，即更多的同侧用户相互提升彼此的价值。这些网络效应非常强大，你设计产品时应当考虑这些因素。微软的操作系统就是这样，它是世界上最经久不衰的双边网络效应产品之一。使用微软操作系统的用户能够彼此受益，因为他们在同一系统之内可以更容易地与同事和朋友共享文件资料——这是典型的、具有正面同侧直接网络效应的操作系统。
至此，我们已经确定了三种类型的双向网络效应：市场效应、平台效应和渐近效应。
市场效应（双向）
市场的两方包括买方和卖方。像Craigslist（网上大型免费分类广告网站）这样成功的双向市场很难被取代，要想把它的买方和卖方分开，你必须同时为双方提供一个更好的价值选择，否则没人会动心。客户为供应商服务，供应商为客户服务，谁也离不开谁。
双向市场如上图所示，有两套节点。其中一套节点的一端是供应端的用户，另一端是需求端的用户。他们通过市场直接为对方提供价值，市场承担双方的中介角色，在图中代表核心节点。
由于市场是双向的，“市场双方构建的网络”提供了大部分的价值，而不是应用程序或网站本身，这就解释了为什么eBay和Craigslist这样的市场产品可以在16年后基本保持不变。
但市场网络也有一个很大的弱点，那就是多租户现象。人们可以同时在eBay和Etsy上出售他们的产品；房东可以同时在Craigslist和Trulia网站上展示他们的公寓；租客可以在这两个网站上查看房源……当你的用户可以同时使用你的竞品而无需付出代价时，你便很难排除新加入者的挑战。因此，你的目标是设计产品或服务以增加更多的价值或“锁定”价值，特别是在供应方面，以至于用户不会被那些“多租户”吸引过去。
此外，市场的形式比我们想象的要多，例如媒体公司本质上就是双向市场。观众（供应端）来到市场，他们为观看内容而“出售”他们的注意力；广告客户（需求端）在另一端“购买”观众的注意力。一家媒体公司的受众越多，广告商就越有可能往其中投入资金。这样一来，他们愿意支付给这家公司的钱就越多。
“售卖者”（例如读者和观看者）对广告商这样的“购买者”有直接的正面网络效应。反之亦然，因为（理论上）更多的广告收入给了媒体公司更丰富的资源来制作更好的内容。
平台（双向）
我们所说的双向平台网络效应类似于双向市场网络效应，因为他们有两种截然不同的利益双方，彼此受益。不同的是，平台供应方实际上设计的是只能在平台上可用的产品，供应方必须做好平台集成的工作。供应商创造和销售的产品是平台的功能之一，而不是独立于平台功能之外。
双向平台网络效应有供应端节点（研发者）以及需求端节点（用户），以平台自身（核心节点）为中介从而相互创造价值，平台自身同样为这两端创造价值。
微软系统、苹果系统和安卓系统是这种网络效应的主要产品类型；尽管略有不同，但Xbox、PlayStation和Wii也是典型的例子。
平台网络效应与市场网络效应的另一个不同之处在于，与在线市场相比，平台本身的特性和优点可以使平台网络比市场网络发挥更大的效用。人们购买iPhone和iOS的目的是出于对手机的品牌、设计、技术特性和性能的考量，当然也包括App市场的生态体系。人们购买Xbox和PlayStation游戏机，则可能是因为它们平台系统的图形和性能，也可能是因为巨大的游戏库。
这与市场网络效应形成了鲜明的对比，与网络的价值相比，产品本身的价值排在第二位。
平台的销售方式也会对供需双方的接纳程度产生很大影响。例如，微软的销售团队把自己的平台产品卖给大公司客户，同时他们经常把这个平台免费送给大学使用，这样毕业生就会习惯这个平台。
就像市场一样，平台的一个弱点也包含两端产生的多租户现象。应用程序开发者可以同时为他们的应用程序创建iOS和安卓版本，游戏开发者可以将他们的游戏同时发布在PlayStation和Xbox上。同样的，游戏玩家也可以同时拥有一台PS4和一台Xbox One，人们也可以同时拥有一台戴尔电脑和一台苹果电脑。
然而，与在线市场相比，购买平台产品所需支付的代价更容易避免多租户现象的产生。在网上市场，多租户通常是免费的。所以从这个角度来看，平台通常具有优势。
渐进市场效应（双向）
不可否认的是，没有两个双向市场是完全相同的。“价值曲线”，就是其中一个可能存在的巨大差别。随着供应的增加，网络效应对需求方面的价值增益有多快，以及当供应数量到达临界点时网络效应有多强。
下面的“价值曲线”图展示了网络效应三个子类别的供需曲线：
中间的橙色直线所代表的情况，是你可能在Craigslist或eBay上看到的。通常情况下，供应方的增长以相对平稳的速度为需求方创造价值。随着时间的推移，这样的市场会变得非常强大。
较低的黄色曲线是你可能在OpenTable（注：美国网上订餐平台，提供网上餐厅预订），该应用程序的价值增长较为缓慢。OpenTable必须将餐厅的供应端提升到一个非常高的水平，才能让需求端产生价值。但是，一旦达到临界质量，网络效应就变得非常强大。
市场网络效应的第三个子类别：渐近市场网络效应，是上图中的红色曲线。最初的供应端增长迅速增加了需求端方面的价值，但很快供应增加所能产生的价值便开始减少。最著名的例子是Uber和Lyft等拼车公司，在某种程度上，由于减少了等待时间，更多的司机为乘客创造了价值。但超过某一点，司机的价值就急剧下降。等待4分钟而不是8分钟是一个巨大的差异，但如果是等待2分钟而不是4分钟呢？供应增加的价值在4分钟左右急剧下降。
由于这个原因，渐近市场比其他市场更容易受到竞争的影响。如果Uber在某一区域有1000名司机，那么竞争对手也可以以一半的司机数量提供类似的服务。
此外，渐近市场也很容易受到多租户现象的影响。许多用户会同时使用Lyft和Uber出行，这取决于哪一种价格更低、等待时间更短。在供应方面，许多司机也在同时使用Uber和Lyft，他们跟乘客一样在乎定价和等待时间。
数据网络效应
当一个产品的价值随着数据的增加而增加，同时使用产品也能产生数据时，就会产生数据网络效应——这是网络效应的第三大类。
通过数据网络，每个用户都能够向中心数据库补充有效的数据。随着数据的不断累积，数据对于每个用户的价值也随之增长。
很多人对数据网络效应持有怀疑态度，他们往往认为：拥有更多的数据不一定能转化为价值，收集更多有用的数据也从来不容易，即使数据是产品的核心。
数据可以通过不同的方式增加产品价值。如果数据在产品发挥效用的过程中有至关重要的作用，那么该产品的数据网络效应就具有非常强大的潜力。如果数据只是存在于产品效用的边际，那么网络效应的数据就并不重要。当Netflix向你推荐一个节目时，这个算法是基于用户观看的数据。但Netflix的发现功能存在于产品的边缘，它的真正价值来自于多样化的电视节目、电影和纪录片，所以对于Netflix，数据只具有边际效应。
同样，产品使用与可收集的有用新数据之间的关系可能是不对称的。Yelp（注：美国最大点评网站）具有数据网络效应，因为更多的餐厅评论会让产品更有价值。但它的网络效应被一个不可否认的事实削弱了，那就是只有一小部分用户产生了数据，大多数人在Yelp数据库中阅读评论，但是不会写评论。
同时，Yelp也是证明数据网络效应一个常见弱点的好例子。它的数据网络效应是渐近的，第5条评论比第30条增加了更多的价值。超过一定的数字，看更多的评论就不会再为用户创造更多的价值（另一方面，评论还是非常有用的，会产生强大的网络效应，这就是Yelp仍然流行的原因）。
如果一个产品在“数量的增加”和“有用性的增加”之间没有发生联系，那么网络效应就不存在，这只是一种规模效应。像Experian这样的信用报告机构具有规模效应，因为更多的数据可以使他们的信用评分更有价值（即更准确)，但消费者对产品的使用再多也不会增加他们的有效数据量。
数据网络效应很容易与规模数据效应混淆。根据定义，大公司拥有更多的数据。问题是，这些数据是否为客户或者用户创造了有意义的价值？如果是这样的话，使用量的增加会带来更多有用的数据吗？
具有强大数据网络效应的一个很好例子是Waze（注： 免费的社区化交通导航应用程式）。几乎每个在Waze上消耗数据的人都贡献了有用的数据，而且由于数据是实时消耗的，数据库也是在不断更新的。因此，网络越大，其所提供的道路信息数据就越精确。越来越多的数据持续产生价值，几乎无穷无尽，所以Waze的渐进数据网络效应比我们能想到的任何其他服务都要强。
数据网络效应可能是最复杂的网络效应类别。网络效应有很多不同的数据，就像数据的使用方法一样多。我们将在未来更详细地绘制数据网络效应。
技术性能网络效应
当产品的技术性能随着用户数量的增加而直接提高时，网络效应就具备了技术性能，这是网络效应的第四个大类。对于具有技术性能网络效应的网络而言，网络上的设备或用户越多，基层的技术工作会越好，这使得产品或者服务变得更加快捷、便宜和简单。
有技术性能网络优势的网络会更好（快捷、便宜、易于使用），因为随着节点（装置）数量的增加，整体的性能表现也会提升。
比如BitTorrent（注：由布拉姆·科恩自主开发的内容分发协议，它采用高效的软件分发系统和点对点技术共享大体积文件比如电影或电视节目，并使每个用户像网络重新分配结点那样提供上传服务），或诸如Tile这种的对象查找网络。
对于所有用户来说，网络上的节点越多，这些产品的服务速度就越快。每个从BitTorrent下载文件的人都在同时向网络播撒文件；安装了Tile应用程序的人越多，你就越有可能找到你丢失的东西，因为网络上的每一部手机都在不停地扫描Tile；Skype还声称，使用Skype的人越多，视频流的质量就越好（目前还不清楚这是不是真的，但对他们自身来说，这是一个正确的想法）。
技术性能网络效应不同于技术进步，技术优势具有较短的半衰期，之后就不再具有很强的壁垒。如果你是第一个开发出某项技术的人，那么创新和竞争的速度要求，意味着这项技术的优势不会持续很长时间——竞争对手有可能抄袭或研发类似的技术。但是有了技术性能网络效应，你的产品就会因为第一个推出而获得巨大的优势，你不必为保持领先地位而持续战斗。随着时间的推移，你的优势会逐渐增加，而不是减少。
技术性能网络效应的另一个容易让人迷惑之处在于：当使用量增加带来收入时，人们就会假定网络效应的存在，然后这些收入又被用于推动更多的科技进步，促进更多的使用量。如果增加的收入或数据量能够促进性能改进……这也是很不错的一件事情……但这不是技术性能网络效应。
“社会”网络效应
第五种也是最后一种网络效应，就是我们所说的“社会”网络效应，他们通过心理学以及人与人之间的互动来发生作用。
网络由节点和连接组成，在固定电话系统上，我们很容易就能看到连接它们的实体电话和电线。
人与人之间也存在一个看不见的网络，我们的身体是节点，我们彼此之间的语言和行为是连接，这些是最初的网络。
像数字网络效应一样，当越来越多的人在使用的产品，这可以些社会网络效应就创造更多的价值——人们通过影响彼此的想法或感觉来增加彼此的价值。投射到产品上就是，用户为更多人提供了使用产品的诱因和基本认可，他们对你产品的依赖也会强化其他人的印象。
社会网络效应通常是最难部署的长期壁垒。然而，如果你能成功地获得各种不同形式的心理支持来对抗竞争对手，这些心理支持就能代表一个显著的优势。
现在你可能会问自己，“这些社会网络效应，不就是品牌效应吗？”你说对了一部分。它们之间当然也有相似之处，因为它们都和语言以及心理有关。但两者之间也存在着重要的差异，这就是为什么我们把它们各自划分成一个单独的类别。
目前，我们已经确定了三种主要的社会网络效应：语言、信念和跟风效应。这个类型还可以继续扩展，因为人类心理是复杂的，有很多不同的社会互动关系与机制存在。
语言（社会网络效应）
在任何人际网络中，语言都是主要的中介。它是网络中所有节点相互连接的协议，例如英语是一门语言，但考虑到有15亿人使用英语（德语人口的15倍），它的价值会因为用户数巨大而增加。因此，尽管说英语并不代表你的交流能力比说德语强15倍，但由于语言社会网络的关系，说英语对你更能产生价值。
这就是为什么纵观历史，语言呈现出赢家通吃的结果。在相同的政治、社会和经济单位中，使用相同语言的人更容易团结在一起。
术语也是如此。从国家到公司，从青少年到潮人，从经济学家到谷歌员工，不同的群体之间有特定的行话或术语。随着专业术语被越来越多的人所采用，它对行业之外的用户也在变得越来越有价值。
创业公司至少可以通过两种方式利用语言网络效应，来实现赢家通吃的结果：第一是在创建业务类型语言方面；第二是为公司或产品命名。
第一种方法是，如果创始人能够开创一个业务种类（名称），然后作为“首创者”被人们所熟知，这就能够产生稳定的语言网络效应。米勒啤酒公司在1975年就这样做了，当时他们创立了低卡啤酒类别。1995年，也就是门户网站崛起的开端，Yahoo!就是此间的受益者，彼时它在这一领域处于领先地位。随着加密货币类别的创建，我们看到了同样的语言网络效应：比特币受益最大——尽管市面上有这么多种不同的加密货币，但它仍占据了近40%的总市值。
在多种因素的影响下，首创者的优势终将会被取代，这就是为什么人们认为语言网络效应不如其他网络效应强大。但是多年来，首创者们的竞争对手肯定也会抱怨首创者在语言网络效应方面所具有的不公平优势，他们当然也希望自己能够有这种优势。
公司利用网络语言效应的第二种方式是为公司和产品命名。例如，当“Googling”成为了大家对网络搜索这一行为的代名词，Google就拥有了巨大的优势，语言本身就可以成为竞争对手的巨大障碍。当有人让你用Google搜索时，你却拿出手机开始使用Bing，难道再那一秒你不会有点迟疑或者尴尬吗？
顺便说一句，一个名词的作用在这方面的作用不如动词。例如如果大家流行说，“我Uber去那里”，这对优步来说传播效果可能会更好。同样地，在这个语境下，这样措辞的人给了你一个使用Uber的社交提示，而不是Lyft。
让人们经常提及你公司的名字，对你而言当然是一个很大的优势，但这也很不容易实现。要做到这一点，你的公司名称必须做到足够吸引人和令人难忘，这就是为什么正确命名如此重要的原因。
信念（社会网络效应）
第13个网络效应是信念。信念网络效应在黄金、比特币和宗教中最为明显，这是一种直接的网络效应。
人类是群居动物，我们作为其中的一员，想要被别人接受，分享共同的信念是其中非常关键的部分。如果一部分人相信某件事，其他人也更有可能相信并坚持它。因此，如果你和你朋友的信念发生分歧，就会产生严重的社会后果，如果你不再相信他们所相信的东西，后果可能会更糟。为什么人们始终坚持群体思维？这使他们觉得矛盾的时候时能够做出选择。
相信的人越多，信念就越有价值。
黄金为什么有价值？是的，黄金很漂亮（但这个世界上漂亮的事物很多），并且它不能吃也不能睡。黄金虽然有一些工业用途，但也没有那么多。它之所以有价值，是因为在我们相信盐是有价值的之后，人们也决定相信黄金是有价值的。5000多年来，它一直是有价值的。过去将这种信念传递给我们，我们每个人也将在未来继续抱有这种信念，这种信念会随着时间的推移而增强。
所以，事实上，黄金有价值是因为我们相信它有价值。
信念网络效应就像沙子，沙子数量太少，风一吹就散了；但是如果你把足够多的沙子堆在一起，风化的作用是他们变成了坚硬的石头。
比特币也是如此，越来越多的人相信它有价值，它就对越来越多的人产生价值。它的价格下跌/反弹的次数越多，人们就越相信它有价值——现存的加密货币都以比特币作为价值衡量。随着信念网络效应的不断增强，比特币“这堆沙”变得越来越稳定，曾经的流动和无形逐渐变成了更为坚实的东西。
跟风（社会网络效应）
人们都不想被排除在外，他们可能迫于社交压力而加入社交网络，这就是跟风效应。
一个很好的例子就是Slack。在科技界，人们认为，只有使用Slack的团队，才是一家现代化的公司。这就催生了一个强大的跟风网络效应，跟风网络效应常常在早期用户开始聚集时产生。
当人们在1998年开始使用谷歌的时候，有一种普遍的感觉就是“酷孩子们都在用谷歌”（注：他们在那之前使用Alta Vista，曾为全球最知名的搜索引擎公司，该公司几经易手后在2013年关闭服务）。如果你不使用谷歌，你就会被排除在外。当然后来谷歌其他的网络效应，帮助他们真正构建了核心壁垒，所以他们不再依赖最初的跟风网络效应了。但不可否认的是，谷歌确实曾经享受过跟风效应的好处。
苹果是将跟风网络效应发挥到极致的公司之一。每年，他们都会用精心编排的表演，用他们的新产品演示和发布重新吸引关注和营造FOMO（注：fear of missing out）的情绪——这是非常有效的。你是否使用苹果电脑，俨然已经成为了社会鄙视链中的一个非常稳固的指标。
对于那些认为自己有更好产品的竞争对手来说，这种网络跟风效应可能会让他们感到沮丧。苹果的成功不仅依赖于品牌，它更是源于这家公司成功地触发了大家“向上仰望”的心理动力——“我也想成为很酷的人”。
2017年，三星曾经发布了一则广告，呼吁消费者：“从幼稚的购买习惯”中成长起来吧，你们对于苹果的依恋已经促使我们生产出了更好的产品。
但三星没有意识到的是，提供给用户的价值不只是产品特性的总和，还包括跟风效应（每一次消费都是一次自我展示，消费开始变成一种“作秀”，目的是为了获得认同）。
作家德里克·西弗斯抓住了跟风心理学的精髓，他说：“如果他们行动迅速，他们就赶得上成为某个族群的一员。剩下的人也会跟风加入，因为一旦被抛弃在这个族群之外，他们就会被嘲笑。”
跟风效应是脆弱的，一旦太多的人跟风，早期的加入者就会选择离开——因为这个团体已经变得太主流了。聪明的创始人，总是会先人一步，从跟风转向其他网络效应，进而保持更为长久的生命力。
“生存能力决定了你的事业能否成功，而网络效应却是成功的关键。”
网络效应是一种表面上看起来很简单，实际很复杂的现象。这篇文章，试图去讨论和传达网络效应的重要性、多样性和复杂性。
优秀的企业经营者，总是优秀的节奏大师，他们总是试图找到关键并从中获益。这是华丽的冒险，也是最激动人心的旅程。愿所有梦想者不被风险所限，实现自己最想要的。
本文转自微信公众号：经纬创投（ID：matrixpartnerschina），作者： 经纬主页君，图片授权基于：CC0协议。