Європейські крипто-медіа входять у нову фазу фрагментованого зростання у третьому кварталі 2025 року

Тиск відкриття переформатовує ландшафт крипто-медіа Європи

У цифровій екосистемі регіону крипто-медіа Європи навігацію в 3 кварталі 2025 року визначали змінювані регуляції, еволюція каналів відкриття та зростаюча різниця між крипто-нативними та традиційними ЗМІ.

Останнє дослідження Outset Data Pulse від Outset PR відстежує, як аудиторії в Східній та Західній Європі споживали крипто-медіа з липня по вересень 2025 року. Дослідження показує, що третій квартал був менш спрямований на спекуляції з цінами і більше — на реалізацію MiCA, позиціонування інституцій та консолідацію, оскільки потоки інформації пристосовувалися до нових ринкових умов.

Крім того, Регламент цифрової операційної стійкості (DORA) продовжував підвищувати очікування щодо відповідності, підштовхуючи крипто-компанії до стандартів інституційного рівня та звужуючи довгий хвіст менших провайдерів. Водночас, видимість пошуку послаблювалася, тоді як AI-опосередковане відкриття набирало обертів, створюючи новий тиск на видавців не лише з метою зростання, а й для збереження видимості.

Результатом стала структурна різниця, а не просто спад або відновлення. Трафік і залучення почали розходитися за ознаками лояльності, дисципліни формату контенту та ефективності відкриття, з помітно різними результатами між регіонами та рівнями видавців. За даними Outset PR, цей етап більше нагадує переорієнтацію уваги, ніж циклічний спад.

Методологія та бенчмаркінг на основі 293 крипто-медіа Європи

Щоб відобразити ці зміни, Outset PR проаналізував дані трафіку Similarweb для 293 новинних ресурсів у Східній та Західній Європі. Універсум включає як крипто-нативних видавців, так і традиційні або не-крипто медіа з стабільним висвітленням цифрових активів, що дозволяє порівнювати між сегментами.

Дослідження зосереджене на 3 кварталі 2025 (липень-вересень), фіксуючи реакцію медіасфери на пост-волатильність пошуку, раннє відкриття на базі GenAI та зростаючу концентрацію за рівнями після різкого скорочення у 2 кварталі. Однак автори наголошують, що акцент зроблено на напрямках трендів, а не на точних показниках трафіку.

Зовнішні оцінки неминуче відрізняються від внутрішньої аналітики видавців, такої як GA4, Adobe або Chartbeat. Моделювані дані взаємодіють з факторами, такими як фільтрація ботів, згода на файли cookie, правила сесій, обробка піддоменів та класифікація приватного обміну. Крім того, підхід охоплює лише веб-трафік, що може недооцінювати охоплення для брендів із сильним застосунком або розсилкою.

Щоб зберегти порівнюваність, методологія застосовується послідовно до всіх ресурсів, а аномалії розглядаються якісно, а не підганяються під окремі панелі інструментів. Ефективність підсумовується за допомогою Композитного балу (CS)