Huma가 Kaito Yaper에게 에어드롭을 주는 것에 대해 어떻게 생각하나요?
저자: Haotian
@humafinance가 Kaito Yaper에게 에어드랍을 주는 것에 대한 이야기는 표면적으로 보이는 것보다 훨씬 깊은 의미가 있습니다. 세 가지를 말씀드리겠습니다:
1) 보상을 받는 방식이 '상호작용'에서 '알고리즘' 시대로 넘어갔습니다. 과거에는 보상을 받기 위해 '근면'이 중요했는데------지갑을 많이 만들고, 상호작용을 늘리고, TVL을 쌓는 것이었습니다. 이제는 '알고리즘 가중치'인 Mindshare를 겨루는 시대에 접어들었습니다.
@KaitoAI, @cookiedotfun과 같은 플랫폼은 각 KOL에게 '디지털 프로필'을 만들어 주며, 머신러닝을 통해 콘텐츠 가치, 청중 품질, 상호작용 효율성 등 영향력 차원을 정량화합니다.
어떤 면에서는, 원래 '관계'와 '주관적 판단'에 의존하던 KOL 선별 메커니즘이 AI 데이터 기반의 정밀 투입으로 업그레이드된 것입니다.
하지만 초기 알고리즘 평가가 만족스럽지 않은 경우가 많습니다. 예를 들어, 상호 추천 그룹, 팔로워 늘리기, 댓글 상호 지원 등을 통해 소규모로 조작할 수 있기 때문에 단기적으로는 보상을 받는 스튜디오들이 몰려들게 됩니다.
하지만 알고리즘은 지속적으로 최적화될 수 있다는 점을 잊지 마세요. 상호작용에서 IP와 자산의 연관성을 주의하면 마녀에게 걸리는 것을 피할 수 있지만, 알고리즘은 특히 '블랙박스' 상황에서는 마녀에게 걸릴 확률이 더 높아질 것입니다. 이를 '보상 비즈니스'로 간주하는 것은 신중해야 합니다.
2) 플랫폼 KOL 생태계의 '계층 분화'가 가속화될 것입니다. 솔직히 말해서, 상위 KOL은 본래 Alpha 투자 연구 능력과 초기 우수 프로젝트에 깊이 참여할 기회를 가지고 있으며, 자문, 투자, 온체인 재무 관리 등을 통해 영향력을 실현할 수 있습니다.
그래서 이러한 대형 V들은 대개 '고고한' 경향이 있으며, 게시물 빈도가 낮고 상호작용이 신중합니다. 알고리즘에서는 오히려 '비활성 사용자'로 분류될 수 있습니다. 반면, 중위 및 하위 KOL은 매일 고빈도로 리트윗하고 댓글을 달며 상호작용을 하여 알고리즘의 활성도 평가에서 높은 점수를 받을 수 있습니다.
이는 현재 알고리즘 평가의 핵심 버그를 드러냅니다------'수량'을 '품질'로, '빈도'를 '가치'로 간주하는 것입니다. 단기적으로는 프로젝트를 고빈도로 홍보하려는 KOL에게 혜택을 줄 것입니다.
하지만 알고리즘은 결국 객관적인 영향력 평가에 의해 승리해야 합니다. 알고리즘이 지속적으로 최적화됨에 따라 '상호작용 빈도'는 반드시 '콘텐츠 가치'의 가중치를 양보해야 합니다. 그렇지 않으면 상위 KOL과 우수 프로젝트가 모두 떠나게 될 것이며, 이는 알고리즘 블랙박스를 장악한 플랫폼 측에서 결코 원하지 않는 상황입니다. 핵심은 콘텐츠 가치와 상호작용 빈도를 동시에 고려하여 플랫폼 KOL 자원이 심각하게 분화되는 것을 피하는 것입니다.
3) 프로젝트 측 마케팅 비용의 '잠재적 인플레이션'이 이미 시작되었습니다. 표면적으로는, 에이전시를 통해 KOL 자원을 패키징하는 것에서 Kaito와 같은 플랫폼을 통해 직접 정밀 투입하는 것으로 중개 상인을 없앤 것처럼 보입니다. 하지만 현실은 무엇입니까? 프로젝트 측은 이 '알고리즘 군비 경쟁'에 참여하기 위해 부스 비용을 지불해야 하며, 경쟁이 치열해질수록 숨겨진 비용은 더욱 증가할 것입니다.
더 큰 문제는 알고리즘이 양적 지표에 과도하게 의존한다는 것입니다------예를 들어 Smart Followers의 상호작용 수를 강조하면서, 실제로 전파 가치가 있는 것들, 즉 콘텐츠 깊이, 청중 품질, 브랜드 적합도 등을 간과합니다. 알고리즘 편향으로 인한 문제는 명확합니다:
첫째, 마케팅 ROI가 감소합니다------영향력 가치와 맞지 않는 계정에 에어드랍을 주면 실제 전환 효과는 확실히 예상보다 낮습니다; 둘째, 브랜드 평판 위험------상호작용 수를 지나치게 중시하고 콘텐츠 품질을 소홀히 하면, 프로젝트 측이 어렵게 구축한 시장 인식이 손상될 수 있습니다.
물론, 이것은 동적인 게임의 과정이기도 합니다. 알고리즘 모델은 지속적으로 최적화될 것이며, 프로젝트 측도 인위적으로 조정할 수 있습니다. 결국 브랜드 가치와 사용자 가치를 양방향으로 맞추는 것이 중요하며, Kaito, Cookie와 같은 알고리즘 플랫폼의 비즈니스 모델이 진정으로 성장하고 강해질 수 있습니다.
참고: 개인적으로 Yap 포인트는 순수하게 얻고 있으며, 최근 일주일 동안 유용한 콘텐츠가 가중치가 부여된 것을 명확히 느꼈고, 순위가 꽤 높습니다. 이러한 AI 알고리즘 플랫폼은 주목 경제의 Mindshare 분배 '생태적 위치'에서 매우 중요합니다.
하지만 한 곳이 독주하는 것을 피하는 것이 가장 좋으므로, 더 많은 Cookie와 유사한 플랫폼이 플랫폼 경쟁에 참여하는 것을 지원하는 것이 매우 필요합니다.