Baru-baru ini, Starkware memulai airdrop yang sangat dinantikan mereka. Seperti kebanyakan airdrop, hal itu mengakibatkan banyak kontroversi. Yang sayangnya, tidak benar-benar mengejutkan siapa pun lagi dalam cara yang tragis.

Jadi mengapa hal ini terus terjadi berulang kali? Seseorang mungkin mendengar beberapa sudut pandang ini:

• Para insider hanya ingin menjual dan melanjutkan, menguangkan miliaran
• Tim tidak tahu lebih baik dan tidak memiliki konseling yang tepat
• Paus seharusnya diberi prioritas lebih karena mereka membawa TVL
• Airdrop adalah tentang mendemokratisasi apa artinya berada di dunia kripto
• Tanpa petani, tidak ada penggunaan atau pengujian tekanan protokol
• Insentif airdrop yang tidak seimbang terus menghasilkan efek samping yang aneh

Tidak ada pandangan ini yang salah, tetapi tidak ada satu pun dari sudut pandang ini benar-benar benar dengan sendirinya. Mari kita ulas beberapa pandangan untuk memastikan kita memiliki pemahaman komprehensif tentang masalah yang dihadapi.

Ada ketegangan mendasar saat melakukan airdrop, Anda memilih di antara tiga faktor:

• Efisiensi Modal
• Desentralisasi
• Pertahanan

Anda sering kali berakhir dalam sebuah skenario di mana airdrop sangat berhasil dalam 1 dimensi, tetapi jarang berhasil mencapai keseimbangan yang baik antara 2 atau bahkan semua 3. Retensi khususnya merupakan dimensi yang paling sulit dengan angka di atas 15% umumnya tidak pernah terdengar.

• Efisiensi modal didefinisikan sebagai kriteria yang digunakan untuk menentukan berapa banyak token yang Anda berikan kepada peserta. Semakin efisien Anda mendistribusikan airdrop Anda, semakin besar kemungkinan akan menjadi pertambangan likuiditas (satu token per dolar yang didepositkan)—menguntungkan para 'whale'.
• Desentralisasi didefinisikan sebagai siapa yang mendapatkan token Anda dan berdasarkan kriteria apa. Airdrop terbaru telah mengadopsi metode untuk menetapkan kriteria sembarangan untuk memaksimalkan cakupan siapa yang mendapatkan token tersebut. Ini umumnya merupakan hal yang baik karena dapat menghindarkan Anda dari masalah hukum dan memberikan lebih banyak pengaruh untuk membuat orang kaya (atau membayar denda parkir mereka).
• Retention didefinisikan sebagai seberapa lama pengguna bertahan setelah airdrop. Dalam beberapa hal, ini adalah cara untuk mengukur seberapa sejalan pengguna Anda dengan niat Anda. Semakin rendah retensi, semakin tidak sejalan pengguna Anda. Tingkat retensi 10% sebagai tolak ukur industri berarti hanya 1 dari 10 alamat yang sebenarnya ada di sini atas alasan yang tepat!

Meletakkan retensi di samping, mari kita periksa 2 pertama dengan lebih detail: efisiensi modal dan desentralisasi.

Untuk memahami titik pertama seputar efisiensi modal, mari kita perkenalkan istilah baru yang disebut “koefisien sybil”. Pada dasarnya menghitung seberapa banyak Anda mendapat manfaat dari membagi satu dolar modal di sejumlah akun tertentu.

Di mana Anda berada pada spektrum ini pada akhirnya akan menjadi seberapa boros airdrop Anda nantinya. Jika Anda memiliki koefisien sybil 1, secara teknis berarti Anda menjalankan skema penambangan likuiditas dan akan membuat marah banyak pengguna.

Namun ketika Anda sampai pada sesuatu seperti Celestia di mana koefisien sybil melonjak hingga 143, Anda akan mendapatkan perilaku yang sangat boros dan pertanian yang merajalela.

Desentralisasi

Hal ini membawa kita ke titik kedua seputar desentralisasi: Anda ingin pada akhirnya membantu “orang kecil” yang merupakan pengguna nyata dan berani menggunakan produk Anda lebih awal — meskipun mereka tidak kaya. Jika koefisien sybil Anda mendekati 1, maka Anda akan memberikan sedikit atau bahkan tidak memberikan apa-apa kepada “orang kecil” dan sebagian besar kepada “paus”.

Sekarang inilah tempat di mana debat airdrop menjadi memanas. Anda memiliki tiga kelas pengguna yang ada di sini:

1. "orang-orang kecil" yang ada di sini untuk menghasilkan uang cepat dan melanjutkan (mungkin menggunakan beberapa dompet dalam prosesnya)
2. "orang-orang kecil" yang ada di sini untuk tinggal dan menyukai produk yang telah Anda buat
3. "petani-industri-yang-berperilaku-seperti-banyak-orang-kecil" di sini benar-benar akan mengambil sebagian besar insentif Anda dan menjualnya sebelum beralih ke hal berikutnya

3 adalah yang terburuk, 1 masih cukup diterima dan 2 adalah optimal. Bagaimana kita membedakan di antara ketiganya adalah tantangan besar dari masalah airdrop.

Jadi bagaimana Anda menyelesaikan masalah ini? Meskipun saya tidak memiliki solusi konkret, saya memiliki filosofi tentang bagaimana menyelesaikan ini yang sudah saya pikirkan selama beberapa tahun terakhir dan juga saya amati secara langsung: segmentasi relatif proyek.

Saya akan menjelaskan apa yang saya maksud. Perluas dan pikirkan tentang meta-masalah: Anda memiliki semua pengguna Anda dan Anda perlu dapat membagi mereka ke dalam kelompok berdasarkan penilaian nilai tertentu. Nilai di sini bersifat konteks-spesifik bagi pengamat sehingga akan bervariasi dari proyek ke proyek. Mencoba menetapkan beberapa "filter airdrop ajaib" tidak akan pernah cukup. Dengan menjelajahi data, Anda dapat mulai memahami seperti apa sebenarnya pengguna Anda dan mulai membuat keputusan berbasis ilmu data tentang cara yang tepat untuk melaksanakan airdrop Anda melalui segmentasi.

Mengapa tidak ada yang melakukannya? Itu adalah artikel lain yang akan saya tulis di masa depan, tetapi intinya adalah masalah data yang sulit yang memerlukan keahlian data, waktu, dan uang. Tidak banyak tim yang bersedia atau mampu melakukannya.

Pertahanan

Dimensi terakhir yang ingin saya bahas adalah retensi. Sebelum kita membicarakannya, mungkin lebih baik untuk mendefinisikan apa arti retensi pada awalnya. Saya akan merangkumnya menjadi hal berikut:

jumlah orang yang diberikan airdrop

jumlah orang yang menyimpan airdrop

Apa yang paling banyak airdrops membuat kesalahan klasik adalah membuat ini menjadi persamaan satu kali.

Untuk menunjukkan ini, saya pikir beberapa data mungkin akan membantu di sini! Untungnya, Optimism sebenarnya telah melaksanakan airdrop multi-putaran! Saya berharap saya akan menemukan beberapa dasbor Dune yang mudah memberi saya angka retensi yang saya cari tetapi sayangnya saya salah. Jadi, saya memutuskan untuk menggulung lengan baju saya dan mendapatkan data sendiri.

Tanpa mempersulitnya, saya ingin memahami satu hal sederhana: bagaimana persentase pengguna dengan saldo OP non-nol berubah dari satu airdrop ke airdrop berikutnya.

Saya pergi ke: https://github.com/ethereum-optimism/op-analytics/tree/main/reference_data/address_listsuntuk mendapatkan daftar semua alamat yang telah berpartisipasi dalam airdrop Optimism. Kemudian saya membuat sebuah scraper kecil yang akan secara manual mendapatkan saldo OP dari setiap alamat dalam daftar (menggunakan sebagian kredit RPC internal kami untuk ini) dan melakukan sedikit pemrosesan data.

Sebelum kita mulai, satu poin penting adalah bahwa setiap airdrop OP independen dari airdrop sebelumnya. Tidak ada bonus atau tautan untuk menyimpan token dari airdrop sebelumnya. Saya tahu alasannya tapi bagaimanapun mari kita lanjutkan.

Airdrop #1

Diberikan kepada 248.699 penerima dengan kriteria yang tersedia di sini:https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-1/#background. Singkatnya, pengguna diberikan token untuk tindakan-tindakan berikut:

• Pengguna Mainnet OP (92 ribu alamat)
• Pengguna Mainnet OP yang Mengulangi (19.000 alamat)
• Pemilih DAO (84 ribu alamat)
• Pemeterai Multisig (19.5k alamat)
• Pemberi Donasi Gitcoin di L1 (24 ribu alamat)
• Pengguna Dihargai Keluar dari Ethereum (74 ribu alamat(),

Setelah melakukan analisis semua pengguna ini dan saldo OP mereka, saya mendapatkan distribusi berikut. Saldo 0 menandakan pengguna yang menjual sejak token OP yang belum diklaim dikirim langsung ke alamat yang memenuhi syarat pada akhir airdrop (sesuai denganhttps://dune.com/optimismfnd/optimism-airdrop-1).

Terlepas dari itu, airdrop pertama ini cukup bagus dibandingkan dengan airdrop sebelumnya yang telah saya amati! Kebanyakan memiliki tingkat penurunan 90% atau lebih. Hanya 40% yang memiliki saldo 0% adalah hal yang cukup bagus.

Saya kemudian ingin memahami bagaimana setiap kriteria memainkan peran dalam menentukan apakah pengguna cenderung menyimpan token atau tidak. Satu-satunya masalah dengan metodologi ini adalah bahwa alamat dapat berada di beberapa kategori yang mempengaruhi data. Saya tidak akan menganggap ini begitu saja tetapi lebih sebagai indikator kasar:

Pengguna OP sekali waktu memiliki persentase tertinggi pengguna dengan saldo 0, mengikuti pengguna yang dihargai di luar Etheruem. Jelas ini bukan segmen terbaik untuk mendistribusikan pengguna. Tanda tangan Multisig adalah yang paling rendah menurut saya, yang saya kira merupakan indikator yang bagus karena tidak jelas bagi para petani airdrop untuk menyiapkan multi-sig di mana Anda menandatangani transaksi untuk menggarap airdrop!

Airdrop 2

Airdrop ini didistribusikan ke 307.000 alamat tetapi menurut pendapat saya kurang berpikir banyak. Kriteria yang ditetapkan adalah sebagai berikut (sumber: https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-2/#background):

• Hadiah delegasi tata kelola berbasis jumlah OP yang didelegasikan dan durasi delegasinya.
• Pengembalian biaya gas sebagian untuk pengguna Optimism aktif yang telah menghabiskan lebih dari jumlah tertentu untuk biaya gas.
• Bonus pengganda ditentukan oleh atribut tambahan yang terkait dengan tata kelola dan penggunaan.

Bagi saya ini secara intuitif terasa seperti kriteria yang buruk karena pemungutan suara tata kelola adalah hal yang mudah untuk dibot dan cukup mudah ditebak. Seperti yang akan kita temukan di bawah, intuisi saya tidak terlalu meleset. Saya terkejut betapa rendahnya retensi sebenarnya!

Tutup ke 90% dari alamat memiliki saldo 0 OP! Ini adalah statistik retensi airdrop biasa yang biasa dilihat orang. Saya sangat ingin masuk ke dalam ini lebih dalam tetapi saya tertarik untuk beralih ke airdrop yang tersisa.

Airdrop 3

Sejauh ini, ini adalah airdrop terbaik yang dieksekusi oleh tim OP. Kriterianya lebih canggih dari sebelumnya dan memiliki unsur "linearisasi" yang disebutkan dalam artikel sebelumnya. Ini didistribusikan ke sekitar 31 ribu alamat, jadi lebih kecil tetapi lebih efektif. Rinciannya diuraikan di bawah ini (sumber: https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-3/#airdrop-3-allocations):

• OP Delegasi x Hari = Jumlah Kumulatif OP Delegasi per Hari (yaitu 20 OP didelegasikan selama 100 hari: 20 * 100 = 2.000 OP Delegasi x Hari).
• Delegate harus telah memilih onchain dalam OP Governance selama periode snapshot (01-20-2023 pukul 0:00 UTC dan 07-20-2023 pukul 0:00 UTC)

Satu detail penting yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa kriteria untuk memilih on-chain adalah SETELAH periode dari airdrop terakhir. Jadi para petani yang datang di putaran pertama berpikir "baiklah, saya selesai bertani, saatnya beralih ke hal berikutnya". Ini sangat brilian dan membantu analisis ini karena lihatlah statistik retensi ini!

Woah! Hanya 22% dari penerima airdrop ini memiliki saldo token 0! Bagi saya ini menandakan pemborosan pada airdrop ini jauh lebih sedikit daripada yang sebelumnya. Ini mendukung thesis saya bahwa retensi itu penting dan data tambahan bahwa memiliki airdrop multi-round lebih bermanfaat daripada yang dikreditkan orang.

Airdrop 4

Airdrop ini diberikan kepada total 23 ribu alamat dan memiliki kriteria yang lebih menarik. Saya pribadi berpikir retensi dari ini akan tinggi tetapi setelah memikirkannya saya memiliki sebuah teori mengapa kemungkinan lebih rendah dari yang diharapkan:

• Anda membuat NFT yang menarik di Superchain. Total gas di Rantai OP (OP Mainnet, Base, Zora) dalam transaksi yang melibatkan transfer NFT yang dibuat oleh alamat Anda. Diukur selama 365 hari sebelum batas pengiriman airdrop (10 Januari 2023 - 10 Januari 2024).
• Anda membuat NFT yang menarik di Ethereum Mainnet. Total gas di Ethereum L1 dalam transaksi yang melibatkan transfer NFT yang dibuat oleh alamat Anda. Diukur selama 365 hari sebelum batas airdrop (10 Jan, 2023 - 10 Jan, 2024).

Tentu saja Anda akan berpikir bahwa orang yang membuat kontrak NFT akan menjadi indikator yang baik? Sayangnya tidak. Data menunjukkan sebaliknya.

Meskipun tidak seburuk Airdrop #2, kami telah mengambil langkah mundur yang cukup besar dalam hal retensi relatif terhadap Airdrop #3.

Hipotesis saya adalah jika mereka melakukan penyaringan tambahan pada kontrak NFT yang ditandai sebagai spam atau memiliki beberapa bentuk “legitimasi”, angka-angka ini pasti akan meningkat secara signifikan. Kriteria ini terlalu luas. Selain itu, karena token-token tersebut di-drop ke alamat-alamat ini secara langsung (daripada harus diklaim), Anda akan berada dalam situasi di mana pencipta NFT penipuan berkata “wow, uang gratis. waktunya untuk menjual habis”.

Penutupan

Ketika saya menulis artikel ini dan mengambil data sendiri, saya berhasil membuktikan / menyangkal asumsi tertentu yang saya miliki yang ternyata sangat berharga. Secara khusus, bahwa kualitas airdrop Anda secara langsung berkaitan dengan seberapa baik kriteria penyaringan Anda. Orang yang mencoba membuat "skor airdrop" universal atau menggunakan model pembelajaran mesin tingkat lanjut akan gagal, rentan terhadap data yang tidak akurat atau banyak positif palsu. Pembelajaran mesin sangat bagus sampai Anda mencoba memahami bagaimana ia memperoleh jawaban yang dilakukannya.

Saat menulis skrip dan kode untuk artikel ini, saya mendapatkan angka-angka untuk airdrop Starkware yang juga merupakan latihan intelektual yang menarik. Saya akan menulis tentang itu untuk posting waktu depan. Hal-hal utama yang seharusnya tim pelajari dari sini:

1. Berhentilah melakukan airdrop sekali pakai! Anda sedang menembak diri sendiri. Anda ingin menerapkan insentif semacam pengujian a/b. Banyak iterasi dan menggunakan pembelajaran masa lalu untuk memandu tujuan masa depan Anda.
2. Memiliki kriteria yang membangun dari airdrop sebelumnya, Anda akan meningkatkan efektivitas Anda. Sebenarnya memberikan lebih banyak token kepada orang-orang yang memegang token di dompet yang sama. Jelaskan dengan jelas kepada pengguna Anda bahwa mereka harus tetap menggunakan satu dompet dan hanya mengganti dompet jika benar-benar diperlukan.
3. Dapatkan data yang lebih baik untuk memastikan segmentasi yang lebih cerdas dan berkualitas lebih tinggi. Data buruk = hasil buruk. Seperti yang kita lihat dalam artikel di atas, semakin “tidak dapat diprediksi” kriteria, hasil yang lebih baik untuk retensi.

Jika Anda benar-benar berpikir untuk melakukan Airdrop atau ingin berdiskusi tentang hal ini, jangan ragu untuk menghubungi saya. Saya menghabiskan semua waktu saya untuk memikirkan masalah ini selama 3 tahun terakhir. Hal-hal yang sedang kami kembangkan berkaitan langsung dengan semua hal di atas, meskipun tidak terlihat demikian pada permukaan.

Catatan sampingan: Saya sedikit ketinggalan dalam posting karena kesehatan yang buruk dan banyak pekerjaan. Itu berarti penciptaan konten biasanya berakhir tergelincir dari tanggung jawab saya. Saya perlahan-lahan merasa lebih baik dan memperluas tim untuk memastikan saya bisa kembali memiliki ritme yang teratur di sini.

Penafian:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [ KERMAN KOHLI], Semua hak cipta milik penulis asli [KERMAN KOHLI]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, harap hubungi Gate Belajartim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pendapat dan pandangan yang terdapat dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.