Recientemente, Starkware inició su muy esperado airdrop. Como la mayoría de los airdrops, resultó en una gran controversia. Lo cual, de una manera trágica, ya no sorprende a nadie.

Entonces, ¿por qué sucede una y otra vez? Algunos podrían escuchar algunas de estas perspectivas:

• Los insiders solo quieren soltar y seguir adelante, sacando miles de millones
• El equipo no sabía mejor y no tenía el consejo adecuado
• Las ballenas deberían haber recibido más prioridad ya que aportan TVL
• Los airdrops se tratan de democratizar lo que significa estar en el mundo de las criptomonedas
• Sin agricultores, no hay uso ni pruebas de estrés del protocolo
• Los incentivos de airdrop desalineados continúan produciendo efectos secundarios extraños

Ninguna de estas opiniones es incorrecta, pero ninguna de estas perspectivas es completamente verdadera por sí sola. Vamos a analizar algunas opiniones para asegurarnos de tener una comprensión completa del problema en cuestión.

Existe una tensión fundamental al hacer un airdrop, estás eligiendo entre tres factores:

• Eficiencia de capital
• Descentralización
• Retención

A menudo terminas en un escenario donde los airdrops funcionan bien en 1 dimensión, pero rara vez logran un buen equilibrio entre 2 o las 3. La retención en particular es la dimensión más difícil, con algo más del 15% normalmente desconocido.

• La eficiencia de capital se define como el criterio utilizado para determinar cuántos tokens se le dan a un participante. Cuanto más eficientemente distribuyas tu airdrop, más se convertirá en minería de liquidez (un token por dólar depositado), beneficiando a los grandes inversores.
• La descentralización se define como quién recibe tus tokens y bajo qué criterios. Los airdrops recientes han adoptado el método de ir por criterios arbitrarios para maximizar la cobertura de quién recibe dichos tokens. Esto suele ser algo bueno, ya que te ahorra problemas legales y te otorga más influencia para enriquecer a las personas (o pagar sus multas de estacionamiento).
• La retención se define como cuánto tiempo permanecen los usuarios después del airdrop. En cierto sentido, es una forma de medir cuán alineados estaban tus usuarios con tu intención. Cuanto menor sea la retención, menos alineados estaban tus usuarios. ¡Las tasas de retención del 10% como referencia de la industria significan que solo 1 de cada 10 direcciones están realmente aquí por las razones correctas!

Dejando de lado la retención, examinemos los primeros 2 con más detalle: eficiencia de capital y descentralización.

Para entender el primer punto sobre eficiencia de capital, introduzcamos un nuevo término llamado el “coeficiente de Sybil”. Básicamente calcula cuánto se beneficia al dividir un dólar de capital entre un cierto número de cuentas.

En última instancia, el lugar en el que te encuentres en este espectro será en lo derrochador que será tu airdrop. Si tiene un coeficiente de sibila de 1, técnicamente significa que está ejecutando un esquema de minería de liquidez y enojará a muchos usuarios.

Sin embargo, cuando llegas a algo como Celestia donde el coeficiente de síbil se dispara a 143, vas a obtener un comportamiento extremadamente derrochador y una agricultura desenfrenada.

Descentralización

Esto nos lleva a nuestro segundo punto sobre la descentralización: quieres ayudar en última instancia a "el pequeño" que es un usuario real y que se arriesga a usar tu producto temprano, a pesar de no ser rico. Si tu coeficiente de Sybil llega demasiado cerca de 1, entonces vas a estar dando casi nada al "pequeño" y la mayor parte a los "ballenas".

Ahora es aquí donde el debate sobre el airdrop se calienta. Tienes tres clases de usuarios que existen aquí:

1. "pequeños jugadores" que están aquí para ganar dinero rápidamente y seguir adelante (quizás utilizando algunas carteras en el proceso)
2. “pequeños jugadores” que están aquí para quedarse y les gusta el producto que has creado
3. "agricultores-industriales-que-actúan-como-muchos-pequeños" aquí para tomar absolutamente la mayor parte de tus incentivos y venderlos antes de pasar a la siguiente cosa

3 es lo peor, 1 todavía es algo aceptable y 2 es óptimo. Cómo diferenciamos entre los tres es el gran desafío del problema de airdrop.

Entonces, ¿cómo se resuelve este problema? Si bien no tengo una solución concreta, tengo una filosofía sobre cómo resolver esto en la que he estado pensando en los últimos años y también observando de primera mano: segmentación relativa al proyecto.

Voy a explicar lo que quiero decir. Amplíe la visión y piense en el meta-problema: tiene a todos sus usuarios y necesita poder dividirlos en grupos según algún tipo de juicio de valor. El valor aquí es específico del contexto del observador, por lo que variará de un proyecto a otro. Intentar atribuir algún 'filtro de airdrop mágico' nunca será suficiente. Al explorar los datos, puede empezar a comprender cómo son realmente sus usuarios y empezar a tomar decisiones basadas en la ciencia de datos sobre la forma apropiada de ejecutar su airdrop a través de la segmentación.

¿Por qué nadie hace esto? Ese es otro artículo que escribiré en el futuro, pero el resumen muy largo es que es un problema de datos difícil que requiere experiencia en datos, tiempo y dinero. No muchos equipos están dispuestos o son capaces de hacer eso.

Retención

La última dimensión de la que quiero hablar es la retención. Antes de hablar de ello, probablemente sea mejor definir qué significa retención en primer lugar. Lo resumiría de la siguiente manera:

número de personas a las que se les da un airdrop

número de personas que mantienen el airdrop

Lo que la mayoría de los airdrops hacen es cometer el error clásico de hacer de esto una ecuación de una sola vez.

¡Para demostrar esto, pensé que algunos datos podrían ayudar aquí! ¡Por suerte, Optimism ha ejecutado efectivamente airdrops de varias rondas! Esperaba encontrar algunos paneles de control de Dune fáciles que me dieran los números de retención que buscaba, pero desafortunadamente estaba equivocado. Así que decidí arremangarme y obtener los datos yo mismo.

Sin complicarlo demasiado, quería entender una cosa simple: ¿cómo cambia el porcentaje de usuarios con un saldo de OP distinto de cero en los airdrops sucesivos?

Fui a: https://github.com/ethereum-optimism/op-analytics/tree/main/reference_data/address_listspara obtener la lista de todas las direcciones que habían participado en el airdrop de Optimism. Luego construí un pequeño scraper que obtendría manualmente el saldo de OP de cada dirección en la lista (quemamos algunos de nuestros créditos internos de RPC para esto) e hice un poco de manipulación de datos.

Antes de sumergirnos, una advertencia es que cada airdrop de OP es independiente del airdrop anterior. No hay bonificación o enlace para retener tokens del airdrop anterior. Sé la razón, pero de todos modos, sigamos adelante.

Airdrop #1

Entregado a 248,699 destinatarios con los criterios disponibles aquí: https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-1/#background. El TLDR es que a los usuarios se les dieron tokens por las siguientes acciones:

• Usuarios de la red principal de OP (92k direcciones)
• Repetir usuarios de la red principal de OP (19k direcciones)
• Votantes de DAO (84k direcciones)
• Firmantes Multifirma (19.5k direcciones)
• Donantes de Gitcoin en L1 (24k direcciones)
• Usuarios excluidos de Ethereum (74k direcciones()),

Después de ejecutar el análisis de todos estos usuarios y su saldo de OP, obtuve la siguiente distribución. Los saldos de 0 son indicativos de usuarios que vendieron todo, ya que los tokens de OP no reclamados se enviaron directamente a las direcciones elegibles al final del airdrop (segúnhttps://dune.com/optimismfnd/optimism-airdrop-1).

De todos modos, este primer airdrop es sorprendentemente bueno en comparación con los airdrops anteriores que he observado. La mayoría tiene una tasa de caída del 90% o más. Que solo el 40% tenga un saldo del 0% es sorprendentemente bueno.

Entonces quise entender cómo cada criterio jugaba un papel en determinar si los usuarios probablemente retendrían tokens o no. El único problema con esta metodología es que las direcciones pueden estar en múltiples categorías, lo que sesga los datos. No tomaría esto como algo definitivo, sino más bien como un indicador aproximado:

En un momento, los usuarios de OP tenían el mayor porcentaje de usuarios con un saldo de 0, siguiendo a los usuarios que fueron excluidos de Etheruem. Obviamente, estos no eran los mejores segmentos para distribuir usuarios. Los firmantes Multisig fueron los menos, lo cual creo que es un gran indicador, ya que no es obvio para los farmers de airdrop configurar un multi-sig donde se firman transacciones para farmear un airdrop.

Airdrop 2

Este airdrop se distribuyó a 307,000 direcciones pero fue mucho menos considerado en mi opinión. Los criterios se establecieron como sigue (fuente: https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-2/#background):

• Recompensas de delegación de gobernanza basadas en la cantidad de OP delegado y el tiempo durante el cual fue delegado.
• Reembolsos parciales de gas para usuarios activos de Optimism que han gastado más de cierta cantidad en tarifas de gas.
• Bonificaciones multiplicadoras determinadas por atributos adicionales relacionados con la gobernanza y el uso.

Para mí, intuitivamente esto parecía ser un mal criterio porque la votación de gobernanza es algo fácil de automatizar y bastante predecible. Como veremos a continuación, ¡mi intuición no estaba tan equivocada. Me sorprendió lo bajo que era en realidad la retención!

¡Cerca del 90% de las direcciones tenían un saldo de 0 OP! Estadísticas habituales de retención de airdrop que la gente está acostumbrada a ver. Me encantaría profundizar en esto, pero estoy ansioso por pasar a los airdrops restantes.

Airdrop 3

Este es, con mucho, el mejor airdrop ejecutado por el equipo de OP. Los criterios son más sofisticados que antes y tienen un elemento de "linearización" que se mencionó en artículos anteriores. Esto se distribuyó a unas 31k direcciones, por lo que es más pequeño pero más efectivo. Los detalles se describen a continuación (fuente: https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-3/#airdrop-3-allocations):

• OP Delegado x Días = Suma acumulativa de OP Delegado por Día (es decir, 20 OP delegados durante 100 días: 20 * 100 = 2,000 OP Delegado x Días).
• El delegado debe haber votado en la cadena en OP Governance durante el período de instantánea (01-20-2023 a las 0:00 UTC y 07-20-2023 a las 0:00 UTC)

Un detalle crítico a tener en cuenta aquí es que el criterio para votar en cadena es DESPUÉS del período del último airdrop. Entonces, los agricultores que llegaron en la primera ronda pensaron 'vale, he terminado de cultivar, es hora de pasar a la siguiente cosa'. Esto fue brillante y ayuda con este análisis ¡porque mira estas estadísticas de retención!

¡Vaya! ¡Solo el 22% de estos destinatarios de airdrop tienen un saldo de tokens de 0! Para mí, esto indica que el desperdicio en este airdrop fue mucho menor que en los anteriores. Esto respalda mi tesis de que la retención es fundamental y que los airdrops de varias rondas tienen más utilidad de la que se les reconoce.

Airdrop 4

Este airdrop se entregó a un total de 23k direcciones y tenía un criterio más interesante. Personalmente pensé que la retención de esto sería alta, pero después de pensarlo, tengo una tesis sobre por qué probablemente fue más baja de lo esperado:

• Creaste NFT atractivos en Superchain. Gas total en OP Chains (OP Mainnet, Base, Zora) en transacciones que involucran transferencias de NFT creados por tu dirección. Medido durante los últimos 365 días antes de la fecha límite del airdrop (10 de enero de 2023 - 10 de enero de 2024).
• Creaste NFTs atractivos en Ethereum Mainnet. Gas total en Ethereum L1 en transacciones que involucran transferencias de NFTs creados por tu dirección. Medido durante los 365 días anteriores al límite del airdrop (10 de enero de 2023 - 10 de enero de 2024).

Seguramente pensarías que las personas que crean contratos NFT serían un buen indicador? Desafortunadamente no. Los datos sugieren lo contrario.

Si bien no es tan malo como Airdrop #2, hemos dado un paso atrás bastante grande en cuanto a retención en comparación con Airdrop #3.

Mi hipótesis es que si hicieran filtrado adicional en los contratos NFT que fueron marcados como spam o tenían alguna forma de “legitimidad”, estos números habrían mejorado significativamente. Este criterio era demasiado amplio. Además, dado que los tokens se depositaron directamente en estas direcciones (en lugar de tener que ser reclamados), terminas en una situación en la que los creadores de NFT estafadores pensaron “guau, dinero gratis. es hora de vender”.

Cierre

Al escribir este artículo y obtener los datos por mí mismo, logré demostrar o refutar ciertas suposiciones que resultaron ser muy valiosas. En particular, la calidad de tu airdrop está directamente relacionada con la eficacia de tus criterios de filtrado. Las personas que intentan crear una “puntuación de airdrop” universal o utilizan modelos avanzados de aprendizaje automático fallarán a menudo debido a datos inexactos o a muchos falsos positivos. El aprendizaje automático es genial hasta que intentas comprender cómo llegó a la respuesta que dio.

Mientras escribía los scripts y el código para este artículo, obtuve los números del airdrop de Starkware, lo cual también es un ejercicio intelectual interesante. Escribiré sobre eso para la próxima publicación. Las lecciones clave que los equipos deberían estar aprendiendo aquí:

1. ¡Deja de hacer airdrops únicos! Te estás disparando en el pie. Quieres implementar incentivos como en las pruebas a/b. Mucha iteración y usar los aprendizajes del pasado para guiar tu objetivo futuro.
2. Tener criterios que se basen en airdrops anteriores, aumentará tu efectividad. Realmente dar más tokens a las personas que tienen tokens en la misma billetera. Hazles saber claramente a tus usuarios que deben quedarse con una billetera y solo cambiarla si es absolutamente necesario.
3. Obtenga datos mejores para garantizar una segmentación más inteligente y de mayor calidad. Datos pobres = resultados pobres. Como vimos en el artículo anterior, cuanto menos "predecible" sea el criterio, mejores serán los resultados para la retención.

Si estás pensando activamente en hacer un airdrop o quieres hablar sobre este tema, contáctame. Paso todas mis horas de vigilia pensando en este problema y lo he estado haciendo durante los últimos 3 años. Lo que estamos construyendo se relaciona directamente con todo lo anterior, incluso si no parece así a simple vista.

Nota al margen: He estado un poco desconectado de la publicación debido a problemas de salud y mucho trabajo. Eso significa que la creación de contenido generalmente termina por descuidarse. Poco a poco me siento mejor y estoy ampliando el equipo para asegurarme de que pueda volver a tener una cadencia regular aquí.

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