最近,Starkware发起了备受期待的空投活动。就像大多数空投一样,这引发了大量争议。以一种悲剧的方式,这并不会让任何人感到意外。
那么,为什么这种情况一再发生呢?人们可能会听到一些这样的观点:
这些观点都没有错,但也没有一个单独是完全正确的。让我们分解几个观点,以确保我们全面了解手头的问题。
进行空投时存在一个基本的紧张关系,你需要在三个因素之间做出选择:
通常情况下,空投在一个方面表现出色,但很少在两个甚至所有三个方面取得良好的平衡。保留率尤其是最难的维度,通常超过15%的保留率很少见。
将保留率搁置一边,让我们更详细地研究前两个方面:资本效率和去中心化。
要理解关于资本效率的第一点,请让我们引入一个新术语称为“Sybil系数”。它基本上计算了将一美元资本分配到一定数量的账户中所获得的收益。
你在这个谱系上的位置最终将决定你的空投有多么浪费。如果你的Sybil系数为1,从技术上讲,这意味着你正在运行一个流动性挖矿方案,并会激怒很多用户。
然而,当你达到像Celestia这样的地方,Sybil系数膨胀到143,你将会看到极度浪费的行为和猖獗的农业行为。
这就引出了我们关于去中心化的第二点:你最终想要帮助“小人物”,这些真正的用户正在早期使用你的产品——尽管他们并不富有。如果你的Sybil系数接近1,那么你将会给“小人物”几乎没有东西,而大部分都给“鲸鱼”。
现在,这就是空投争论变得激烈的地方。在这里存在三类用户:
种类3是最糟糕的,1在某种程度上还能接受,2是最佳选择。我们如何区分这三种情况是解决空投问题的巨大挑战。
那么,如何解决这个问题呢?虽然我没有一个具体的解决方案,但我有一个解决方法的理念,我过去几年一直在思考,并且亲身观察过:项目相关的分组。
我来解释一下我的意思。放大视野,思考一下元问题:你拥有所有的用户,你需要能够根据某种价值判断将它们分成不同的组。这里的价值是与观察者特定情境相关的,因此会因项目而异。试图赋予一些“神奇的空投过滤器”是不够的。通过探索数据,你可以开始了解你的用户真实情况,并开始基于数据科学的决策,通过分组来执行你的空投。
为什么没有人这样做?这是另一篇我将来会写的文章,但非常长的TLDR是这是一个困难的数据问题,需要数据专业知识、时间和金钱。不多的团队愿意或能够做到这一点。
我想谈论的最后一个维度是保留率。在我们讨论它之前,最好先定义一下保留率究竟是什么意思。我将其总结如下:``
空投的人数
保留空投的人数
大多数空投经典错误是将其视为一次性方程式。
为了证明这一点,我觉得一些数据可能会有所帮助!幸运的是,Optimism实际上执行了多轮空投!我希望我能找到一些简单的Dune仪表板,给我提供我需要的保留率数据,但不幸的是我错了。所以,我决定挽起袖子自己去获取数据。
在不过度复杂化的情况下,我想要了解一件简单的事情:在连续的空投中,拥有非零OP余额的用户的百分比如何变化。
我去了:https://github.com/ethereum-optimism/op-analytics/tree/main/reference_data/address_lists 获取了所有参与Optimism空投的地址列表。然后,我构建了一个小型爬虫,手动获取了列表中每个地址的OP余额(为此花费了我们一些内部RPC积分),并进行了一些数据整理。
在我们深入探讨之前,有一个重要说明是,每个OP空投都是独立的,与先前的空投无关。没有保留前一个空投的代币的奖励或链接。我知道原因,但无论如何,我们继续下去。
在这里给出的标准:https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-1/#background 分发给了248,699名接收者。简而言之,用户根据以下行动获得了代币:
在对所有这些用户及其OP余额进行分析后,我得到了以下分布。0余额表示用户已抛售,因为未领取的OP代币在空投结束时直接发送到符合条件的地址(根据https://dune.com/optimismfnd/optimism-airdrop-1)。
不管怎样,这个第一次空投相对于我观察到的之前执行的其他空投来说令人惊讶地好!大多数的空投都有90%以上的抛售率。而仅有40%的0余额是相当不错的。
然后,我想了解每个标准在确定用户是否可能保留代币方面的作用。这种方法的唯一问题是地址可能属于多个类别,这会使数据产生偏差。我不会单纯地接受这一点,而是把它当作一个粗略的指标:
一次性使用 OP 的用户中,有最高比例的用户余额为 0,其次是因为以太坊价格过高而被排除的用户。显然,这些不是最适合分发用户的细分。而多重签名用户则是最低的,我认为这是一个很好的指标,因为对于空投农民来说,设置多重签名并不明显,而你需要签署交易来参与空投!
这次空投分发给了 307,000 个地址,但在我看来,它的考虑不够周到。其标准如下(来源:https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-2/#background):
对我来说,这直观上感觉是一个不好的标准,因为治理投票是一件容易被搞砸的事情,而且相当可预测。正如我们将在下文中发现的那样,我的直觉并没有太错。我对实际的保留率感到非常吃惊!
近 90% 的地址持有 0 OP 余额!这是人们习惯看到的普通空投保留统计数据。我很愿意深入探讨这个问题,但我更愿意继续讨论剩下的空投。
这绝对是 OP 团队执行得最好的一次空投。标准比以前更复杂,而且有一种在之前的文章中提到的“线性化”元素。这次空投分发给约 31k 个地址,规模较小但更有效。具体细节如下(来源:https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-3/#airdrop-3-allocations):
这里需要注意的一个关键细节是,进行链上投票的标准是在上次空投的期间之后。因此,第一轮参与的农民们认为:“好的,我已经完成了挖矿,是时候转向下一个项目了。” 这一点非常棒,因为它有助于进行这一分析,看看这些保留统计数据!
哇!只有 22% 的空投接收者的代币余额为 0!对我来说,这表明这次空投的浪费远远少于以往的任何一次。这符合我对保留率至关重要的观点,并且为我提供了额外的数据,即多轮空投比人们所认为的更有用。
这次空投共发放给了 23,000 个地址,并且采用了更有趣的标准。我个人认为这次的保留率会很高,但仔细思考后,我有一个关于为什么可能低于预期的理论:
您也许会认为创建 NFT 合约的人会是一个很好的指标?不幸的是,数据表明情况并非如此。
虽然它不及空投 #2 那么糟糕,但相对于空投 #3,我们在保留率方面确实有了相当大的倒退。
我的假设是,如果他们对被标记为垃圾信息或具有某种“合法性”的 NFT 合约进行了额外的过滤,这些数字会显著提高。这个标准太宽泛了。另外,由于代币是直接空投到这些地址的(而不需要被认领),所以你会发现存在这样一种情况:诈骗性 NFT 创作者会想“哇,免费的钱,是时候抛售了”。
在撰写本文并自行收集数据的过程中,我成功证明/反驳了一些我原先的假设,这证明是非常有价值的。特别是,你的空投质量与你的筛选标准的优劣直接相关。那些试图创建通用的“空投评分”或使用先进的机器学习模型的人会因数据不准确或大量误报而失败。机器学习很棒,直到你尝试理解它是如何得出答案的。
在为本文编写脚本和代码的过程中,我得到了Starkware空投的数字,这也是一个有趣的智力锻炼。我会在下一篇文章中谈到这个。团队应该从这里学到的关键教训是:
如果你正在考虑进行一个空投,或者想要探讨这些问题,请联系我。我所有的清醒时间都在思考这个问题,已经持续了3年。我们正在构建的东西与上述所有内容直接相关,即使表面上看起来不是这样。
附注:由于健康状况不佳和工作繁忙,我有些与时事脱节。这意味着内容创作通常会被搁置。我慢慢感觉好转,并且正在扩大团队,以确保我能够恢复到有规律地发布内容的状态。
最近,Starkware发起了备受期待的空投活动。就像大多数空投一样,这引发了大量争议。以一种悲剧的方式,这并不会让任何人感到意外。
那么,为什么这种情况一再发生呢?人们可能会听到一些这样的观点:
这些观点都没有错,但也没有一个单独是完全正确的。让我们分解几个观点,以确保我们全面了解手头的问题。
进行空投时存在一个基本的紧张关系,你需要在三个因素之间做出选择:
通常情况下,空投在一个方面表现出色,但很少在两个甚至所有三个方面取得良好的平衡。保留率尤其是最难的维度,通常超过15%的保留率很少见。
将保留率搁置一边,让我们更详细地研究前两个方面:资本效率和去中心化。
要理解关于资本效率的第一点,请让我们引入一个新术语称为“Sybil系数”。它基本上计算了将一美元资本分配到一定数量的账户中所获得的收益。
你在这个谱系上的位置最终将决定你的空投有多么浪费。如果你的Sybil系数为1,从技术上讲,这意味着你正在运行一个流动性挖矿方案,并会激怒很多用户。
然而,当你达到像Celestia这样的地方,Sybil系数膨胀到143,你将会看到极度浪费的行为和猖獗的农业行为。
这就引出了我们关于去中心化的第二点:你最终想要帮助“小人物”,这些真正的用户正在早期使用你的产品——尽管他们并不富有。如果你的Sybil系数接近1,那么你将会给“小人物”几乎没有东西,而大部分都给“鲸鱼”。
现在,这就是空投争论变得激烈的地方。在这里存在三类用户:
种类3是最糟糕的,1在某种程度上还能接受,2是最佳选择。我们如何区分这三种情况是解决空投问题的巨大挑战。
那么,如何解决这个问题呢?虽然我没有一个具体的解决方案,但我有一个解决方法的理念,我过去几年一直在思考,并且亲身观察过:项目相关的分组。
我来解释一下我的意思。放大视野,思考一下元问题:你拥有所有的用户,你需要能够根据某种价值判断将它们分成不同的组。这里的价值是与观察者特定情境相关的,因此会因项目而异。试图赋予一些“神奇的空投过滤器”是不够的。通过探索数据,你可以开始了解你的用户真实情况,并开始基于数据科学的决策,通过分组来执行你的空投。
为什么没有人这样做?这是另一篇我将来会写的文章,但非常长的TLDR是这是一个困难的数据问题,需要数据专业知识、时间和金钱。不多的团队愿意或能够做到这一点。
我想谈论的最后一个维度是保留率。在我们讨论它之前,最好先定义一下保留率究竟是什么意思。我将其总结如下:``
空投的人数
保留空投的人数
大多数空投经典错误是将其视为一次性方程式。
为了证明这一点,我觉得一些数据可能会有所帮助!幸运的是,Optimism实际上执行了多轮空投!我希望我能找到一些简单的Dune仪表板,给我提供我需要的保留率数据,但不幸的是我错了。所以,我决定挽起袖子自己去获取数据。
在不过度复杂化的情况下,我想要了解一件简单的事情:在连续的空投中,拥有非零OP余额的用户的百分比如何变化。
我去了:https://github.com/ethereum-optimism/op-analytics/tree/main/reference_data/address_lists 获取了所有参与Optimism空投的地址列表。然后,我构建了一个小型爬虫,手动获取了列表中每个地址的OP余额(为此花费了我们一些内部RPC积分),并进行了一些数据整理。
在我们深入探讨之前,有一个重要说明是,每个OP空投都是独立的,与先前的空投无关。没有保留前一个空投的代币的奖励或链接。我知道原因,但无论如何,我们继续下去。
在这里给出的标准:https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-1/#background 分发给了248,699名接收者。简而言之,用户根据以下行动获得了代币:
在对所有这些用户及其OP余额进行分析后,我得到了以下分布。0余额表示用户已抛售,因为未领取的OP代币在空投结束时直接发送到符合条件的地址(根据https://dune.com/optimismfnd/optimism-airdrop-1)。
不管怎样,这个第一次空投相对于我观察到的之前执行的其他空投来说令人惊讶地好!大多数的空投都有90%以上的抛售率。而仅有40%的0余额是相当不错的。
然后,我想了解每个标准在确定用户是否可能保留代币方面的作用。这种方法的唯一问题是地址可能属于多个类别,这会使数据产生偏差。我不会单纯地接受这一点,而是把它当作一个粗略的指标:
一次性使用 OP 的用户中,有最高比例的用户余额为 0,其次是因为以太坊价格过高而被排除的用户。显然,这些不是最适合分发用户的细分。而多重签名用户则是最低的,我认为这是一个很好的指标,因为对于空投农民来说,设置多重签名并不明显,而你需要签署交易来参与空投!
这次空投分发给了 307,000 个地址,但在我看来,它的考虑不够周到。其标准如下(来源:https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-2/#background):
对我来说,这直观上感觉是一个不好的标准,因为治理投票是一件容易被搞砸的事情,而且相当可预测。正如我们将在下文中发现的那样,我的直觉并没有太错。我对实际的保留率感到非常吃惊!
近 90% 的地址持有 0 OP 余额!这是人们习惯看到的普通空投保留统计数据。我很愿意深入探讨这个问题,但我更愿意继续讨论剩下的空投。
这绝对是 OP 团队执行得最好的一次空投。标准比以前更复杂,而且有一种在之前的文章中提到的“线性化”元素。这次空投分发给约 31k 个地址,规模较小但更有效。具体细节如下(来源:https://community.optimism.io/docs/governance/airdrop-3/#airdrop-3-allocations):
这里需要注意的一个关键细节是,进行链上投票的标准是在上次空投的期间之后。因此,第一轮参与的农民们认为:“好的,我已经完成了挖矿,是时候转向下一个项目了。” 这一点非常棒,因为它有助于进行这一分析,看看这些保留统计数据!
哇!只有 22% 的空投接收者的代币余额为 0!对我来说,这表明这次空投的浪费远远少于以往的任何一次。这符合我对保留率至关重要的观点,并且为我提供了额外的数据,即多轮空投比人们所认为的更有用。
这次空投共发放给了 23,000 个地址,并且采用了更有趣的标准。我个人认为这次的保留率会很高,但仔细思考后,我有一个关于为什么可能低于预期的理论:
您也许会认为创建 NFT 合约的人会是一个很好的指标?不幸的是,数据表明情况并非如此。
虽然它不及空投 #2 那么糟糕,但相对于空投 #3,我们在保留率方面确实有了相当大的倒退。
我的假设是,如果他们对被标记为垃圾信息或具有某种“合法性”的 NFT 合约进行了额外的过滤,这些数字会显著提高。这个标准太宽泛了。另外,由于代币是直接空投到这些地址的(而不需要被认领),所以你会发现存在这样一种情况:诈骗性 NFT 创作者会想“哇,免费的钱,是时候抛售了”。
在撰写本文并自行收集数据的过程中,我成功证明/反驳了一些我原先的假设,这证明是非常有价值的。特别是,你的空投质量与你的筛选标准的优劣直接相关。那些试图创建通用的“空投评分”或使用先进的机器学习模型的人会因数据不准确或大量误报而失败。机器学习很棒,直到你尝试理解它是如何得出答案的。
在为本文编写脚本和代码的过程中,我得到了Starkware空投的数字,这也是一个有趣的智力锻炼。我会在下一篇文章中谈到这个。团队应该从这里学到的关键教训是:
如果你正在考虑进行一个空投,或者想要探讨这些问题,请联系我。我所有的清醒时间都在思考这个问题,已经持续了3年。我们正在构建的东西与上述所有内容直接相关,即使表面上看起来不是这样。
附注:由于健康状况不佳和工作繁忙,我有些与时事脱节。这意味着内容创作通常会被搁置。我慢慢感觉好转,并且正在扩大团队,以确保我能够恢复到有规律地发布内容的状态。