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에어드롭 트릴레마: 자본 효율성, 분산화 및 유지의 균형을 맞추는 방법은 무엇입니까?

深潮TechFlow
特邀专栏作者
2024-03-27 12:00
이 기사는 약 3699자로, 전체를 읽는 데 약 6분이 소요됩니다
일회성 에어드랍을 중단하세요!
AI 요약
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일회성 에어드랍을 중단하세요!

원저자: KERMAN KOHLI

원본 편집: Deep Chao TechFlow

최근 Starkware는 매우 기대되는 에어드랍 캠페인을 시작했습니다. 대부분의 에어드랍과 마찬가지로 이는 많은 논란을 불러일으켰습니다.

그렇다면 왜 이런 일이 계속해서 발생하는 걸까요? 사람들이 들을 수 있는 아이디어는 다음과 같습니다.

  • 팀 내부자들은 수십억 달러를 매각하고 현금화하기를 원합니다.

  • 팀은 무엇을 더 잘해야 할지 모르고 올바른 조언을 받지 못하고 있습니다.

  • 고래는 전체 잠금 가치를 가져오기 때문에 더 높은 우선순위를 부여받아야 합니다.

  • 에어드롭은 암호화폐 참여를 민주화하려는 노력입니다.

  • 자위 행위자가 없으면 프로토콜을 사용하거나 스트레스 테스트를 할 수 없습니다.

  • 일치하지 않는 에어드랍 인센티브에는 계속 이상한 부작용이 있습니다.

이러한 생각 중 어느 것도 틀린 것은 아니지만, 어느 것도 완전히 옳은 것도 없습니다. 당면한 문제에 대한 포괄적인 이해를 보장하기 위해 이러한 관점 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.

에어드랍을 할 때 다음 세 가지 요소 중 하나를 선택해야 합니다.

  • 자본 효율성

  • 분산

  • 유지율

에어드랍은 한 차원에서는 잘 작동하지만 두 차원 또는 세 차원 모두에서 좋은 균형을 이루는 경우는 거의 없습니다.

자본 효율성은 참여자에게 얼마나 많은 토큰이 제공되는지 결정하는 데 사용되는 기준을 나타냅니다. 에어드랍을 더 효율적으로 분배할수록 더 많은 유동성 채굴(예치된 1달러당 하나의 토큰)로 전환되어 고래에게 이익이 됩니다.

탈중앙화는 누가 토큰을 어떤 기준에 따라 받는지를 의미합니다. 최근 에어드랍에서는 토큰을 받는 사람들의 도달 범위를 최대화하기 위해 임의의 기준을 사용하는 접근 방식을 채택했습니다. 이는 법적 문제를 방지하고 사람들을 부자로 만들고 더 많은 명성을 얻는 데 도움이 되기 때문에 일반적으로 좋은 일입니다.

유지율은 에어드랍 이후 사용자의 유지율로 정의됩니다. 어떤 의미에서는 사용자가 의도에 얼마나 일관성이 있는지 측정하는 방법입니다. 유지율이 낮을수록 사용자의 의도와 일치하지 않는 사용자가 많아집니다. 업계 벤치마크로서 유지율이 10%라는 것은 주소 10개 중 1개만이 실제 사용자임을 의미합니다!

보유를 제쳐두고 자본 효율성과 분산화라는 처음 두 가지 요소를 더 자세히 살펴보겠습니다.

자본 효율성

자본 효율성에 대한 첫 번째 요점을 이해하기 위해 시빌 공동 효율성이라는 새로운 용어를 소개하겠습니다. 기본적으로 특정 수의 계좌에 1달러의 자본을 할당함으로써 얼마나 많은 이익을 얻을 수 있는지 계산합니다.

이 범위 내에 속하는 위치에 따라 궁극적으로 에어드랍이 얼마나 낭비적인지 결정됩니다. 시빌 계수가 1이면 이는 기술적으로 많은 사용자를 화나게 하는 유동성 채굴 계획을 실행하고 있음을 의미합니다.

그러나 시빌 계수가 143으로 부풀어 오르는 Celestia와 같은 프로젝트를 진행하면 극도로 낭비적인 행동과 만연한 유동성 채굴을 볼 수 있습니다.

분산

이는 분산화에 대한 두 번째 요점으로 이어집니다. 궁극적으로 돕고 싶은 것은 실제 사용자이고 부유하지 않더라도 제품을 조기에 사용할 의향이 있는 작은 사람입니다. 시빌 계수가 1에 가까우면 작은 놈들에게는 에어드랍이 거의 주어지지 않고 대부분의 고래에게는 에어드랍이 제공됩니다.

이제 에어드랍 논란이 뜨거워지고 있습니다. 여기에는 세 가지 유형의 사용자가 있습니다.

  1. 꼬마 A, 그들은 단지 돈을 빨리 벌고 떠나기를 원할 뿐입니다(아마도 그 과정에서 지갑 몇 개를 사용할 수도 있습니다)

  2. 작은 사람 B, 에어드랍을 받고도 계속 머물고 싶어하고 제품에 좋아요를 표시합니다.

  3. 많은 작은 전문 비행사처럼 행동하는 사람들은 대부분의 인센티브를 빼앗아 다음 프로젝트로 넘어가려고 합니다.

세 번째 유형이 최악이고, 첫 번째 유형이 어느 정도 수용 가능하며, 두 번째 유형이 가장 좋습니다. 이 세 가지를 어떻게 구별하는지는 에어드랍 문제의 주요 과제입니다.

그렇다면 이 문제를 어떻게 해결합니까? 구체적인 해결책은 없지만, 지난 몇 년간 개인적으로 고민하고 관찰해온 문제, 즉 프로젝트 관련 세분화라는 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 철학적인 생각을 갖고 있습니다.

무슨 뜻인지 설명하겠습니다. 확대하여 메타 문제에 대해 생각해 보십시오. 모든 사용자가 있고 일부 가치 판단에 따라 이들을 그룹으로 그룹화할 수 있어야 합니다. 여기의 값은 관찰자의 특정 상황에 상대적이므로 프로젝트마다 다릅니다. 일종의 마법의 에어드롭 필터를 부여하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 탐색함으로써 사용자가 실제로 어떤 사람인지 이해하고 에어드랍 실행 방법에 대한 데이터 과학 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

왜 아무도 이것을하지 않습니까? 이 글은 앞으로 작성할 또 다른 글이지만, 아주 짧게 요약하자면 이는 데이터 전문성과 시간, 비용이 필요한 어려운 문제라는 점입니다. 이를 기꺼이 수행하거나 수행할 수 있는 팀은 많지 않습니다.

유지율

제가 논의하고 싶은 마지막 차원은 유지입니다. 이에 대해 이야기하기 전에 유지율이 무엇을 의미하는지 정의하는 것이 좋습니다. 정리하자면, 유지율 = 에어드랍을 받은 사람 수 / 에어드랍을 유지한 사람 수

대부분의 에어드랍이 저지르는 고전적인 실수는 이것을 일회성으로 만드는 것입니다.

이를 증명하려면 여기에 데이터가 필요할 수도 있다고 생각했습니다! 운 좋게도 OP는 실제로 여러 라운드의 에어드랍을 수행했습니다! 내가 원하는 보존 데이터를 제공하는 간단한 Dune 대시보드를 찾을 수 있기를 바랐지만 안타깝게도 내 생각은 틀렸습니다. 그래서 직접 데이터를 얻으러 가기로 결정했습니다.

너무 복잡하게 설명하고 싶지 않고, 한 가지 간단한 사실만 이해하고 싶습니다. 즉, 연속적인 에어드랍이 진행됨에 따라 OP 잔액이 0이 아닌 사용자의 비율이 어떻게 변하는지 이해하고 싶습니다.

나는 방문했다이 웹사이트, OP 에어드롭에 참여하는 모든 주소 목록을 얻습니다. 그런 다음 목록에 있는 각 주소의 OP 잔액을 수동으로 가져오고(이를 위해 내부 RPC 크레딧 중 일부를 사용하여) 일부 데이터 처리를 수행하는 작은 크롤러를 구축했습니다.

시작하기 전에 중요한 점은 각 OP 에어드랍이 이전 에어드랍과 독립적이라는 것입니다. 이전 에어드랍의 토큰을 보유할 수 있는 보상이나 링크가 없습니다.

에어드롭 1

여기에 제공된 기준에 따라 248,699명의 수신자에게 전송되었습니다.즉, 사용자는 다음 작업을 기반으로 토큰을 받습니다.

  • OP 메인넷 사용자 (92,000 주소)

  • OP 메인넷 중복 사용자(주소 19,000개)

  • DAO 유권자(주소 84,000개)

  • 다중서명 서명자(주소 19,500개)

  • L1의 Gitcoin 기부자(주소 24,000개)

  • 이더리움 가격으로 인해 제외된 사용자(주소 74,000개)

이 모든 사용자와 OP 잔액을 분석한 결과 다음과 같은 분포를 얻었습니다. 잔액 0은 청구되지 않은 OP 토큰이 적격 주소로 직접 전송되므로 사용자가 매도했음을 나타냅니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.이 웹사이트

그럼에도 불구하고, 이번 첫 번째 에어드랍은 제가 관찰한 이전에 수행된 에어드랍에 비해 놀라울 정도로 좋았습니다! 대부분의 에어드랍률은 90% 이상입니다. 0%의 잔고가 40%에 불과해 의외로 좋은 편이다.

그런 다음 사용자가 토큰을 보유할 가능성이 있는지 여부를 결정하는 데 각 기준이 어떤 역할을 하는지 이해하고 싶었습니다. 이 접근 방식의 유일한 문제점은 주소가 둘 이상의 범주에 속할 수 있어 데이터가 왜곡된다는 것입니다. 나는 그것을 액면 그대로 받아들이지는 않지만 대략적인 지표는 다음과 같습니다.

일회성 OP 사용자 중 잔고가 0인 사용자가 가장 높은 비중을 차지하며, 그 다음은 이더리움 가격으로 인해 제외된 사용자입니다. 이러한 사용자가 최고의 사용자 기반이 아니라는 것은 분명합니다. 다중서명 사용자의 비율이 가장 낮습니다. 에어드랍 농부들이 에어드랍 거래를 위해 다중서명을 설정하는 것이 분명하지 않기 때문에 이는 좋은 지표라고 생각합니다!

에어드롭 2

이번 에어드랍은 307,000개의 주소에 배포되었습니다.하지만 제 생각에는 이번 에어드랍은 충분히 사려깊지 못한 것 같습니다. 표준 설정은 다음과 같습니다.

  • 위임된 OP 수와 위임 시간에 따라 거버넌스 위임 보상이 제공됩니다.

  • 가스비로 일정 금액을 지출한 활성 OP 사용자에 대한 부분 가스 환불입니다.

  • 거버넌스 및 사용과 관련된 추가 속성에 따라 결정되는 승수 보상.

나에게 이것은 거버넌스 투표가 봇에 의해 쉽게 조작되고 상당히 예측 가능하기 때문에 직관적으로 좋은 표준처럼 느껴지지 않습니다. 아래에서 볼 수 있듯이 내 직관은 그리 멀지 않았습니다. 실제 유지율이 너무 낮아서 놀랐어요!

거의 90%의 주소가 OP 잔고가 0입니다! 이것은 사람들이 흔히 보는 에어드랍 보유 통계입니다. 이 문제에 대해 더 깊이 논의하고 싶지만 남은 에어드랍에 대해 이야기하고 싶습니다.

에어드롭 3

이것은 확실히 OP 팀이 실행한 최고의 에어드롭이었습니다. 그 표준은 그 어느 때보다 복잡해졌습니다. 이번 에어드랍은 약 31,000개의 주소에 배포되어 더 작지만 더 효과적이었습니다.자세한 내용은 다음과 같습니다. 출처는 여기를 클릭하세요.

  • 매일 위탁된 OP의 누적량(예: 100일 동안 20개의 OP가 위탁됨: 20 * 100 = 2,000개의 OP가 위탁됨 x 일).

  • 스냅샷 기간(2023년 1월 20일 0:00 UTC ~ 2023년 7월 20일 0:00 UTC) 동안 OP 거버넌스 체인에 투표해야 하는 대표자입니다.

여기서 주목해야 할 주요 세부 사항은 온체인 투표 기준이 이전 에어드랍 기간 이후라는 것입니다. 따라서 1차 라운드에 참여한 유저들은 그래, 에어드랍 할 일은 다 했으니 이제 다음 단계로 넘어가자라고 생각할 수도 있다. 이는 분석에 도움이 되고 유지 통계를 볼 수 있기 때문에 좋습니다!

에어드랍 수령자의 22%만이 토큰 잔액이 0이었습니다! 나에게 이것은 이번 에어드랍이 이전 에어드롭보다 훨씬 덜 낭비적이었다는 것을 보여줍니다. 이는 보유가 중요하며 여러 에어드롭의 추가 데이터가 사람들이 인정하는 것보다 더 유용하다는 나의 주장과 일치합니다.

에어드롭 4

이번 에어드랍은 총 23,000개의 주소에 지급되었으며 더욱 흥미로운 기준을 가지고 있었습니다. 개인적으로 이번에는 유지율이 높을 거라고 생각했는데, 곰곰이 생각해 보니 왜 예상보다 낮을지 추측이 나네요.

  • 하이퍼체인의 거래에 참여하는 NFT를 생성합니다. OP 체인(OP 메인넷, 베이스, Zora)에서 귀하의 주소로 생성된 NFT 전송 트랜잭션의 총 가스입니다. 에어드랍 마감일(2023년 1월 10일 ~ 2024년 1월 10일) 전 365일 이내에 측정됩니다.

  • Ethereum 메인넷에서 매력적인 NFT를 생성합니다. 에어드랍 마감일(2023년 1월 10일 ~ 2024년 1월 10일) 전 지난 365일 동안 귀하의 주소에서 생성된 NFT 전송과 관련된 거래에서 Ethereum L1의 총 가스량입니다.

당연히 NFT 계약을 만드는 사람들이 좋은 지표가 될 것이라고 생각하시겠죠? 불행하게도 그렇지 않습니다. 데이터는 그 반대를 시사합니다.

Airdrop 2만큼 나쁘지는 않지만 Airdrop 3에 비해 유지율 측면에서 큰 발걸음을 내디뎠습니다.

내 가설은 스팸으로 표시되거나 일종의 합법성이 있는 NFT 계약에 대한 추가 필터링이 있다면 이 수치가 크게 향상될 것이라는 것입니다. 이 기준은 너무 광범위합니다. 또한 토큰은 (청구할 필요 없이) 이러한 주소로 직접 에어드랍되기 때문에 사기 NFT 제작자가 와, 공짜 돈이구나. 이제 팔아야지라고 생각할 상황을 발견하게 될 것입니다.

마침내

이 글을 쓰고 데이터를 직접 얻으면서 나는 내 가설 중 일부를 증명/반박할 수 있었는데, 이는 매우 가치 있는 것으로 입증되었습니다. 특히, 에어드랍의 품질은 심사 기준과 직접적인 관련이 있습니다. 보편적인 에어드롭 점수를 만들거나 고급 기계 학습 모델을 사용하려는 사람들은 부정확한 데이터 또는 많은 수의 오탐으로 인해 실패할 것입니다. 기계 학습은 답변에 어떻게 도달하는지 이해하기 전까지는 훌륭합니다.

이 기사의 스크립트와 코드를 작성하는 동안 Starkware 에어드롭에서 얻은 데이터를 얻었는데, 이는 또한 재미있는 연습이었습니다. 이에 대해서는 다음 기사에서 이야기하겠습니다. 팀이 이를 통해 확보해야 할 핵심 사항은 다음과 같습니다.

  • 일회성 에어드랍을 중단하세요! 이것은 자신의 발에 총을 쏘는 것입니다. A/B 테스트와 같은 인센티브를 배포하고 싶습니다. 많이 반복하고 과거 경험을 활용하여 미래 목표를 설정하세요.

  • 과거 에어드랍을 기반으로 구축된 표준을 통해 효율성을 높일 수 있습니다. 실제로 동일한 지갑에 토큰을 보유하는 사람들에게 더 많은 토큰이 제공됩니다. 사용자에게 하나의 지갑을 고수하고 꼭 필요한 경우에만 지갑을 전환해야 한다는 점을 분명히 하십시오.

  • 더 스마트하고 고품질의 에어드롭 세분화를 보장하기 위해 더 나은 데이터를 얻으세요. 나쁜 데이터 = 나쁜 결과. 위 기사에서 보았듯이 기준의 예측 가능성이 낮을수록 보존 결과가 더 좋습니다.


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