2026년 Kaito 마케팅 가이드

지난 한 해 동안, Web3 프로젝트의 '성장'은 점점 다음과 같은 일을 하는 것처럼 보입니다:

점점 더 많은 돈을 쓰고, 점점 더 짧아지는 주의력을 사는 것.

대부분의 Web3 성장 도구가 여전히 '배포-전파-에어드랍'이라는 과제 중심 모델에 머물러 있는 동안, 실제 운영에서의 사용자 성장은 종종 빠르게 확대되는 일련의 프로세스로 단순화됩니다: 먼저 돈을 들여 노출을 만들고, 전파와 과제 완료를 통해 참여도를 높인 다음, 에어드랍이나 포인트로 전환을 완료합니다. 이러한 방식은 단기적으로는 상당한 데이터 피드백을 만들어낼 수 있지만, 본질적으로는 여전히 일회성 행동을 중심으로 돌아가며, 성장 효과는 지속적인 투자에 크게 의존하고, 장기적인 축적을 형성하기 어렵습니다.

이와 달리, @KaitoAI는 기존 과제 체계의 효율성을 최적화하는 것이 아니라, 점차 고도로 구조화된 사용자 성장 운영 체계(Growth OS)로 진화하고 있습니다. 이는 단순히 콘텐츠에 점수를 매기거나 포인트를 지급하는 것이 아니라, 정량화 가능하고, 경쟁 가능하며, 복리 효과가 있는 일련의 주의력 배분 메커니즘을 통해, 원래 Twitter(X)에 분산되어 있던 사용자의 표현과 상호작용 행동을 장기적으로 운영 가능한 성장 시스템으로 재구성합니다.

본 글은 Kaito의 내부 메커니즘을 출발점으로, 그것이 어떻게 프로젝트의 사용자 성장을 돕는지 체계적으로 분석하고, 후반부에서는 @Calderaxyz와 @berachain 두 가지 우수한 사례를 사용하여 이러한 메커니즘이 프로젝트 자체에 어떻게 활용되는지 검증하겠습니다.

1. Kaito의 본질: 마케팅 도구가 아닌 "주의력 배분 시스템"

Kaito를 이해하는 첫 번째 단계는 '마케팅 플랫폼'이라는 시각에서 벗어나는 것입니다. Kaito의 진정한 포지션은: "주의력, 콘텐츠 기여 및 사용자 행동"을 계산 가능한 자산으로 전환하는 InfoFi 시스템입니다.

전통적인 성장 모델에서 프로젝트는 일반적으로 세 가지 핵심 지표에 주목합니다: 노출량, 클릭량 그리고 전환율. 이 지표 체계 자체에는 문제가 없지만, 그것이 내포한 전제는: 사용자가 지정된 행동을 완료하기만 하면 시스템은 성장이 이미 발생했다고 가정한다는 것입니다.

Web3 시나리오에서 이 전제는 종종 성립하지 않습니다. 과제 완료 기반의 성장 메커니즘은 "행동이 발생했는지"만 확인할 수 있을 뿐, 사용자가 왜 행동했는지, 그리고 장기적인 참여 의사가 있는지 판단하기는 어렵습니다. 이로 인해 성장 데이터는 최소 비용의 행동으로 쉽게 확대되어, 겉보기에는 활기차 보이지만, 유지율과 진정한 동일시 정도에서는 종종 제한적인 성과를 보입니다. 동시에, 이러한 메커니즘은 종종 효율성을 지향하는 참여자들, 예를 들어 에어드랍 파머나 봇을 더 쉽게 끌어들입니다. 프로젝트는 시빌 공격에 대응하기 위해 과제의 복잡성과 참여 문턱을 계속 높일 수밖에 없으며, 결과는 성장 비용의 지속적인 상승이고, 진정한 가치 있는 사용자는 더 높은 문턱에 막혀 들어오지 못할 수 있습니다.

바로 이러한 배경에서 Kaito는 성장 지표를 재정의했습니다. Kaito 체계에서 주목받는 것은 더 이상 한 번의 행동이 가져오는 즉각적인 데이터가 아니라, 보다 장기적이고 구조적인 참여 질입니다. 예를 들어, 프로젝트가 장기적인 정보 흐름에서 반복적으로 언급되어 안정적인 인지도를 형성하는지(Mindshare), 동일한 핵심 내러티브를 지속적으로 강화할 수 있는지 파편화된 목소리에 희석되지 않는지(Narrative Control), 그리고 사용자가 비교적 긴 시간 동안 동일한 프로젝트를 중심으로 정보 가치가 증가하는 콘텐츠를 지속적으로 생산할 의사가 있는지(Consistent Contribution) 등입니다.

이는 또한 Kaito의 목표가 프로젝트가 단기적인 데이터 정점을 만드는 것을 돕는 것이 아니라, 프로젝트가 Crypto Twitter의 장기적인 정보 흐름에서 안정적이고 누적 가능한 위치를 차지하도록 하는 것임을 의미합니다.

2. Kaito의 성장 시스템은 어떻게 작동하는가: 세 가지 핵심 메커니즘

Kaito의 첫 번째 핵심 설계는 Yaps / Yapper Points입니다. Kaito 이전에는 고품질 트윗의 수명 주기가 극히 짧아서, 좋아요와 리트윗 외에는 어떤 장기적인 가치도 형성하기 어려웠습니다. 반면 Kaito 이후에는 모든 콘텐츠 출력이 사용자의 장기 기여 기록에 들어가며, 포인트, 순위 및 역사적 가중치를 통해 미래 수익에 지속적으로 영향을 미칩니다. 이러한 장기 기록 메커니즘은 크리에이터의 목표 함수를 직접 변경시킵니다: 그들은 더 이상 단 하나의 '폭발적인 트윗'만을 추구하지 않고, 시간으로 검증 가능한 콘텐츠 정체성을 운영하기 시작합니다.

동시에 Kaito의 알고리즘은 모든 상호작용을 동등하게 취급하지 않습니다. Yap 점수는 하나의 콘텐츠가 정말로 프로젝트에 정보 가치를 더해주는지 종합적으로 판단하며, 의미론적 깊이와 독창성을 고려할 뿐만 아니라 프로젝트 내러티브와의 관련성, 그리고 상호작용이 실제 영향력 있는 암호화폐 사용자로부터 비롯되었는지도 고려합니다. 이 단계는 성장 측면에서 핵심적인 교정을 완성합니다—트래픽 규모보다 트래픽 질을 우선시함으로써, 체계적으로 조회수 조작, 팜 계정 및 무효한 상호작용의 공간을 압축합니다. 콘텐츠는 Kaito에서 더 이상 일회성 표현이 아니라, 점차 장기적으로 가치를 매길 수 있는 성장 자산으로 진화합니다.

Yaps가 콘텐츠를 '자산화'하는 역할을 담당한다면, Yapper Leaderboard는 이러한 자산을 성장 엔진으로 전환하는 역할을 담당합니다. 그 가치는 순위 자체에 있는 것이 아니라, 지속적인 경쟁과 명확한 규칙을 통해 사용자 행동을 장기적, 고품질 및 높은 일관성 방향으로 수렴하도록 유도하는 데 있습니다.

순위는 게시의 연속성, 내러티브의 일관성 및 장주기 기여 축적에 크게 의존하므로, 단기적으로 순위를 올리려는 행동은 장기적으로 우위를 차지하기 어렵고, 프로젝트를 진정으로 이해하고 지속적으로 투자하려는 사람이 자연스럽게 상승합니다. 동시에, Kaito는 알고리즘 가중치와 인센티브 설계를 통해 전파 권한을 중앙화된 운영에서 커뮤니티로 이양하여, 긍정적인 내러티브와 심층 해석이 통제를 벗어나지 않는 전제 하에 체계적으로 확대되도록 합니다. 시간이 지남에 따라 이 메커니즘은 또한 산발적인 트윗을 점차 식별 가능한 콘텐츠 풀로 조직화하여, 신규 사용자가 누가 핵심 목소리인지 빠르게 구분할 수 있게 하여 Mindshare의 지속적인 축적을 위한 기반을 제공합니다.

마지막으로, Kaito는 Yapper Launchpad와 Capital Launchpad를 통해 성장을 폐쇄형 루프로 밀어붙이며, 그 핵심 논리는 간단합니다: "프로젝트를 위해 목소리를 내는 사람들"이 자원 배분에 실제적인 가중치를 가지도록 하는 것. 콘텐츠 기여는 Leaderboard를 통해 할당량과 에어드랍으로 전환되고, 최종적으로 토큰과 참여 권리로 귀결되어, 주의력을 실제 이익으로 만들고 고품질 사용자를 장기적인 이해관계자로 만듭니다.

3. 사례 검증: Kaito가 "성장 시스템"으로 사용될 때

Kaito의 모든 성공 사례 중에서 Caldera와 Berachain이 높은 대표성을 갖는 이유는 그 규모나 인기 자체가 아니라, 둘 모두 성장 목표, 콘텐츠 구조, 인센티브 설계 및 플랫폼 메커니즘 사이에 높은 일관성의 시스템적 결합을 형성했기 때문입니다. 이는 Kaito가 단순한 '트래픽 증폭기'로만 머물지 않고, 프로젝트 자체의 성장 논리에 내장되도록 했습니다.

이하에서는 메커니즘 적응, 사용자 행동 형성 및 성장 결과 세 가지 측면에서 이 두 프로젝트를 분석하겠습니다.

1. Caldera: Pre-TGE 단계에서 Kaito를 사용하여 고품질 사용자를 걸러내고 축적하기

Caldera의 사례는 특히 다음을 이해하는 데 적합합니다: 프로젝트 자체가 복잡한 기술 내러티브를 갖추고 있을 때, Kaito가 어떻게 단순한 노출이 아닌 고품질 사용자 성장을 완성하도록 돕는가.

출처: Kaito

Kaito 알고리즘 선호도에 대한 사전 이해와 활용: Caldera는 Kaito 체계에 들어가기 전에 이미 한 가지 사실을 분명히 인식하고 있었습니다: Kaito의 Yap Points와 Leaderboard 메커니즘은 '전파형 콘텐츠'를 선천적으로 선호하지 않으며, 의미론적 밀도가 높고, 내러티브 일관성이 강하며, 장기적 축적 가치가 있는 콘텐츠를 더 쉽게 보상합니다.

이러한 인식을 바탕으로 Caldera는 커뮤니티가 '프로젝트 소개식'이나 '감정 동원식' 트윗을 생산하도록 유도하지 않고, 의식적으로 커뮤니티가 일련의 고도로 구조화된 주제를 중심으로 창작을 펼치도록 장려했습니다. 예를 들어 Rollup-as-a-Service의 아키텍처 원리, 모듈식 롤업 생태계에서의 위치, 그리고 EigenLayer, DA 레이어, 실행 레이어 간의 기술적 관계 등입니다. 이러한 주제는 정보 밀도가 높을 뿐만 아니라 창작자의 이해 능력을 요구하며, 또한 자연스럽게 내용 채우기와 단순한 복사의 가능성을 낮춥니다.

성장 관점에서 볼 때, 이 단계의 핵심은: 적극적으로 커뮤니티 창작 행동을 '알고리즘 친화 구간'으로 유도하여, 사용자가 시행착오로 열정을 소모하지 않도록 하는 데 있습니다.

Leaderboard를 활용하여 고투자 사용자를 체계적으로 선별: Caldera는 Kaito Yapper Leaderboard 사용을 결과 전시 도구로 보지 않고, 사용자 행동 형성 메커니즘으로 간주했습니다. Caldera는 Pre-TGE 단계에서 의도적으로 Leaderboard의 운영 주기를 연장하여, '단기 차익'을 노리는 사용자가 순위표에서 안정적인 위치를 형성하기 어렵게 했습니다. 반대로, 수주에서 수개월에 걸쳐 지속적으로 출력하고 점차 이해를 심화시키려는 창작자만이 꾸준히 우위를 축적할 수 있었습니다.

이는 사용자 측면에서 뚜렷한 선별 효과를 발생시켰습니다: 낮은 인내심, 낮은 인지 수준의 사용자는 자연스럽게 도태되었고, 높은 인지 수준, 높은 투자 의지의 사용자는 순위표 상위에 점차 집중되었습니다. 성장 시스템의 관점에서 볼 때, Caldera는 사실상 Kaito의 Leaderboard를 빌려 "커뮤니티 품질 필터링"을 한 번 완성하여, 제한된 인센티브 자원을 장기 사용자 및 생태 참여자로 전환될 가능성이 가장 높은 집단에 집중 배분했습니다.

콘텐츠 기여와 실제 사용을 구조적으로 결합: 많은 프로젝트가 콘텐츠 인센티브 수준에만 머무르는 것과 달리, Caldera는 의식적으로 Kaito가 순수한 '말싸움 경기장'이 되는 것을 피했습니다. Leaderboard 운영 기간 동안 Caldera는 Testnet 배포, 개발자 도구 사용 및 생태계 DApp의 실제 상호작용을 지속적으로 커뮤니티 토론과 콘텐츠 창작의 핵심에 포함시켜, '제품 참여'와 '내러티브 참여'가 동일한 인센티브 논리에 묶이도록 했습니다.

이러한 행동이 항상 직접 Yap Points에 계산되지는 않지만, 콘텐츠 측면에서 지속적으로 인용, 분석 및 복기되며, 일종의 암묵적인 가점 메커니즘을 형성했습니다: 실제로 제품을 사용해본 사용자는 높은 의미론적 밀도의 콘텐츠를 더 쉽게 생산하며, 이러한 콘텐츠는 알고리즘의 보상을 더 쉽게 받습니다.

궁극적으로 형성된 것은 고도로 긍정적인 피드백 루프입니다: 제품 사용 → 이해 형성 → 고품질 콘텐츠 출력 → Kaito에서 더 높은 가중치 획득 → 더 많은 자원과 관심 획득 → 참여 심화. 이로 인해 Caldera는 TGE 전에 이미 기술을 이해하고 전파 능력도 갖춘 핵심 사용자 집단을 축적할 수 있었습니다.

2. Berachain: Kaito를 사용하여 일회성 열기가 아닌 장기적인 Mindshare를 유지하는 방법

Caldera가 '기술형 프로젝트 Pre-TGE 성장'에서의 Kaito 능력을 보여준다