2026 Kaito Marketing Guide

ในปีที่ผ่านมา โครงการ Web3 ดูเหมือนจะทำสิ่งเดียวกันมากขึ้นเรื่อยๆ ในเรื่อง "การเติบโต":

ใช้เงินมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อซื้อความสนใจที่สั้นลงเรื่อยๆ

ในขณะที่เครื่องมือการเติบโตของ Web3 ส่วนใหญ่ยังคงติดอยู่ในรูปแบบ ที่ขับเคลื่อนด้วยภารกิจ ของ "การโฆษณา - แชร์ - แอร์ดรอป" การเติบโตของผู้ใช้ในทางปฏิบัติ มักจะถูกทำให้ง่ายเป็นกระบวนการขยายตัวอย่างรวดเร็ว: ใช้เงินโฆษณาเพื่อสร้างการรับรู้ก่อน จากนั้นเพิ่มการมีส่วนร่วมผ่านการแชร์และการทำภารกิจ และสุดท้ายใช้แอร์ดรอปหรือคะแนนเพื่อแปลงผู้ใช้ วิธีนี้อาจสร้างผลตอบรับข้อมูลที่น่าประทับใจในระยะสั้น แต่โดยพื้นฐานแล้วมันยังคงหมุนรอบ พฤติกรรมครั้งเดียว ผลการเติบโต พึ่งพาการลงทุนอย่างต่อเนื่องสูง และยากที่จะสะสมในระยะยาว

แตกต่างจากสิ่งนี้ @KaitoAI ไม่ได้เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบภารกิจที่มีอยู่ แต่ได้วิวัฒนาการเป็น ระบบปฏิบัติการสำหรับการเติบโตของผู้ใช้ (Growth OS) ที่มีโครงสร้างสูง มันไม่ใช่แค่การให้คะแนนเนื้อหาหรือแจกคะแนน แต่ผ่านกลไกการจัดสรรความสนใจที่ วัดผลได้ แข่งขันได้ และทบต้นได้ ทั้งชุด เพื่อจัดระเบียบพฤติกรรมการแสดงออกและการมีปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ที่กระจัดกระจายบน Twitter (X) ใหม่ ให้เป็นระบบการเติบโตที่สามารถทำงานได้ในระยะยาว

บทความนี้จะเริ่มจาก กลไกภายในของ Kaito เพื่อแยกย่อยอย่างเป็นระบบว่ามันช่วยให้โครงการเติบโตผู้ใช้ได้อย่างไร และในส่วนต่อๆ ไปจะใช้กรณีศึกษาคุณภาพสองกรณีคือ @Calderaxyz และ @berachain เพื่อตรวจสอบว่ากลไกเหล่านี้ถูกนำไปใช้กับโครงการเองอย่างไร

1. สาระสำคัญของ Kaito: ไม่ใช่เครื่องมือการตลาด แต่เป็น "ระบบจัดสรรความสนใจ"

ขั้นตอนแรกในการทำความเข้าใจ Kaito คือการก้าวออกจากมุมมองของ "แพลตฟอร์มการตลาด" ตำแหน่งที่แท้จริงของ Kaito คือ: ระบบ InfoFi ที่แปลง "ความสนใจ การมีส่วนร่วมของเนื้อหา และพฤติกรรมผู้ใช้" ให้เป็นสินทรัพย์ที่คำนวณได้

ในรูปแบบการเติบโตแบบดั้งเดิม โครงการมักจะมุ่งเน้นที่ตัวชี้วัดหลักสามประเภท: ปริมาณการรับรู้ (Impressions) ปริมาณการคลิก (Clicks) และอัตราการแปลง (Conversion Rate) ชุดตัวชี้วัดนี้ไม่ได้มีปัญหาอะไร แต่สมมติฐานโดยนัยคือ: ตราบใดที่ผู้ใช้ทำพฤติกรรมที่กำหนด ระบบจะถือว่าการเติบโตได้เกิดขึ้นแล้ว

ในบริบทของ Web3 สมมติฐานนี้มักจะไม่เป็นจริง กลไกการเติบโตที่อิงตามการทำภารกิจสำเร็จ สามารถยืนยันได้แค่ว่า "พฤติกรรมเกิดขึ้นหรือไม่" แต่ยากที่จะตัดสินว่าผู้ใช้ทำไมจึงลงมือ และมีเจตนาที่จะมีส่วนร่วมในระยะยาวหรือไม่ สิ่งนี้นำไปสู่การที่ข้อมูลการเติบโตสามารถถูกขยายด้วยพฤติกรรมต้นทุนต่ำสุดได้ง่าย ดูเหมือนคึกคัก แต่ในด้านการคงอยู่และการยอมรับที่แท้จริงมักจะมีประสิทธิภาพจำกัด ในเวลาเดียวกัน กลไกประเภทนี้มักจะ ดึงดูดผู้เข้าร่วมที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพ ได้ง่ายกว่า เช่น นักฟาร์มแอร์ดรอป (Airdrop Farmers) หรือ บอท โครงการต่างๆ เพื่อต่อต้านการโจมตีแบบ Sybil ต้องเพิ่มความซับซ้อนของภารกิจและเกณฑ์การมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง ผลที่ได้คือต้นทุนการเติบโตเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ผู้ใช้ที่มีคุณค่าจริงๆ อาจถูกกีดกันด้วยเกณฑ์ที่สูงขึ้น

และในบริบทนี้เอง Kaito ได้นิยามตัวชี้วัดการเติบโตใหม่ ในระบบ Kaito สิ่งที่ถูกติดตามไม่ใช่ข้อมูลทันทีจากพฤติกรรมหนึ่งครั้ง แต่เป็น คุณภาพการมีส่วนร่วมที่เน้นระยะยาวและมีโครงสร้างมากกว่า ตัวอย่างเช่น โครงการถูกกล่าวถึงซ้ำๆ ในฟีดข้อมูลระยะยาวและสร้างการรับรู้ที่มั่นคงหรือไม่ (Mindshare) สามารถเสริมสร้างเรื่องเล่าหลักชุดเดียวกันอย่างต่อเนื่องโดยไม่ถูกเจือจางด้วยเสียงที่แตกกระจายหรือไม่ (Narrative Control) และผู้ใช้เต็มใจที่จะสร้างเนื้อหาที่เพิ่มมูลค่าข้อมูลอย่างต่อเนื่องรอบๆ โครงการเดียวกันในช่วงเวลาที่ยาวนานหรือไม่ (Consistent Contribution)

นี่หมายความว่าเป้าหมายของ Kaito ไม่ใช่การช่วยให้โครงการสร้างจุดสูงสุดของข้อมูลในระยะสั้น แต่เพื่อให้โครงการครอบครองตำแหน่งที่ มั่นคงและสะสมได้ ในฟีดข้อมูลระยะยาวของ Crypto Twitter

2. ระบบการเติบโตของ Kaito ทำงานอย่างไร: สามกลไกหลัก

การออกแบบที่สำคัญอันแรกของ Kaito คือ Yaps / Yapper Points ก่อนหน้า Kaito วงจรชีวิตของทวีตคุณภาพสูงนั้นสั้นมาก นอกเหนือจากไลค์และรีทวีตแล้ว มันยากที่จะสร้างคุณค่าใดๆ ในระยะยาว แต่หลังจากมี Kaito ทุกๆ ครั้งที่สร้างเนื้อหาจะเข้าสู่บันทึกการมีส่วนร่วมระยะยาวของผู้ใช้ และส่งผลต่อรายได้ในอนาคตของพวกเขาอย่างต่อเนื่องผ่านคะแนน การจัดอันดับ และน้ำหนักประวัติ กลไกการบันทึกบัญชีระยะยาวนี้เปลี่ยนฟังก์ชันเป้าหมายของผู้สร้างโดยตรง: พวกเขาไม่เพียงแค่ไล่ตาม "ทวีตไวรัล" อีกต่อไป แต่เริ่มสร้างตัวตนเนื้อหาที่สามารถถูกตรวจสอบด้วยเวลา

ในเวลาเดียวกัน อัลกอริทึมของ Kaito จะไม่ปฏิบัติต่อการมีปฏิสัมพันธ์ทั้งหมดเหมือนกัน คะแนน Yap จะประเมินโดยรวมว่าบทความหนึ่งๆ นำข้อมูลเพิ่มเติมมาสู่โครงการจริงๆ หรือไม่ โดยพิจารณาทั้งความลึกของความหมายและความเป็นต้นฉบับ ความเกี่ยวข้องกับเรื่องเล่าของโครงการ และว่าการมีปฏิสัมพันธ์มาจากผู้ใช้คริปโตที่มีอิทธิพลจริงหรือไม่ ขั้นตอนนี้ทำการปรับแก้ที่สำคัญในระดับการเติบโต – ทำให้คุณภาพของปริมาณการเข้าชมมาก่อนขนาดของปริมาณการเข้าชม จึงบีบอัดพื้นที่สำหรับการปั่นจำนวน บัญชีฟาร์ม และการมีปฏิสัมพันธ์ที่ไม่มีประสิทธิภาพอย่างเป็นระบบ เนื้อหาใน Kaito ไม่ใช่แค่การแสดงออกครั้งเดียวอีกต่อไป แต่ค่อยๆ วิวัฒนาการเป็นสินทรัพย์การเติบโตที่สามารถกำหนดราคาในระยะยาวได้

หาก Yaps รับผิดชอบในการ "แปลงเนื้อหาเป็นสินทรัพย์" แล้ว Yapper Leaderboard ก็รับผิดชอบในการแปลงสินทรัพย์นี้เป็นเครื่องยนต์การเติบโต คุณค่าของมันไม่ได้อยู่ที่การจัดอันดับในตัวของมันเอง แต่อยู่ที่การ ชี้นำพฤติกรรมผู้ใช้ให้ไปในทิศทางที่เน้นระยะยาว มีคุณภาพสูง และมีความสม่ำเสมอสูง ผ่านการแข่งขันอย่างต่อเนื่องและกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน

การจัดอันดับพึ่งพาความต่อเนื่องของการโพสต์ ความสม่ำเสมอของเรื่องเล่า และการสะสมการมีส่วนร่วมในระยะยาวสูง สิ่งนี้ทำให้พฤติกรรมที่พยายามไต่อันดับในระยะสั้นยากที่จะได้เปรียบในระยะยาว ในขณะที่ผู้ที่เข้าใจโครงการจริงๆ และเต็มใจที่จะลงทุนอย่างต่อเนื่องจะไต่ขึ้นมาอย่างเป็นธรรมชาติ ในเวลาเดียวกัน Kaito ปลดปล่อยอำนาจการเผยแพร่จากการดำเนินงานแบบรวมศูนย์ไปสู่ชุมชนผ่านน้ำหนักของอัลกอริทึมและการออกแบบแรงจูงใจ ทำให้เรื่องเล่าเชิงบวกและการตีความเชิงลึกถูกขยายอย่างเป็นระบบภายใต้การควบคุมที่ไม่สูญเสีย เมื่อเวลาผ่านไป กลไกนี้จะจัดระเบียบทวีตที่กระจัดกระจายให้ค่อยๆ กลายเป็นพูลเนื้อหาที่สามารถระบุได้ ทำให้ผู้ใช้ใหม่สามารถระบุได้อย่างรวดเร็วว่าใครคือเสียงหลัก จึงเป็นพื้นฐานสำหรับการสะสม Mindshare อย่างต่อเนื่อง

สุดท้าย Kaito นำการเติบโตไปสู่วงจรปิดผ่าน Yapper Launchpad และ Capital Launchpad ตรรกะหลักนั้นง่ายมาก: ให้ "คนที่ส่งเสียงให้โครงการ" มีน้ำหนักจริงในการจัดสรรทรัพยากร การมีส่วนร่วมของเนื้อหาถูกแปลงเป็นโควต้าและแอร์ดรอปผ่าน Leaderboard และสุดท้ายตกไปที่โทเค็นและสิทธิ์การมีส่วนร่วม จึงเปลี่ยนความสนใจเป็นผลประโยชน์จริง ทำให้ผู้ใช้คุณภาพสูงกลายเป็นผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในระยะยาว

3. การตรวจสอบกรณีศึกษา: เมื่อ Kaito ถูกใช้เป็น "ระบบการเติบโต"

ในบรรดากรณีศึกษาประสบความสำเร็จทั้งหมดของ Kaito สาเหตุที่ Caldera และ Berachain มีความโดดเด่นสูง ไม่ได้อยู่ที่ขนาดหรือความร้อนแรงในตัวของมันเอง แต่อยู่ที่ทั้งสองโครงการสร้าง การเชื่อมโยงของระบบที่สอดคล้องกันสูงระหว่างเป้าหมายการเติบโต โครงสร้างเนื้อหา การออกแบบแรงจูงใจ และกลไกแพลตฟอร์ม สิ่งนี้ทำให้ Kaito ไม่ได้ทำหน้าที่เพียงแค่ "เครื่องขยายปริมาณการเข้าชม" แต่ถูกฝังลงในตรรกะการเติบโตของโครงการเอง

ต่อไปนี้จะแยกย่อยทั้งสองโครงการจากสามระดับ: ความเหมาะสมของกลไก การหล่อหลอมพฤติกรรมผู้ใช้ และผลลัพธ์การเติบโต

1. Caldera: ในช่วง Pre-TGE ใช้ Kaito กรองและสะสมผู้ใช้คุณภาพสูง

กรณีศึกษาของ Caldera เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจ: เมื่อโครงการเองมีเรื่องเล่าทางเทคนิคที่ซับซ้อน Kaito ช่วยให้โครงการเติบโตผู้ใช้คุณภาพสูงได้อย่างไร แทนที่จะเป็นเพียงการรับรู้แบบง่ายๆ

แหล่งที่มา: Kaito

ความเข้าใจและการใช้ประโยชน์เบื้องต้นเกี่ยวกับความชอบของอัลกอริทึม Kaito: ก่อนที่ Caldera จะเข้าสู่ระบบ Kaito พวกเขาได้ตระหนักถึงข้อเท็จจริงหนึ่งแล้ว: กลไก Yap Points และ Leaderboard ของ Kaito ไม่ได้ชอบ "เนื้อหาประเภทเผยแพร่" โดยธรรมชาติ แต่ให้รางวัลเนื้อหาที่ มีความหนาแน่นของความหมายสูง มีความสม่ำเสมอของเรื่องเล่าแข็งแกร่ง และมีคุณค่าในการสะสมระยะยาว มากกว่า

จากความเข้าใจนี้ Caldera ไม่ได้ชี้นำชุมชนให้สร้างทวีต "ประเภทแนะนำโครงการ" หรือ "ประเภทปลุกเร้าอารมณ์" แต่จงใจสนับสนุนชุมชนให้สร้างสรรค์รอบๆ หัวข้อที่มีโครงสร้างสูงหลายชุด เช่น หลักการโครงสร้างของ Rollup-as-a-Service ตำแหน่งของมันในระบบนิเวศโมดูลาร์ Rollup และความสัมพันธ์ทางเทคนิคกับ EigenLayer, DA Layer และ Execution Layer หัวข้อเหล่านี้ไม่เพียงแต่มีความหนาแน่นของข้อมูลสูงและต้องการให้ผู้สร้างมีความสามารถในการเข้าใจ แต่ยังลดความเป็นไปได้ของการโพสต์น้ำท่วมและความเรียบง่ายโดยธรรมชาติ

จากมุมมองการเติบโต จุดสำคัญของขั้นตอนนี้คือ: การชี้นำพฤติกรรมการสร้างสรรค์ของชุมชน ให้เข้าสู่ "ช่วงที่เป็นมิตรกับอัลกอริทึม" แทนที่จะให้ผู้ใช้ใช้ความกระตือรือร้นไปกับการลองผิดลองถูก

การใช้ Leaderboard เพื่อกรองผู้ใช้ที่มีการลงทุนสูงอย่างเป็นระบบ: การใช้ Kaito Yapper Leaderboard ของ Caldera ไม่ได้มองว่าเป็นเครื่องมือแสดงผลลัพธ์ แต่ใช้เป็น กลไกการหล่อหลอมพฤติกรรมผู้ใช้ Caldera จงใจขยายระยะเวลาการทำงานของ Leaderboard ในช่วง Pre-TGE ทำให้ผู้ใช้ใดๆ ที่พยายาม "หากำไรระยะสั้น" ยากที่จะสร้างตำแหน่งที่มั่นคงบนกระดานคะแนน ในทางกลับกัน มีเพียงผู้สร้างที่เต็มใจจะสร้างสรรค์อย่างต่อเนื่องเป็นเวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน และค่อยๆ เข้าใจลึกซึ้งขึ้นเท่านั้น ที่จะสะสมข้อได้เปรียบได้อย่างมั่นคง

สิ่งนี้สร้างผลการกรองที่ชัดเจนในระดับผู้ใช้: ผู้ใช้ที่มีความอดทนต่ำและความเข้าใจต่ำถูกคัดออกตามธรรมชาติ ผู้ใช้ที่มีความเข้าใจสูงและการลงทุนสูงค่อยๆ รวมตัวกันที่ด้านหน้าของกระดานคะแนน จากมุมมองของระบบการเติบโต Caldera ใช้ Leaderboard ของ Kaito เพื่อทำ "การกรองคุณภาพชุมชน" ครั้งหนึ่งโดยแท้จริง โดยจัดสรรทรัพยากรแรงจูงใจที่มีจำกัดให้กับกลุ่มที่มีแนวโน้มสูงสุดที่จะแปลงเป็นผู้ใช้ระยะยาวและผู้มีส่วนร่วมในระบบนิเวศ

การผูกมัดการมีส่วนร่วมของเนื้อหากับการใช้งานจริงเชิงโครงสร้าง: ต่างจากโครงการหลายโครงการที่หยุดอยู่แค่การให้แรงจูงใจเนื้อหา Caldera จงใจหลีกเลี่ยงไม่ให้ Kaito กลายเป็น "สนามแข่งพูด" ล้วนๆ ในระหว่างที่ Leaderboard ทำงาน Caldera นำการใช้งาน Testnet การใช้เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และการมีปฏิสัมพันธ์จริงกับ DApp ในระบบนิเวศ เข้ามาเป็นแกนหลักของการอภิปรายชุมชนและการสร้างสรรค์เนื้อหาอย่างต่อเนื่อง ทำให้ "การมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์" และ "การมีส่วนร่วมกับเรื่องเล่า" ถูกผูกมัดด้วยตรรกะแรงจูงใจชุดเดียวกัน

พฤติกรรมเหล่านี้ไม่ได้ถูกนับเข้าสู่ Yap Points โดยตรงเสมอไป แต่ในระดับเนื้อหาพวกมันถูกอ้างอิง วิเคราะห์ และทบทวนอย่างต่อเนื่อง สร้างกลไกการให้คะแนนเสริมโดยนัย: ผู้ใช้ที่ใช้ผลิตภัณฑ์จริงๆ มีแนวโน้มที่จะสร้างเนื้อหาที่มีความหนาแน่นของความหมายสูงกว่า และเนื้อหาประเภทนี้มีแนวโน้มที่จะได้รับรางวัลจากอัลกอริทึมมากกว่า

สุดท้ายสิ่งที่เกิดขึ้นคือวงจรตอบรับเชิงบวกสูง: ใช้ผลิตภัณฑ์ → สร้างความเข้าใจ → สร้างสรรค์เนื้อหาคุณภาพสูง → ได้รับน้ำหนักสูงกว่าใน Kaito → ได้รับทรัพยากรและความสนใจมากขึ้น → มีส่วนร่วมลึกซึ้งยิ่งขึ้น สิ่งนี้ทำให้ Caldera สะสมกลุ่มผู้ใช้หลักที่ทั้งเข้าใจเทคโนโลยีและมีความสามารถในการเผยแพร่ ก่อนที่จะถึง TGE

2. Berachain: วิธีใช้ Kaito รักษา Mindshare ระยะยาว แทนที่จะเป็นความร้อนแรงครั้งเดียว

หาก Caldera แสดงให้เห็นความสามารถของ Kaito ในการ "เติบโตโครงการประเภทเทคนิคในช่วง Pre-TGE" กรณีศึกษาของ Berachain สามารถอธิบายได้ดีกว่า: Kaito ถูกใช้เพื่อรักษา Mindshare ระยะยาวอย่างไร แทนที่จะเป็นการระเบิดของเรื่องเล่าครั้งเดียว

<