Hướng dẫn Tiếp thị Kaito 2026

Trong một năm qua, các dự án Web3 ngày càng giống nhau trong việc "tăng trưởng":

Chi ngày càng nhiều tiền để mua sự chú ý ngày càng ngắn.

Khi hầu hết các công cụ tăng trưởng Web3 vẫn dừng lại ở mô hình lấy nhiệm vụ làm động lực "quảng cáo - chia sẻ - airdrop", việc tăng trưởng người dùng trong thực tế thường bị đơn giản hóa thành một quy trình mở rộng nhanh chóng: Trước tiên chi tiền quảng cáo để tạo độ phủ, sau đó thông qua chia sẻ và hoàn thành nhiệm vụ để nâng cao mức độ tham gia, cuối cùng sử dụng airdrop hoặc điểm tích lũy để hoàn tất chuyển đổi. Cách này có thể tạo ra phản hồi dữ liệu đáng kể trong ngắn hạn, nhưng về bản chất nó vẫn xoay quanh hành vi một lần, hiệu quả tăng trưởng phụ thuộc cao vào việc đầu tư liên tục, rất khó hình thành sự tích lũy lâu dài.

Khác với điều đó, @KaitoAI không phải là tối ưu hóa hiệu quả trên hệ thống nhiệm vụ hiện có, mà dần phát triển thành một Hệ điều hành Tăng trưởng Người dùng (Growth OS) có cấu trúc cao. Nó không chỉ đơn thuần là chấm điểm nội dung hoặc phân phát điểm tích lũy, mà thông qua một cơ chế phân bổ sự chú ý có thể định lượng, có thể cạnh tranh, có thể sinh lãi kép, tổ chức lại các hành vi biểu đạt và tương tác của người dùng vốn phân tán trên Twitter (X) thành một hệ thống tăng trưởng có thể vận hành lâu dài.

Bài viết này sẽ xuất phát từ cơ chế nội bộ của Kaito, phân tích hệ thống cách nó giúp dự án đạt được tăng trưởng người dùng, và ở phần sau sẽ sử dụng hai ví dụ điển hình @Calderaxyz và @berachain để xác minh cách các cơ chế này được áp dụng cho chính các dự án.

I. Bản chất của Kaito: Không phải công cụ marketing, mà là "Hệ thống Phân bổ Sự chú ý"

Bước đầu tiên để hiểu Kaito là thoát khỏi góc nhìn "nền tảng marketing". Định vị thực sự của Kaito là: một hệ thống InfoFi chuyển hóa "sự chú ý, đóng góp nội dung và hành vi người dùng" thành tài sản có thể tính toán.

Trong mô hình tăng trưởng truyền thống, các dự án thường tập trung vào ba chỉ số cốt lõi: lượng hiển thị, lượng nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi. Bộ chỉ số này tự nó không có vấn đề gì, nhưng tiền đề ngầm định của nó là: chỉ cần người dùng hoàn thành hành vi được chỉ định, hệ thống sẽ mặc định tăng trưởng đã xảy ra.

Trong bối cảnh Web3, tiền đề này thường không thành lập. Cơ chế tăng trưởng dựa trên hoàn thành nhiệm vụ chỉ có thể xác nhận "hành vi có xảy ra hay không", nhưng rất khó đánh giá lý do người dùng hành động và liệu họ có ý định tham gia lâu dài hay không. Điều này khiến dữ liệu tăng trưởng dễ dàng bị khuếch đại bởi các hành vi chi phí thấp nhất, trông có vẻ sôi động, nhưng thường thể hiện hạn chế về khả năng giữ chân và mức độ đồng thuận thực sự. Đồng thời, loại cơ chế này thường dễ thu hút những người tham gia định hướng hiệu quả, chẳng hạn như các farmer airdrop hoặc Bot. Để chống lại các cuộc tấn công Sybil, dự án chỉ có thể không ngừng tăng độ phức tạp của nhiệm vụ và ngưỡng tham gia, kết quả là chi phí tăng trưởng tiếp tục tăng, trong khi người dùng thực sự có giá trị có thể bị chặn bởi ngưỡng cao hơn.

Cũng chính trong bối cảnh này, Kaito đã định nghĩa lại các chỉ số tăng trưởng. Trong hệ thống Kaito, điều được quan tâm không còn là dữ liệu tức thời từ một hành vi, mà là chất lượng tham gia mang tính cấu trúc và thiên về lâu dài hơn. Ví dụ, liệu dự án có được nhắc đến lặp đi lặp lại trong luồng thông tin dài hạn và hình thành nhận thức ổn định (Mindshare), liệu có thể liên tục củng cố cùng một cốt truyện cốt lõi thay vì bị pha loãng bởi những âm thanh phân mảnh (Narrative Control), và liệu người dùng có sẵn sàng xoay quanh cùng một dự án trong thời gian dài để liên tục tạo ra nội dung có giá trị gia tăng thông tin (Consistent Contribution).

Điều này cũng có nghĩa là mục tiêu của Kaito không phải là giúp dự án tạo ra đỉnh dữ liệu ngắn hạn, mà là giúp dự án chiếm một vị trí ổn định, có thể tích lũy trong luồng thông tin dài hạn của Crypto Twitter.

II. Hệ thống tăng trưởng của Kaito vận hành như thế nào: Ba cơ chế cốt lõi

Thiết kế then chốt đầu tiên của Kaito là Yaps / Yapper Points. Trước Kaito, vòng đời của một tweet chất lượng cao cực kỳ ngắn, ngoài lượt thích và chia sẻ, rất khó hình thành bất kỳ giá trị lâu dài nào; còn sau Kaito, mỗi lần tạo nội dung sẽ đi vào hồ sơ đóng góp dài hạn của người dùng, và thông qua điểm tích lũy, xếp hạng và trọng số lịch sử tiếp tục ảnh hưởng đến thu nhập tương lai của họ. Cơ chế ghi chép dài hạn này trực tiếp thay đổi hàm mục tiêu của người sáng tạo: họ không còn chỉ theo đuổi một "tweet viral", mà bắt đầu xây dựng một danh tính nội dung có thể được xác minh bởi thời gian.

Đồng thời, thuật toán của Kaito không đối xử bình đẳng với mọi tương tác. Điểm Yap sẽ đánh giá tổng hợp xem một nội dung có thực sự mang lại giá trị gia tăng thông tin cho dự án hay không, xem xét cả độ sâu ngữ nghĩa và tính nguyên bản, cũng như mức độ liên quan của nó với cốt truyện dự án, và liệu tương tác có đến từ người dùng crypto có ảnh hưởng thực sự hay không. Bước này hoàn thành một hiệu chỉnh then chốt ở cấp độ tăng trưởng — ưu tiên chất lượng lưu lượng hơn quy mô lưu lượng, từ đó hệ thống nén không gian cho việc tăng số lượng giả tạo, tài khoản farm và tương tác vô hiệu. Nội dung trong Kaito không còn chỉ là biểu đạt một lần, mà dần phát triển thành tài sản tăng trưởng có thể được định giá lâu dài.

Nếu Yaps chịu trách nhiệm "tài sản hóa" nội dung, thì Yapper Leaderboard chịu trách nhiệm chuyển hóa tài sản này thành động cơ tăng trưởng. Giá trị của nó không nằm ở bản thân bảng xếp hạng, mà ở việc thông qua cạnh tranh liên tục và quy tắc rõ ràng, dẫn dắt hành vi người dùng hội tụ theo hướng lâu dài, chất lượng cao và tính nhất quán cao.

Xếp hạng phụ thuộc nhiều vào tính liên tục của bài đăng, tính nhất quán của cốt truyện và sự tích lũy đóng góp trong chu kỳ dài, điều này khiến các hành vi cố gắng leo hạng trong ngắn hạn khó chiếm ưu thế lâu dài, trong khi những người thực sự hiểu dự án và sẵn sàng đầu tư liên tục sẽ tự nhiên thăng hạng. Đồng thời, Kaito thông qua trọng số thuật toán và thiết kế khuyến khích, giải phóng quyền lan truyền từ vận hành tập trung cho cộng đồng, cho phép cốt truyện tích cực và diễn giải sâu sắc được khuếch đại một cách có hệ thống mà không mất kiểm soát. Theo thời gian, cơ chế này còn tổ chức các tweet rời rạc dần thành một nhóm nội dung có thể nhận diện, cho phép người dùng mới nhanh chóng phân biệt ai là tiếng nói cốt lõi, từ đó cung cấp nền tảng cho sự tích lũy liên tục của Mindshare.

Cuối cùng, Kaito thông qua Yapper Launchpad và Capital Launchpad đẩy tăng trưởng đến vòng khép kín, logic cốt lõi rất đơn giản: cho phép "người lên tiếng vì dự án" có trọng số thực sự trong phân bổ nguồn lực. Đóng góp nội dung thông qua Leaderboard được chuyển hóa thành hạn ngạch và airdrop, cuối cùng rơi vào token và quyền tham gia, từ đó biến sự chú ý thành lợi ích thực tế, biến người dùng chất lượng cao thành các bên liên quan lợi ích lâu dài.

III. Xác minh bằng ví dụ: Khi Kaito được coi là "Hệ thống tăng trưởng"

Trong tất cả các ví dụ thành công của Kaito, Caldera và Berachain có tính đại diện cao không phải ở quy mô hay mức độ phổ biến, mà ở việc cả hai đã hình thành sự kết hợp hệ thống cao độ giữa mục tiêu tăng trưởng, cấu trúc nội dung, thiết kế khuyến khích và cơ chế nền tảng. Điều này khiến Kaito không chỉ đơn thuần là một "bộ khuếch đại lưu lượng", mà được nhúng vào logic tăng trưởng của chính dự án.

Phần sau sẽ phân tích hai dự án này từ ba cấp độ: thích ứng cơ chế, định hình hành vi người dùng và kết quả tăng trưởng.

1. Caldera: Trong giai đoạn Pre-TGE, sử dụng Kaito để lọc và lắng đọng người dùng chất lượng cao

Ví dụ về Caldera đặc biệt phù hợp để hiểu: Khi bản thân dự án có cốt truyện kỹ thuật phức tạp, Kaito giúp họ hoàn thành tăng trưởng người dùng chất lượng cao như thế nào, thay vì chỉ đơn thuần là phơi sáng.

Nguồn: Kaito

Hiểu biết và tận dụng trước về sở thích thuật toán của Kaito: Trước khi bước vào hệ thống Kaito, Caldera đã nhận thức rõ một thực tế: cơ chế Yap Points và Leaderboard của Kaito không tự nhiên ưu tiên "nội dung lan truyền", mà dễ thưởng cho nội dung có mật độ ngữ nghĩa cao, tính nhất quán cốt truyện mạnh và có giá trị tích lũy lâu dài.

Dựa trên nhận thức này, Caldera không hướng dẫn cộng đồng tạo ra các tweet "giới thiệu dự án" hoặc "huy động cảm xúc", mà có ý thức khuyến khích cộng đồng sáng tạo xoay quanh một loạt chủ đề có cấu trúc cao, chẳng hạn như nguyên lý kiến trúc của Rollup-as-a-Service, vị trí của nó trong hệ sinh thái Rollup mô-đun, và mối quan hệ kỹ thuật với EigenLayer, lớp DA và lớp thực thi. Những chủ đề này không chỉ có mật độ thông tin cao mà còn yêu cầu người sáng tạo có khả năng hiểu biết, đồng thời tự nhiên làm giảm khả năng spam và đơn giản hóa.

Từ góc độ tăng trưởng, then chốt của bước này nằm ở việc: chủ động dẫn dắt hành vi sáng tạo của cộng đồng vào "vùng thân thiện với thuật toán", thay vì để người dùng tiêu hao nhiệt huyết trong thử và sai.

Sử dụng Leaderboard để lọc có hệ thống người dùng có mức đầu tư cao: Cách Caldera sử dụng Kaito Yapper Leaderboard không phải coi nó như một công cụ hiển thị kết quả, mà như một cơ chế định hình hành vi người