La «diferenciación de clases» en el ecosistema KOL se está acelerando.
Escrito por: Haotian
Sobre el airdrop de @humafinance a Kaito Yaper, hay más profundidad detrás de esto de lo que parece a simple vista. Aquí tres puntos:
Pasar de "interacción de rollo" a la era de "algoritmo de rollo". En el pasado, se trataba de la "diligencia" en el "recogido de recompensas": abrir múltiples billeteras, interactuar, acumular TVL, ahora hemos entrado directamente en la era de competir por el "peso del algoritmo" y el Mindshare.
@KaitoAI, @cookiedotfun estas plataformas equivalen a crear un "archivo digital" para cada KOL, cuantificando el valor del contenido, la calidad de la audiencia, la eficiencia de la interacción y otras dimensiones de influencia a través del aprendizaje automático.
En cierta medida, esto ha actualizado el mecanismo de selección de KOL que originalmente dependía de "relaciones dentro del círculo" y "juicios subjetivos" a una colocación precisa impulsada por datos de IA.
Sin embargo, la evaluación algorítmica inicial es difícil de satisfacer, ya que se pueden realizar intercambios en pequeña escala mediante grupos de mutuo apoyo, compra de seguidores, ayuda en comentarios, etc. Por lo tanto, a corto plazo, también habrá un aluvión de estudios que buscan aprovechar las oportunidades.
Pero no olvides que el algoritmo puede seguir optimizándose. Presta atención a la relación entre IP y activos para evitar ser víctima de la bruja. Sin embargo, el algoritmo de rollo, especialmente en condiciones de "caja negra", solo aumentará la probabilidad de ser atacado por la bruja. Tómalo como un "modelo de negocio para sacar provecho" y hazlo con cautela.
La "diferenciación de clases" del ecosistema KOL de la plataforma se acelerará. Para ser honestos, los principales KOL ya tienen capacidades de investigación de inversión alfa y oportunidades para participar profundamente en proyectos de alta calidad en la etapa inicial, y pueden monetizar su influencia siendo consultores, invirtiendo y gestionando financieramente en la cadena.
Por lo tanto, estos grandes V tienden a ser más "fríos", con una baja frecuencia de publicación y una interacción cautelosa, lo que puede llevar a que el algoritmo los clasifique como "usuarios inactivos". Mientras que algunos KOL de rango medio y bajo retuitean, comentan e interactúan con alta frecuencia todos los días, obteniendo así una alta puntuación en la evaluación de actividad del algoritmo.
Esto en realidad expone un error central en la evaluación de algoritmos actuales: confundir "cantidad" con "calidad" y "frecuencia" con "valor". A corto plazo, esto ciertamente otorgará una bonanza a aquellos KOL que estén dispuestos a promocionar proyectos de manera frecuente.
Sin embargo, dicho esto, al final el algoritmo debe confiar en una evaluación objetiva de la influencia para triunfar. A medida que el algoritmo se optimiza continuamente, la "frecuencia de interacción" inevitablemente cederá su lugar al peso de "valor del contenido"; de lo contrario, los principales KOL y los mejores proyectos de calidad se irán, algo que las plataformas que controlan la caja negra del algoritmo definitivamente no quieren ver. La clave sigue siendo cómo equilibrar simultáneamente el valor del contenido y la frecuencia de interacción, evitando que los recursos de KOL de la plataforma se dividan gravemente.
Los "costos ocultos de inflación" del marketing del proyecto ya han comenzado. A primera vista, desde buscar una agencia para empaquetar recursos de KOL hasta realizar lanzamientos precisos directamente a través de plataformas como Kaito, se ha eliminado efectivamente el intermediario. Pero, ¿cuál es la realidad? La participación del proyecto en esta "carrera armamentista algorítmica" implica pagar una tarifa de puesto, y a medida que la competencia por las posiciones de oferta se intensifica, los costos ocultos solo aumentarán.
Lo que es aún más grave es que el algoritmo depende en exceso de indicadores cuantitativos, como la cantidad de interacciones de los Smart Followers, y pasa por alto cosas que realmente tienen valor de difusión, como la profundidad del contenido, la calidad de la audiencia y el grado de coincidencia de la marca. Los problemas causados por el sesgo del algoritmo son bastante evidentes:
Primero, la disminución del ROI de marketing: los airdrops se han otorgado a cuentas cuyo valor de influencia no coincide, y el efecto de conversión real seguramente no será el esperado; segundo, el riesgo a la reputación de la marca: al centrarse demasiado en la cantidad de interacciones en lugar de la calidad del contenido, podría perjudicar la percepción del mercado que el equipo del proyecto ha logrado establecer con tanto esfuerzo.
Por supuesto, este también es un proceso de juego dinámico. El modelo algorítmico se optimizará constantemente, y los promotores del proyecto también pueden intervenir manualmente para regularlo. Al final, todo debe regresar a la coincidencia bidireccional entre el valor de la marca y el valor del usuario; solo así los modelos algorítmicos como Kaito y Cookie podrán crecer y fortalecerse realmente.
Nota: Personalmente, obtengo mis puntos Yap de manera muy relajada. En la última semana, he notado claramente que el contenido valioso ha sido ponderado, y mi clasificación es bastante alta. Este tipo de plataformas de algoritmos de IA son bastante importantes en la distribución del 'nicho' en la economía de la atención.
Pero es mejor evitar que una sola empresa domine, por lo que es muy necesario apoyar la entrada de más plataformas similares a Cookie en la competencia de plataformas.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
¿Cómo ves el Airdrop que Huma le dio a Kaito Yaper?
Escrito por: Haotian
Sobre el airdrop de @humafinance a Kaito Yaper, hay más profundidad detrás de esto de lo que parece a simple vista. Aquí tres puntos:
@KaitoAI, @cookiedotfun estas plataformas equivalen a crear un "archivo digital" para cada KOL, cuantificando el valor del contenido, la calidad de la audiencia, la eficiencia de la interacción y otras dimensiones de influencia a través del aprendizaje automático.
En cierta medida, esto ha actualizado el mecanismo de selección de KOL que originalmente dependía de "relaciones dentro del círculo" y "juicios subjetivos" a una colocación precisa impulsada por datos de IA.
Sin embargo, la evaluación algorítmica inicial es difícil de satisfacer, ya que se pueden realizar intercambios en pequeña escala mediante grupos de mutuo apoyo, compra de seguidores, ayuda en comentarios, etc. Por lo tanto, a corto plazo, también habrá un aluvión de estudios que buscan aprovechar las oportunidades.
Pero no olvides que el algoritmo puede seguir optimizándose. Presta atención a la relación entre IP y activos para evitar ser víctima de la bruja. Sin embargo, el algoritmo de rollo, especialmente en condiciones de "caja negra", solo aumentará la probabilidad de ser atacado por la bruja. Tómalo como un "modelo de negocio para sacar provecho" y hazlo con cautela.
Por lo tanto, estos grandes V tienden a ser más "fríos", con una baja frecuencia de publicación y una interacción cautelosa, lo que puede llevar a que el algoritmo los clasifique como "usuarios inactivos". Mientras que algunos KOL de rango medio y bajo retuitean, comentan e interactúan con alta frecuencia todos los días, obteniendo así una alta puntuación en la evaluación de actividad del algoritmo.
Esto en realidad expone un error central en la evaluación de algoritmos actuales: confundir "cantidad" con "calidad" y "frecuencia" con "valor". A corto plazo, esto ciertamente otorgará una bonanza a aquellos KOL que estén dispuestos a promocionar proyectos de manera frecuente.
Sin embargo, dicho esto, al final el algoritmo debe confiar en una evaluación objetiva de la influencia para triunfar. A medida que el algoritmo se optimiza continuamente, la "frecuencia de interacción" inevitablemente cederá su lugar al peso de "valor del contenido"; de lo contrario, los principales KOL y los mejores proyectos de calidad se irán, algo que las plataformas que controlan la caja negra del algoritmo definitivamente no quieren ver. La clave sigue siendo cómo equilibrar simultáneamente el valor del contenido y la frecuencia de interacción, evitando que los recursos de KOL de la plataforma se dividan gravemente.
Lo que es aún más grave es que el algoritmo depende en exceso de indicadores cuantitativos, como la cantidad de interacciones de los Smart Followers, y pasa por alto cosas que realmente tienen valor de difusión, como la profundidad del contenido, la calidad de la audiencia y el grado de coincidencia de la marca. Los problemas causados por el sesgo del algoritmo son bastante evidentes:
Primero, la disminución del ROI de marketing: los airdrops se han otorgado a cuentas cuyo valor de influencia no coincide, y el efecto de conversión real seguramente no será el esperado; segundo, el riesgo a la reputación de la marca: al centrarse demasiado en la cantidad de interacciones en lugar de la calidad del contenido, podría perjudicar la percepción del mercado que el equipo del proyecto ha logrado establecer con tanto esfuerzo.
Por supuesto, este también es un proceso de juego dinámico. El modelo algorítmico se optimizará constantemente, y los promotores del proyecto también pueden intervenir manualmente para regularlo. Al final, todo debe regresar a la coincidencia bidireccional entre el valor de la marca y el valor del usuario; solo así los modelos algorítmicos como Kaito y Cookie podrán crecer y fortalecerse realmente.
Nota: Personalmente, obtengo mis puntos Yap de manera muy relajada. En la última semana, he notado claramente que el contenido valioso ha sido ponderado, y mi clasificación es bastante alta. Este tipo de plataformas de algoritmos de IA son bastante importantes en la distribución del 'nicho' en la economía de la atención.
Pero es mejor evitar que una sola empresa domine, por lo que es muy necesario apoyar la entrada de más plataformas similares a Cookie en la competencia de plataformas.