La encriptación KOL no te dirá la verdad: las cuatro grandes ilusiones y la refutación de datos al lanzar nuevos proyectos.

Autor: rosie

Compilado por: Felix, PANews

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El texto completo es el siguiente:

Las criptomonedas en Twitter (CT) siempre les gusta decirte cómo emitir tokens: acumula 100,000 seguidores primero, mejora la participación a través de tareas, recauda fondos de capital de riesgo de primera línea, controla la oferta circulante al 2% en el momento de la emisión, y genera la mayor especulación posible durante la semana del evento de generación de tokens (TGE).

El problema es que: todo esto es una tontería.

El Grupo Simplicidad recientemente publicó un informe de investigación que analiza 50,000 datos de 40 emisiones principales de tokens en 2025. Los resultados del estudio muestran que el enfoque tradicional promovido en CT no funciona en la emisión real de tokens.

La mentira sobre la participación

Todo el mundo (incluso los autores) está obsesionado con una variedad de métricas en Twitter. Me gusta, retweets, respuestas, impresiones: todas estas son métricas vanidosas. Los proyectos gastan miles de dólares en marketing participativo, plataformas de tareas y en comprar seguidores.

La correlación con el desempeño del precio en una semana: casi cero.

El análisis de regresión del Simplicity Group muestra que el coeficiente de correlación R² entre el indicador de participación y el desempeño del precio es solo de 0.038. En resumen: la participación apenas puede explicar el éxito de los tokens.

Los "me gusta", comentarios y retweets están en realidad ligeramente correlacionados negativamente con el rendimiento de precios. Esto significa que los proyectos con mayor participación a veces tienen un rendimiento peor. GoPlus, SonicSVM y RedStone publican constantemente contenido, pero su participación de usuarios no es proporcional a su base de usuarios.

El único indicador que muestra una correlación positiva es, sorprendentemente, la cantidad de reenvíos en la semana anterior a la publicación. El coeficiente p es de 0.094, lo que casi no tiene significancia estadística, pero aun así, la correlación es débil.

Por lo tanto, cuando gastas dinero en comprar ejércitos de bots y planificar cuidadosamente actividades de tareas complejas, en realidad solo estás quemando dinero de manera "sin sentido".

El mito de bajo flujo

CT está obsesionado con proyectos de "bajo volumen circulante y alta FDV". Esta afirmación es: emitir con una cantidad muy pequeña de suministro circulante, crear escasez artificial y luego ver cómo el precio se dispara.

Pero resulta que estaba equivocado de nuevo.

El porcentaje del suministro inicial en circulación en relación con el suministro total no tiene ninguna relación con el rendimiento del precio. La investigación demuestra que no hay ninguna correlación estadísticamente significativa.

Lo que realmente importa es: el valor en dólares de la capitalización de mercado inicial.

R² es 0.273, el R² ajustado es 0.234, y la relación entre ambos es muy clara: por cada unidad que aumenta el valor de mercado inicial (IMC), la tasa de retorno una semana después disminuye aproximadamente 1.37 unidades.

En resumen: cada vez que el valor de mercado inicial aumenta 2.7 veces, el rendimiento del precio en el primer mes tiende a disminuir aproximadamente un 1.56%. Esta relación es tan estrecha que se puede decir casi con certeza que es una relación de causa y efecto.

Lección: la clave no está en la proporción de tokens desbloqueados, sino en el valor total en dólares que entra al mercado.

Ilusión respaldada por VC

"¡Vaya, recaudaron 100 millones de dólares de a16z, esto definitivamente va a dispararse!"

Narrador: El resultado no se disparó.

La correlación entre el monto de financiamiento y la tasa de retorno semanal es de 0.1186, y el valor p es de 0.46. La correlación entre el monto de financiamiento y la tasa de retorno mensual es de 0.2, y el valor p es de 0.22.

En términos estadísticos, ambos no tienen un significado significativo. En realidad, no hay ninguna relación entre la cantidad de fondos recaudados por un proyecto y el rendimiento de su token.

¿Por qué? Porque cuanto más fondos se recauden, generalmente significa que la valoración es más alta, lo que también significa que se necesita superar una mayor presión de venta. Fondos adicionales no se convierten mágicamente en mejores tokens.

Sin embargo, CT considera el anuncio de financiamiento como una señal de compra. Es como juzgar la calidad de un restaurante según el alquiler que paga el dueño del restaurante.

Ejemplo perfecto: Los proyectos que recaudan grandes sumas de dinero en la investigación no necesariamente tienen un mejor rendimiento que aquellos con financiamiento limitado. Una recaudación de 100 millones de dólares no garantiza una mejor economía de tokens o una comunidad más fuerte que una recaudación de 10 millones de dólares.

Teoría de la manipulación del momento

La opinión tradicional sostiene que se debe reservar la información más importante para publicarla en la semana de lanzamiento del proyecto, maximizando así la atmósfera de "FOMO" y atrayendo la atención de todos en el momento del lanzamiento del token.

Pero los datos indican que la realidad es exactamente lo contrario.

Después del lanzamiento del proyecto, la participación de los usuarios disminuirá. Los usuarios se dirigirán al siguiente proyecto con airdrop, y el contenido que has preparado con tanto esmero será ignorado.

Los proyectos que pueden mantener un buen rendimiento de manera sostenible establecieron su notoriedad antes de la semana de lanzamiento, en lugar de durante ella. Ellos entienden que la atención previa al lanzamiento puede atraer compradores reales, mientras que la atención durante la semana de lanzamiento solo trae "visitantes". La participación de los usuarios alcanza su punto máximo antes del TGE, cuando publicaron el anuncio del lanzamiento, en lugar de después del lanzamiento, cuando todos ya se han trasladado a la siguiente oportunidad.

métodos realmente efectivos

Si la participación de Twitter, el bajo volumen de circulación, el apoyo de capital de riesgo y el momento de la especulación no son importantes, ¿qué es lo que realmente importa?

utilidad práctica del producto

Los proyectos de contenido generado de forma natural (como Bubblemaps, que tiene funciones de encuestas en cadena, o Kaito, que cuenta con funciones de seguimiento narrativo) superan a las cuentas centradas en memes. Bubblemaps y Kaito tienen un gran y continuo nivel de participación de usuarios, ya que sus productos pueden crear contenido alpha-full de manera natural.

Tasa de retención de transacciones

Los tokens que mantienen un volumen de negociación después de la especulación inicial tienen un rendimiento de precios significativamente mejor. El coeficiente de correlación de Spearman (nota de PANews: es un indicador no paramétrico que mide la dependencia entre dos variables) es -0.356 (p = 0.014): los tokens cuyo volumen de negociación disminuye en mayor medida suelen tener un rendimiento de precios peor. Un mes después de la emisión, el cuartil con la mayor retención de volumen de negociación (nota de PANews: un tipo de cuartil en estadística, que divide todos los valores en cuatro partes iguales, y los valores en las posiciones de los tres puntos de corte son los cuartiles) tiene un rendimiento de precios mediano y promedio significativamente más alto.

Valor de mercado inicial razonable

El indicador de predicción más fuerte del éxito. El coeficiente de correlación es -1.56 y tiene significado estadístico. Si se cotiza a una valoración razonable, tendrás espacio para crecer. Salir a la bolsa con una capitalización de mercado de más de mil millones de dólares es ir en contra de las tendencias.

Comunicación real

Un tono coherente que coincida con el producto. La financiación de 5,2 millones de dólares de Powerloom y un tono demasiado cínico no son coherentes: POWER cayó un 77% en la primera semana y ha bajado un 95% desde su lanzamiento. Mientras tanto, Walrus lanzó tweets con un humor sincero, y un mes después, el precio de la emisión del token (TGE) aumentó un 357%. Hyperlane se adhiere a actualizaciones realistas, subiendo un 533% en la primera semana.

¿Por qué se produce un error en CT?

Esta desconexión no es malintencionada, sino estructural.

Las recompensas CT se basan en la participación, no en la precisión. Las publicaciones sobre "10 formas de lograr 100 veces la emisión de tokens" obtienen más retweets que "lo que realmente muestran los datos".

Los KOL acumulan seguidores a través de "complacer" proyectos, en lugar de desafiar. Dicen a los usuarios que su agricultura de participación (Engagement farming) es irrelevante y no genera beneficios.

Además, la mayoría de los KOL en CT en realidad nunca han emitido tokens. Solo comentan sobre un juego que nunca han jugado. En cambio, proyectos como Story Protocol, que realmente lanzan productos, tienen un rendimiento constante que no está relacionado con el número de seguidores en Twitter.

Meta real

A continuación se presentan las prácticas reales de proyectos exitosos (según los datos):

Enfocado en construir los productos que la gente quiere usar.

Establecer un precio razonable al emitir el token

Comunicarse sinceramente con la audiencia

Mide lo que realmente importa, no el número de 'me gusta'

Esto es definitivamente algo revolucionario.

Tomemos como ejemplo a Quai Network: se enfocan en explicaciones técnicas y publicaciones educativas sobre su modelo de consenso blockchain único. Durante el TGE, el promedio de vistas fue de aproximadamente 24,000. QUAI subió un 150% en la primera semana después de su lanzamiento. Esto no se debe a que tengan millones de seguidores, sino a que realmente despertaron el interés de las personas por su innovación.

En comparación, los proyectos que gastan dinero en plataformas de tareas y marketing participativo han visto caer sus tokens debido a que nadie realmente entiende o se preocupa por lo que están construyendo.

Irónicamente, a pesar de que todos están tratando de complacer el algoritmo de Twitter, los que realmente tienen éxito son aquellos proyectos que construyen cosas útiles en silencio y publican de manera inteligente.

Estudio de caso: Zora no logró divulgar a tiempo los detalles de la economía de tokens, lo que llevó a una caída del 50% una semana después del TGE. Mientras tanto, aquellos proyectos que adoptaron enfoques transparentes y se centraron en contenido impulsado por productos siempre se desempeñaron excepcionalmente.

CT no tiene la intención de mentir. Pero cuando el mecanismo de incentivos recompensa opiniones populares en lugar de datos duros, la información útil se ahoga en el ruido.