Ускорение «классовой дифференциации» в экосистеме KOL.
Автор: Haotian
Что касается раздачи аэрофинансирования @humafinance Кайто Яперу, за этим стоит гораздо более глубокий смысл, чем кажется на первый взгляд. Вот три момента:
Ловля "пухов" переходит от эпохи "взаимодействия" к эпохе "алгоритмов". Ранее ловля "пухов" основывалась на "усердии" — открытие множества кошельков, взаимодействие, накопление TVL, теперь мы непосредственно переходим к эпохе "весов алгоритмов" Mindshare.
@KaitoAI, @cookiedotfun такие платформы практически создают "цифровые профили" для каждого KOL, используя машинное обучение для количественной оценки ценности контента, качества аудитории, эффективности взаимодействия и других измерений влияния.
В некоторой степени это улучшение механизма отбора KOL, который изначально зависел от «взаимосвязей внутри круга» и «субъективных оценок», превратилось в точечное размещение, основанное на данных AI.
Однако первоначальная оценка алгоритмов часто оказывается неудовлетворительной, например, можно проводить небольшие манипуляции с помощью групп взаимных лайков, накрутки подписчиков и взаимных комментариев, поэтому в краткосрочной перспективе также будет много студий по заработку на этом.
Но не забывайте, что алгоритмы могут постоянно оптимизироваться. Обратите внимание на связь IP и активов, это поможет избежать воздействия ведьмы, но вероятность быть под воздействием ведьмы, особенно в условиях «черного ящика», только возрастет. Относитесь к этому как к «бизнесу по стрижке овец» с осторожностью.
Экосистема KOL платформы «стратификация» будет ускоряться. Честно говоря, ведущие KOL уже имеют возможность проводить исследовательскую работу Alpha и участвовать в качественных проектах на ранних стадиях, что позволяет им монетизировать свое влияние через консультирование, инвестиции, управление активами на блокчейне и другие способы.
Поэтому эти большие V часто бывают довольно «холодными», их частота публикаций низкая, взаимодействие осторожное, и в глазах алгоритма они могут быть классифицированы как «неактивные пользователи». А некоторые KOL из средней и нижней части спектра ежедневно активно пересылают, комментируют и взаимодействуют, что позволяет им получить высокую оценку активности в алгоритме.
Это на самом деле выявляет одну из основных ошибок текущей оценки алгоритмов — воспринимать «количество» как «качество», а «частоту» как «ценность». В краткосрочной перспективе это действительно принесет некоторую прибыль KOL, готовым часто продвигать проекты.
Но, возвращаясь к вопросу, алгоритм в конечном итоге все равно должен полагаться на объективную оценку влияния для достижения успеха. С продолжением оптимизации алгоритма «частота взаимодействия» неизбежно уступит место весу «ценности контента», иначе ведущие KOL и качественные проекты уйдут, и это абсолютно нежелательно для платформы, управляющей черным ящиком алгоритма. Ключевым вопросом остается то, как одновременно учитывать ценность контента и частоту взаимодействия, чтобы избежать серьезной дифференциации ресурсов KOL на платформе.
«Скрытая инфляция» маркетинговых затрат проекта уже началась. На первый взгляд, от поиска агентств для упаковки ресурсов KOL до прямого целевого размещения через такие платформы, как Kaito, действительно убрали посреднический этап. Но какова реальность? Участие проектной стороны в этой «гонке алгоритмов» само по себе требует оплаты за место, и по мере того как конкуренция за ставки становится все более ожесточенной, скрытые затраты только будут расти.
Более того, проблема в том, что алгоритм чрезмерно полагается на количественные показатели — такие как количество взаимодействий с Smart Followers — и игнорирует действительно ценные для распространения вещи, такие как глубина контента, качество аудитории и соответствие бренда. Проблемы, возникающие из-за алгоритмических искажений, очевидны:
Во-первых, снижение ROI маркетинга — аирдропы были выданы аккаунтам с несоответствующей влиянием ценностью, фактический эффект конверсии, безусловно, будет хуже, чем ожидалось; во-вторых, риск репутации бренда — чрезмерное внимание к количеству взаимодействий вместо качества контента может даже навредить рыночному распознаванию, которое проекту удалось создать с трудом.
Конечно, это также динамический процесс игры. Алгоритмическая модель будет постоянно оптимизироваться, а проектные команды могут вмешиваться для регулирования. В конечном итоге все сводится к двустороннему соответствию ценности бренда и ценности пользователя, и только тогда бизнес алгоритмических платформ, таких как Kaito и Cookie, сможет действительно вырасти и укрепиться.
Примечание: Я лично получаю баллы Yap в спокойном режиме, за последнюю неделю заметно ощущаю, что практическое содержание получило вес, и рейтинг довольно высокий. Такие платформы с алгоритмами ИИ довольно важны в распределении «экологической ниши» в экономике внимания.
Но лучше избегать доминирования одной компании, поэтому поддержка большего количества платформ, подобных Cookie, для участия в конкуренции на платформе крайне необходима.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Как вы относитесь к тому, что Huma отправила Аирдроп Kaito Yaper?
Автор: Haotian
Что касается раздачи аэрофинансирования @humafinance Кайто Яперу, за этим стоит гораздо более глубокий смысл, чем кажется на первый взгляд. Вот три момента:
@KaitoAI, @cookiedotfun такие платформы практически создают "цифровые профили" для каждого KOL, используя машинное обучение для количественной оценки ценности контента, качества аудитории, эффективности взаимодействия и других измерений влияния.
В некоторой степени это улучшение механизма отбора KOL, который изначально зависел от «взаимосвязей внутри круга» и «субъективных оценок», превратилось в точечное размещение, основанное на данных AI.
Однако первоначальная оценка алгоритмов часто оказывается неудовлетворительной, например, можно проводить небольшие манипуляции с помощью групп взаимных лайков, накрутки подписчиков и взаимных комментариев, поэтому в краткосрочной перспективе также будет много студий по заработку на этом.
Но не забывайте, что алгоритмы могут постоянно оптимизироваться. Обратите внимание на связь IP и активов, это поможет избежать воздействия ведьмы, но вероятность быть под воздействием ведьмы, особенно в условиях «черного ящика», только возрастет. Относитесь к этому как к «бизнесу по стрижке овец» с осторожностью.
Поэтому эти большие V часто бывают довольно «холодными», их частота публикаций низкая, взаимодействие осторожное, и в глазах алгоритма они могут быть классифицированы как «неактивные пользователи». А некоторые KOL из средней и нижней части спектра ежедневно активно пересылают, комментируют и взаимодействуют, что позволяет им получить высокую оценку активности в алгоритме.
Это на самом деле выявляет одну из основных ошибок текущей оценки алгоритмов — воспринимать «количество» как «качество», а «частоту» как «ценность». В краткосрочной перспективе это действительно принесет некоторую прибыль KOL, готовым часто продвигать проекты.
Но, возвращаясь к вопросу, алгоритм в конечном итоге все равно должен полагаться на объективную оценку влияния для достижения успеха. С продолжением оптимизации алгоритма «частота взаимодействия» неизбежно уступит место весу «ценности контента», иначе ведущие KOL и качественные проекты уйдут, и это абсолютно нежелательно для платформы, управляющей черным ящиком алгоритма. Ключевым вопросом остается то, как одновременно учитывать ценность контента и частоту взаимодействия, чтобы избежать серьезной дифференциации ресурсов KOL на платформе.
Более того, проблема в том, что алгоритм чрезмерно полагается на количественные показатели — такие как количество взаимодействий с Smart Followers — и игнорирует действительно ценные для распространения вещи, такие как глубина контента, качество аудитории и соответствие бренда. Проблемы, возникающие из-за алгоритмических искажений, очевидны:
Во-первых, снижение ROI маркетинга — аирдропы были выданы аккаунтам с несоответствующей влиянием ценностью, фактический эффект конверсии, безусловно, будет хуже, чем ожидалось; во-вторых, риск репутации бренда — чрезмерное внимание к количеству взаимодействий вместо качества контента может даже навредить рыночному распознаванию, которое проекту удалось создать с трудом.
Конечно, это также динамический процесс игры. Алгоритмическая модель будет постоянно оптимизироваться, а проектные команды могут вмешиваться для регулирования. В конечном итоге все сводится к двустороннему соответствию ценности бренда и ценности пользователя, и только тогда бизнес алгоритмических платформ, таких как Kaito и Cookie, сможет действительно вырасти и укрепиться.
Примечание: Я лично получаю баллы Yap в спокойном режиме, за последнюю неделю заметно ощущаю, что практическое содержание получило вес, и рейтинг довольно высокий. Такие платформы с алгоритмами ИИ довольно важны в распределении «экологической ниши» в экономике внимания.
Но лучше избегать доминирования одной компании, поэтому поддержка большего количества платформ, подобных Cookie, для участия в конкуренции на платформе крайне необходима.