深入了解空投产业:「假数据」与撸毛党

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我们的问题始于这些价格过高、过度炒作的代币,投资者愿意为此支付数十亿美元。您所需要的只是一份精美的白皮书,您可以扭曲这一切的单位经济学。我的研究从 Dune 开始,我发现这个仪表板计算多个空投的 CAC。

深入了解空投产业:「假数据」与撸毛党

这是一个好的开始,尽管我确实想指出这些 CAC(从项目的角度来看)都是被低估的数字,因为它们只是:美元价值 ($) / 声称的地址。这个计算没有考虑实际保留空投的百分比。鉴于通常只有 10%-20% 的地址持有空投,可以安全地假设这些 CAC 数字比您在上面看到的高 5 倍到 10 倍。

第二件事是,我们有一个隐含的空投价值等级:

Layer 1 / layer 2 / hyped protocol(炒作协议)= 数千美元支出

中小型应用 = 数百美元支出

幸运的是,两者并不相互排斥!如果您在正确的链上使用正确的应用程序,您将获得两个空投。

因此,理想情况下,您希望首先将撸空投的重点放在链上,然后尽可能多地交互。好吧,但问题是接下来会发生什么?

寻找合适的空投

幸运的是,对于你这个空投猎人,已经有一个专门为你搭建的寻找空投的整个产业。通常,这些空投发现网站要求你执行一些非常明确的「操作」,并且需要在链上有证据证明你已经执行了这些操作。不管是你的奶奶还是你的机器人执行的操作,只要确保链上能看到这笔交易即可。

所有这些「任务」平台实际上都是伪装成的空投发现网站。如果这些网站能吸引到高质量的用户,那通常不会有问题,但是使用这些网站吸引到的用户往往是高度雇佣的,代表了这个行业整体上所遭受的短期投机。

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让我们联系 dApp Radar 值得信赖的朋友,看看此时可能会发生什么空投活动。

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基于此,我的游戏计划很可能是:

· 使用 zkSync 作为我的基础链

· Layer Zero 桥接我的资金

· Metamask 作为我的链钱包

这一切都可能只是我的自然工作流程,不需要任何额外的工作。但问题是,你需要做什么才能了解你在这些潜在空投中的排名?令我惊讶的是,出现了一个由「空投模拟器」组成的整个社区。这些人的存在是为了帮助你了解你相对于其他空投农场主的地位。简单地搜索「空投」,你就可以找到使用过去空投标准来模拟项目如何分发空投的仪表板。

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令人着迷的是所绘制的详细程度。查看此表中使用映射出来的所有列。任意分数、上次交易时间、交易计数、唯一合约、总交易美元金额、唯一活跃天/周/月、钱包年龄和区块时间。

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当你的「社区」已经为你完成了空投计算时,为什么还要费力进行空投计算呢?

玩弄系统

如果您对整个事情的规划感到惊讶,请等到您看到下一部分:如果您知道用于标准的事物的所有排列和组合,那么您可以开始自动化并围绕它构建高效的系统。我花了一些时间研究并发现了这两个神奇的工具。可能会尝试一下,只是为了报告整个空投游戏有多腐败。

第一个是我们在 nftcopilot.com 的朋友,他们为您构建了一个灵活的仪表板来自动化和设置您的农场。

令人惊奇的是他们与之相关的深度和细节。在产品中,您可以创建「组」,您可以自定义以下参数:

1、通过桥路由的交易数量

2、桥接网络(以太坊、Polygon、Binance 智能链、Arbitrum、Avalanche、Optimism、Metis、Aptos)

3、配置的随机操作包括配置的机会概率、睡眠间隔和每个事务的最大随机事务数。

让我们明确一点,对于整个生态系统来说,这远非增值和价值破坏。

假冒产品来证明虚假估值的合理性。

如果你缩小范围,真正发生的事情是,证明这些空投的合理性所花费的成本低于这种努力可能带来的回报。我发现的另一个网站通过详细说明价格和可能的投资回报率来帮助使交易更加清晰。

深入了解空投产业:「假数据」与撸毛党

现在,您可以使用自己的简化数学计算出您想要投入多少钱以及您期望看到多少钱。唷,为大家解决了一个实际问题。在某种程度上,风险投资公司撸空投可能比投资实际项目更有利可图。流动性更快,心理负担更少。

只要空投的成本低于潜在的奖励,撸空投就会盛行。

最终结果

那么,你认为在这些被过度炒作的项目之上建立了农业子行业的结果是什么呢?这只是一个比拼谁在其基础上建立了更大僵尸网络产业的战斗。如果链上的数字被夸大了,那么那些不知道如何剖析数据的毫无戒心的参与者就会报告他们所看到的,并最终欺骗终端散户,让他们相信自己投资的项目有真实的市场吸引力。

看看下面的推文。如果你在推特上,你可能会被这个所迷惑,然后想「哇,这个东西真的开始起作用了,我应该买进」。越多的人相信这些数据,这种循环就会进一步持续。以下是我在推特上发现的一些关于数据使用不当的例子。

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根据我在本文中向您展示的内容,您认为这些牵引力指标中的任何数字都是真实的吗?当然不是,都是假的。数据是假的。

答案

无需许可的身份。

在我们真正审查基于谁在生成这个活动的指标之前,我们都在欺骗自己。只按原样计算基本数字意味着你将包含的身份的标准设置得非常低(考虑到创建一个无需许可的身份的成本为零)。

上述所有问题的共同点是不考虑过去的行为或更广泛背景下的行为。那么,如果你在加密领域拥有更强大的身份层,要如何解决上述问题呢?

原文链接

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