空投作為代幣生成事件（TGE）的一部分已經非常常見，但研究卻相對較少。其機制很簡單——向合適的錢包分發新鑄造的代幣，以幫助建立初始流通貨量，啟用鏈上治理，推動交易，獎勵早期貢獻者，並可能吸引新用戶。
我們認為，這樣一個普遍存在的代幣設計元素應進行定量研究，以確定最佳實踐。我們收集了超過 200 萬個空投事件的數據，涵蓋 40 種協議，並分析了代幣設計者面臨的兩個最重要的選擇：
· 應該空投多少供應量的代幣？
· 誰應該有資格參與我的空投？
我們使用多種方法來回答這些問題，包括價格表現、波動性和錢包活動。我們的分析和數據集將公開（即將發布），我們鼓勵貢獻者幫助擴大數據集和分析。
數據集
我們的最終數據集包括 40 種協議中的 40 次空投事件，以及 2,098,698 個獨特錢包的活動。需要特別指出的是，我們僅使用了 2023 年及之前的空投。
分析了以下 40 種代幣的事件：
對於這些協議中的每個協議，我們的分析都集中在前面提到的指標上： 資格類型和空投大小。
資格類型
「資格類型」分為「廣泛用戶」和「核心用戶」。在前者中，協議向普通生態系統用戶空投代幣，例如，新的 DePIN 協議向在固定時間內參與過其他 DePIN 協議的錢包空投代幣，或向特定的鏈上社區（如 NFT）空投代幣。在後一種情況下，協議只獎勵直接參與協議前代幣的用戶。從根本上說，這些方法區分了兩種選擇：空投應該主要作為營銷和增長工具，還是應該重點獎勵那些在協議啟動過程中最活躍的用戶？
空投規模
中位數分配規模約為 10%，這使我們得到了相對均勻的 19 個小空投和 21 個大空投。
分類
Mục tiêu của phân loại sự kiện là so sánh các lựa chọn thiết kế tổng thể. Vì vậy, chúng tôi đã tổ chức sự kiện thành bốn sự kết hợp khác nhau:
Phân tích và nhận thức
Điều đầu tiên cần nêu ra là phân tích của chúng tôi nhằm đạt được sự nghiêm ngặt và sự thấu hiểu – chỉ sử dụng dữ liệu giá cả hoặc ví tiền rất khó chứng minh mối quan hệ nhân quả, đặc biệt là trong môi trường đa yếu tố như thị trường mã thông báo. Chúng tôi có thể quan sát thấy một số sự kết hợp thiết kế hoạt động tốt hơn so với các sự kết hợp khác, nhưng chúng tôi không tuyên bố có thể chứng minh một cách nghiêm ngặt rằng sự hoạt động tốt hơn của những sự kết hợp thiết kế này là do những lựa chọn thiết kế này. Chúng tôi cho rằng, sự kết hợp của một số yếu tố, đặc biệt là thảm, có thể dẫn đến sự khác biệt trong hiệu suất giá trung bình giữa các loại.
Hiệu ứng giá cả và biến động
Một chỉ số quan trọng để đo lường hiệu quả của thảm là tác động giá cả. Chúng tôi nhắm mục tiêu đo lường hiệu ứng giá trong khung thời gian mà thảm có thể ảnh hưởng. Vì hầu hết thảm xảy ra vào thời điểm TGE, có một số yếu tố gây nhầm lẫn khi phân tích dữ liệu giá. Chúng tôi đã thu thập dữ liệu giá sau khi thảm trong vòng hai tháng, được chuẩn hóa theo chỉ số mã hóa (xem phụ lục), và tính toán phần trăm thay đổi giá. Lưu ý, giá khởi điểm của chúng tôi dựa trên 24 giờ sau khi thảm, cho phép một số khám phá giá ban đầu (tức người bán ngay lập tức).
Thay đổi giá sau thảm
Trong 40 lần thảm, chỉ có 10 lần giá tăng sau khi thảm trong hai tháng. Mặc dù chúng tôi thấy phạm vi hiệu suất rộng rãi, nhưng khi chúng tôi đo lường bốn loại (như hình ảnh bên dưới), chúng đều xu hướng giảm giá 10-40% sau 60 ngày. Điều này phù hợp với những quan sát chúng tôi đã thấy trong bài viết khóa mã thông báo. Sự kiện phân phối mã thông báo lớn (hơn 1% tổng cung mã thông báo) thường tạo ra áp lực bán và ổn định ở mức thấp hơn sau một thời gian. Tác động này có khả năng được phóng đại nhất trong sự tích tụ của các sự kiện thảm.
Chúng tôi có thể rút ra một số nhận thức thú vị:
1. Lớn + nhóm người dùng rộng rãi hoạt động tệ nhất trong hiệu suất giá và biến động.
2. Tổng thể而言, nhóm người dùng cốt lõi hoạt động tốt hơn so với nhóm người dùng rộng rãi trong hiệu suất giá và biến động.
3. Kích thước thảm không có ảnh hưởng quyết định đến hiệu suất giá hoặc biến động.
Ngoài ra, bốn hiệp định đã thả phần lớn nguồn cung của mình. Mã của chúng là DYDX (50%), GAS (55%), VELO (60%) và AMPL (67%). Chúng tôi dự đoán sẽ có mối tương quan giữa quy mô thả và giá cả, nhưng không thấy gì cả trong nhóm này, cũng như trong tất cả các token (không hiển thị). Tuy nhiên, sự thiếu liên quan cho thấy các nhóm có thể thả phần lớn token của họ và sau hai tháng vẫn có thay đổi giá cả tích cực (VELO +105%).
Hành vi ví
Một gợi ý khác có giá trị để đo lường thành công của việc thả là hiểu cách người dùng xử lý token nhận được. Đối với mỗi hiệp định, chúng tôi đã phân tích ví của người nhận trong 60 ngày sau khi thả. Lưu ý, vì lý do phức tạp, chúng tôi không tính vào trường hợp người dùng chuyển token sang ví khác hoặc trao đổi bên ngoài DEX (ví dụ: gửi đến sàn giao dịch tập trung). Theo dõi việc gửi vào sàn giao dịch tập trung trên quy mô trở nên không khả thi, chúng tôi đề xuất chỉ sử dụng dữ liệu DEX như một đại lý hữu ích cho so sánh phân tích, rất có khả năng là tiêu chuẩn tối thiểu cho người bán.
Thông thường, chúng tôi phân loại người dùng thành ba loại: người bán, người giữ và người mua. Để phân loại này, chúng tôi tính toán sự thay đổi net trong 60 ngày – người dùng không thay đổi là người giữ, người dùng tăng số lượng token là người mua, người dùng giảm số lượng token là người bán.
Phân tích hành vi ví 60 ngày sau thả
Chúng tôi có thể rút ra hai nhận định:
1. Thả rộng rãi dẫn đến việc số lượng người bán tăng gấp đôi. Dữ liệu trung bình cho thấy người nhận thả rộng rãi có khả năng bán token của họ nhiều hơn so với người dùng cốt lõi. Điều này trực quan. Nếu người dùng nhận token vì một thứ gì đó mà họ chưa từng sử dụng, hoặc chỉ nghe nói, họ có khả năng lớn hơn để trao đổi nó thành tài sản mà họ quan tâm. Điều này càng thuyết phục hơn khi có 8 trong số 10 hiệp định có tỷ lệ người bán cao nhất đã thực hiện phân phối ‘rộng rãi’.
2. Thả nhỏ đối với người dùng cốt lõi dẫn đến việc số lượng người mua tăng gấp 4-8 lần. Dữ liệu cho thấy, khi quy mô thả nhỏ (<10%) và nhắm đến người dùng cốt lõi, tỷ lệ người mua là cao nhất. Điều này cũng trực quan, vì họ là những người dùng hoạt động nhất, có khả năng mua token để tham gia vào quản trị hoặc bỏ phiếu thanh khoản.
Đề xuất
1. Sau khi phun投, giá của người dùng cốt lõi đã biểu hiện cao hơn trong hai tháng.
2. Kích thước phun không có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất giá hoặc biến động, có nghĩa là “lượng lưu thông thấp” có thể không ảnh hưởng đến biến động giá như các yếu tố khác.
3. Số người bán trong nhóm phun rộng rãi gấp đôi so với nhóm cốt lõi.
4. Số người mua trong nhóm phun nhỏ + người dùng cốt lõi đã tăng gấp 4-8 lần (tăng số lượng nắm giữ).
Chúng tôi đã rút ra một số kiến cựỡng chung về thiết kế phun, nhưng cần lưu ý rằng, bối cảnh cụ thể và mục tiêu của giao thức luôn phải được xem xét.
Đề xuất #1: Phun nghiêng về người dùng cốt lõi thay vì đối tượng rộng rãi
Sau khi xem xét chi phí cơ hội của việc phun cho người dùng có khả năng bán cao hơn, quan điểm tổng thể đầu tiên của chúng tôi là phun nên chủ yếu nhắm đến người dùng cốt lõi giúp dẫn dắt lưu lượng và/hoặc thúc đẩy sử dụng, thay vì đối tượng rộng rãi hơn. Triết lí của chúng tôi cho rằng, thưởng cho người dùng cốt lõi sẽ dẫn đến tỷ lệ giữ giữ cao hơn, điều này đã được xác nhận trong dữ liệu. Có khả năng thấp để chuyển đổi người dùng không thành người dùng thông qua phun, thường tốt hơn là tập trung sự chú ý và vốn vào khuyến khích cộng đồng cốt lõi. Phun cho người dùng cốt lõi cũng có thể thúc đẩy sự tăng trưởng mua và giá tương đối cao.
Đề xuất #2: Nghiêng về phun nhỏ hơn
Dựa trên việc kích thước phun không có ảnh hưởng đáng kể đến giá và biến động, chúng tôi thiên về duy trì phun nhỏ hơn thay vì lớn hơn. Token giúp dẫn dắt sử dụng và lưu lượng, đặc biệt nếu nhóm dự định tiếp tục lặp lại sản phẩm của họ (thay vì kế hoạch để đóng băng nó), giữ nhiều dự trữ hơn giúp cho việc thu hút người dùng và lưu lượng thưởng trong tương lai. Cần lưu ý rằng, phun vẫn nên đủ lớn để thưởng thưởng vốn rủi ro ban đầu một cách có ý nghĩa, và đóng vai trò như một thời điểm khuyến khích cho cộng đồng.
Trong một số trường hợp, có thể sẽ nghiêng về phun lớn hơn. Ví dụ, phun lớn hơn có thể ngăn ngừa tập trung bỏ phiếu, và làm cho những người hành động xấu khó khăn hơn để ảnh hưởng đến mạng lưới. Tuy nhiên, cho phép nhóm và nhà đầu tư bỏ phiếu trên token của họ có khóa có thể giảm thiểu yếu tố rủi ro này.
Quan sát: “Lượng lưu thông thấp” có thể không phải là yếu tố chính kích thích biến động giá
Trong phần cuối cùng, dưới dạng quan sát thay vì lời khuyên, dữ liệu không hỗ trợ lý thuyết “lưu lượng thấp” là nguyên nhân chính gây ra sự biến động lớn của giá cả. Theo lý lẽ, lưu lượng thấp hạn chế cung cấp, do đó nên đẩy giá lên cao. Tuy nhiên, chúng tôi không thấy mối quan hệ đáng kể giữa nhóm lớn và nhỏ của các khoản phế thải, giá cả đều thấp hơn sau 60 ngày phát hành. Ngoài ra, phân tích biến động tương đối không tiết lộ sự khác biệt đáng kể về quy mô phế thải, mặc dù chúng tôi dự kiến lưu lượng thấp sẽ dẫn đến sự biến động cao hơn. Thật sự, sự biến động của nhóm người dùng lớn + rộng rãi là cao nhất!
Nếu chúng tôi có nguồn lực và kiến thức vô hạn, chúng tôi sẽ mở rộng nghiên cứu của mình, bao gồm đánh giá TVL của giao thức trước/sau TGE để đánh giá liệu quy mô phế thải có ảnh hưởng đến tính dính của TVL hay không, cũng như phân tích tỷ lệ giữa giá TGE và vòng đầu tư lớn cuối cùng.
Phụ lục
Sửa đổi chỉ số Crypto Chỉ số sửa đổi mã hóa
Để thực hiện phân tích cân bằng với điều kiện kinh tế – xã hội khác nhau, chúng tôi sử dụng tiêu chuẩn hóa Beta để loại trừ thay đổi giá macro trong thay đổi giá token. Điều này được hoàn thành bằng đa phương trình BTC và ETH, trong đó chúng tôi đã loại bỏ hệ số Beta tương đối của mỗi tài sản đối với macro và tái tạo giá sau khi điều chỉnh.
