MegaETH究竟是怎么分配公募份额的?

CN
4小时前
原文来源:MegaETH

处理一个超额认购 28 倍、参与人数超过 53,000 人的销售活动,并不像听起来那么轻松。在我上一篇文章中,我提到我们此次销售主要关注两个群体:

· 曾是 MegaETH 社区早期活跃成员的人

· 我们认为会长期陪伴 MegaETH 的人

在销售结束前几天,@artemis_onchain(我们的数据负责人)和我在伊斯坦布尔会面,开始进行大量模拟。我们尝试了许多不同的方法来「完美」衡量每个人的贡献,但很快意识到,在这么短的时间内这是不可能的,因为「贡献」是一个多维度的概念。

于是我们决定将问题拆分为两个部分:

· 公平地分配给现有社区成员

· 为长期投资者建立一个数据驱动的评分与分配系统

本文接下来的部分将详细介绍我们是如何完成这两个目标的,以及我们最终达成的成果。

面向现有社区成员的分配

对于第一个分配池——我们的现有社区,我们采用了最传统的方式:人工分配

我们依托已有的社区基础设施,包括 @Heisenbruh 和我们的版主网络,整理了一份名单,涵盖了自 MegaETH 脱离隐身模式以来,持续深度参与的成员。

这份名单包括那些:

· 早期就加入并持续活跃的成员

· 帮助塑造项目氛围与价值观的人

· 在熊市和沉寂期依然支持我们的人

· 在没有代币可供投机之前,就提供反馈、信号与能量的人

需要明确的是,这些人中的大多数并未选择锁仓。我们认为这完全没问题。他们的贡献已经通过时间、关注和信任得到了回报。在我们看来,他们已经「付出了努力」。

本着透明的原则,我们在此公布我们认为代表过去几年核心社区的销售参与者名单。

我们知道这份名单不可能完美,肯定有一些人被漏掉了。如果你是其中之一,我真的很抱歉。

除了这批社区成员,以及选择一年锁仓的应用开发者,其他人都不是由团队亲自挑选的。

即使在这批被团队挑选的成员中,也并非每个人都获得了完整额度的分配,差距其实还挺大的。

由于销售规模和市场需求的限制,我们不得不做出一些取舍。但我们认为,这种方式在尊重那些一路支持我们的人之余,也避免了让整个销售变成一场纯粹的「人气竞赛」。

相比算法自动分配的结果,这些用户的额度普遍更高。除了前面提到的应用开发者,大多数参与者的份额都是不锁仓的。

衡量长期投资者

第二个分配池,面向的是通过公开流程参与销售的用户,以及那些可能会成为 MegaETH 的长期持有者。

在这一部分,我们希望采用更系统化的方式。我们设计了一套评分机制,综合考虑以下几个维度:

· 链上活跃度

· 社交信号与自然曝光度

· 与 MegaETH 的具体互动情况

· 是否将参与视为长期投入(例如愿意锁仓一年)

我们的目标并不是奖励「刷分玩家」,而是尽可能识别出真正有信念的参与者。

评估指标

我们在整体评分系统中使用了四项不同的指标:

1. Moni Score

Moni 分数既被用作:

· 一个基础筛选条件

· 社交评分中的一个组成部分

举个例子:

· 我的 Moni 分数大约是 7,000

· @artemis_onchain 的 Moni 分数大约是 300

基于这样的分布,我们认为将 Moni 分数设定在 50,是一个在大多数情况下合理的最低门槛。它并不是衡量用户质量的完美指标,但在区分完全空白账户与至少有一定活跃度的用户之间,仍然是一个有用的参考线。

关于社交验证的替代方案,我们在后文也有讨论和实际应用。

2. 链上活跃度评分

链上活跃度评分由多个维度组成,每个维度都有不同的权重。整体设计如下:

· 早期参与(15%):代表早期采用者和愿意承担风险的行为

· OG 资历(15%):长期参与整个加密生态的记录

· 资产持有情况(15%):作为财务投入和「真金白银」参与度的参考

· NFT 活动(7.5%): 当前链上活跃度的体现,尤其是通过 NFT 的参与

· 近期活跃度(15%):不只是过去的参与,更关注最近的链上行为

· MegaETH 相关行为(32.5%):包括 CAP 分数、MEGA NFT 持有情况,以及特定测试网行为等与 MegaETH 直接相关的参与记录

3. 社交评分(Social Score)

社交评分综合了多个维度:

· Moni 分数

· Kaito 数据

· 其他参考信息(如 [ ] 和 Ethos),用于人工审核

我们没有依赖单一指标,而是叠加使用了多个工具。这种方式帮助我们有效排除了明显的机器人和低质量的垃圾账号,同时也更好地识别出真正融入社区的参与者。

4. Mega Score

Mega Score 是专门针对 MegaETH 的参与信号,包括:

· CAP 分数

· MEGA NFT 的持有情况

· 特定测试网行为

我们在两个方面使用了 Mega Score:

1. 作为链上活跃度评分的一部分

2. 作为某些筛选门槛的依据,确保真正参与 MegaETH 的用户不会被通用链上行为「Farmer」挤出分配范围

为什么锁仓很重要

我们对是否选择将 $MEGA 锁仓一年给予了较高权重。

在我们看来,在一个波动剧烈的市场中愿意锁仓一年,是强烈信念的体现。没人能预测明天会发生什么,而选择一年锁仓,就是在表达:「我不是来短线交易的,我是来长期参与的。」

参与者筛选与分配流程

在完成评分后,我们仍需决定两件事:

1. 谁可以进入分配名单

2. 如何将评分转化为实际分配额度

我们将流程分为两类:

· 锁仓参与者

· 非锁仓参与者

锁仓参与者的筛选方法

对于选择锁仓的用户,必须满足以下任一条件,才会被纳入考虑范围:

· Moni 分数高于 50

· 链上评分高于 200

· Mega Score 显示不止持有一个 Fluffle NFT

换句话说,你需要至少具备以下之一:

· 基础的社交活跃度

· 明确的链上行为信号

· 强烈的 MegaETH 参与记录

在应用这些筛选条件后,约 29.4% 的锁仓地址进入了分配名单,约为 1,000 个地址。

一旦钱包通过筛选,其分配额度将根据最终评分决定,评分融合了链上与社交信号。我们采用了一种分段连续曲线的方式,在保障最低分配的同时,对高分用户给予更高奖励。

具体分配逻辑如下:

· 前 5%:线性下降,分配比例从 100% 到 95%

· 接下来的 3%(第 5%-8%):快速下降,从 95% 到 55%

· 再接下来的 7%(第 8%-15%):继续下降,从 55% 到 35%

· 剩余 85%:指数式递减,最低分配为 25%

非锁仓参与者的筛选方法

非锁仓地址需满足以下任一条件,才可进入分配名单:

· Moni 分数 > 200

· 社交评分 > 200

· 链上评分 > 300

· Mega Score > 68(即至少持有一个 Fluffle)

只要你在链上活跃、社交信号强,或在 MegaETH 上有明显参与记录,就有资格参与,无需同时满足所有条件。

实际筛选结果为:在 49,976 个非锁仓参与者中,共有 5,031 个钱包通过筛选,录取率约为 10.1%。即使是最低分配额度,竞争也非常激烈。我们信任算法的判断,也清楚地知道,即使某些用户在 MegaETH 上有大量活动和持仓,如果其他指标较弱,也可能无法入选。但这是一个公平的机制,我们尊重结果。

在通过筛选的名单中,我们根据综合评分对钱包进行排名,并据此决定其获得的分配比例。

排名越高,分配比例越高,随着排名下降,分配比例逐渐减少。到达某一排名后,曲线趋于平缓,剩余用户获得统一的最低分配。

小额出价与高分保护机制

我们注意到一些小额出价者在排名上与大额出价者持平。为了确保公平,我们设定了一个机制:任何参与者的实际分配金额不得低于其排名相邻的 5 个地址。

举例来说,@thedefinvestor 在非锁仓参与者中排名前 15,但他的出价并不高。按百分比分配,他本应获得较少额度。而他的邻居是满额出价者,获得了更高的分配。

为了肯定 @thedefinvestor 的高排名表现,我们将他的分配提升至接近邻居的水平。这也是部分 100% 分配比例的来源。

案例一:社交评分低,链上评分高

@cp0xdotcom 在 Twitter 上几乎没有存在感,也从未发过关于 MegaETH 的推文,因此社交评分很低。但他仍然在所有参与者中排名前 20,并获得了其锁仓出价的 92%。

他的优势在于:

· 超过 8 年的链上历史

· 消耗了 194 ETH 的 gas

· 在多个后来获得广泛采用的合约中早期参与

· 与 3,490 个独立合约交互过

· 在过去 180 天中,有 164 天活跃于主网

· 没有 NFT,也没有 MegaETH 相关行为

他的案例说明:即使没有社交或 MegaETH 加持,只要在链上表现出色,依然可以获得高排名。

案例二:链上评分低,社交评分高

@nics_off 几乎是上述案例的反面。他提供的钱包链上历史不到两年,gas 消耗仅 1.5 ETH,与约 150 个合约交互,链上评分较低。但社交评分非常突出:

· Twitter 活跃度高

· 在 Kaito MegaETH 排行榜中排名第 13

· 发布了大量高质量的 MegaETH 内容

这些因素使他在非锁仓参与者中排名第 17,并获得该组别的最高分配比例(20%)。

他的案例也说明:仅有大量粉丝并不足够,社交评分是 Moni 与 Kaito 的加权组合,MegaETH 相关内容的质量远比粉丝数量更重要。

我们在排行榜前列看到许多类似案例,特别值得一提的是:

· @barthazian:在所有用户中排名第一,各项指标均表现优异

· @0xMaxBT:被誉为 MegaETH 测试网传奇,是唯一一个完成所有测试网合约交互的参与者(共 53,000 人中唯一)

Sybil 攻击防范机制

我们采用了多层 Sybil 防护措施:

1. 来自社区和外部团队(如 Bubble Maps 和 Echo)的 Sybil 集群报告,作为直接筛选依据

2. 我们的评分系统本身也对 Sybil 不友好。要获得高分,钱包必须有真实可信的链上行为,低质量的关联地址通常无法通过

3. 我们发现一些钱包或社交账号关联了多个 KYC 出价,一旦发现此类模式,相关请求将全部作废

4. 对于已获得分配的钱包,我们仍将持续进行 Sybil 检查,若发现恶意行为,我们保留退款权利

本文来自投稿,不代表 BlockBeats 观点。

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