Starknet的空投到底成不成功?

24-05-18 10:30
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原文標題:《Starkware Airdrop Analysis》
原文作者:KERMAN KOHLI
原文編譯:Frost,BlockBeats

編按:加密研究員KERMAN KOHLI從Starknet空投代幣的申領和發放、數據和時間等方面來分析Starknet的空投是否成功。


繼我上一篇關於 Optimism 多次空投的文章之後,我想看看 Starknet 的空投,因為我同時提取了數據。我希望透過研究 Starknet 和 Optimism 這兩次代幣空投, 來探討代幣申領機制的主要差異點在於。該數據現在已經過時了大約一個月,但考慮到空投是在幾個月前完成的,因此與實際數字不會相差太遠。


申領與發放模型


兩種方法之間的主要區別在於Optimism 說「我們將親自將空投送到您的錢包」,而Starkware 則說「來找我們領取您的空投」。前者的情況是,它對用戶來說更容易並且節省 Gas。我個人的理念是,如果您在低成本鏈上執行此操作,那麼成本不應該成為問題,並且應該做一個申領空投的按鈕。


話雖這麼說,讓我們來看看 Starknet 的空投。不幸的是,取得數據非常困難,因為:


Starknet 在空投後的分析數據並沒有公開報告領取行為的細節。


Starknet 沒有標準 EVM 格式位址,這表示我必須破解才能取得鏈上可用的資料。


無論如何,這是關於空投如何分配的官方圖表:



資料收集


為了取得我需要的數據,我基本上使用了:


0x06793d9e6ed7182978454c79270e5b14d2655204ba6565ce9b0aa8a3c3121025 作為我的空投獲取地址。


0x00ebc61c7ccf056f04886aac8fd9c87eb4a03d7fdc8a162d7015bec3144c3733 作為我的起始區塊哈希。


0x04718f5a0fc34cc1af16a1cdee98ffb20c31f5cd61d6ab07201858f4287c938d 作為從中取得 STRK 餘額的合約。


我必須透過許多 for 迴圈和位元組程式設計來獲得我想要的資料的一些有趣片段。



無論如何,在提取數據的時候,我發現只有39.8% 的人領取了空投,剩下的用戶基本上都被用作營銷數據——從某種意義上說, 這也是一個不錯的結果! 有些人可能會說這很糟糕,但如果你能將訊息傳達給最廣泛的人群,同時又不洩露一切,那麼你就找到了最佳點。


分析時間


我採取的方式是, 提取所有已獲得空投的位址,然後編寫腳本查詢這些addresses 當時(即腳本運行時) 的餘額情況。透過將餘額分割「分箱」, 我可以看到餘額分佈在不同「箱」中的數量。但由於數據資訊有限, 這令人難以對這些用戶了解更深入。有限的數據使整個分析更具挑戰性。


不多加解釋, 這裡就直接展示結果吧! 我設定了一個不高於 100 STRK 的門檻值, 因為最小的空投金額就是 111.1 STRK。以下列出不同金額段的分佈:


StarkEx 用戶:每人111.1 STRK


開源開發者:每個111.1 STRK


Starknet 使用者:範圍從500 到10,000 STRK,具有不同的乘數


Starknet 社群成員:範圍從10,000 到180,000 STRK


Starknet 開發者:每人10,000 STRK


以太坊質押池:每個驗證者360 STRK


單獨質押者:每個驗證者1,800 STRK,對於風險較高的驗證者,最高3,200 STRK


以太坊開發者:每人1,800 STRK


禮賓公會成員:每人10,000 STRK


EIP 作者:每人2,000 STRK


整體來看, 這個空投沒達到很好的效果!13.5% 的留存率接近行業平均(而行業平均其實已經不高了)。不過, 考慮到像我這樣普通的GitHub 用戶都獲得了1800 個STRK, 從更深層次來看, 這個空投的效果比我們期望的要差得多! 只有1.1% 的獲得代幣分配的用戶最終進行了保留。讓我們再看其他一些指標, 以幫助我們判斷這個空投是否成功。


一個簡易的 proxies 指標是代幣的價格走勢。以下是 STRK 代幣在過去 3 個月的價格走勢圖:


價格下跌了 50%, 但同期市場整體都出現結構性調整。表現不算理想, 但至少沒有下跌 90%。



讓我們從另一個角度來看:TVL。至少我們 DeFi Llama 的朋友可以幫忙完成這項工作。



TVL 上升至3.2 億美元左右,然後降至2.1 億美元左右,這是相當不錯的保留率。然而,我們不知道 Starknet 為獲得這些數字付出了多少。幸運的是我有數字。那個數字是 67,078,250.942674。


如果我們假設平均代幣價格為1.50 美元,我們可以重新表達這個等式,因為Starknet 花了100,617,376 美元收購了約3 億美元的TVL ,或者換句話說,大約3 美元的STRK 代幣可以購買1 美元的TVL


我的下一個問題是用戶數量是多少,以便我們可以理解該方程式的CAC 模型。我重新繪製了上面的圖表,其中包含使用者數量的百分比。



好的, 從這裡開始, 我們給Starknet 開個條件好話, 只考慮「100 代幣以下」這一檔次。花費近 1 億美元, 獲取了 519,282 名用戶。這意味著每位用戶約花費 200 美元。如果我們用留存用戶 (持有大於 101 代幣的) 重新計算, 那麼每保留一戶資金消耗將是 1341 美元。


這低於我們在 Arbitrum 空投和其他空投中看到的保留 CAC 高達數千美元甚至數萬美元的情況。雖然 Starknet 的空投從保留的角度來看並不是很好,但從 CAC 的角度來看,相對於我見過的其他空投來說,它還不錯。我的論文與我們在樂觀空投中看到的類似:基於多元化屬性標準分配代幣可獲得豐厚回報


結尾


Starknet 在如何給不同群體分配大量代幣這個問題上, 採取的思路相對周到。數據也清楚地顯示出來他們確保了分配的多樣性。這也正是我觀察到成功空投與失敗空投的一個共同特徵。


那麼, 為什麼更多項目不採取考慮用戶屬性的多樣性來進行空投呢? 原因在於收集、分析數據並得出結論是一項非常困難的工作-尤其是在大數據量的情況下。不過Starknet使用了一個相對簡單的標準, 仍然保證了分配的多樣性。事實上, 如果有合適的工具, 分配可以更加針對性。


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