지난 한 해 동안 웹3 프로젝트들은 "성장"이라는 측면에서 한 가지 일을 하는 것과 점점 더 유사해졌습니다.

우리는 점점 더 짧은 집중 시간을 얻기 위해 점점 더 많은 돈을 쓰고 있습니다.

대부분의 웹3 성장 도구는 여전히 "광고비 지출-포워딩-에어드롭"이라는 작업 중심 모델 로 운영되지만 , 실제 사용자 증가는 종종 빠르게 확장되는 프로세스로 단순화됩니다. 즉, 먼저 광고비를 투자하여 노출을 늘리고, 포워딩과 작업 완료를 통해 참여도를 높인 다음, 에어드롭이나 포인트를 사용하여 전환을 완료하는 방식입니다. 이러한 접근 방식은 단기적으로 인상적인 데이터 피드백을 생성할 수 있지만, 본질적으로 일회성 행동 에 기반하며 성장 효과가 지속적인 투자에 크게 의존하기 때문에 장기적인 축적을 달성하기 어렵습니다.

다른 접근 방식과 달리 @KaitoAI는 기존 작업 시스템의 효율성을 단순히 최적화하는 데 그치지 않고, 고도로 구조화된 사용자 성장 운영 체제 로 발전합니다 . 콘텐츠에 점수를 매기거나 부여하는 데 그치지 않고, 원래 트위터(X)에 흩어져 있던 사용자 표현과 상호 작용을 정량화 가능하고 경쟁적이며 상호적인 관심 배분 메커니즘을 통해 지속 가능한 성장 시스템으로 재구성합니다.

이 글에서는 카이토의 내부 메커니즘 부터 시작하여 , 이러한 메커니즘이 프로젝트의 사용자 증가를 어떻게 돕는지 체계적으로 분석하고 , @Calderaxyz 와 @berachain이라는 두 가지 훌륭한 사례 연구를 통해 이러한 메커니즘이 프로젝트 자체에서 어떻게 활용되는지 검증해 보겠습니다.

I. 카이토의 본질: 마케팅 도구가 아닌 "관심 배분 시스템"

카이토를 이해하는 첫 번째 단계는 "마케팅 플랫폼"이라는 관점을 넘어서는 것입니다. 카이토의 진정한 정체성은 "관심, 콘텐츠 기여, 사용자 행동"을 컴퓨팅 가능한 자산으로 변환하는 정보금융(InfoFi) 시스템이라는 점입니다.

기존의 성장 모델에서는 일반적으로 노출수, 클릭수 , 전환율이라는 세 가지 핵심 지표에 초점을 맞춥니다 . 이러한 지표 자체에 본질적인 문제는 없지만, 사용자가 특정 행동을 완료하기만 하면 성장이 발생했다고 암묵적으로 가정합니다.

Web3 환경에서는 이러한 전제가 종종 성립하지 않습니다. 작업 완료 기반의 성장 메커니즘은 "행동이 발생했는지 여부"만 확인할 수 있을 뿐, 사용자가 왜 행동했는지 또는 장기적인 참여 의지가 있는지 파악하기 어렵습니다. 이로 인해 가장 비용이 적게 드는 행동에 의해 성장 데이터가 쉽게 증폭되어 인상적으로 보일 수 있지만, 실제 사용자 유지율이나 진정한 참여도는 부족한 경우가 많습니다. 더욱이 이러한 메커니즘은 에어드롭 파머 나 봇 과 같이 효율성을 추구하는 참여자를 끌어들이는 경향이 있습니다 . 시빌 공격에 대응하기 위해 프로젝트는 지속적으로 작업 복잡성과 참여 장벽을 높이는 방법밖에 없는데, 이는 성장 비용을 끊임없이 증가시키면서 진입 장벽 상승으로 인해 진정으로 가치 있는 사용자를 배제할 가능성을 높입니다.

이러한 배경에서 카이토는 성장 지표를 재정의했습니다. 카이토 시스템에서는 단일 행동으로 생성되는 즉각적인 데이터에서 벗어나 장기적이고 구조적인 참여의 질 에 초점을 맞춥니다 . 예를 들어, 프로젝트가 장기적인 정보 흐름에서 반복적으로 언급되어 안정적인 인지도를 형성하는지( 인지도 ), 파편화된 목소리에 의해 희석되지 않고 동일한 핵심 내러티브를 지속적으로 강화할 수 있는지( 내러티브 통제 ), 그리고 사용자들이 장기간에 걸쳐 동일한 프로젝트에 대한 유익한 콘텐츠를 꾸준히 생성할 의향이 있는지( 지속적인 기여 ) 등을 평가합니다.

이는 카이토의 목표가 단기적인 데이터 급증을 유발하는 것이 아니라, 크립토 트위터 의 장기적인 정보 흐름 속에서 프로젝트가 안정적이고 누적적인 위치를 확보하도록 하는 것임을 의미합니다.

II. 카이토의 성장 시스템 작동 방식: 3단계 핵심 메커니즘

카이토의 첫 번째 핵심 디자인 요소는 바로 '얍스/얍퍼 포인트'입니다. 카이토 이전에는 고품질 트윗이라도 수명이 매우 짧아 좋아요와 리트윗 외에는 장기적인 가치를 거의 창출하지 못했습니다. 하지만 카이토에서는 모든 콘텐츠가 사용자의 장기 기여 기록에 입력되어 포인트, 순위, 과거 가중치를 통해 지속적으로 미래 수익에 영향을 미칩니다. 이러한 장기적인 회계 메커니즘은 크리에이터의 목표를 근본적으로 변화시킵니다. 크리에이터들은 더 이상 단 하나의 바이럴 트윗만을 쫓는 것이 아니라, 시간이 지남에 따라 검증 가능한 콘텐츠 정체성을 구축하기 시작합니다.

동시에, 카이토의 알고리즘은 모든 상호작용을 동일하게 취급하지 않습니다. Yap 스코어링은 콘텐츠의 의미 깊이와 독창성, 프로젝트 내러티브와의 관련성, 그리고 상호작용이 진정으로 영향력 있는 암호화된 사용자로부터 발생했는지 여부 등을 종합적으로 고려하여 콘텐츠가 프로젝트에 실질적인 가치를 더하는지 평가합니다. 이러한 과정은 성장 단계에서 중요한 변화를 가져오는데, 트래픽 양보다 트래픽 질을 우선시함으로써 부풀려진 조회수, 가짜 계정, 그리고 비효율적인 상호작용이 발생할 여지를 체계적으로 줄입니다. 카이토에서 콘텐츠는 더 이상 일회성 표현이 아니라 장기적인 가치를 지닌 성장 자산으로 점진적으로 발전합니다.

Yaps가 콘텐츠를 "자산화"하는 역할을 한다면, Yapper Leaderboard는 그 자산을 성장 동력으로 전환하는 역할을 합니다 . 그 가치는 순위 자체에 있는 것이 아니라, 지속적인 경쟁과 명확한 규칙을 통해 사용자의 행동을 장기적이고, 질 높으며, 일관성 있는 목표로 이끄는 데 있습니다.

순위는 게시물의 지속성, 일관된 스토리텔링, 그리고 장기적인 기여도 누적에 크게 좌우됩니다. 따라서 단기적인 순위 상승을 노리는 행위는 장기적인 이점을 유지하기 어렵고, 프로젝트를 진정으로 이해하고 지속적으로 투자하는 사람들은 자연스럽게 순위가 상승합니다. 한편, 카이토는 알고리즘 가중치와 인센티브 설계를 통해 확산력을 중앙 집중식 운영에서 커뮤니티로 이양하여 긍정적인 스토리와 심층적인 해석이 통제 불능 상태로 확산되지 않고 체계적으로 증폭될 수 있도록 합니다 . 이러한 메커니즘은 시간이 지남에 따라 흩어진 트윗들을 식별 가능한 콘텐츠 풀로 정리하여 새로운 사용자들이 핵심 목소리를 빠르게 파악할 수 있도록 함으로써 마인드쉐어의 지속적인 축적을 위한 기반을 마련합니다.

마지막으로, 카이토는 야퍼 런치패드와 캐피털 런치패드를 통해 성장을 선순환 구조로 만듭니다 . 핵심 논리는 간단합니다. 프로젝트에 적극적으로 참여하는 사람들에게 자원 배분에서 실질적인 비중을 부여하는 것입니다 . 콘텐츠 기여는 리더보드를 통해 할당량과 에어드롭으로 전환되고, 궁극적으로 토큰과 참여 권한으로 이어져 관심을 실질적인 혜택으로 연결하고, 우수한 사용자를 장기적인 이해관계자로 만듭니다.

III. 사례 연구: 카이토를 "성장 시스템"으로 활용할 때

카이토의 수많은 성공 사례 중 칼데라와 베라체인은 규모나 인기도 때문이 아니라, 성장 목표, 콘텐츠 구조, 인센티브 설계, 플랫폼 메커니즘 간의 일관성 있는 시스템적 연계성을 공유한다는 점에서 매우 대표적인 사례입니다 . 이러한 특징 덕분에 카이토는 단순한 "트래픽 증폭기"를 넘어 프로젝트 자체의 성장 논리에 내재된 요소로 자리매김하게 되었습니다.

다음 섹션에서는 이 두 프로젝트를 메커니즘 적응, 사용자 행동 형성 및 성장 결과 라는 세 가지 관점에서 분석합니다.

1. 칼데라: TGE 이전 단계에서는 Kaito를 사용하여 고품질 사용자를 선별하고 유지합니다.

칼데라의 사례는 카이토가 복잡한 기술적 배경을 가진 프로젝트가 단순히 노출을 늘리는 것이 아니라 고품질의 사용자 증가를 달성하도록 돕는 방식을 이해하는 데 특히 유용합니다 .

카이토 알고리즘 선호도에 대한 사전 이해 및 활용: 칼데라는 카이토 시스템에 진입하기 전에 카이토의 얍 포인트와 리더보드 메커니즘이 "콘텐츠 확산"을 자연스럽게 선호하기보다는 의미 밀도가 높고, 서사적 일관성이 강하며, 장기적인 누적 가치가 있는 콘텐츠에 보상을 주는 경향이 있음을 분명히 인지하고 있었습니다 .

이러한 이해를 바탕으로 칼데라는 커뮤니티가 "프로젝트 소개 스타일"이나 "감정적으로 격앙된" 트윗을 작성하도록 장려하지 않았습니다. 대신, 롤업 서비스형 아키텍처(Rollup-as-a-Service)의 아키텍처 원칙, 모듈형 롤업 생태계에서의 위치, 아이겐레이어(EigenLayer), DA 레이어, 실행 레이어와의 기술적 관계 등 고도로 구조화된 주제들을 중심으로 콘텐츠를 제작하도록 의도적으로 장려했습니다. 이러한 주제들은 정보가 풍부할 뿐만 아니라 콘텐츠 제작자가 개념에 대한 깊은 이해를 필요로 하므로 스팸이나 단순한 콘텐츠가 생성될 가능성을 자연스럽게 줄입니다.

성장 관점에서 볼 때, 이 단계의 핵심은 사용자들이 시행착오를 통해 열정을 소진하도록 내버려두는 대신, 커뮤니티의 창의적인 활동을 "알고리즘 친화적인 영역"으로 적극적으로 유도하는 데 있습니다.

칼데라는 리더보드를 활용하여 투자 성향이 높은 사용자를 체계적으로 선별합니다. 칼데라가 카이토 야퍼 리더보드를 단순히 결과 표시 도구로 사용하는 것이 아니라, 사용자 행동을 유도하는 메커니즘 으로 활용하는 것입니다 . TGE 이전 단계에서 칼데라는 리더보드의 유효 기간을 의도적으로 연장하여 단기 차익거래를 시도하는 사용자가 차트에서 안정적인 위치를 확보하기 어렵게 만듭니다. 반대로, 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 꾸준히 콘텐츠를 제작하고 점진적으로 이해도를 높여가는 크리에이터만이 지속적으로 우위를 점할 수 있습니다.

이는 사용자 수준에서 명확한 필터링 효과를 만들어냈습니다. 인내심이 부족하고 인지도가 낮은 사용자는 자연스럽게 걸러지고, 인지도가 높고 투자 의지가 강한 사용자는 점차 목록 상단에 집중됩니다. 성장 시스템 관점에서 볼 때, 칼데라는 카이토의 리더보드를 활용하여 사실상 "커뮤니티 품질 필터"를 완성한 셈입니다 . 제한된 인센티브 자원을 장기적인 사용자이자 생태계 참여자가 될 가능성이 가장 높은 그룹에 집중시키는 것입니다.

콘텐츠 기여와 실제 사용을 구조적으로 연결: 단순히 콘텐츠 인센티브에만 집중하는 많은 프로젝트와 달리, 칼데라는 카이토를 단순한 "음성 통화 공간"으로 만드는 것을 의도적으로 지양합니다. 리더보드 운영 기간 동안, 칼데라는 테스트넷 배포, 개발자 도구 사용, 그리고 생태계 DApp과의 실제 상호작용을 커뮤니티 토론 및 콘텐츠 제작의 핵심에 지속적으로 통합하여, "제품 참여"와 "스토리텔링 참여"를 동일한 인센티브 논리 안에 묶습니다.

이러한 행동들이 항상 얍 포인트에 직접적으로 반영되는 것은 아니지만, 콘텐츠 수준에서 지속적으로 언급, 분석 및 검토되어 암묵적인 보너스 메커니즘을 형성합니다. 즉, 실제로 제품을 사용한 사용자는 의미 밀도가 높은 콘텐츠를 생성할 가능성이 높고, 이러한 유형의 콘텐츠는 알고리즘으로부터 더 높은 보상을 받을 가능성이 높습니다.

이는 궁극적으로 매우 긍정적인 피드백 루프를 만들어냅니다. 제품 사용 → 이해도 향상 → 고품질 콘텐츠 제작 → 카이토에서의 비중 증가 → 더 많은 리소스와 관심 확보 → 참여도 심화. 이러한 과정을 통해 칼데라는 TGE 이전에도 기술을 이해하고 전파할 능력을 갖춘 핵심 사용자 그룹을 육성할 수 있었습니다.

2. 베라차인: 카이토를 활용하여 일회성 인기 상승이 아닌 장기적인 인지도 유지를 위한 방법.

칼데라 사례가 "기술 주도 프로젝트의 TGE 이전 성장"에서 카이토의 역량을 입증했다면, 베라차인의 사례는 카이토를 일회성 화제성보다는 장기적인 인지도 유지에 활용하는 방법을 훨씬 더 잘 보여줍니다.

베라체인은 카이토를 단기적인 활동 도구가 아닌 장기적인 내러티브 인프라로 간주합니다. 프로젝트 초기부터 단기적인 인센티브를 통해 순위 급상승을 유도하기보다는 리더보드의 자연스러운 변동을 수용합니다. 이러한 설계 덕분에 커뮤니티 콘텐츠는 점진적으로 역할 분담을 발전시킬 수 있습니다. 일부 크리에이터는 유동성 증명(PoL) 메커니즘에 대한 심층 분석에 집중하고, 일부는 생태계 프로젝트와 인센티브 변화를 지속적으로 추적하며, 또 다른 크리에이터는 기술적인 내용을 보다 소통적인 문화 및 밈 기반 콘텐츠로 변환하는 역할을 담당합니다. 카이토의 알고리즘은 획일적인 콘텐츠 형식을 강요하는 대신 시간이 지남에 따라 가중치를 누적하여, "지속적이고 관련성 있는" 다양한 유형의 콘텐츠가 시스템 내에서 적절한 위치를 차지할 수 있도록 합니다.

스마트 팔로워 가중치를 활용하면 핵심 커뮤니티 구조의 장점을 극대화할 수 있습니다. 베라체인 커뮤니티는 이미 고도로 연결되고 활발하게 상호 작용하는 핵심 계정 네트워크를 보유하고 있습니다. 카이토의 스마트 팔로워 메커니즘은 이러한 구조적 이점을 효과적으로 증폭시킵니다. 핵심 암호화폐 사용자 및 평판이 높은 계정의 상호 작용은 콘텐츠에 추가적인 가중치를 부여하여 베라체인 관련 논의를 더욱 영향력 있는 소셜 네트워크 계층으로 지속적으로 확장시킵니다. 궁극적으로 이는 기존에 암묵적으로 존재했던 "핵심 커뮤니티 구조"를 알고리즘적으로 식별하고 보상하는 성장 자원으로 전환합니다. 이것이 바로 베라체인이 여러 기간에 걸쳐 높은 인지도(Mindshare)를 꾸준히 유지할 수 있었던 주요 이유 중 하나입니다.

베라체인은 인센티브에 대한 기대치를 안정화함으로써 투기적인 참여가 아닌 장기적인 참여를 장려합니다. 각 노드에서 명시적인 물질적 보상을 약속하는 대신, 베라체인은 장기적이고 예측 가능한 카이토 인센티브 구조를 사용하여 커뮤니티에 다음과 같은 신호를 보냅니다. 즉, 스토리텔링 구축에 대한 장기적인 참여 자체가 체계적으로 기록되고 인정받는다는 것입니다. 이러한 기대 하에서 사용자 참여 결정은 더 이상 단일 활동의 투자 수익률(ROI)에 좌우되지 않고 장기 투자 행동에 더 가까워집니다. 이러한 심리적 변화는 참여도가 높은 커뮤니티를 구축하는 데 매우 중요합니다.

3. 두 사례의 공통된 논리

칼데라와 베라체인은 단계, 스토리, 제품 형태 등에서 상당한 차이가 있음에도 불구하고, 카이토를 활용하는 데 있어 매우 일관된 원칙들을 따르고 있습니다. 즉, 성장은 "증폭"이 아니라 "필터링"을 통해 달성된다는 점, 알고리즘은 적이 아니라 사전에 이해하고 적극적으로 적응해야 하는 대상이라는 점, 그리고 인센티브의 핵심 역할은 단기적인 참여를 유도하는 것이 아니라 장기적인 행동을 형성하는 데 있다는 점입니다.

IV. 메커니즘 업그레이드: 2026년 "가치 재평가" 및 평판 변화

2026년 초, 카이토는 공식적으로 패러다임 전환, 즉 '관심 분배'에서 '평판 자산화'로의 전면적인 업그레이드를 시작했습니다. 이 업그레이드의 핵심은 시스템이 더 이상 '콘텐츠 제작'에만 집중하지 않고 '장기적으로 가치 있는 참여 유형'을 정의하기 시작했다는 점입니다.

가장 중요한 변화는 2026년 1월 4일, 카이토가 모든 리더보드의 진입 기준을 공식적으로 업그레이드한다고 발표했을 때 일어났습니다. 이번 업데이트는 평판 데이터와 온체인 보유 자산을 도입하여 영향력 가중치 산정 방식을 근본적으로 재구성했습니다. 이는 카이토 생태계에서 AI 스크립트와 자동 게시글에만 의존하는 "가짜 성공"이 설 자리를 잃었음을 의미합니다. 시스템은 온체인 지표와 소셜 평판 가중치를 결합하여 저품질 활동을 강제로 걸러내고, 모든 영향력이 진정한 자본에 기반하도록 보장합니다. 카이토는 "누가 말하는가"를 측정하는 것에서 "누가 진지하게 받아들여질 가치가 있는가"를 측정하는 것으로 전환하고 있습니다.

알고리즘 재편과 더불어 gKAITO 거버넌스 메커니즘이 공식적으로 구현되었습니다. 이 메커니즘은 카이토가 단순한 성장 도구에서 평판 기반 거버넌스 시스템으로 진화했음을 보여줍니다. 커뮤니티 구성원들은 더 이상 단순히 트래픽을 제공하는 주체가 아니라, 사고 리더십, 참여도, 문화적 기여도를 평가하는 "5차원 모델"을 통해 토큰 발행의 품질 관리에 깊이 관여하게 됩니다. gKAITO 프레임워크 하에서 콘텐츠 생산은 "트래픽 행위"에서 "평판 자산"으로 전환되었으며, 영향력은 이제 거버넌스 권한, 수익권, 투자 우선순위와 공식적이고 긴밀하게 연계됩니다.