2026年Kaito行銷指南:把「注意力」變成可交易資產

這篇文章深入探討了Kaito如何從根本上改變Web3專案的用戶成長策略,將其從短期的「任務驅動」模式,轉變為一套可長期累積的「注意力分配系統」。文章透過分析Kaito的核心機制與實際案例,說明了它如何將社交媒體上的注意力轉化為可交易的資產。

  • 核心理念轉變:Kaito並非傳統的行銷工具,而是一個「資訊金融」(InfoFi)系統。它重新定義了成長指標,不再只追求短期的曝光與點擊,而是專注於長期的「心智佔有率」(Mindshare)、「敘事控制力」(Narrative Control)和「持續貢獻」(Consistent Contribution)。

  • 三層核心運作機制

    1. Yaps / Yapper Points:將單次推文內容「資產化」,透過演算法評估內容的資訊增量與原創性,為高品質互動建立長期記帳系統。
    2. Yapper Leaderboard:將內容資產轉化為成長引擎。排名機制鼓勵長期、高品質且一致的內容貢獻,自然篩選出高投入用戶,並將傳播權下放給社群。
    3. Launchpad(發射台):實現成長閉環。將排行榜上的影響力直接與代幣空投、投資配額等真實利益連結,使優質貢獻者成為專案的長期利害關係人。
  • 案例驗證

    • Caldera案例:在代幣發行前(Pre-TGE)階段,透過引導社群創作高技術密度的內容,並利用排行榜的長期性自然篩選出高認知用戶,將內容貢獻與產品使用深度綁定,沉澱了高品質的核心社群。
    • Berachain案例:將Kaito作為長期敘事基礎設施,利用其演算法放大核心社群結構的優勢,並透過穩定的激勵預期,培養用戶的長期參與行為,從而維持持久的心智佔有率而非一次性熱度。
  • 未來演進:2026年,Kaito正進行「機制升維」,從「注意力分發」转向「信譽資產化」。系統引入鏈上持倉和聲譽數據來重構影響力權重,並透過gKAITO治理機制,讓影響力直接錨定治理權與收益權,徹底壓縮無效刷量的空間。

總而言之,Kaito的成功關鍵在於將成長邏輯從「放大流量」轉為「篩選品質」,讓專案能在嘈雜的資訊流中,系統性地積累真實、有長期價值的注意力資產。

總結

過去一年,Web3 專案在「成長」這件事上越來越像在做一件事:

花越來越多的錢,買越來越短的注意力。

當大多數Web3 成長工具仍停留在「投放—轉發—空投」這個任務驅動模式中時,使用者成長在實際操作裡,往往被簡化為一套快速放大的流程:先花錢投放製造曝光,再透過轉發和任務完成拉高參與度,最後用空投或積分完成轉換。這種方式在短期內或許能夠製造可觀的數據回饋,但它本質上仍圍繞著一次性行為運轉,成長效果高度依賴持續投入,很難形成長期累積。

與之不同,@KaitoAI並不是在既有任務體系上做效率優化,而是逐步演化成一套高度結構化的使用者成長作業系統(Growth OS) 。它並非只是給內容評分或發放積分,而是透過一整套可量化、可競爭、可複利的注意力分配機制,將原本分散在Twitter(X)上的用戶表達與互動行為,重新組織為一個可以長期運作的成長系統。

本文將從Kaito 內部機制出發,系統拆解它如何幫助專案實現使用者成長,並在後文用@ Calderaxyz@berachain兩個優質案例來驗證這些機制是如何被用於專案本身的。

一、Kaito 的本質:不是行銷工具,而是“注意力分配系統”

理解Kaito 的第一步,就是跳脫「行銷平台」的視角。 Kaito 的真實定位是:一個將「注意力、內容貢獻與使用者行為」轉化為可計算資產的InfoFi 系統。

在傳統成長模式中,專案通常專注於三類核心指標:曝光量、點擊量轉換率。這套指標本身並沒有問題,但它隱含的前提是:只要使用者完成了指定行為,系統就會預設成長已經發生。

在Web3 場景下,這前提往往並不成立。基於任務完成的成長機制,只能確認“行為是否發生”,卻很難判斷使用者為何行動,以及是否具備長期參與意願。這導致成長數據很容易被最低成本的行為放大,看起來熱鬧,但在留存和真實認同度上往往表現有限。同時,這類機制往往更容易吸引以效率為導向的參與者,例如空投farmersBot 。計畫為了對抗女巫攻擊,只能不斷提高任務複雜度和參與門檻,結果是成長成本持續上升,而真正有價值的用戶卻可能被更高的門檻擋在門外。

也正是在這一背景下,Kaito 對成長指標進行了重新定義。在Kaito 體系中,被關注的不再是一次行為帶來的即時數據,而是更偏向長期且結構性的參與品質。例如,專案是否在長期資訊流中被反覆提及並形成穩定認知( Mindshare ),是否能夠持續強化同一套核心敘事而不是被碎片化聲音稀釋( Narrative Control ),以及使用者是否願意在較長時間內圍繞同一專案持續輸出資訊增量的內容( Consistent Contribution )。

這也意味著,Kaito 的目標並不是幫助專案製造短期資料高點,而是讓專案在Crypto Twitter的長期資訊流中,佔據一個穩定、可累積的位置。

二、Kaito 的成長系統是如何運作的:三層核心機制

Kaito 的第一個關鍵設計,是Yaps / Yapper Points。在Kaito 之前,一條高品質推文的生命週期極短,除了按讚與轉發,很難形成任何長期價值;而在Kaito 之後,每一次內容輸出都會進入用戶的長期貢獻記錄,並透過積分、排名與歷史權重持續影響其未來收益。這種長期記帳機制直接改變了創作者的目標函數:他們不再只追求一條“爆推”,而是開始經營一個可被時間驗證的內容身份。

同時,Kaito 的演算法並不會把所有互動一視同仁。 Yap 評分會綜合判斷一條內容是否真的為專案帶來資訊增量,既檢視語意深度與原創性,也檢視其與專案敘事的相關性,以及互動是否來自具有真實影響力的加密使用者。這一步驟在成長層面完成了關鍵校正——讓流量品質優先於流量規模,從而係統性地壓縮刷量、農場號與無效互動的空間。內容在Kaito 中不再只是一次性表達,而是逐步演化成可以被長期計價的成長資產。

如果說Yaps 負責把內容“資產化”,那麼Yapper Leaderboard 則負責把這種資產轉化為成長引擎。它的價值並不在於排名本身,而是透過持續競爭與清晰的規則,引導使用者行為向長期、高品質與高一致性方向收斂。

排名高度依賴發文的連續性、敘事的一致性以及長週期的貢獻積累,這使得試圖短期沖榜的行為很難長期佔優,而真正理解項目、願意持續投入的人會自然上升。同時, Kaito 透過演算法權重與激勵設計,把傳播權從中心化運作釋放給社區,讓正向敘事與深度解讀在不失控的前提下被系統性放大。隨著時間推移,這套機制還會把零散的推文逐漸組織成一個可被識別的內容池,使新用戶能夠迅速分辨出誰是核心聲音,從而為Mindshare 的持續積累提供基礎。

最後, Kaito 透過Yapper Launchpad 與Capital Launchpad 把成長推向閉環,其核心邏輯很簡單:讓“為專案發聲的人”,在資源分配上擁有真實權重。內容貢獻經由Leaderboard 轉化為配額與空投,最終落到代幣與參與權上,從而把注意力變成真實利益,讓高品質用戶成為長期利害關係人。

三、案例驗證:當Kaito 被當作“成長系統”

在Kaito 的所有成功案例中,Caldera 與Berachain 之所以具備高度代表性,並不在於其體量或熱度本身,而在於二者在增長目標、內容結構、激勵設計與平台機制之間形成了高度一致的系統耦合。這使得Kaito 並非僅作為一個“流量放大器”,而是被嵌入到專案本身的成長邏輯之中。

以下將分別從機制適配、使用者行為塑形與成長結果三個層面,對這兩個項目進行拆解。

1、Caldera:在Pre-TGE 階段,用Kaito 過濾並沉澱高品質用戶

Caldera 的案例尤其適合理解:當專案本身俱備複雜技術敘事時,Kaito 如何幫助其完成高品質使用者成長,而非簡單曝光

對Kaito 演算法偏好的前置理解與利用: Caldera 在進入Kaito 體系之前,已經清楚認識到一個事實:Kaito 的Yap Points 與Leaderboard 機制,並不天然偏好“傳播型內容”,而是更容易獎勵語義密度高、敘事一致性強、且具備長期累積價值的內容

基於此認知,Caldera 並未引導社群產出「專案介紹式」或「情緒動員式」推文,而是有意識地鼓勵社群圍繞著一系列高度結構化的話題展開創作,例如Rollup-as-a-Service 的架構原理、其在模組化Rollup 生態中的技術性關係,以及與EigenLayer、DA 層和執行層之間的技術關係。這些主題不僅資訊密度高而且要求創作者俱備理解能力,也天然降低了灌水與簡單的可能性。

從成長角度看,這一步的核心在於:主動引導社區創作行為進入“演算法友好區間”,而不是讓用戶在試錯中消耗熱情。

利用Leaderboard,系統性篩選高投入使用者: Caldera 對Kaito Yapper Leaderboard 的使用,並非視為結果展示工具,而是將其當作使用者行為塑形機制。 Caldera 在Pre-TGE 階段刻意延長Leaderboard 的運行週期,使得任何試圖「短期套利」的用戶,都難以在榜單上形成穩定位置;相反,只有那些願意在數週乃至數月內持續輸出、並逐步深化理解的創作者,才能穩步積累優勢。

這在使用者層面產生了明顯的篩選效應:低耐心、低認知使用者被自然淘汰;高認知、高投入使用者逐步集中到榜單前列。從成長系統的角度看,Caldera 實際上藉助Kaito 的Leaderboard,完成了一次「社群品質過濾」 ,將有限的激勵資源集中分配給最有可能轉化為長期用戶與生態參與者的群體。

將內容貢獻與真實使用進行結構性綁定:與許多僅停留在內容激勵層面的項目不同,Caldera 有意識地避免讓Kaito 成為純粹的「嘴砲競技場」。在Leaderboard 運作期間,Caldera 把Testnet 部署、開發者工具使用以及生態DApp 的真實互動不斷納入社群討論與內容創作的核心,使「參與產品」與「參與敘事」被綁定在同一套激勵邏輯中。

這些行為並不總是直接計入Yap Points,但它們在內容層面被不斷引用、分析與複盤,形成了一種隱性的加分機制:真正使用過產品的用戶,更容易產出高語義密度內容,而這類內容更容易被演算法獎勵。

最終形成的是一個高度正回饋的循環:使用產品→ 形成理解→ 輸出高品質內容→ 在Kaito 中獲得更高權重→ 獲得更多資源與關注→ 進一步加深參與。這讓Caldera 在TGE前,就沉澱了一批既理解技術、又具備傳播能力的核心使用者群體。

2、Berachain:如何用Kaito 維持長期Mindshare,而非一次性熱度

如果說Caldera 展示的是Kaito 在「技術型專案Pre-TGE 成長」中的能力,那麼Berachain 的案例則更能說明: Kaito 如何被用來維護長期Mindshare,而非一次性敘事爆發。

把Kaito 當作長期敘事基礎設施,而非短期活動工具: Berachain 把Kaito 當作一套長期運作的敘事基礎設施。專案從一開始就接受排行榜的自然波動,而不是試圖透過短期激勵製造衝榜高潮。這種設計讓社群內容逐漸形成分工結構:一部分創作者專注於PoL(Proof-of-Liquidity)機制的深度拆解,一部分持續追蹤生態計畫和激勵變化,還有一部分負責把科技敘事轉譯為更具傳播性的文化與meme。 Kaito 的演算法並未強制統一內容形式,而是透過長期權重累積,使得不同類型但同樣「持續且相關」的內容,都能在系統中獲得合理位置。

透過Smart Followers 權重,放大核心社群結構優勢: Berachain 社群內部本就存在著一批高度互相關注、互動頻繁的核心帳戶網路。 Kaito 的Smart Followers 機制,實際上放大了這個結構優勢。使得來自核心加密用戶與高聲譽帳戶的互動,為內容提供額外權重,從而把Berachain 的討論不斷推向更具影響力的社交網絡層。最終,將原本隱性的“核心社群結構”,轉化為演算法可識別、可獎勵的成長資源。這也是Berachain 能夠在多個時間節點持續維持高Mindshare 的關鍵原因之一。

透過穩定激勵預期,促成長期而非投機型參與: Berachain 並未在每個節點都承諾明確的物質回報,而是透過長期、可預期的Kaito 激勵結構,向社區傳遞一個信號:長期參與敘事建設,本身就是被系統性記錄與認可的。在這一預期下,使用者的參與決策不再依賴單次活動ROI,而更接近一種長期投資行為。這種心理轉變,對於建立高黏性社群至關重要。

3.兩個案例背後的共同邏輯

儘管Caldera 與Berachain 在階段、敘事與產品形態上差異顯著,但它們在利用Kaito 時遵循了高度一致的原則:增長不是靠“放大”,而是“篩選”;算法不是對抗對象,而是需要被前置理解並主動適配;激勵的核心作用在於塑造長期行為,而非刺激短期參與。

四、機制升維:2026 年的「價值重估」與信譽轉向

Kaito 官方在2026 年初開啟了一場範式級的演進——正式從'注意力分發'向'信譽資產化'的全面升維。這場升級的核心在於,系統不再僅僅關注“內容產生”,而是開始定義“什麼樣的參與才值得被長期計價”。

最具代表性的動作發生在2026 年1 月4 日,Kaito 官方正式宣布升級所有排行榜的准入標準。這項更新透過引入聲譽數據(Reputation Data)與鏈上持倉(On-chain Holdings),從底層重構了影響力的權重邏輯。這意味著,在Kaito 的生態裡,單純依賴AI 腳本和自動化刷帖的「虛假繁榮」已經失去了生存空間。系統開始透過結合鏈上指標與社交聲譽權重,強制性地過濾掉低品質活動,確保每一份產出的影響力都具備真實的資本背書。 Kaito 正在從衡量“誰在說話”,轉向衡量“誰有資格被認真對待”。

與演算法洗牌互為表裡的,是gKAITO 治理機制的正式實施。這個機制標誌著Kaito 從一個成長工具進化為了一個基於聲譽的治理型系統。社群成員不再是單純的流量貢獻者,而是透過一套評估思想領導力、參與度與文化貢獻的“五維模型”,深度參與到代幣發行的品質把控中。在gKAITO 的架構下,內容生產完成了從「流量行為」到「信譽資產」的跨越,影響力已正式與治理權、收益權及投資優先權深度錨定。

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作者:Go2Mars的Web3研究

本文為PANews入駐專欄作者的觀點,不代表PANews立場,不承擔法律責任。

文章及觀點也不構成投資意見

圖片來源:Go2Mars的Web3研究如有侵權,請聯絡作者刪除。

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