MegaETH究竟是怎麼分配公募份額的?
公平地分配給現有社區成員,為長期投資者建立一個數據驅動的評分與分配系統
原文來源:MegaETH
處理一個超額認購 28 倍、參與人數超過 53,000 人的銷售活動,並不像聽起來那麼輕鬆。在我上一篇文章中,我提到我們這次銷售主要關注兩個群體:
· 曾是 MegaETH 社群早期活躍成員的人
· 我們認為會長期陪伴 MegaETH的人
在銷售結束前幾天,@artemis_onchain(我們的資料負責人)和我在伊斯坦堡會面,開始進行大量模擬。我們嘗試了許多不同的方法來「完美」衡量每個人的貢獻,但很快就意識到,在這麼短的時間內這是不可能的,因為「貢獻」是一個多維度的概念。
於是我們決定將問題分割為兩個部分:
· 公平地分配給現有社群成員
·為長期投資者建立一個數據驅動的評分與分配系統
本文接下來的部分將詳細介紹我們是如何完成這兩個目標的,以及我們最終達成的成果。

現有社群成員的分配
對於第一個分配池-我們的現有社群,我們採用了最傳統的方式:人工分配。
我們依託已有的社區基礎設施,包括 @Heisenbruh 和我們的版主網絡,整理了一份名單,涵蓋了自 MegaETH 脫離隱身模式以來,持續深度參與的成員。
這份名單包括那些:
· 早期就加入並持續活躍的成員
·幫助塑造項目氛圍與價值觀的人
· 幫助塑造項目氛圍與價值觀的人
在熊和寶會所支持。在沒有代幣可供投機之前,就提供回饋、訊號與能量的人
需要明確的是,這些人中的大多數並未選擇鎖倉。我們認為這完全沒問題。他們的貢獻已經透過時間、關注和信任得到了回報。在我們看來,他們已經「付出了努力」。
本著透明的原則,我們在此公佈我們認為代表過去幾年核心社區的銷售參與者名單。

我們知道這份名單不可能完美,一定有些人被遺漏了。如果你是其中之一,我真的很抱歉。

除了這批社區成員,以及選擇一年鎖倉的應用開發者,其他人都不是由團隊親自挑選的。

即使在這批被團隊挑選的成員中,也並非每個人都獲得了完整額度的分配,差距其實還挺大的。
由於銷售規模和市場需求的限制,我們不得不做出一些取捨。但我們認為,這種方式在尊重那些一路支持我們的人之餘,也避免了讓整個銷售變成純粹的「人氣競賽」。
相較於演算法自動分配的結果,這些使用者的額度普遍較高。除了前面提到的應用程式開發者,大多數參與者的份額都是不鎖倉的。

衡量長期投資者
第二個分配池,面向的是透過公開流程參與銷售的用戶,以及那些可能會成為 MegaETH 的持有者。
在這一部分,我們希望採用更系統化的方式。我們設計了一套評分機制,綜合考慮以下幾個維度:
· 鏈上活躍度
· 社交訊號與自然曝光度
·與 MegaETH 的具體互動情況
·與 MegaETH 的具體互動。是否將參與視為長期投入(例如願意鎖倉一年)
我們的目標並不是獎勵“刷分玩家”,而是盡可能識別出真正有信念的參與者。

評估指標
我們在整體評分系統中使用了四個不同的指標:
1. Moni Score
Moni> 既被用作:
Moni>一個基礎篩選條件· 社交評分中的一個組成部分
舉個例子:
· 我的 Moni 分數大約是 7,000
· 我的 Moni 分數大約是 7,000
基於這樣的分佈,我們認為將 Moni 分數設定在 50,是大多數情況下合理的最低門檻。它並不是衡量用戶品質的完美指標,但在區分完全空白帳戶與至少有一定活躍度的用戶之間,仍然是一個有用的參考線。
關於社交驗證的替代方案,我們在後文也有討論和實際應用。
2. 鏈上活躍度分數

鏈上活躍度分數由多個構面組成,每個構面都有不同的權重。整體設計如下:
· 早期參與(15%):代表早期採用者和願意承擔風險的行為
· OG 資歷(15%):長期參與整個加密生態的記錄
作為財務投入和「真金白銀」參與度的參考
· NFT 活動(7.5%): 當前鏈上活躍度的體現,尤其是透過 NFT 的參與
近期活躍度(15%):不只是過去的參與,更關注最近的鏈上行為
· MegaETH 相關行為(32.5%):包括 CAP 分數、MEGA NFT 持有情況,以及特定測試網行為等與 MegaETHp 直接相關的參與記錄
3. 社交評分(Social Score)
社交評分綜合了多個維度:
· Moni 分數
· Moni 分數
我們沒有依賴單一指標,而是疊加使用了多個工具。這種方式幫助我們有效排除了明顯的機器人和低品質的垃圾帳號,同時也更能辨識出真正融入社區的參與者。
4. Mega Score
Mega Score 是專門針對 MegaETH 的參與訊號,包括:
· CAP 分數
· CAP 分數
我們在兩個方面使用了 Mega Score:
1. 作為鏈上活躍度評分的一部分
2. 作為某些篩選的基礎,確保真正參與 MegaETH的使用者不會被通用鏈上行為「Farmer」擠出分配範圍
為何鎖倉很重要
我們對是否選擇將 $MEGA 鎖倉一年給予了較高權重。
在我們看來,在一個波動劇烈的市場中願意鎖倉一年,是強烈信念的體現。沒人能預測明天會發生什麼,而選擇一年鎖倉,就是在表達:「我不是來短線交易的,我是來長期參與的。」
參與者篩選與分配流程
完成評分後,我們仍需決定兩件事
2. 如何將分數轉換為實際分配額度
我們將流程分為兩類:
· 鎖倉參與者
· 鎖倉參與者
鎖倉參與者的篩選方法

對於選擇鎖倉的用戶,必須滿足以下任一條件,才會被納入考慮範圍:
· 鏈上評分高於 200
· Mega Score 顯示不只持有一個 Fluffle NFT
換句話說,你需要至少有一個:
換句話說,你需要至少具備以下之一:
基礎的社交活躍度
· 明確的鏈上行為訊號
· 強烈的 MegaETH 參與記錄
在應用這些篩選條件後,約 29.4% 的鎖值進入了資料庫。
一旦錢包通過篩選,其分配額度將根據最終分數決定,分數融合了鏈上與社交訊號。我們採用了一種分段連續曲線的方式,在保障最低分配的同時,對高分用戶給予更高獎勵。
具體分配邏輯如下:
· 前 5%:線性下降,分配比例從 100% 到 95%
· 接下來的 3%(第 5%-8%):快速下降到 95% 55%
· 再接下來的 7%(第 8%-15%):繼續下降,從 55% 到 35%
· 剩餘 85%:指數式遞減,最低分配為 25% 。 > 200
· 社交評分 > 200
· 鏈上評分 > 300
· Mega Score > 68(即至少持有一個 Fluffle)
只要你在鏈上活躍、社交信號強,或在 MegaETH 上有明顯參與記錄,就有資格參與,無需同時滿足所有條件。
實際篩選結果為:在 49,976 個非鎖倉參與者中,共有 5,031 個錢包通過篩選,錄取率約為 10.1%。即使是最低分配額度,競爭也非常激烈。我們信任演算法的判斷,也清楚知道,即使某些用戶在 MegaETH 上有大量活動和持倉,如果其他指標較弱,也可能無法入選。但這是一個公平的機制,我們尊重結果。
在通過篩選的名單中,我們根據綜合評分對錢包進行排名,並據此決定其獲得的分配比例。
排名越高,分配比例越高,隨著排名下降,分配比例逐漸減少。到達某一排名後,曲線趨於平緩,剩餘用戶獲得統一的最低分配。

小額出價與高分保護機制
我們注意到一些小額出價者在排名上與大額出價者持平。為了確保公平,我們設定了一個機制:任何參與者的實際分配金額不得低於其排名相鄰的 5 個位址。
舉例來說,@thedefinvestor 在非鎖倉參與者中排名前 15,但他的出價並不高。按百分比分配,他本應獲得較少額度。而他的鄰居是滿額出價者,獲得了更高的分配。
為了肯定 @thedefinvestor 的高排名表現,我們將他的分配提升至接近鄰居的水平。這也是部分 100% 分配比例的來源。
案例一:社交評分低,鏈上評分高
@cp0xdotcom 在 Twitter 上幾乎沒有存在感,也從未發過關於 MegaETH 的推文,因此社交評分很低。但他仍然在所有參與者中排名前 20,並獲得了其鎖倉出價的 92%。
他的優點在於:
· 超過 8 年的鏈上歷史
· 消耗了 194 ETH 的 gas
· 在多個後來獲得廣泛採用的合約中早期參與
· 與 3,490 個獨立合約互動
· 在過去 180 天中,有 164 天也沒有活躍相關行為
他的案例說明:即使沒有社交或 MegaETH 加持,只要在鏈上表現出色,依然可以獲得高排名。
案例二:鏈上分數低,社交分數高
@nics_off 幾乎是上述案例的反面。他提供的錢包鏈上歷史不到兩年,gas 消耗僅 1.5 ETH,與約 150 個合約交互,鏈上評分較低。但社交分數非常突出:
· Twitter 活躍度高
· 在 Kaito MegaETH 排行榜中排名第 13
· 發布了大量高品質的 MegaETH 內容
· 發布了大量高品質的 MegaETH 內容
17,並獲得該組別的最高分配比例(20%)。他的案例也說明:只有大量粉絲並不足夠,社交評分是 Moni 與 Kaito 的加權組合,MegaETH 相關內容的質量遠比粉絲數量更重要。
我們在排行榜前列看到許多類似案例,特別值得一提的是:
· @barthazian:在所有用戶中排名第一,各項指標均表現優異
Sybil 攻擊防範機制
我們採用了多層 Sybil 防護措施:
1. 來自社群和外部團隊(如同在社區和外部團隊(如 Bubble集群報告,作為直接篩選依據
2. 我們的評分系統本身也對 Sybil 不友善。要獲得高分,錢包必須有真實可信的鏈上行為,低品質的關聯位址通常無法通過
3. 我們發現一些錢包或社交帳號關聯了多個 KYC 出價,一旦發現此類模式,相關請求將全部作廢
4. 對於已獲得分配的錢包,我們仍將持續進行 Sybil 檢查,若發現惡意行為,我們保留給定條款
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