エアドロップの三重苦：ユーザー獲得と定着の両立。プロジェクトにとって正しいエアドロップ戦略とは？

執筆：KERMAN KOHLI

翻訳：TechFlow

最近、Starkwareが長年待ち望まれていたエアドロップを実施した。他の多くのエアドロップと同様に、これもまた大きな論争を巻き起こした。

ではなぜこのような状況が繰り返し発生するのだろうか？次のような意見を耳にするかもしれない：

• 開発チーム内部の人間はただ数十億ドルを手にして売却・現金化したいだけだ

• チームはより良い方法を知らず、適切な助言も受けていない

• ホエール（大口保有者）には優先度を高くすべきだ。彼らこそが総ロックアップ価値（TVL）をもたらしているのだから

• エアドロップは暗号資産への参加をより民主化するためにある

• 「エアドロップ農夫」がいなければ、プロトコルの利用や負荷テストは存在しない

• 不適切なエアドロップインセンティブは奇妙な副作用を引き続き生み出している

これらの主張はいずれも間違いではないが、完全に正しいというわけでもない。ここではいくつかの視点を深く掘り下げ、現在の問題について包括的な理解を得よう。

エアドロップを行う際には、以下の3つの要素の間で選択を迫られる：

• 資本効率性

• 分散化

• リテンション率（ユーザー維持率）

多くの場合、エアドロップはこのうち1つの側面ではうまく機能するが、2つまたはすべての3つでバランスよく成功することは稀である。

資本効率性とは、参加者にどれだけのトークンを配布するかを決定する基準のこと。エアドロップの分配が効率的であればあるほど、「預け入れたドルに対してトークンを1つ」という流動性マイニング（liquidity mining）に近づく。これはホエールに有利に働く。

分散化とは、誰がトークンを受け取り、どのような基準に基づいて受け取るかということ。最近のエアドロップでは、任意の基準を用いてより多くの人々にトークンを届けることを重視している。これは一般的に好ましいことである。法的リスクを避けられること、また多くの人々を裕福にして評判を得られることなどが理由だ。

リテンション率とは、エアドロップ後にユーザーがどれだけ残っているかという割合を指す。ある意味で、これはユーザーがプロジェクトの意図とどの程度一致しているかを測る尺度である。リテンション率が低いほど、ユーザーとプロジェクトの意図との乖離が大きい。業界のベンチマークとして、10％のリテンション率とは、10個のアドレスのうち1つしか真のユーザーではないということだ！

リテンション率については後ほど詳しく触れるとして、まず前二つの要素——資本効率性と分散化——をもう少し深く見てみよう。

資本効率性

資本効率性について理解するために、新しい用語を導入しよう。「シビル係数（sybil coefficient）」だ。これは、1ドルの資本を複数のアカウントに分配したときに得られる利益を計算したものである。

この範囲内でどこに位置するかが、最終的にエアドロップがどれだけ無駄になるかを決定する。もしシビル係数が1であれば、技術的には流動性マイニングプログラムを実行していることになり、多くのユーザーを怒らせることになる。

しかしCelestiaのようなプロジェクトでは、シビル係数が143まで跳ね上がり、極めて無駄な行動や横行する流動性マイニングが見られる。

分散化

これが分散化に関する第二のポイントにつながる。あなたが本当に助けたいのは「小さな人（small guy）」であり、裕福ではないにもかかわらず早期から製品を使い続けている真のユーザーだ。もしシビル係数が1に近ければ、「小さな人」にはほとんどエアドロップが行き渡らず、大部分が「ホエール」に行ってしまう。

ここでエアドロップ論争は激しさを増す。ここには三種類のユーザーがいる：

1. 「小人物A」：ただ早くお金を稼いで去ろうとする人（おそらく複数のウォレットを使って）

2. 「小人物B」：エアドロップを受け取った後も残り続け、製品を気に入っている人

3. 「まるで多数の小物のように振る舞うプロのエアドロップ農夫」：絶対にインセンティブの大半を持ち去り、次のプロジェクトへ移ってしまう人

第三のタイプが最も悪い。第一のタイプはある程度許容できる。第二のタイプが最良である。これら三者をどう区別するか——これがエアドロップにおける最大の課題だ。

では、どうすればこの問題を解決できるのか？具体的な解決策を持っているわけではないが、過去数年にわたって考え続けてきた哲学的なアプローチがある。それがプロジェクト関連セグメンテーション（project-relative segmentation）だ。

どういう意味か説明しよう。拡大して考えてみる。根本的な問題は、すべてのユーザーを何らかの価値判断に基づいてグループ分けできなければならないということだ。ここで言う「価値」とは観察者の文脈に依存するものであり、プロジェクトごとに異なる。何か「魔法のようなエアドロップフィルター」を与える試みは、決して十分ではない。データを探ることで、ユーザーの実態を理解し始め、データサイエンスに基づいた意思決定を通じてエアドロップの実施方法を具体化できるのだ。

なぜ誰もこれをやらないのか？それはまた別の記事のテーマだが、非常に短くまとめると、これはデータの専門知識、時間、そしてお金が必要な難題なのだ。そうした投資を惜しまず行えるチームはほとんど存在しない。

リテンション率

最後に議論したい次元がリテンション率である。話に入る前に、まずは定義をしておこう。以下のようにまとめる：リテンション率＝エアドロップを受け取った人数／エアドロップを保持している人数

多くのエアドロップが犯す典型的な誤りは、これを一回限りのイベントにしてしまうことだ。

これを裏付けるために、ここでデータが必要だと思う！幸運にも、OP（Optimism）は実際に複数ラウンドのエアドロップを実施している。シンプルなDuneダッシュボードがあれば欲しいリテンションデータが得られたのに、残念ながら見つからなかった。そこで、自分でデータを集める決断をした。

あまり複雑にせず、単純なことに注目したかった：連続するエアドロップに伴い、非ゼロのOP残高を持つユーザーの割合がどのように変化するか。

まずこのサイトにアクセスし、OPエアドロップに参加したすべてのアドレスリストを取得した。その後、小さなクローラーを作成し、リスト内の各アドレスのOP残高を手動で取得（内部のRPCクレジットを使用）、データ処理を行った。

深入りする前に重要な注意点として、各OPエアドロップは前のものと独立している。以前のエアドロップのトークンを保持することで報酬やリンクが与えられることはない。

エアドロップ1

ここに記載された基準に基づき、248,699人の受取人に配布された。要するに、以下の行動に基づいてユーザーにトークンが付与された：

• OPメインネットユーザー（9.2万アドレス）

• 繰り返しOPメインネットを利用するユーザー（1.9万アドレス）

• DAO投票者（8.4万アドレス）

• マルチシグ署名者（1.95万アドレス）

• L1上でのGitcoin寄付者（2.4万アドレス）

• イーサ価格の理由で除外されたユーザー（7.4万アドレス）

これらすべてのユーザーとそのOP残高を分析した結果、以下の分布が得られた。残高が0であることは、すでに売却したことを意味する。未請求のOPトークンは自動的に条件を満たしたアドレスに送信されるため、詳細はこちらのサイトを参照。

とにかく、これまで実施されたエアドロップと比較すると、この初回エアドロップは意外に良好だった！ほとんどのエアドロップでは90％以上の放棄率が普通だが、ここでは残高0のユーザーは40％にとどまり、非常に良い結果だ。

次に、各基準が「ユーザーがトークンを保持する可能性」を決定する上で果たす役割を調べた。唯一の問題は、アドレスが複数のカテゴリに属する可能性があり、データが歪む点だ。表面的な数字ではなく、あくまで大まかな指標として見る。

一回限りのOPユーザーの中で、残高が0の割合が最も高く、次いでイーサ価格の理由で除外されたユーザー。明らかに、これらは最適なユーザーグループではない。マルチシグユーザーの割合が最も低く、これは良い指標だと思う。なぜなら、エアドロップ農夫にとってマルチシグを構築するのはそれほど簡単ではないからだ。

エアドロップ2

このエアドロップは307,000のアドレスに配布されたが、個人的にはあまり練られていないように感じられる。基準は以下の通り：

• 委任されたOP数量および委任期間に基づくガバナンス委任報酬

• 一定額以上のGas費を支払ったアクティブなOPユーザーへの部分的Gas払い戻し

• ガバナンスおよび使用に関連する追加属性によって決定される乗数報酬

直感的には、これは良い基準ではない。ガバナンス投票はボット操作されやすく、予測可能だからだ。以下で見る通り、私の直感は大きく外れていない。実際のリテンション率がこれほど低いとは驚きだった！

約90％のアドレスが0 OP残高を持っている！これはよく見かける典型的なエアドロップリテンション統計だ。もっと深く議論したいところだが、次のエアドロップに移りたい。

エアドロップ3

これは間違いなくOPチームが実施した中で最高のエアドロップだ。基準はこれまでよりもさらに複雑。約31,000のアドレスに配布されたため規模は小さいが、より効果的。詳細はこちらのリンクを参照：

• 毎日委任されたOPの累積量（例：100日間20OPを委任 → 20 × 100 = 2,000 OP・日）

• スナップショット期間（2023年1月20日0:00 UTC～2023年7月20日0:00 UTC）中にOPガバナンスチェーンで投票した代表者

注目すべき重要な点は、チェーン上の投票基準が前回のエアドロップ終了後に設定されたことだ。つまり、第1回に参加したユーザーは「よし、エアドロップの作業は終わった。次に行こう」と思う可能性がある。これは分析において有利な点であり、これらのリテンション統計を見る上で重要だ。

エアドロップ受取者のうち、わずか22％しか残高が0になっていない！これは、今回のエアドロップが過去のものよりはるかに無駄が少なかったことを示している。これは私の主張——リテンション率が極めて重要であり、複数回のエアドロップによる追加データは思われている以上に有用である——を支持するものだ。

エアドロップ4

このエアドロップは23,000のアドレスに配布され、より興味深い基準が設けられた。個人的にはリテンション率が高いと予想したが、考察を重ねるうちに期待以下となる理由について仮説を立てた：

• スーパーチェーン上でNFT参加取引を生成。OPチェーン（OP Mainnet, Base, Zora）上でアドレスが生成したNFT転送取引の総Gas量。エアドロップ締切の365日前（2023年1月10日～2024年1月10日）に測定。

• イーサリアムメインネット上で魅力的なNFTを生成。エアドロップ締切の365日前（2023年1月10日～2024年1月10日）に、アドレスが生成したNFT転送取引におけるイーサリアムL1の総Gas量。

確かにNFTコントラクトを作成する人は良い指標だと思うだろう？残念ながら、そうではない。データは正反対を示している。

エアドロップ2ほど酷くはないが、エアドロップ3と比べるとリテンション率では大きく後退している。

私の仮説は、スパム判定されたり何らかの「正当性」を持つNFTコントラクトに対して追加のフィルタリングが行われていれば、数字は大幅に改善されていたはずだということだ。この基準は広すぎた。さらに、トークンが直接エアドロップされた（claim不要）ため、「スパムNFT制作者」にとっては「おお、無料のお金だ。すぐ売るか」という状況になる。

最後に

この記事を書き、自らデータを収集する過程で、いくつかの仮説を証明・反証できた。それは非常に価値のある経験だった。特に、エアドロップの質はその選別基準と直接関係している。汎用的な「エアドロップスコア」を作成したり、高度な機械学習モデルを使おうとする試みは、不正確なデータや大量の誤検出により失敗する。機械学習は素晴らしいが、その答えの導出過程を理解しようとするとき、限界が露呈する。

この記事のスクリプトとコードを書いている最中、Starkwareのエアドロップデータも手に入れ、これもまた面白い演習となった。次回の記事で触れよう。チームが学ぶべき重要な教訓は以下の通りだ：

• 一回限りのエアドロップをやめろ！これは自ら足を引っ張る行為だ。A/Bテストのようなインセンティブ設計を展開すべきだ。何度も反復し、過去の経験を未来の目標に活かせ。

• 過去のエアドロップの実績に基づく基準を設けることで、効率が向上する。実際に、同じウォレットでトークンを保有している人により多くのトークンを与えるべきだ。ユーザーに明確に伝えるべきは、一つのウォレットを使い続け、絶対に必要でない限り交換しないことだ。

• より良いデータを入手し、よりスマートで高品質なエアドロップセグメンテーションを実現せよ。悪いデータ＝悪い結果。上記の分析から明らかなように、基準の「予測可能性」が低いほど、リテンション率の結果は良くなる。