在過去一年，Web3 項目在「增長」這件事上越來越像在做一件事：
花更多的金錢，換取越來越短的專注時間。
當大多數 Web3 增長工具仍停留在「投放—轉發—空投」這一步時，任務導向模式在實際操作中，用戶增長往往被簡化為一套快速擴張的流程：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化。這種方式在短期內或許能夠製造可觀的數據反饋，但它的本質仍然圍繞着一次性行為運作，增長效果高度依賴持續投入很難形成長期積累。
與此不同的是，@KaitoAI並不是在現有的任務體系上做效率優化，而是逐步演變成為一套高度結構化的系統。使用者增長作業系統（Growth OS）它並非只是為內容評分或發放積分，而是透過一套完整的系統可量度、可競爭、可複利其注意力分配機制，將原本分散在 Twitter（X）上的用戶表達與互動行為，重新組織為一個可長期運作的增長系統。
本文將從 Kaito 內部機制 出發，系統拆解它如何幫助項目實現用戶增長，並在後文用 @Calderaxyz與@berachain兩個優質案例來驗證這些機制是如何被用於項目本身。
一、Kaito 的本質：不是營銷工具，而是「注意力分配系統」
理解 Kaito 的第一步，是跳出「營銷平台」的視角。Kaito 的真正定位是：一個將「關注度、內容貢獻與用戶行為」轉化為可計算資產的 InfoFi 系統。
在傳統增長模式中，項目通常關注三類核心指標：曝光量、點擊量和轉化率這套指標本身沒有問題，但它隱含的前提是：只要用戶完成指定行為，系統就會預設增長已經發生。
在 Web3 的情境下，這個前ᨀ往往並不成立。基於任務完成的增長機制，只能確認「行為是否發生」，卻很難判斷用戶為什麼行動，以及是否具備長期參與意願。這導致增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農夫或機械人為了對抗女巫攻擊，項目只能不斷提高任務的複雜度和參與門檻，結果導致增長成本持續上升，而真正有價值的用戶卻可能被更高的門檻擋在門外。
也正是在這背景下，Kaito 對增長指標作出了重新定義。在 Kaito 系統中，關注的不再是一次行為所帶來的即時數據，而是更偏長期和結構性的參與質量例如，項目是否在長期資訊流中被反覆提及並形成穩定認知（心智佔有率），是否能持續強化同一套核心敘事，而不是被碎片化聲音稀釋（敍事控制），以及用戶是否願意在較長時間內圍繞同一項目持續輸出有資訊增量的內容（持續貢獻）。
這也意味著，Kaito 的目標並不是幫助項目製造短期數據高峰，而是讓項目能夠 加密推特 在長期的信息流中，佔據一個穩定、可累積的位置。
二、Kaito 的增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 點數。在 Kaito 之前，一條高質量推文的生命周期極短，除了點讚與轉發，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紀錄，並通過積分、排名與歷史權重持續影響其未來收益。這種長期記賬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 的演算法並不會將所有互動一視同仁。Yap 評分系統會綜合判斷內容是否真正為項目帶來資訊增量，既會審視語義深度與原創性，也會審視其與項目敘事的相關性，以及互動是否來自具有真實影響力的加密用戶。這一步在增長層面完成了一次關鍵校正——讓流量質量優先於流量規模，從而系統性地壓縮刷量、農場號與無效互動的空間。在 Kaito 中，內容不再只是一次性表達，而是逐步演變為可被長期評估的增長資產。
如果說 Yaps 負責把內容「資產化」，那麼 Yapper Leaderboard 則負責將這種資產轉化為增長引擎它的價值並不在於排名本身，而在於透過持續競爭與清晰的規則，引導用戶行為朝向長期、高質量與高一致性方向收斂。
排名高度取決於發帖的連貫性、敘事的一致性以及長期的貢獻積累，這使得試圖短期衝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，將傳播權從中心化運營釋放給社區，讓正向敘事與深度解讀在不失控的前提下被系統性放大。隨着時間推移，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 將增長推向閉環其核心邏輯很簡單：讓「為項目發聲的人」在資源分配上擁有真正的權重內容貢獻經由排行榜轉化為額度與空投，最終落實於代幣與參與權之上，從而把注意力轉化為實際利益，令高質量用戶成為長期利益相關者。
三、個案驗證：當 Kaito 被當作「增長系統」
在 Kaito 的所有成功案例中，Caldera 與 Berachain 具備高度代表性，並不在於它們的規模或熱度本身，而在於它們在 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 不僅僅作為一個「流量放大器」，而是被嵌入到項目的自身增長邏輯之中。
以下將分別從 機制適配、用戶行為塑造與增長成果 從三個層面對這兩個項目進行拆解。
1. Caldera：在Pre-TGE階段，使用Kaito過濾並篩選高質量用戶
Caldera 的個案尤其適合理解：當項目本身具備複雜技術敘事時，Kaito 如何幫助其完成高質量用戶增長，而非簡單曝光。
對 Kaito 算法偏好的前置理解與運用：在 Caldera 加入 Kaito 生態之前，已經清楚認識到一個事實：Kaito 的 Yap 點數與排行榜機制，並非天然偏愛「傳播型內容」，而是更容易獎勵語義密度高、敘事一致性強，以及具備長期累積價值的內容。
基於這個認知，Caldera 沒有引導社區創作「項目介紹式」或「情緒動員式」的推文，而是有意識地鼓勵社區圍繞一系列高度結構化話題進行創作，例如 Rollup-as-a-Service 的架構原理、其在模組化 Rollup 生態中的定位，以及與 EigenLayer、DA 層和執行層之間的技術關係。這些話題不僅資訊密度高，而且對創作者的理解能力有要求，從而天然地降低了灌水和簡單內容的出現可能性。
從增長角度看，這一步的關鍵在於：主動引導社區創作行為進入「演算法友善範圍」，而不是讓用戶在嘗試錯誤中消耗熱情。
利用排行榜，系統性篩選高投入用戶：Caldera 對 Kaito Yapper 排行榜的使用，並非將其視作結果展示工具，而是將其當作一種 用戶行為塑形機制Caldera 在 Pre-TGE 階段刻意延長 Leaderboard 的運行週期，使任何試圖「短期套利」的用戶，都難以在榜單上建立穩定位置；相反，只有那些願意在數週甚至數個月內持續輸出，並逐步深化理解的創作者，才能穩定累積優勢。
這在用戶層面產生了明顯的篩選效應：低耐心、低認知的用戶被自然淘汰；高認知、高投入的用戶逐步集中在排行榜前列。從增長系統的角度看，Caldera 實際上借助 Kaito 的排行榜，完成了一次 「社區質量過濾」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 變成純粹的「嘴炮競技場」。在 Leaderboard 運行期間，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區討論與內容創作的核心，使「參與產品」與「參與敘事」被綁在同一套激勵邏輯中。
這些行為並非總會直接計算入Yap Points，但它們在內容層面被不斷引用、分析與總結，形成一種隱性的加分機制：真正使用過產品的用戶，更容易產生高語義密度的內容，而這類內容更容易被演算法獎勵。
最終形成了一個高度正反饋的循環：使用產品 → 形成理解 → 輸出高質量內容 → 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，就積累了一批既理解技術、又具備傳播能力的核心用戶群體。
2、伯拉鏈：如何透過凱拓長期維持關注度，而非一次性熱潮
如果 Caldera 展示的是 Kaito 在「技術型項目 Pre-TGE 增長」中的能力，那麼 Berachain 的案例則更能說明：Kaito 如何用於維持長期的 Mindshare，而非一次性敘事爆發。
將 Kaito 作為長期敘事基礎設施，而非短期活動工具：Berachain 將 Kaito 視作一套長期運作的敘事基礎設施。項目從一開始便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峰。這種設計令社區內容逐漸形成分工結構：一部分創作者專注於對 PoL（流動性證明）機制的深入拆解，一部分持續追蹤生態項目和激勵變化，還有一部分則負責將技術敘事轉譯為更具傳播性的文化和 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。
善用 Smart Followers 權重，放大核心社群結構優勢：Berachain 社群內部本來就有一批高度互相關注、互動頻繁的核心賬戶網絡。Kaito 的 Smart Followers 機制，實際上放大了這結構優勢。使來自核心加密用戶與高聲譽賬戶的互動，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，將原本隱含的「核心社群結構」，轉化為可被演算法識別及獎勵的增長資源。這也是 Berachain 能夠在多個時間節點持續保持高 Mindshare 的關鍵原因之一。
透過穩定的激勵預期，促成長期而非投機性的參與：Berachain 並非在每一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，向社區傳遞一個訊號：長期參與敘事建設本身，就是被系統性地記錄和認可的。在這個預期下，用戶的參與決策不再取決於單次活動的投資回報率，而更接近一種長期投資行為。這種心理轉變，對建立高黏性的社區至關重要。
3、兩個案例背後的共同邏輯
儘管 Caldera 與 Berachain 在階段、敘事和產品形態上存在顯著差異，但它們在使用 Kaito 時遵循了高度一致的原則：增長不是靠「放大」，而是「篩選」；演算法不是對抗對象，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官方於2026年初展開了一場範式級的演進——正式由「注意力分發」全面升維至「聲譽資產化」。這場升級的核心在於，系統不再只關注「內容產生」，而是開始定義「什麼樣的參與才值得被長期計價」。
最具代表性的舉動發生在 2026 年 1 月 4 日，Kaito 官方正式宣佈提升所有排行榜的入選標準。 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 的生態中，單純依靠 AI 腳本和自動化刷帖的「虛假繁榮」已經失去生存空間。系統開始結合鏈上指標與社交聲譽權重，強制過濾掉低質量活動，確保每一份產生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。 這項機制標誌著 Kaito 從一個增長工具演進為一個以聲譽為基礎的治理系統。社區成員不再只是流量貢獻者，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」，深度參與代幣發行的質量控制。在 gKAITO 的框架下，內容創作完成了從「流量行為」向「聲譽資產」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。