Web3 內容傳播結構的深層剖析

近期，有關 InfoFi 是否會造成"信息繭房"的討論引發了廣泛關注。經過深入思考和案例分析，我認爲這個問題的本質並非 InfoFi 本身，而是內容傳播固有的結構性特徵。InfoFi 只是讓這一現象變得更加明顯。

要理解這一點，我們需要首先釐清 InfoFi 在整個傳播鏈條中的定位。對項目方而言，InfoFi 實際上是一個加速器，旨在提升項目熱度，增加曝光度，從而促進用戶互動和轉化。因此，項目方通常會分配預算用於 InfoFi 活動，同時尋求能夠調動大型意見領袖的營銷機構合作。

然而，所謂的信息繭房並非從普通用戶開始形成，而是源於上層內容創作。當大型意見領袖接受廣告並發布內容時，較小的意見領袖往往會跟風。再加上社交媒體算法傾向於推薦相似內容，用戶的信息流很快就會被充斥着關於同一項目的不同表述，但核心內容大同小異。

這種現象給用戶造成了一種錯覺，仿佛整個世界都在討論同一個項目。但實際上，在 InfoFi 出現之前，意見領袖們同樣會輪流接受推廣、撰寫文案和發布硬廣。InfoFi 的出現只是將這種內容投放機制變得更加系統化和可視化。

InfoFi 之所以被認爲放大了原有的信息偏差，是因爲它提高了信息的組織和傳播效率。這種效率提升是建立在現有的"注意力結構"基礎之上的，而非顛覆性的改變。項目方傾向於將預算投向大型意見領袖，這些內容往往先行上線。InfoFi 機制則調動了中小型創作者在短時間內集中輸出內容，社交媒體算法隨之將其識別爲熱門話題並不斷推薦相似內容，形成閉環。

更值得注意的是，內容的源頭相對集中，創作者的寫作目標也往往相似：爲了參與活動、獲得積分或曝光。這導致了看似不同但實則相似的內容充斥用戶的信息流，造成用戶感覺被困在某個項目的敘事中。

因此，InfoFi 並非制造了信息偏差，而是放大了原本就存在的傳播結構偏差。它將過去分散、緩慢發酵的信息流轉變爲集中爆發、廣泛覆蓋的流量推送。

針對用戶的具體焦慮點，我們可以進行以下分析：

1. 內容重復性高：這一問題的根源在於項目方的預算分配結構，而非 InfoFi 本身。大量預算投向大型意見領袖，進而影響算法推薦和中小創作者的跟風，最終導致用戶看到的內容高度相似。

2. 內容質量低、AI 同質化嚴重：實際上，純粹的 AI 生成內容在 InfoFi 平台上的得分普遍較低。InfoFi 的評分模型包含對抗機制，機械化、缺乏特色的內容難以獲得高分。高質量的內容仍然需要依靠優秀的敘事結構、獨到的觀點和良好的互動數據。

3. InfoFi 活動帶來的"硬廣"感：這是用戶最直觀的感受。當某個項目啓動 InfoFi 活動時，社交平台上突然湧現大量相似內容，用戶自然會產生抵觸情緒。這種現象類似於早期某些社交平台上廣告主集中找意見領袖推廣的情況。

爲了改善這一狀況，可以考慮以下策略：

1. 弱化項目上線的儀式感，例如取消"listing"過程或爲所有項目提供統一的數據看板。

2. 引入自助投放機制，讓項目方通過 InfoFi 提供的數據看板直接進行空投。這樣可以讓內容的湧現看起來更加自然，而非官方主導的活動。

3. 鼓勵項目方在代幣生成事件後悄悄發放空投，獎勵早期自然互動的用戶，而非公開宣布"根據 InfoFi 看板排名空投"，以避免用戶爲了獎勵而刻意刷榜。

理想的情況是，當多個項目同時採用這種機制，用戶會形成一種預期：參與內容創作可能會帶來潛在回報，但不應該成爲唯一動力。這種狀態下，用戶參與是出於真正的興趣，而非單純爲了獎勵。

綜上所述，InfoFi 本質上是讓原有的傳播結構變得更加透明和放大。未來需要解決的核心問題是如何構建更健康的傳播結構，無論是通過提高參與門檻、優化激勵設計，還是引導項目方更自然地設置空投預期，都應該以提高內容質量爲目標，而不僅僅是追求數量。

如果能夠實現這一目標，InfoFi 將不僅僅是一個流量工具，而將成爲整個 Web3 內容生態系統的關鍵基礎設施。