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InfoFi与Web3内容生态的结构性挑战:超越信息茧房的思考
Web3内容生态的结构性挑战:不仅仅是InfoFi的问题
近期,Web3社区中掀起了一场关于InfoFi是否会造成"信息茧房"的讨论。经过深入思考和案例分析,我认为这个问题的本质不在于InfoFi本身,而是内容传播固有的结构性特征。InfoFi只是让这种现象变得更加明显。
要理解这一点,我们需要先厘清InfoFi在整个叙事链条中的角色。对项目方而言,InfoFi是一个加速器,目的是提高项目热度,增加用户认知,从而推动互动和转化。因此,项目方通常会分配预算用于InfoFi活动,同时寻求营销机构的支持,尤其是那些能够调动大型意见领袖(KOL)的机构。
信息茧房的形成往往始于上层内容,而非普通用户。大型KOL接受广告并撰写文案,小型KOL看到项目热度上升也会跟风。再加上社交平台算法倾向于推荐相似内容,用户的信息流很快就会被同一个项目的不同角度充斥。
这种现象并非InfoFi独有。在InfoFi出现之前,KOL们同样会轮流接受推广、撰写稿件和发布广告。InfoFi的出现只是将这种内容投放机制更加系统化和可视化,使传播规律更加明显。
InfoFi之所以放大了既有的信息偏差,是因为它提高了信息的组织和扩散效率,但这种效率是建立在原有"注意力结构"基础上的加速,而非颠覆。项目方本就倾向于将预算投向大型KOL,这部分内容会优先上线。InfoFi机制又激励腰部和尾部创作者在短时间内集中输出,社交平台算法随即识别出"当前流行主题",不断推荐类似内容,形成闭环。
更重要的是,内容的源头相对集中,创作者的写作目标也较为单一:为了参与、得分和获得曝光,而非从不同角度深入分析项目。这就导致了看似不同实则相似的内容泛滥,给用户造成了"被困在单一项目叙事中"的错觉。
因此,InfoFi并未创造信息偏差,它只是放大了原本存在的传播结构偏差。它将过去点状分布、缓慢发酵的信息流,转变为集中爆发、广域覆盖的流量推送。
针对大家的具体焦虑,我们可以逐一分析:
内容重复性高:这个问题的根源在于项目方的预算分配结构,而非InfoFi本身。大量预算投向大型KOL,必然会影响算法推荐和小型KOL的跟风行为。
内容质量低、AI同质化严重:实际上,纯粹的AI灌水内容在InfoFi活动中得分普遍偏低。InfoFi的评分模型有对抗机制,机械、缺乏特色的内容难以获得高分。高权重分数仍然依赖于优质的叙事结构、观点质量和互动数据。
InfoFi活动充满"硬广味":这是用户最直观的感受。当一个项目启动InfoFi活动,社交平台突然涌现大量类似内容,用户自然会产生抗拒心理。这类似于早期某些社交平台上广告主集中寻找KOC推广的情况。
解决这些问题,可以从以下几个方面入手:
弱化"项目上线"的仪式感,例如不再高调宣布"新任务"或"推广"。可以考虑取消"listing"过程,或为所有项目提供统一看板。
引入自助投放机制,让项目方通过InfoFi提供的数据看板直接进行空投。这样可以让内容看起来更像自然涌现,而非"官方活动"。
对于新兴项目,可以利用社区互动数据来展示"有人在讨论",即使没有大量预算。对于成熟项目,则可以通过数据页面持续吸引关注。这样可以将焦点从"是否是InfoFi热推"转移到"项目社区活跃度"上。
然而,这套机制的成功关键在于项目方不要提前公开"我们会根据看板排名发放空投"。否则用户就会为了空投而刻意冲榜、刷互动,降低整体内容质量。理想的做法是,项目方在代币生成事件(TGE)后悄悄发放空投,奖励早期自然互动的用户,让大家意识到"早期的写贴、转发、点赞是有价值的",而不是"冲榜才有奖励"。
随着这种机制的成熟和普及,用户会逐渐形成一种预期:"虽然不确定谁会发空投,但持续参与总是有意义的。"这才是内容生态的理想状态——参与不是为了奖励,而是源于真正的兴趣。而奖励,则成为参与后的额外惊喜。
因此,InfoFi实际上是让原本存在的传播结构变得更加透明和放大。真正需要解决的是"如何让传播结构更加健康"。无论是通过提高参与门槛、优化激励设计,还是引导项目方更自然地设置空投预期,核心目标都是让"内容有意义",而不仅仅是"内容有数量"。
如果能达到这一步,InfoFi就不仅仅是一个流量工具,而将成为整个Web3内容生态系统的重要基础设施。