Depuis un an, les projets Web3 ressemblent de plus en plus à une seule chose en matière de « croissance » :
Dépenser de plus en plus d’argent, pour attirer une attention de plus en plus courte.
Alors que la plupart des outils de croissance Web3 restent encore dans un modèle basé sur « diffusion — partage — airdrop », la croissance des utilisateurs dans la pratique est souvent simplifiée en un processus rapide d’expansion : dépenser de l’argent pour créer de l’exposition, puis augmenter la participation via le partage et la réalisation de tâches, enfin convertir avec un airdrop ou des points. Cette méthode peut produire des résultats impressionnants à court terme, mais elle tourne essentiellement autour d’un comportement ponctuel, la croissance dépend fortement d’un investissement continu, et il est difficile d’accumuler sur le long terme.
Contrairement à cela, @KaitoAI ne se contente pas d’optimiser l’efficacité dans un système de tâches existant, mais évolue progressivement vers un système d’exploitation de croissance (Growth OS) hautement structuré. Il ne s’agit pas simplement de donner des notes ou de distribuer des points, mais d’un mécanisme de distribution de l’attention quantifiable, compétitive et à effet composé, qui réorganise les comportements d’expression et d’interaction des utilisateurs dispersés sur Twitter (X) en un système de croissance capable de fonctionner sur le long terme.
Cet article part du mécanisme interne de Kaito, en décompose comment il aide les projets à réaliser leur croissance utilisateur, et utilise en suite @Calderaxyz et @berachain, deux cas exemplaires, pour valider comment ces mécanismes sont appliqués dans les projets eux-mêmes.
1. L’essence de Kaito : pas un outil marketing, mais un “système de distribution de l’attention”
La première étape pour comprendre Kaito, c’est de sortir du point de vue “plateforme marketing”. La véritable position de Kaito est : un système InfoFi qui transforme “attention, contribution de contenu et comportement utilisateur” en actifs calculables.
Dans le modèle traditionnel de croissance, les projets se concentrent généralement sur trois indicateurs clés : exposition, clics et taux de conversion. Ces indicateurs en eux-mêmes ne posent pas de problème, mais ils supposent implicitement que : dès qu’un utilisateur réalise une action désignée, la croissance est considérée comme déjà survenue.
Dans le contexte Web3, cette hypothèse est souvent fausse. Sur un mécanisme de croissance basé sur la réalisation de tâches, on ne peut que confirmer si “l’action a eu lieu”, mais il est difficile de comprendre pourquoi l’utilisateur agit, ou s’il a une volonté de participation à long terme. Cela peut conduire à une amplification des données de croissance par des comportements à faible coût, donnant une impression de succès, mais avec une faible rétention et une véritable reconnaissance. De plus, ces mécanismes attirent souvent des participants orientés efficacité, comme des farmeurs d’airdrop ou des bots. Pour lutter contre les attaques de type “wizards”, les projets doivent augmenter constamment la complexité et le seuil de participation, ce qui augmente le coût de croissance, tout en excluant potentiellement des utilisateurs réellement précieux.
C’est dans ce contexte que Kaito redéfinit les indicateurs de croissance. Dans son système, on ne s’intéresse plus aux données immédiates d’un comportement unique, mais à la qualité de participation à plus long terme et structurée. Par exemple, si le projet est mentionné de façon répétée dans le flux d’informations à long terme, s’il parvient à renforcer une même narration centrale plutôt que de la diluer dans des voix fragmentées, et si les utilisateurs sont disposés à produire en continu du contenu à valeur ajoutée autour du même projet sur une période prolongée (Contribution cohérente).
Cela signifie que l’objectif de Kaito n’est pas de générer des pics de données à court terme, mais de permettre au projet d’occuper une position stable et cumulable dans le flux d’informations à long terme de Crypto Twitter.
2. Comment fonctionne le système de croissance de Kaito : trois mécanismes clés
La première conception clé de Kaito, ce sont les Yaps / Yapper Points. Avant Kaito, la durée de vie d’un tweet de haute qualité était très courte, en dehors des likes et retweets, il était difficile d’en tirer une valeur à long terme ; après Kaito, chaque contenu publié entre dans le registre de contribution à long terme de l’utilisateur, et influence ses futurs gains via points, classement et poids historique. Ce mécanisme de comptabilisation à long terme modifie directement la fonction objectif des créateurs : ils ne cherchent plus seulement à faire “exploser” un tweet, mais à construire une identité de contenu qui peut être vérifiée dans le temps.
Par ailleurs, l’algorithme de Kaito ne traite pas toutes les interactions de la même façon. La note Yap évalue si un contenu apporte réellement une valeur d’information supplémentaire au projet, en considérant la profondeur sémantique, l’originalité, la cohérence avec la narration du projet, et si l’interaction provient d’un utilisateur crypto ayant une influence réelle. Cette étape réalise une correction cruciale au niveau de la croissance — en privilégiant la qualité du trafic plutôt que la quantité, ce qui limite la possibilité de manipuler artificiellement le volume ou de faire du farm de comptes inactifs. Le contenu dans Kaito n’est plus une expression ponctuelle, mais évolue en un actif de croissance pouvant être valorisé sur le long terme.
Si les Yaps sont responsables de “l’asset-isation” du contenu, le Yapper Leaderboard, lui, transforme cet actif en moteur de croissance. Sa valeur ne réside pas dans le classement en soi, mais dans la compétition continue et dans des règles claires, qui orientent le comportement utilisateur vers une direction à long terme, de haute qualité et de forte cohérence.
Le classement dépend fortement de la continuité des publications, de la cohérence de la narration, et de l’accumulation de contribution sur une longue période. Cela rend difficile la domination à court terme par des comportements de “rush”, tandis que ceux qui comprennent le projet et sont disposés à investir durablement montent naturellement. Par ailleurs, Kaito, via le poids algorithmique et la conception d’incitations, délègue le pouvoir de diffusion du centre vers la communauté, permettant à une narration positive et à une analyse approfondie d’être systématiquement amplifiées sans dérapage. Avec le temps, ce mécanisme organise progressivement les tweets dispersés en un pool de contenus identifiable, permettant aux nouveaux arrivants de repérer rapidement qui sont les voix principales, et ainsi de soutenir la constitution continue de la Mindshare.
Enfin, Kaito pousse la croissance en boucle fermée via Yapper Launchpad et Capital Launchpad : le principe est simple : faire en sorte que “ceux qui parlent du projet” disposent d’un poids réel dans la répartition des ressources. La contribution de contenu, via le Leaderboard, se traduit en quotas et en airdrops, qui finissent par se transformer en tokens et droits de participation, transformant ainsi l’attention en intérêts réels, et faisant des utilisateurs de haute qualité des parties prenantes à long terme.
3. Cas d’étude : quand Kaito devient un “système de croissance”
Parmi tous les cas de succès de Kaito, Caldera et Berachain sont particulièrement représentatifs, non pas par leur taille ou leur popularité, mais parce qu’ils ont une forte cohérence entre leurs objectifs de croissance, leur structure de contenu, leur conception d’incitation et leur mécanisme plateforme. Cela fait que Kaito n’est pas simplement un “amplificateur de trafic”, mais s’intègre dans la logique de croissance propre du projet.
Nous allons analyser ces deux projets selon trois dimensions : adaptation du mécanisme, façonnage du comportement utilisateur, et résultats de croissance.
1. Caldera : filtrer et ancrer des utilisateurs de haute qualité en phase Pre-TGE
Le cas de Caldera illustre particulièrement comment, lorsqu’un projet possède une narration technique complexe, Kaito peut aider à réaliser une croissance de qualité, plutôt qu’une simple exposition.
Comprendre et exploiter la prédisposition de l’algorithme Kaito : avant d’intégrer Kaito, Caldera avait déjà compris une réalité essentielle : que le système Yap Points et Leaderboard ne favorise pas naturellement “les contenus de diffusion”, mais récompense plutôt ceux qui ont une forte densité sémantique, une cohérence narrative, et une valeur d’accumulation à long terme.
Fort de cette compréhension, Caldera n’a pas encouragé la communauté à produire des tweets “présentant le projet” ou “mobilisant émotionnellement”, mais a consciemment orienté la création autour de sujets très structurés, comme l’architecture de Rollup-as-a-Service, sa position dans l’écosystème modulaire Rollup, et ses relations techniques avec EigenLayer, la couche d’exécution, et la couche de données. Ces sujets sont à la fois riches en information, nécessitent une compréhension approfondie, et réduisent naturellement la production de contenu “bruit”.
Du point de vue croissance, l’enjeu est : orienter activement la création communautaire dans une “zone algorithm-friendly”, plutôt que de laisser la participation s’épuiser dans l’expérimentation.
Utiliser le Leaderboard pour filtrer systématiquement les utilisateurs engagés : Caldera ne voit pas le Leaderboard comme un simple affichage de résultats, mais comme un mécanisme de façonnage du comportement. En prolongeant volontairement la durée de fonctionnement du Leaderboard en phase Pre-TGE, Caldera empêche toute tentative de “short-term arbitrage” pour se positionner dans le classement ; seuls ceux qui sont prêts à produire de façon continue sur plusieurs semaines ou mois, et à approfondir leur compréhension, peuvent accumuler un avantage.
Ce qui crée un effet de filtrage clair : les utilisateurs peu patients ou peu conscients sont éliminés naturellement, tandis que ceux qui ont une forte compréhension et un engagement élevé se concentrent dans le haut du classement. Sur le plan du système de croissance, Caldera, via le Leaderboard de Kaito, réalise une “filtration de la qualité communautaire”, en concentrant ses ressources d’incitation sur le groupe le plus susceptible de devenir des utilisateurs et contributeurs à long terme.
Lier la contribution de contenu à une utilisation réelle : contrairement à beaucoup de projets qui se limitent à l’incitation au contenu, Caldera évite que Kaito ne devienne une simple “arène de discours”. Pendant la période du Leaderboard, Caldera intègre dans la discussion et la création de contenu des éléments concrets comme le déploiement du Testnet, l’utilisation d’outils pour développeurs, ou l’interaction avec des DApps de l’écosystème, liant “participation au produit” et “participation à la narration” dans une même logique d’incitation.
Ces actions ne sont pas toujours directement comptabilisées en Yap Points, mais elles sont constamment référencées, analysées et récapitulées dans le contenu, créant une sorte de mécanisme de bonus implicite : les utilisateurs qui ont réellement utilisé le produit produisent des contenus à haute densité sémantique, qui sont plus facilement récompensés par l’algorithme.
Au final, cela crée un cycle de rétroaction positif : utiliser le produit → comprendre → produire du contenu de haute qualité → obtenir un poids plus élevé dans Kaito → recevoir plus de ressources et d’attention → renforcer encore la participation. Cela permet à Caldera, avant le TGE, de constituer un noyau d’utilisateurs à la fois techniques et capables de diffusion.
2. Berachain : comment utiliser Kaito pour maintenir une Mindshare à long terme plutôt qu’un pic d’intérêt ponctuel
Si Caldera montre la capacité de Kaito dans la croissance “pré-TGE” d’un projet technique, le cas de Berachain illustre surtout : comment Kaito peut être utilisé pour maintenir une Mindshare à long terme, plutôt que de se limiter à une narration explosive à court terme.
Considérer Kaito comme une infrastructure de narration à long terme, plutôt qu’un outil d’événement à court terme : Berachain voit Kaito comme une infrastructure de narration à long terme. Le projet accepte les fluctuations naturelles du classement, sans chercher à créer des pics par des incitations à court terme. Cette conception permet à la création de contenu communautaire de se structurer : certains créateurs se concentrent sur le PoL (Proof-of-Liquidity), d’autres suivent l’écosystème et les changements d’incitations, d’autres encore transforment la narration technique en culture ou meme en meme. L’algorithme de Kaito ne force pas une forme unique de contenu, mais, par l’accumulation de poids à long terme, permet à différents types de contenus “durables et pertinents” d’être bien positionnés.
Exploiter le poids des Smart Followers pour amplifier la structure de la communauté centrale : la communauté de Berachain comporte déjà un réseau de comptes très liés, très actifs. Le mécanisme de Smart Followers de Kaito amplifie cette structure : en donnant un poids supplémentaire aux interactions provenant de membres clés ou de comptes de réputation élevée, il pousse la discussion de Berachain dans des réseaux sociaux plus influents. Au final, cette “structure de la communauté centrale” devient une ressource de croissance identifiable par l’algorithme, et capable d’être récompensée. C’est une des raisons principales pour lesquelles Berachain peut maintenir une forte Mindshare sur la durée.
En stabilisant les attentes d’incitation, en favorisant une participation à long terme plutôt que spéculative : Berachain ne promet pas à chaque étape un retour immédiat, mais utilise une structure d’incitation Kaito à long terme, stable et prévisible, pour transmettre un message : que la participation à la narration à long terme est en soi une activité reconnue et enregistrée par le système. Cette anticipation modifie la décision des utilisateurs : ils ne voient plus leur engagement comme un ROI ponctuel, mais comme un investissement à long terme. Ce changement de mentalité est crucial pour construire une communauté à forte adhésion.
3. Les principes communs derrière ces deux cas
Malgré des différences de phase, de narration et de forme de produit, Caldera et Berachain suivent une logique très cohérente dans leur utilisation de Kaito : la croissance ne consiste pas à “amplifier”, mais à “filtrer” ; l’algorithme n’est pas un adversaire, mais doit être compris et adapté en amont ; la motivation principale est de façonner un comportement à long terme, plutôt que de stimuler une participation ponctuelle.
Quatrième étape : la réévaluation de la “valeur” en 2026 et la transition vers la crédibilité
En début 2026, Kaito a lancé une évolution paradigmatique — passant officiellement d’un “distribution de l’attention” à une “valorisation de la crédibilité” à tous les niveaux. L’enjeu principal est que le système ne se limite plus à “mesurer la production de contenu”, mais commence à définir “quels types de participation méritent une valorisation à long terme”.
L’action la plus emblématique est l’annonce officielle, le 4 janvier 2026, de la mise à jour de tous les critères d’accès aux classements. Cette mise à jour introduit des données de réputation (Reputation Data) et des détentions on-chain (On-chain Holdings), restructurant en profondeur la logique de poids de l’influence. Cela signifie que dans l’écosystème Kaito, la “fausse prospérité” basée uniquement sur des scripts AI ou des bots d’automatisation est désormais exclue. Le système commence à combiner indicateurs on-chain et réputation sociale pour filtrer systématiquement les activités de faible qualité, garantissant que chaque influenceur a une véritable crédibilité financière. Kaito passe d’une simple mesure “qui parle” à une mesure “qui mérite d’être pris au sérieux”.
En parallèle, la mise en œuvre du mécanisme de gouvernance gKAITO marque une étape importante : Kaito devient un système de gouvernance basé sur la réputation. Les membres de la communauté ne sont plus de simples contributeurs de trafic, mais participent activement à la gestion de la qualité de l’émission de tokens, via un “modèle à cinq dimensions” évaluant leur leadership, leur engagement et leur contribution culturelle. Dans ce cadre, la production de contenu passe d’un “comportement de trafic” à un “actif de crédibilité”, et l’influence est désormais profondément liée à la gouvernance, aux droits de profit et à la priorité dans l’investissement.
