链上活跃度与真实用户
一句话速览
地址数、交易笔数都可以刷。哪些指标相对难伪造，以及怎么交叉验证。
这节课要你带走的
哪些链上指标容易被刷、哪些相对难伪造、以及怎么交叉验证一个项目的真实使用情况。
链上数据是公开的，但公开不等于可信， 因为很多指标可以用很低的成本刷出来。
容易刷的和相对难刷的
| 指标 | 刷的成本 | 怎么刷 |
|---|---|---|
| 地址数 | 极低 | 生成地址不要钱，每个转一点点 |
| 交易笔数 | 低 | 自己跟自己转账 |
| 成交量 | 低 | 左手倒右手 |
| 锁仓量 | 中等 | 自有资金存进去，但要承担机会成本 |
| 支付的网络费用 | 较高 | 刷交易要真金白银付手续费 |
| 持有超过一定时间的地址数 | 较高 | 需要时间，无法快速伪造 |
规律很清楚：需要付出真实成本或需要时间累积的指标， 相对更难伪造。
四个交叉验证的方法
一、看单个地址的行为特征。 刷出来的地址通常有明显模式： 创建时间集中、资金来源同一、交互金额相近、之后再无活动。
二、看费用与活跃度的比例。 如果交易笔数很高但支付的总费用很低， 说明那些交易都是极小额的， 这跟真实使用的分布不一样。
三、看留存。 三个月前活跃的地址，现在还有多少在活跃。 这个数很难刷，因为它需要持续投入。
四、看激励的影响。 如果项目在发代币做激励， 要把激励期和非激励期的数据分开看。 上上节提过这一点： 激励产生的使用量在激励结束后会消失。
一个更根本的角度
问的不该是「有多少人在用」，而是「如果没有代币激励，还会有多少人用」。
这个问题很难精确回答，但可以逼近： 看激励减少或结束时，使用量掉了多少。 很多项目的答案是掉了九成以上。
数据源的选择
一是自己查区块浏览器。最可靠但最费时， 适合核实具体的事（见 工具篇）。
二是公开的数据分析平台。 效率高，但要注意它们的指标定义可能不同， 同一个「活跃地址数」在不同平台上算法不一样。
三是项目方自己的数据面板。 参考价值最低，因为口径由它自己定。
选定之后固定用一个，理由跟 固定行情源一样： 在不同口径之间切换，你会不断找到互相矛盾的证据。
做
今天就做这一件事
挑一个项目，看它最近三十天的活跃地址数，再看同期支付的网络费用总额。
用后者除以前者，得到「人均支付费用」。
这个数极低的话，说明那些地址的交互都是极小额的。
带走这一条：地址数、交易笔数、成交量都能低成本刷出来，而费用支付和长期留存需要真实成本或时间，相对难伪造。更根本的问题是：如果没有代币激励，还会有多少人用。