ALISのトークン配布（報酬）ロジック考察

Taka
2021/02/07 06:36

こんにちは、Pockyです。

ALISのトークン配布（報酬）ロジック問題について考察してみたいと思います。

あくまで個人的な妄想に過ぎませんので悪しからず。

- 目次-

◆ トークン配布（報酬）ロジックとは？
◆ ホワイトペーパーの内容
　● ベースポイント
　● 5分ルール
　● 自分いいね無効
　● Badポイント
◆ 現在のロジック
　● ほぼ明確に存在するルール
　● SEOの評価基準
◆ 1日の合計報酬量
◆ まとめ

◆ トークン配布（報酬）ロジックとは？

ALISでは、投稿した記事に対する評価によって、ALISトークンが報酬として付与されます。

報酬は評価した側にも付与されますが、ここでは記事に対する報酬のみにフォーカスしたいと思います。

評価において、どれだけの「いいね」を獲得したかが重要であることは言うまでもありませんが、決してそれだけが対象ではありません。

つまり、1いいね=1ALISとういうように、「いいね」に対する報酬の割合が決まっているわけではないということです。

では報酬の量を決定する仕組みはどのようになっているのでしょうか。

これが「トークン配布（報酬）ロジック」の問題です。

これまで多くのユーザーがこの問題に関する記事を上げていますが、未だはっきりとした答えは出ていません。

そもそもロジックの詳細は公開されていないので、実のところは運営しか知り得ません。

◆ ホワイトペーパーの内容

ロジックの基礎部分については、ALISがICO時に公開したホワイトペーパーに記されています。

● ベースポイント

評価ロジックにおいては、まず記事投稿者が持つベースポイントに報酬率が比例する仕組みについて書かれています。

これは例えば、投稿者が保有するALISトークンが多ければ多いほど、報酬の割合が高くなるというものです。

しかしこのロジックは2021年2月現在、導入されていないようです。

● 5分ルール

また、ALISでは連続いいねによる不正評価を防止するため、前回のいいねから5分以内に他の記事にいいねをしても評価の対象にならないというルールがあります。

ALISのβ版が公開されてからしばらくはこのルールも導入されていなかったのですが、おそらくは僕が行った実験がきっかけで改正されました。笑

● 自分いいね無効

これは、自分の記事にいいねを押しても評価の対象にならないというルールです。

このルールについてもしばらくは未導入でしたが、いつの間にか導入されてました。

● Badポイント

これは「いいね=Good」に対して「悪いね=Bad」という低評価の概念です。

つまり単なる加点式ではなく減点する要素を組み込むというものです。

しかしこのBadボタンも現在のALISにはなく、導入予定という話も今のところありません。

◆ 現在のロジック

上記したように、現在の配布ロジックはWhitepaperの内容から大きく変更されてされています。

そしてこれまでALISでは、新ロジックに関するいくつかの推論が挙がっています。

● ほぼ明確に存在するルール

よく言われるのは「記事ページの滞在時間が重要である」ということです。

ページの滞在時間が長いと言うことは、それだけその記事がしっかり読まれているよいうことになるため、評価が高くなるという仮説です。

これは公式に発表されたルールではありませんが、僕自身もALISで投稿を続けてきて実感しています。

おそらくはほぼ実在するルールです。

● SEOの評価ロジック

ここからは完全に僕の推論ですが、おそらくALISの報酬ロジックはGoogleのSEO評価ロジックを参考にしているのではないかと思います。

GoogleのSEO評価ロジックというのは、検索エンジンにおいて有益なサイトほど検索結果の上位ページに表示するための評価の仕組みのことです。

その理由ですが、ALISがサイト自体のSEO対策に力を入れていた時期があるので、これを報酬ロジックにも応用しているのではないかと思いました。

ではSEOで評価されるポイントとは何でしょうか？

残念なことにこれもまた公開されていません。笑

しかしSEOに関しては常日頃分析している専門家が多いため、ある程度の答えは出ています。

その中から、ALISの報酬ロジックに応用できそうなポイントをピックアップしてみました。

・ページビュー（PV）
　→そのページが読まれた回数
・セッション（SS）
　→30分以内にどれだけ読まれたか
・セッションタイム（ST）
　→そのページの滞在時間
・ユニークユーザー（UU）
　→そのページを読んだ人数
・読了率
　→ページの最後まで読まれた割合

セッションタイムは、まさに上記した「ほぼ実在するルール」です。

これらの数値をもとに、その記事に対する報酬割合を決定しているのではないかというのが僕の仮説です。