Địa chỉ hoạt động on-chain là một chỉ số hữu ích để quan sát mức độ sử dụng blockchain, nhưng không phải số người dùng thực. Một người có thể kiểm soát nhiều địa chỉ, trong khi một địa chỉ của sàn giao dịch hoặc dịch vụ lưu ký có thể đại diện cho nhiều khách hàng.
Vì vậy, không nên kết luận một dự án blockchain đang tăng trưởng chỉ vì số địa chỉ ví hoạt động đi lên. Chỉ số này cần được đọc cùng phương pháp thống kê, loại giao dịch, phí mạng, hành vi lặp lại và dữ liệu ở cấp ứng dụng.
Địa chỉ hoạt động on-chain là gì?
Địa chỉ hoạt động, thường được gọi là active addresses crypto, là số địa chỉ duy nhất thực hiện một hành động được nguồn dữ liệu ghi nhận trong một khoảng thời gian.
Tùy nhà cung cấp dữ liệu, một địa chỉ có thể được xem là hoạt động khi:
- Gửi giao dịch.
- Nhận tài sản.
- Ký giao dịch thành công.
- Gọi hợp đồng thông minh.
- Tương tác với token, NFT hoặc ứng dụng phi tập trung.
- Trả phí mạng hoặc được một địa chỉ khác tài trợ phí.
Đây không phải một định nghĩa thống nhất. Có nguồn tính cả địa chỉ gửi và nhận, trong khi nguồn khác chỉ đếm địa chỉ chủ động khởi tạo giao dịch. Một số bảng dữ liệu loại giao dịch thất bại, địa chỉ hợp đồng và tài khoản hệ thống; số khác lại giữ nguyên.
Do đó, trước khi so sánh số địa chỉ hoạt động giữa hai blockchain hoặc hai thời kỳ, cần đọc phần phương pháp của nguồn dữ liệu. Khác biệt về định nghĩa có thể tạo ra kết quả khác nhau dù cùng phân tích một mạng lưới.
Có thể mô tả chỉ số theo dạng tập hợp:
- Địa chỉ hoạt động ngày là số địa chỉ duy nhất thỏa mãn tiêu chí trong một ngày.
- Địa chỉ hoạt động tháng là số địa chỉ duy nhất thỏa mãn tiêu chí trong toàn bộ tháng hoặc cửa sổ thời gian được chọn.
Từ “duy nhất” chỉ áp dụng cho địa chỉ, không xác nhận danh tính con người đứng sau địa chỉ đó.
Cách đọc địa chỉ hoạt động theo ngày và tháng
Địa chỉ hoạt động hằng ngày
Daily active addresses phản ánh phạm vi địa chỉ tương tác trong từng ngày. Chỉ số này phù hợp để quan sát biến động ngắn hạn quanh các sự kiện như ra mắt ứng dụng, phân phối token, nâng cấp mạng hoặc chiến dịch khuyến khích.
Khi đọc dữ liệu theo ngày, cần kiểm tra:
- Múi giờ dùng để chia ngày, chẳng hạn UTC hay múi giờ khác.
- Chỉ tính giao dịch thành công hay gồm cả giao dịch thất bại.
- Địa chỉ nhận thụ động có được xem là hoạt động hay không.
- Địa chỉ hợp đồng, trình xác thực và tài khoản hệ thống có bị loại trừ không.
- Chỉ số bao phủ toàn mạng hay một nhóm ứng dụng cụ thể.
Biến động trong một ngày thường chưa đủ để chứng minh xu hướng. Một sự kiện đơn lẻ có thể kéo chỉ số tăng mạnh rồi trở lại mức trước đó.
Địa chỉ hoạt động hằng tháng
Monthly active addresses đo số địa chỉ duy nhất hoạt động trong một tháng dương lịch hoặc một cửa sổ thời gian liên tục. Hai cách tính này không hoàn toàn giống nhau:
- Tháng dương lịch bắt đầu và kết thúc theo lịch.
- Cửa sổ liên tục luôn nhìn lại một khoảng thời gian tính từ ngày quan sát.
Không nên cộng số địa chỉ hoạt động của từng ngày để tạo thành số tháng. Một địa chỉ xuất hiện trong nhiều ngày sẽ bị tính lặp nếu cộng trực tiếp, nhưng chỉ được tính một lần khi lấy tập hợp địa chỉ duy nhất của cả tháng.
Tương tự, không nên so sánh tháng chưa kết thúc với một tháng đầy đủ mà không ghi rõ phạm vi thời gian. Với dự án mới ra mắt, chỉ số tháng còn có thể chịu ảnh hưởng mạnh từ chiến dịch thu hút ban đầu.
Kết hợp dữ liệu ngày và tháng
Dữ liệu ngày cho biết cường độ biến động ngắn hạn, còn dữ liệu tháng thể hiện phạm vi địa chỉ đã tham gia trong khoảng thời gian dài hơn. Khi kết hợp hai chỉ số, có thể đặt các câu hỏi:
- Mức tăng hằng ngày có được duy trì hay chỉ xuất hiện trong vài phiên?
- Địa chỉ quay lại hoạt động hay phần lớn chỉ xuất hiện một lần?
- Tăng trưởng đến từ địa chỉ mới hay nhóm cũ hoạt động thường xuyên hơn?
- Sau sự kiện phát hành token, số địa chỉ có giữ được mức nền cao hơn không?
Tỷ lệ giữa địa chỉ hoạt động trung bình ngày và địa chỉ hoạt động tháng đôi khi được dùng như tín hiệu về tần suất quay lại. Tuy nhiên, đây vẫn là tỷ lệ giữa các địa chỉ, không phải tỷ lệ giữ chân người dùng đã xác minh.
Vì sao một địa chỉ không tương đương một người dùng?
Quan hệ giữa địa chỉ và người dùng không phải một-một. Đây là điểm quan trọng nhất khi phân tích người dùng blockchain.
| Tình huống | Ảnh hưởng đến chỉ số |
|---|---|
| Một người dùng nhiều địa chỉ | Số địa chỉ cao hơn số người |
| Nhiều khách hàng dùng địa chỉ lưu ký của một sàn | Số địa chỉ thấp hơn số người |
| Bot tạo và xoay vòng nhiều địa chỉ | Số địa chỉ tăng nhưng không phản ánh người dùng mới |
| Ví hợp đồng có nhiều chủ sở hữu | Một địa chỉ có thể đại diện cho nhiều bên |
| Một người dùng nhiều blockchain | Bị tính riêng trên từng mạng |
| Ứng dụng dùng relayer hoặc tài trợ phí | Địa chỉ trả phí có thể không phải người dùng cuối |
Blockchain theo mô hình tài khoản
Trên các mạng theo mô hình tài khoản, cần phân biệt địa chỉ do khóa riêng kiểm soát, ví hợp đồng, hợp đồng ứng dụng và tài khoản hệ thống. Nếu bộ dữ liệu tính mọi địa chỉ tham gia giao dịch, hợp đồng thông minh cũng có thể được đưa vào tổng số active addresses.
Cùng một người có thể tạo nhiều tài khoản để tách tài sản, tăng riêng tư, tham gia nhiều ứng dụng hoặc đáp ứng điều kiện chiến dịch. Ngược lại, ví đa chữ ký và ví hợp đồng có thể được nhiều người cùng sử dụng.
Blockchain theo mô hình UTXO
Ở mô hình UTXO, ví có thể tạo địa chỉ mới để nhận phần tiền thừa sau giao dịch. Vì vậy, số địa chỉ xuất hiện trên chuỗi có thể tăng mà không tương ứng với số người dùng mới.
Việc gom nhiều địa chỉ thành một thực thể chỉ là suy luận dựa trên mẫu giao dịch. Các kỹ thuật phân cụm có thể hỗ trợ phân tích nhưng không chứng minh chắc chắn các địa chỉ thuộc cùng một người.
Sàn giao dịch và dịch vụ lưu ký
Một sàn tập trung có thể thực hiện giao dịch bằng ví nóng hoặc ví gom tiền đại diện cho hoạt động của nhiều khách hàng. Chuyển tiền giữa các ví nội bộ của cùng một tổ chức cũng có thể làm tăng giao dịch mà không tạo thêm nhu cầu sử dụng thực.
Dữ liệu địa chỉ vì thế không thể thay thế dữ liệu tài khoản đã xác minh của nền tảng. Việc phân loại địa chỉ sàn cũng phụ thuộc vào nhãn dữ liệu và có thể không bao phủ đầy đủ.
Các nguyên nhân làm sai lệch số địa chỉ hoạt động
Bot và hoạt động tự động
Bot chênh lệch giá, thanh lý, tạo lập thị trường, giao dịch trò chơi hoặc săn cơ hội phát hành token có thể thực hiện nhiều giao dịch với tần suất cao. Một bot có thể dùng một địa chỉ cố định hoặc xoay vòng qua nhiều địa chỉ.
Các dấu hiệu cần kiểm tra gồm:
- Khoảng thời gian giữa các giao dịch lặp lại đều đặn.
- Nhiều địa chỉ gọi cùng hợp đồng với dữ liệu đầu vào tương tự.
- Địa chỉ có vòng đời ngắn và chỉ thực hiện một nhóm hành động.
- Nhiều địa chỉ được cấp vốn từ cùng một nguồn.
- Số giao dịch tăng nhanh nhưng giá trị hoặc mức độ đa dạng ứng dụng không tăng tương ứng.
Các dấu hiệu này chỉ hỗ trợ phân loại xác suất. Không nên khẳng định một địa chỉ là bot nếu chưa có thêm bằng chứng.
Airdrop và hoạt động Sybil
Kỳ vọng nhận airdrop có thể khuyến khích một người tạo nhiều địa chỉ, thực hiện giao dịch nhỏ hoặc lặp lại cùng một chuỗi nhiệm vụ. Khi chiến dịch kết thúc, các địa chỉ này có thể ngừng hoạt động.
Để đánh giá tác động của airdrop, nên chia biểu đồ thành các giai đoạn trước sự kiện, thời kỳ làm nhiệm vụ, thời điểm chụp dữ liệu nếu được công bố, lúc nhận token và giai đoạn sau phân phối. Điều quan trọng không chỉ là đỉnh địa chỉ hoạt động mà còn là tỷ lệ địa chỉ tiếp tục quay lại sau sự kiện.
Giao dịch rác và phân phối token hàng loạt
Token hoặc NFT có thể được gửi đến nhiều địa chỉ mà người nhận không chủ động tương tác. Nếu nguồn dữ liệu coi mọi địa chỉ nhận là hoạt động, một đợt phân phối hàng loạt có thể khiến chỉ số tăng mạnh.
Cách hạn chế sai lệch là so sánh ít nhất hai phiên bản:
- Tất cả địa chỉ gửi hoặc nhận.
- Chỉ địa chỉ chủ động ký hoặc khởi tạo giao dịch thành công.
Khoảng cách giữa hai phiên bản giúp nhận biết mức ảnh hưởng từ người nhận thụ động.
Hợp đồng, cầu nối và tài khoản hệ thống
Giao dịch qua cầu nối, rollup, bộ định tuyến hoặc hợp đồng tổng hợp có thể tạo nhiều lớp tương tác. Nếu không xác định đúng đơn vị phân tích, cùng một hành động của người dùng có thể xuất hiện ở nhiều địa chỉ hợp đồng.
Ngoài ra, giao dịch hệ thống hoặc hoạt động của trình vận hành mạng có thể được ghi trên chuỗi nhưng không đại diện cho người dùng ứng dụng. Cần kiểm tra cấu trúc riêng của từng blockchain thay vì áp dụng một bộ lọc chung cho mọi mạng.
Lỗi diễn giải dữ liệu
Những vấn đề như cộng dữ liệu ngày thành dữ liệu tháng, trộn múi giờ, so sánh nguồn có định nghĩa khác nhau hoặc bỏ qua giao dịch thất bại đều có thể dẫn đến kết luận sai. Danh sách những sai lầm khi phân tích dữ liệu on-chain là tài liệu bổ sung hữu ích trước khi xây dựng mô hình đánh giá.
Đối chiếu với giao dịch, phí mạng và dữ liệu ứng dụng
Số địa chỉ hoạt động chỉ trở nên có ý nghĩa hơn khi được đặt cạnh các chỉ số khác.
Số lượng giao dịch
Nên theo dõi đồng thời:
- Tổng số giao dịch và số giao dịch thành công.
- Giao dịch trung bình trên mỗi địa chỉ hoạt động.
- Số địa chỉ chỉ thực hiện một giao dịch.
- Số địa chỉ quay lại trong các kỳ tiếp theo.
- Tỷ trọng giao dịch đến từ nhóm địa chỉ hoạt động nhiều nhất.
Nếu địa chỉ tăng nhưng giao dịch không tăng tương ứng, nguyên nhân có thể là nhiều địa chỉ mới chỉ hoạt động một lần. Nếu giao dịch tăng mạnh nhưng địa chỉ gần như đi ngang, hoạt động có thể tập trung ở nhóm người dùng cũ hoặc hệ thống tự động.
Phí mạng
Phí mạng thể hiện chi phí sử dụng không gian khối, nhưng mức phí còn phụ thuộc cơ chế định giá, tình trạng tắc nghẽn, loại giao dịch và khả năng tài trợ phí.
Một số cách đối chiếu gồm:
- Tổng phí do giao dịch trả.
- Phí điển hình của giao dịch thay vì chỉ nhìn tổng phí.
- Phí trên mỗi địa chỉ chủ động.
- Tỷ trọng phí từ một số hợp đồng hoặc nhóm địa chỉ lớn.
- Mức phí trước, trong và sau sự kiện tạo biến động.
Địa chỉ hoạt động tăng cùng giao dịch và phí có thể cho thấy nhu cầu không gian khối tăng, nhưng chưa đủ chứng minh dự án tạo doanh thu bền vững. Phí người dùng trả, phần phí thuộc về blockchain và doanh thu mà ứng dụng giữ lại là các khái niệm khác nhau; bài phân tích về fees và revenue của giao thức crypto giải thích rõ cách tách các lớp giá trị này.
Khối lượng và giá trị chuyển
Khối lượng chuyển tài sản có thể bổ sung bối cảnh, nhưng dễ bị thổi phồng bởi chuyển tiền nội bộ, giao dịch vòng, bot hoặc biến động giá token. Khi có thể, nên tách:
- Chuyển tiền giữa các địa chỉ độc lập.
- Chuyển nội bộ của sàn, cầu nối hoặc giao thức.
- Khối lượng giao dịch kinh tế và giao dịch kỹ thuật.
- Giá trị danh nghĩa bằng token và giá trị quy đổi.
Không nên xem mọi lượt chuyển token là một lần thanh toán hoặc một người dùng mới.
Dữ liệu ở cấp ứng dụng
Đối với ứng dụng phi tập trung, dữ liệu toàn mạng cần được đối chiếu với:
- Số địa chỉ duy nhất ký giao dịch với hợp đồng của ứng dụng.
- Số người dùng mới và địa chỉ quay lại.
- Số hành động cốt lõi như giao dịch, vay, cho vay hoặc tạo vị thế.
- Mức sử dụng theo từng hợp đồng và phiên bản sản phẩm.
- Phí do người dùng trả và phần giá trị giao thức thực sự thu được.
- Mức tập trung hoạt động giữa các nhóm địa chỉ.
Số ví kết nối giao diện không nhất thiết bằng số địa chỉ đã thực hiện giao dịch on-chain. Một người có thể kết nối nhưng không ký giao dịch, hoặc tương tác trực tiếp với hợp đồng mà không dùng giao diện chính thức.
Nếu phân tích mức độ phân tán của cộng đồng token, cần tách chỉ số hoạt động khỏi dữ liệu phân bổ ví nắm giữ token. Một địa chỉ nắm giữ chưa chắc đang hoạt động, còn địa chỉ hoạt động chưa chắc nắm giữ token lâu dài.
Trạng thái vận hành của blockchain
Số địa chỉ hoặc giao dịch giảm đột ngột đôi khi bắt nguồn từ lỗi chỉ mục dữ liệu, RPC, trình khám phá khối hoặc gián đoạn mạng. Trước khi gán nguyên nhân cho hành vi người dùng, nên kiểm tra blockchain có thực sự ngừng hoạt động bằng nhiều tín hiệu như quá trình tạo khối, xác nhận giao dịch và thông báo từ các đơn vị vận hành.
Quy trình phân tích active addresses crypto
Bước 1: Xác định câu hỏi
Hãy bắt đầu bằng một câu hỏi cụ thể, chẳng hạn dự án có thu hút địa chỉ mới hay không, mức tăng có duy trì sau airdrop không, hoặc người dùng đang quay lại thường xuyên hơn hay chỉ thực hiện một giao dịch.
Câu hỏi quyết định cách chọn địa chỉ, khoảng thời gian và chỉ số đối chiếu.
Bước 2: Ghi rõ định nghĩa
Một báo cáo tối thiểu nên nêu:
- Blockchain và ứng dụng được phân tích.
- Khoảng thời gian, múi giờ và cách chia kỳ.
- Điều kiện để một địa chỉ được xem là hoạt động.
- Có tính địa chỉ nhận thụ động hay không.
- Có loại giao dịch thất bại, hợp đồng và tài khoản hệ thống không.
- Dữ liệu tháng là tháng dương lịch hay cửa sổ liên tục.
Nếu nguồn không công bố đủ phương pháp, cần nêu đây là giới hạn thay vì tự suy đoán.
Bước 3: Tạo nhiều lớp dữ liệu
Thay vì chỉ dùng một con số tổng, có thể xây dựng các lớp:
- Toàn bộ địa chỉ gửi hoặc nhận.
- Địa chỉ chủ động ký giao dịch thành công.
- Địa chỉ tương tác với nhóm hợp đồng mục tiêu.
- Địa chỉ sau khi loại nhãn sàn, cầu nối, hợp đồng và tài khoản hệ thống đã biết.
- Địa chỉ quay lại sau lần hoạt động đầu tiên.
So sánh các lớp giúp đánh giá độ nhạy của kết luận. Tuy nhiên, bộ lọc quá chặt cũng có thể loại nhầm người dùng hợp lệ.
Bước 4: Phân đoạn hành vi
Nên phân chia địa chỉ theo đặc điểm thay vì chỉ nhìn tổng số:
- Mới và quay lại.
- Hoạt động một lần và hoạt động lặp lại.
- Tần suất thấp và tần suất cao.
- Chỉ dùng một ứng dụng và dùng nhiều ứng dụng.
- Địa chỉ được tài trợ phí và tự trả phí.
- Địa chỉ có dấu hiệu tự động hóa và địa chỉ chưa phân loại.
Nhãn “mới” cần gắn với phạm vi lịch sử đã kiểm tra. Một địa chỉ mới xuất hiện trong tập dữ liệu ngắn chưa chắc mới tồn tại trên blockchain.
Bước 5: Đặt dữ liệu trên dòng thời gian sự kiện
Đánh dấu các sự kiện có khả năng ảnh hưởng đến hành vi như ra mắt mainnet, nâng cấp, niêm yết token, chiến dịch điểm thưởng, airdrop hoặc thay đổi phí. Sau đó quan sát cả giai đoạn trước và sau sự kiện.
Mối tương quan theo thời gian không tự động chứng minh quan hệ nhân quả. Nếu nhiều sự kiện xảy ra gần nhau, cần tránh quy toàn bộ biến động cho một nguyên nhân.
Bước 6: Kiểm tra chéo bằng nhiều chỉ số
Một nhận định tăng trưởng sẽ thuyết phục hơn khi nhiều tín hiệu cùng hướng:
- Địa chỉ chủ động tăng.
- Giao dịch thành công tăng.
- Địa chỉ quay lại tăng.
- Hoạt động phân bổ trên nhiều ngày thay vì tập trung tại một sự kiện.
- Các hành động cốt lõi của ứng dụng tăng.
- Phí và giá trị kinh tế phù hợp với loại hoạt động.
Nếu các chỉ số mâu thuẫn, nên trình bày các giả thuyết cạnh tranh thay vì chọn ngay kết luận thuận lợi nhất.
Cách trình bày chỉ số mà không gây hiểu lầm
Một câu mô tả tốt nên nói rõ đây là địa chỉ, không phải người dùng. Ví dụ: “Số địa chỉ chủ động ký giao dịch tăng trong kỳ quan sát” chính xác hơn “số người dùng tăng”.
Khi công bố dữ liệu, nên kèm theo:
- Định nghĩa địa chỉ hoạt động.
- Nguồn và thời điểm truy xuất dữ liệu.
- Phạm vi blockchain hoặc hợp đồng.
- Bộ lọc đã áp dụng.
- Sự kiện có thể tạo sai lệch.
- Giới hạn của việc quy địa chỉ thành người dùng.
Không có một chỉ số on-chain đơn lẻ nào xác định chính xác số người dùng thực. Cách tiếp cận phù hợp là xem số địa chỉ ví hoạt động như một tín hiệu về phạm vi tương tác, sau đó kiểm tra bằng giao dịch, phí mạng, mức độ quay lại và dữ liệu hành vi của ứng dụng. Khi định nghĩa được công bố rõ và các sai lệch do bot, airdrop, mô hình tài khoản được xem xét, active addresses mới có thể hỗ trợ đánh giá dự án blockchain một cách thận trọng hơn.
