福利加码,Gate 廣場明星帶單交易員三期招募開啟!
入駐發帖 · 瓜分 $30,000 月度獎池 & 千萬級流量扶持!
如何參與:
1️⃣ 報名成為跟單交易員:https://www.gate.com/copytrading/lead-trader-registration/futures
2️⃣ 報名活動:https://www.gate.com/questionnaire/7355
3️⃣ 入駐 Gate 廣場,持續發布交易相關原創內容
豐厚獎勵等你拿:
首發優質內容即得 $30 跟單體驗金
每雙周瓜分 $10,000U 內容獎池
Top 10 交易員額外瓜分 $20,000U 登榜獎池
精選帖推流、首頁推薦、周度明星交易員曝光
詳情:https://www.gate.com/announcements/article/50291
大多數人認為加密內容創作是副業。Gate Square 建立了一個系統,使其成為主要收入來源——Creator Leaderboard 正是這個系統的公開展示。
前提看似簡單:如果您的內容產生真實的交易活動,您就可以獲得該活動產生的交易費用的分成。不需要贊助。不需要推銷品牌合作。不需要達到最低粉絲數才能開始賺錢。機制是直接的——發布包含交易對信息的內容,讀者點擊並在 180 分鐘內交易,費用分成就開始了。Creator Leaderboard 按周參與度評分對參與者進行排名,前 100 名創作者每週都會在基本費率之外獲得複利費用分成獎勵。
這不是典型的創作者獎勵計劃。其複利架構的運作方式是與眾不同之處。
獎勵堆棧,從基礎到上限:
基礎佣金:您內容直接流量產生的交易費用的 10%,適用於現貨、期貨和 Alpha 交易
參與度獎勵:如果您在同一週內達到發文量和互動指標的合格閾值,可額外獲得 10%
排行榜乘數:每週排名前 100 名可以解鎖進一步的獎勵級別——這意味著持續產出優質內容並推動真實交易量的創作者不僅賺一次,而且隨著排名上升而以遞增速率賺取
重新進入獎勵:新創作者和間隔一個月後回歸的創作者在重新進入期間會獲得雙倍佣金乘數——同時應用於基礎和排行榜級別
週結算上限:每週 1,000 USDT,最低支出下限為 0.1 USDT
週重置結構是有意設計的。它創造了一個循環競爭週期,其中一致性比任何單一病毒式帖子都更重要。排行榜不是在一天內決定的。它是在七天的複利產出中決定的——這意味著每天發布並進行紮實分析的創作者會打敗發布一個病毒式內容然後消失的創作者。
為什麼這個模型對加密創作者更有效:
加密內容在其他平台上一直存在轉化問題。在 X 或 YouTube 上發布的圖表分析產生瀏覽量,也許還有粉絲增長。但從「我喜歡這個分析」到「我進行了這筆交易」的那一刻對創作者來說完全是不可見的。費用相關性丟失。創作者從其內容直接產生的交易中一無所獲。
在 Gate Square 上,那個不可見的時刻變成了可審計和可貨幣化的。180 分鐘的歸因窗口將您的內容與您的受眾進行的真實交易決定聯繫起來。您的內容轉換的每筆交易——在現貨中、在期貨中、在 Alpha 市場中——都流向您的佣金計算。內容和交易活動在同一個生態系統中、在同一屋簷下、由同一系統追蹤。
對於已經在製作優質加密分析和市場評論的創作者——有數千人目前在做這項工作卻沒有獲得直接報酬——Gate Creator Leaderboard 是他們已有工作經濟學的結構升級。
Gate Square 內容工具包:
創作者不限於文本分析。該平台支持圖像帖子、視頻帖子、AI 輔助創作、迷因格式、熱門話題帖子、代幣標籤帖子、Gate Fun 代幣啟動帖子、交易卡分享和看漲/看跌方向帖子。每種格式都計入週參與度評分。完整格式支持意味著創作者的自然風格——無論他們是圖表分析師、宏觀評論員、迷因帳戶還是代幣項目創始人——都符合該計劃的合格內容類型。
Gate Square 創作者當前市場背景:
市場處於恐懼和貪婪指數 12——極度恐懼。BTC 在 $70,355 正在保持確認的日線雙底。ETH 在 $2,150 在本次交易中表現優於 BTC。GT 在 $6.82,今日上漲 1.18%,表現優於兩者——GT 挖礦質押超過 40.19 百萬代幣,70% 社區正面情緒。第 13 個週年週期產生了今年社區參與度最強的 GT。
對於內容創作者來說,波動性壓縮市場加上排行榜重置週期是理想設置。讀者渴望分析、方向性觀點和背景信息。對優質加密評論的需求正好在價格不確定且恐懼和貪婪指數閃爍紅色時達到最高。Gate Square 排行榜上本週的創作者不僅在製作內容——他們正在當前市場週期需求最高的窗口製作內容。
排行榜已上線。市場在變動。佣金時鐘在每週一重置。
您的分析是有價值的。Gate Square 是您的價值得到報酬的地方。
#CreatorLeaderboard #GateSquare #ContentMining