Ончейн-метрики стали ключевым аргументом в борьбе за внимание: количество пользователей, объём транзакций, TVL и активность кошельков указываются как доказательство успеха проекта.

Но в реальности не все цифры, которые видны в обозревателях, являются отражением рественного спроса. Всё чаще данные имитируются через автоматические боты, протоколы запускают транзакции сами с собой, а «уникальные пользователи» оказываются сотнями адресов одного скрипта. Команда cryptium.ru разобралась, как подделывается Web3-активность и по каким признакам можно вычислить фальшивую статистику.

Как выглядит фейковая активность

На первый взгляд всё выглядит убедительно: тысячи транзакций, растущий объём, стабильный поток новых адресов. Но при детальном анализе выясняется, что:

  • адреса взаимодействуют строго по шаблону;

  • транзакции идут через одну и ту же пару активов;

  • активность сосредоточена в одном и том же времени суток;

  • объём операций на одного пользователя превышает разумный уровень.

Подобная имитация часто создаётся для создания видимости успеха в первые недели запуска или для повышения рейтинга в агрегаторах.

Ончейн не врёт — но его можно заставить сказать то, что нужно. Главное — кто контролирует сценарий.

Почему это работает

Децентрализованные обозреватели вроде Dune, DeFiLlama, Nansen и других действительно считывают информацию из блокчейна, но они не анализируют мотивацию транзакций. А значит, если проект сам себе отправляет токены между сотнями адресов, это засчитывается как «рост пользовательской базы». Боты могут генерировать тысячи «действий» в день, минуя реальные взаимодействия с продуктом.

Также фейковая активность используется, чтобы:

  • привлекать инвесторов под «растущую метрику»;

  • создавать иллюзию спроса на токен;

  • получать более выгодное позиционирование на launchpad-платформах;

  • попадать в топы TVL-рейтингов.

Что можно считать настоящей статистикой

Реальную активность проще заметить через сопоставление разных данных:

  • количество уникальных взаимодействий, а не просто адресов;

  • рост TVL с подтверждённым источником ликвидности;

  • наличие повторных обращений одного пользователя;

  • публичные метрики retention: сколько пользователей возвращаются спустя неделю или месяц;

  • органическая активность в социальных сетях, совпадающая по времени с ончейн-пиками.

Ещё один важный индикатор — реакция рынка. Если при тысячах пользователей токен не растёт в цене, а ликвидность стоит на месте — цифры, скорее всего, искусственные.

Выводы от cryptium.ru

Ончейн-прозрачность — сильная сторона Web3, но без умения интерпретировать метрики она становится иллюзией. Фейковая статистика — не баг системы, а инструмент манипуляции, которым всё чаще пользуются как стартапы, так и известные проекты. Чтобы избежать ложных выводов, важно не смотреть только на цифры, а разбирать их структуру: кто взаимодействует, зачем и на каких условиях. В 2025 году ончейн-аналитика требует не только доступа к данным, но и понимания их реального контекста.