Незалежно від того, чи йдеться про Web3, чи про Web2, основна увага зосереджена на економіці трафіку. Оволодіння трафіком означає наявність домінуючої позиції на ринку. У цьому контексті розподіл трафіку став темою, яка викликає роздуми. Інформаційний сектор на прикладі Kaito надає Web3 надзвичайно перспективний сценарій застосування.
Говорячи про трафік, ми не можемо не згадати про цей привабливий платформу – Douyin. Нещодавно Douyin опублікував свої основні алгоритмічні механізми, що не лише розкриває спосіб роботи їхньої рекомендованої системи, але й пояснює стандарти оцінки контенту, ціннісні орієнтири платформи та правила управління контентом. Аналізуючи цю інформацію, ми можемо дослідити, як отримати стійкий дохід у середовищі Web3, особливо на соціальних платформах в екосистемі Kaito.
Основний зміст, опублікований Douyin, в основному включає в себе принцип роботи системи рекомендацій, а саме - колективну фільтрацію. Основна суть цього механізму полягає в тому, що, стикаючись з величезною кількістю контенту, що генерується щодня, алгоритм рекомендацій за допомогою "колективної фільтрації" допомагає користувачам ефективно відбирати інформацію. Цей алгоритм більше не покладається виключно на позначки контенту, а працює на основі принципу "подібне збирає подібне".
Зокрема, система буде шукати інших користувачів, чия цікавість і поведінкові моделі схожі на цікавість і поведінку користувача. Коли ці подібні користувачі взаємодіють з певним вмістом, алгоритм передбачає, що поточний користувач також може бути зацікавлений у цьому вмісті, що призводить до рекомендації. Основна цінність цього підходу полягає в тому, що алгоритм може активно допомагати контенту творців знаходити аудиторію, що відповідає їхнім інтересам.
Цей алгоритмічний механізм дає важливі підказки для сфери Web3, особливо для екосистеми Kaito. У децентралізованому середовищі досягнення ефективного та точного розподілу контенту стане ключовим викликом. Платформи Web3 можуть черпати натхнення з ідей колективної фільтрації, поєднуючи їх з характеристиками технології блокчейн, щоб розробити більш прозорі, справедливі та контрольовані користувачами системи рекомендацій.
Крім того, творці контенту в середовищі Web3 повинні більше уваги приділяти якості контенту та взаємодії з користувачами, оскільки ці фактори безпосередньо вплинуть на обсяг поширення контенту. Одночасно участь користувачів та їхні відгуки також відіграватимуть більш важливу роль у децентралізованій екосистемі, можливо, ставши вирішальними факторами для оцінки вартості та обігу контенту.
В цілому, розподіл трафіку в епоху Web3 більше не буде повністю залежати від централізованих алгоритмів, а більше покладеться на громадську згоду та самостійний вибір користувачів. Важливим напрямком майбутнього розвитку буде те, як платформи, такі як Kaito, можуть забезпечити персоналізовані рекомендації контенту, захищаючи при цьому конфіденційність користувачів. Глибоке розуміння та інноваційне застосування цих концепцій дасть можливість екосистемі Web3 створити більш справедливі, прозорі та ефективні моделі розподілу контенту.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Незалежно від того, чи йдеться про Web3, чи про Web2, основна увага зосереджена на економіці трафіку. Оволодіння трафіком означає наявність домінуючої позиції на ринку. У цьому контексті розподіл трафіку став темою, яка викликає роздуми. Інформаційний сектор на прикладі Kaito надає Web3 надзвичайно перспективний сценарій застосування.
Говорячи про трафік, ми не можемо не згадати про цей привабливий платформу – Douyin. Нещодавно Douyin опублікував свої основні алгоритмічні механізми, що не лише розкриває спосіб роботи їхньої рекомендованої системи, але й пояснює стандарти оцінки контенту, ціннісні орієнтири платформи та правила управління контентом. Аналізуючи цю інформацію, ми можемо дослідити, як отримати стійкий дохід у середовищі Web3, особливо на соціальних платформах в екосистемі Kaito.
Основний зміст, опублікований Douyin, в основному включає в себе принцип роботи системи рекомендацій, а саме - колективну фільтрацію. Основна суть цього механізму полягає в тому, що, стикаючись з величезною кількістю контенту, що генерується щодня, алгоритм рекомендацій за допомогою "колективної фільтрації" допомагає користувачам ефективно відбирати інформацію. Цей алгоритм більше не покладається виключно на позначки контенту, а працює на основі принципу "подібне збирає подібне".
Зокрема, система буде шукати інших користувачів, чия цікавість і поведінкові моделі схожі на цікавість і поведінку користувача. Коли ці подібні користувачі взаємодіють з певним вмістом, алгоритм передбачає, що поточний користувач також може бути зацікавлений у цьому вмісті, що призводить до рекомендації. Основна цінність цього підходу полягає в тому, що алгоритм може активно допомагати контенту творців знаходити аудиторію, що відповідає їхнім інтересам.
Цей алгоритмічний механізм дає важливі підказки для сфери Web3, особливо для екосистеми Kaito. У децентралізованому середовищі досягнення ефективного та точного розподілу контенту стане ключовим викликом. Платформи Web3 можуть черпати натхнення з ідей колективної фільтрації, поєднуючи їх з характеристиками технології блокчейн, щоб розробити більш прозорі, справедливі та контрольовані користувачами системи рекомендацій.
Крім того, творці контенту в середовищі Web3 повинні більше уваги приділяти якості контенту та взаємодії з користувачами, оскільки ці фактори безпосередньо вплинуть на обсяг поширення контенту. Одночасно участь користувачів та їхні відгуки також відіграватимуть більш важливу роль у децентралізованій екосистемі, можливо, ставши вирішальними факторами для оцінки вартості та обігу контенту.
В цілому, розподіл трафіку в епоху Web3 більше не буде повністю залежати від централізованих алгоритмів, а більше покладеться на громадську згоду та самостійний вибір користувачів. Важливим напрямком майбутнього розвитку буде те, як платформи, такі як Kaito, можуть забезпечити персоналізовані рекомендації контенту, захищаючи при цьому конфіденційність користувачів. Глибоке розуміння та інноваційне застосування цих концепцій дасть можливість екосистемі Web3 створити більш справедливі, прозорі та ефективні моделі розподілу контенту.