Как Web3, так и Web2 сосредоточены на экономике трафика. Владение трафиком означает доминирование на рынке. В этом контексте распределение трафика становится важной темой для размышлений. Сцена InfoFi, представленная Kaito, предоставляет Web3 крайне перспективный сценарий применения.

Говоря о трафике, мы не можем не упомянуть о платформе Douyin, которая привлекает внимание. В последнее время Douyin 공개了 свою основную алгоритмическую механику, что не только раскрывает, как работает их рекомендательная система, но и поясняет стандарты оценки контента, ценностные ориентиры платформы и правила управления контентом. Анализируя эту информацию, мы можем обсудить, как получить устойчивую прибыль в среде Web3, особенно на социальных платформах экосистемы Kaito.

Основное содержание, раскрытое Douyin, в основном включает в себя принципы работы рекомендательной системы, а именно совместную фильтрацию. Основная суть этого механизма заключается в том, что, сталкиваясь с огромным объемом контента, который создается каждый день, алгоритм рекомендаций помогает пользователям эффективно отбирать информацию с помощью "совместной фильтрации". Этот алгоритм больше не полагается исключительно на метки контента, а работает на основе принципа "похожие собираются вместе".

В частности, система будет искать других пользователей, чьи интересы и поведенческие модели похожи на интересы пользователя. Когда эти похожие пользователи взаимодействуют с каким-либо контентом, алгоритм будет прогнозировать, что текущий пользователь также может заинтересоваться этим контентом, и соответственно предложит его. Основная ценность этого метода заключается в том, что алгоритм может активно помогать контенту создателей находить аудиторию, соответствующую их интересам.

Этот алгоритмический механизм предоставляет важные идеи для области Web3, особенно для экосистемы Kaito. В децентрализованной среде ключевым вызовом станет достижение эффективного и точного распределения контента. Платформы Web3 могут заимствовать идеи совместной фильтрации, сочетая их с особенностями блокчейн-технологии, чтобы разработать более прозрачные, справедливые и управляемые пользователями рекомендательные системы.

Кроме того, создатели контента в среде Web3 должны уделять больше внимания качеству контента и взаимодействию с пользователями, поскольку эти факторы напрямую влияют на охват распространения контента. В то же время вовлеченность пользователей и их обратная связь также будут играть более важную роль в децентрализованной экосистеме и могут стать ключевыми факторами, определяющими ценность и обращение контента.

В целом, распределение трафика в эпоху Web3 больше не будет полностью зависеть от централизованных алгоритмов, а скорее будет полагаться на общественное согласие и самостоятельный выбор пользователей. Важным направлением будущего развития станет то, как такие платформы, как Kaito, смогут предоставлять персонализированные рекомендации контента, защищая при этом конфиденциальность пользователей. Глубокое понимание и инновационное применение этих концепций позволит экосистеме Web3 создать более справедливую, прозрачную и эффективную модель распределения контента.