Trong bối cảnh AI và kinh tế nội dung dần hội tụ, sự xuất hiện của @watchdotfun thực chất đã dẫn đầu một con đường tạo dữ liệu có mật độ giá trị cao hơn.

Hiện nay, nhiều sản phẩm Web3 đều nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu người dùng, nhưng vấn đề thực sự nằm ở chỗ: hầu hết dữ liệu trên chuỗi là các đoạn hành vi rời rạc, thiếu bối cảnh liên tục, rất khó để sử dụng trực tiếp cho huấn luyện mô hình hoặc tối ưu hóa hệ thống đề xuất. Trong khi đó, hành vi xem video vốn có tính chất chuỗi thời gian, có thể phản ánh một cách hoàn chỉnh hơn sự thay đổi sở thích của người dùng.
Cơ chế của watchdotfun, về bản chất, là sử dụng các biện pháp ưu đãi để hướng dẫn người dùng tạo ra những hành vi xem liên tục, từ đó tích lũy dữ liệu chất lượng cao hơn. Những dữ liệu này không chỉ bao gồm việc có xem hay không, mà còn bao gồm thời lượng xem, các điểm thoát ra và phản hồi tương tác. Loại thông tin này có giá trị hơn so với dữ liệu nhấp chuột truyền thống trong việc hiểu được sở thích của người dùng.
Điểm quan trọng hơn nữa là các dữ liệu này được tạo ra trong một môi trường mở, thay vì là kết quả hộp đen bên trong nền tảng đóng. Các ghi chép trên chuỗi giúp dữ liệu có tính có thể xác minh, cũng như tạo nền tảng cho việc chia sẻ dữ liệu và tái sử dụng dữ liệu trong tương lai.
Từ góc độ của người sáng tạo, cấu trúc này cũng có tầm quan trọng tương tự. Giá trị của nội dung không còn chỉ được quyết định bởi lượng tiếp xúc, mà được đo lường bởi chất lượng xem thực tế. Nội dung thực sự có thể giữ chân người dùng sẽ nhận được những phần thưởng ổn định hơn trong hệ thống này.
Nếu nói rằng các nền tảng nội dung trước đây đang tranh giành lưu lượng truy cập, thì watchdotfun đang thúc đẩy cuộc cạnh tranh về chú ý hiệu quả. Khi dữ liệu từ mảnh vụn chuyển sang có cấu trúc, kết nối giữa AI và nội dung cũng sẽ trở nên chặt chẽ hơn, và đó chính là ý nghĩa lâu dài của nó.
@easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate