在数据时代从海量数据中筛选真实数据 关于数据的财富差距正在不断扩大。 这意味着什么？ 我们越来越难以从AI生成的无数数据中筛选出真正有意义和可靠的数据。 因此，企业将发现存储和管理信息比现在更困难，他们必须在一开始就投入大量精力来确定接受和存储多少数据。 未来将会出现无数与数据相关的问题，尤其是在广告领域。 因此，越来越多的趋势是尽可能将公开可用的数据上链。 相反，在我目前参与的Info-fi项目中，尽管与特定关键词相关的数据量和内容量正在飙升， 用户参与度和可靠的行为指标实际上在质量上却在下降。 这意味着数据的质量正在下降或变得不可靠。 为了解决这些问题并推动实际参与和行为的奖励，我们需要提升数据的价值，并维持效率和激励增长的飞轮。 许多项目目前正在致力于这些方面，大家都认识到这是AI时代出现的一个不容忽视的问题。 虽然我只提到了问题，但也有许多成功案例从各种想法中涌现出来。 现实生活中的案例： 在Uber的案例中，2024年他们广告预算的很大一部分浪费在了欺诈和低效上。 这个问题源于对传统广告中不可靠指标（如点击和展示）的依赖，导致实施基于激励的行为驱动模型。 通过采用基于行为的验证系统和直接奖励计划，他们为用户提供了更多激励，同时增强了用户对Uber的忠诚度，创造了双赢局面。 我们生活在一个开发工具以精炼和管理此类数据比以往任何时候都更重要的时代。