在數據時代從海量數據中篩選真實數據 關於數據的財富差距正在不斷擴大。 這意味著什麼？ 我們越來越難以從AI生成的無數數據中篩選出真正有意義和可靠的數據。 因此，企業將發現儲存和管理信息比現在更困難，他們必須在一開始就投入大量精力來確定接受和儲存多少數據。 未來將會出現無數與數據相關的問題，尤其是在廣告領域。 因此，越來越多的趨勢是儘可能將公開可用的數據上鏈。 相反，在我目前參與的Info-fi項目中，儘管與特定關鍵詞相關的數據量和內容量正在飆升， 用戶參與度和可靠的行為指標實際上在質量上卻在下降。 這意味著數據的質量正在下降或變得不可靠。 為了解決這些問題並推動實際參與和行為的獎勵，我們需要提升數據的價值，並維持效率和激勵增長的飛輪。 許多項目目前正在致力於這些方面，大家都認識到這是AI時代出現的一個不容忽視的問題。 雖然我只提到了問題，但也有許多成功案例從各種想法中湧現出來。 現實生活中的案例： 在Uber的案例中，2024年他們廣告預算的很大一部分浪費在了欺詐和低效上。 這個問題源於對傳統廣告中不可靠指標（如點擊和展示）的依賴，導致實施基於激勵的行為驅動模型。 通過採用基於行為的驗證系統和直接獎勵計劃，他們為用戶提供了更多激勵，同時增強了用戶對Uber的忠誠度，創造了雙贏局面。 我們生活在一個開發工具以精煉和管理此類數據比以往任何時候都更重要的時代。