Web3でもWeb2でも、核心は流量経済に関するものです。流量を掌握することは、市場での主導的な地位を持つことを意味します。この背景において、流量の分配は考えさせられるテーマになりました。Kaitoを代表とするInfoFi領域は、Web3に非常に有望なアプリケーションシナリオを提供しています。

トラフィックについて話すと、私たちは注目すべきプラットフォームである抖音（Douyin）を挙げざるを得ません。最近、抖音はそのコアアルゴリズムメカニズムを公開しました。これは、推薦システムの運用方法を明らかにするだけでなく、コンテンツ評価基準、プラットフォームの価値指向、そしてコンテンツガバナンスルールを説明しています。これらの情報を分析することで、私たちはWeb3環境、特にKaitoエコシステム内のソーシャルプラットフォームで持続可能な収益を得る方法について探求することができます。

TikTokが公開した核心内容は、推薦システムの動作原理、つまり協調フィルタリングを主に含んでいます。このメカニズムの核心は、毎日生成される膨大なコンテンツに直面した際、推薦アルゴリズムが「協調フィルタリング」を通じてユーザーが情報を効果的に選別するのを助けることです。このアルゴリズムは、単にコンテンツのタグに依存するのではなく、「類は友を呼ぶ」という原則に基づいて機能します。

具体的には、システムはユーザーの興味や行動パターンに類似した他のユーザーを探します。これらの類似ユーザーが特定のコンテンツに対してインタラクションを持つと、アルゴリズムは現在のユーザーもそのコンテンツに興味を持つ可能性があると予測し、推薦を行います。このアプローチの核心的な価値は、アルゴリズムがクリエイターのコンテンツを興味のあるオーディエンスに見つける手助けを積極的に行えることです。

このアルゴリズムのメカニズムは、Web3分野、特にKaitoエコシステムに重要な示唆をもたらしました。分散型の環境において、効率的かつ正確なコンテンツ配信を実現することが重要な課題となるでしょう。Web3プラットフォームは、協調フィルタリングの考え方を参考にし、ブロックチェーン技術の特性を組み合わせて、より透明で公正かつユーザーが制御可能な推薦システムを開発することができます。

また、Web3環境におけるコンテンツクリエーターは、コンテンツの質とユーザーのインタラクションにより重点を置くべきです。これらの要素は、コンテンツの拡散範囲に直接影響を与えるからです。さらに、ユーザーの参加度とフィードバックは、分散型エコシステムにおいてさらに重要な役割を果たし、コンテンツの価値と流通を決定する鍵となる可能性があります。

総じて、Web3時代のトラフィック配信はもはや完全に中央集権的なアルゴリズムに依存するのではなく、コミュニティのコンセンサスとユーザーの自主的な選択により多く依存することになります。Kaitoなどのプラットフォームが、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、パーソナライズされたコンテンツ推薦を提供する方法が、今後の重要な方向性となるでしょう。これらの概念を深く理解し、革新的に応用することで、Web3エコシステムはより公正で透明かつ効率的なコンテンツ配信モデルを創出することが期待されています。