¡Hola! Bienvenido a Guangdong Moumou materiales de construcción tecnología Co., Ltd.
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Hora de lanzamiento：2025-08-29Vistas de la página（）
Desde la comercialización de Internet, ya sea del lado del cliente de noticias, sitios web de videos o plataformas de comercio electrónico, todas las plataformas han dejado de ser un excelente criador, que empuja (alimenta) contenido a los usuarios de acuerdo con sus propias ideas. Estos criadores son profesionales capacitados, como dice la jerga: los editores de sitios web marcan la agenda de los usuarios, seleccionando el contenido según los gustos de la mayoría de los usuarios. Más tarde, el editor estaba demasiado ocupado para usar la máquina para ayudar: el método de máquina más simple son las recomendaciones de tendencias, como ordenar por clics u otros datos. El mayor problema con del modelo de criador es no conocer el apetito de los comensales, lo que puede llevar a dos consecuencias significativas: primero, los comensales no están satisfechos y no se pueden satisfacer las necesidades personalizadas de los usuarios; segundo, el desperdicio de sus propios recursos, una gran cantidad de recursos de cola larga no se exponen durante mucho tiempo, aumentando el costo hundido. Algunas personas han descubierto los beneficios de las máquinas. Las máquinas pueden recomendar contenido en función de las características del usuario. Así como un cocinero experto puede proporcionar comidas según el gusto de cada comensal, si la máquina es lo suficientemente inteligente, puede resolver hasta cierto punto las necesidades personalizadas de todos los usuarios. ¿No es este el C2M de la industria de contenidos? Para ser precisos, este es el C2M de la entrega de información, que comunica con un solo usuario y salta de la rutina de comunicación de masas / comunicación de enfoque. ¿Es suficiente para revolucionar la vida de todos los motores de búsqueda y portales? Pero también hay muchas voces de duda. Por ejemplo, hay opiniones que recomendaciones como el filtrado colaborativo pueden llevar fácilmente a la formación de capullos de información, incapacidad para reconocer escenas de lectura, poca inmediatez y mucho tiempo, y Jinri Toutiao es a menudo criticado. También tiene que lidiar con con desafíos como difficult-to-capture los intereses del usuario, la privacidad y la gestión de los datos del usuario.
