웹 3.0의 문제가 지속됩니다

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분류, 필터링, 태그 ​​지정, 수집, 쿼리, 인덱싱, 구조화, 서식 지정, 강조 표시, 네트워킹, 팔로우, 집계, 좋아요 표시, 트윗, 검색, 공유, 북마크, 파기, 걸림돌, 정렬, 통합, 추적, 어트 리뷰 팅… 정말 고통 스럽습니다.

웹의 진화

  • 웹 0: 1989 년 CERN의 Tim Berners-Lee는 개방형 인터넷을 제안합니다. 첫 번째 웹 사이트는 1991 년 World Wide Web 프로젝트와 함께 나타납니다.
  • 웹 1.0: 1999 년까지 3 백만 개의 웹 사이트가 있으며 사용자는 주로 입소문과 Yahoo!
  • 웹 2.0: 2006 년까지 85 천 XNUMX 백만 개의 사이트가 있지만 대화 형 사이트, 위키 및 소셜 미디어가 사용자가 콘텐츠 개발에 참여할 수있는 형태를 갖추기 시작했습니다.
  • 웹 3.0: 2014 년까지 지능형 검색 및 통신 시스템을 갖춘 XNUMX 억 개 이상의 웹 사이트가 존재합니다. 이는 주로 소비자를위한 기술을 위해 효과적으로 구조화되고 태그가 지정되어 사용자를 위해 정보를 색인화하고 검색하기 때문입니다.
  • 웹 4.0: 우리는 모든 것이 연결되고, 시스템이자가 학습되고, 필요가 개인화되고 최적화되며, XNUMX 년 전에 배전이 그랬던 것처럼 웹이 우리 삶에 엮이는 인터넷의 다음 단계로 진입하고 있습니다.

나는 2010 년이 필터링, 개인화 및 최적화. 오늘은 우리가 아직 가까웠는지 확신이 서지 않습니다. 아직 몇 년이 남았을 수도 있습니다. 결론은 우리가 필요하다는 것입니다. 지금, 그러나. 소음은 이미 귀를 멀게합니다.

프로그래밍 방식 광고, 인공 지능 및 기계 학습은 모두 통신의 관련성과 타겟팅을 개선하기 위해 클라우드에 배포되고 있습니다. 문제는 이러한 모든 기술이 기업에서 최종 사용자와의 통신을 제어하기 위해 배포 한 것입니다. 이것은 절대적으로 반대입니다. 사용자가 정보를 제공하고 제공하는 방법을 쉽게 제어 할 수있는 시스템이 필요합니다.

Google은 20 년이 지났지 만 여전히 검색 엔진, 검색어와 일치하는 키워드에 색인 된 멍청한 데이터 만 제공합니다. 나는 누군가가 엔진 찾기 다음… 난 검색에 지쳤군요, 그렇죠? 바라건대 음성 기술의 대량 채택 이 분야에서 혁신을 주도 할 것입니다. 소비자가 원하는 결과를 찾기 위해 여러 결과를 인내심을 가지고 순환 할 것이라고 상상할 수 없습니다.

Firefox, Google 및 Apple과 같은 회사가 도움을 줄 수 있습니다. 으로 기본값 광고 추적 사용 안함 설치시 사용자의 손에 책임이 있습니다. 마케터로서 소비자와 기업이 내 말을 듣지 않기를 바라는 것이 약간 어리석은 것처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 내가 무관하고 성가 시다면 절대적으로 그들이해야 할 일입니다. 마케터는 항상 기본적으로 모든 사람에게 메시지를 보낸 다음 메시지를 세분화하고 수정합니다.

GDPR도 도움이 될 수 있습니다. 나는 그 영향이 무엇인지 전혀 모른다 초기 GDPR 회사에 대한 옵트 인 메시지를 받았지만 그것은 참담한 느낌이 듭니다. 나는 그것이 무거운 손이라고 생각하지만, 절대적으로 더 나은 마케터가 될 것입니다. 우리가 보내는 모든 메시지, 메시지를 보낼 때, 그리고 그것이 각 잠재 고객이나 고객에게 가져다 준 가치에 대해 진정으로 우려한다면, 그 중 일부를 보낼 것이라고 확신합니다. 그리고 소비자가 폭격을 당하지 않았다면 이와 같이 무거운 규제를 강요하지 않을 수도 있습니다.

잠재 고객과 고객을 존중하고 커뮤니케이션을 통해 가치를 보장하는 기술 회사가 궁극적으로 Web 3.0의 승자가 될 것이라고 생각합니다. 그렇지 않으면 안전망없이 Web 4.0 (사물 인터넷)에 뛰어 들고 있습니다.

댓글 5

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    나는 당신에게 찾기 엔진을 만들려고했습니다. 사용자와 관련된 구조화되지 않은 데이터를 필터링하기 위해 컴퓨터에 의존하는 대신 찾기 엔진은 소셜 네트워크에 의존합니다.

    키워드 과부하는 프랑켄슈타인의 괴물을 복잡하게 만들었습니다. 이제 중소 기업이 웹 사이트를 보유하는 것만으로는 충분하지 않습니다. SEO 전문가가 콘텐츠와 메타 데이터를 Google 알고리즘을 만족시키기 위해 구조화해야합니다. 이것은 광기입니다.

    저를 포함한 Right-Time 기술이 당신이 원하는 것을 원할 때 * 찾도록 * 도와 줄 것이며 우리는 키워드 지옥에서 벗어날 수 있습니다.

    더 알고 싶다면 답장하십시오. 내 회사 이름이나 웹 사이트로 스팸을 발송하고 싶지 않습니다. "옵트 인"에 관한 모든 것입니다.

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    나는 완전히 동의하지 않는다. 예, 의미 론적 문제에 대해 전통적인 통계 기법을 사용하면 데이터가 압도적입니다. Google은이를 수행합니다. 결과적으로 엄청난 결과가 나오고 사용자는 실망합니다.

    새로운 적응 형 휴리스틱 분야는 비디오에서 논의 된 것보다 의미론에 훨씬 더 적용 가능성이 있습니다.

    추가 정보… 현재 작업 중입니다.

    게시 해 주셔서 감사합니다.

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