Ao rever os produtos de empresas chinesas de grande porte na internet em 2025 que não são de IA Gen, o que mais me impressionou de imediato foi o «榜单高德扫街», usando quantas pessoas estão dispostas a dirigir, percorrer quantas estradas e repetir quantas vezes para visitar um determinado restaurante como principal critério de avaliação.
Por um lado, resolveu o problema de confiança nos sistemas de avaliação da internet. Por exemplo, em um ano, os usuários que queriam visitar o restaurante tradicional de Beijing, Jin Ding Xuan, tiveram uma distância total de navegação de até 340.000 km, o que equivale a dar 8,5 voltas ao redor do mundo. Esses dados não podem ser obtidos por compras de avaliações falsas, de certa forma, equivalendo ao “Proof of Work” na vida real.
Por outro lado, também ajudou a Aderir ao cenário de negócios de “influência” e vendas comerciais. Nos últimos anos, atendeu a várias plataformas de planejamento de viagens com IA, e no final, todos perceberam que quem consegue acumular mais “dados sujos” valiosos, quem consegue obter as melhores percepções, é quem pode fazer as melhores recomendações.
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Ao rever os produtos de empresas chinesas de grande porte na internet em 2025 que não são de IA Gen, o que mais me impressionou de imediato foi o «榜单高德扫街», usando quantas pessoas estão dispostas a dirigir, percorrer quantas estradas e repetir quantas vezes para visitar um determinado restaurante como principal critério de avaliação.
Por um lado, resolveu o problema de confiança nos sistemas de avaliação da internet. Por exemplo, em um ano, os usuários que queriam visitar o restaurante tradicional de Beijing, Jin Ding Xuan, tiveram uma distância total de navegação de até 340.000 km, o que equivale a dar 8,5 voltas ao redor do mundo. Esses dados não podem ser obtidos por compras de avaliações falsas, de certa forma, equivalendo ao “Proof of Work” na vida real.
Por outro lado, também ajudou a Aderir ao cenário de negócios de “influência” e vendas comerciais. Nos últimos anos, atendeu a várias plataformas de planejamento de viagens com IA, e no final, todos perceberam que quem consegue acumular mais “dados sujos” valiosos, quem consegue obter as melhores percepções, é quem pode fazer as melhores recomendações.