आखिरी अपडेट
17 अप्रैल 2018
ब्रिटिश व्यक्तिगत, छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के बीच 2017 में स्वीकृत सूचकांक द्वारा आयोजित सर्वेक्षण से पता चला कि & nbsp; एक वेबसाइट शुरू करने से कंपनियों को अपने कारोबार को 45-62% बढ़ाने की अनुमति मिली & nbsp; [स्वीकृत सूचकांक , 2017]।
उपभोक्ताओं और व्यवसायों को एक ही समस्या का सामना करना पड़ रहा है: सही प्रारूप में और सही समय पर लक्षित संदेश को निजीकृत करने, वितरित करने और प्राप्त करने की समस्या। 2016 में सत्रह प्रतिशत इंटरनेट उपयोगकर्ताओं ने हबस्पॉट द्वारा मतदान किया, उन्होंने कहा कि वे ब्राउज़र में विज्ञापनों को पूरी तरह से अवरुद्ध करने के बजाय अनुकूलित विज्ञापन संदेशों को देखना पसंद करेंगे। जाहिर है, घुसपैठ और अप्रासंगिक विज्ञापन खरीदारी करने के इच्छुक वेब आगंतुकों के लिए एक उपद्रव बन गए हैं।
सामग्री का स्वचालित वैयक्तिकरण & nbsp; यूएस में विज्ञापन और विपणन विभाग के प्रमुखों के अनुसार सबसे प्रबलित तकनीक है & nbsp; [eMarketer, 2017]।
हम क्या प्रदान करते हैं?
वेब पृष्ठों को अनुकूलित करने के लिए उपकरण और सेवाओं का एक सेट एक साथ लाने वाला uKit AI 2.0 प्लेटफ़ॉर्म एक डायनामिक लैंडिंग पेज के सिद्धांत का अनुसरण करता है (di erent design एक ही वेबसाइट के पते पर रखा जाता है और डेटा के आधार पर एक विशिष्ट डिज़ाइन चालू होता है। प्रत्येक ऑडियंस सेगमेंट पर), और मशीन लर्निंग प्रथाओं के साथ-साथ प्रत्येक सेगमेंट के व्यवहार के बारे में डेटा का उपयोग करता है।
uData & mdash; उपयोगकर्ता सेगमेंट इंटरनेट पर कैसे व्यवहार करता है, इसके डेटासेट के साथ आधार। & nbsp; डेटाबेस को डेटा प्रबंधन प्लेटफार्मों (डीएमपी) से जानकारी खरीदने के माध्यम से अपडेट किया जाता है, जहां विज्ञापन उद्योग के डाय इरेक्ट खिलाड़ियों (वेबसाइटों, ऐप्स, डेटा) का विवरण होता है। विज्ञापन एजेंसियों, आदि को अग्रेषित किया जाता है, और परियोजना के अन्य सदस्यों से पूरी तरह से डेटा योगदान मिलता है। मूल रूप से, uData सभी के लिए बड़े डेटा (उपभोक्ता आदतों, रुचियों, पिछले इंटरैक्शन के परिणामों, और इसी तरह) का उपयोग करके di erent दर्शकों सेगमेंट के लिए वेबसाइटों को स्वचालित रूप से कस्टमाइज़ करना संभव बना देगा।
जब कोई उपयोगकर्ता आवश्यक URL पते पर जाता है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से यह पहचान करेगा कि यह उपयोगकर्ता किस खंड से संबंधित है और अपने पिछले व्यवहार के विवरण के आधार पर आपके लैंडिंग पृष्ठ के पुनर्निर्माण के लिए सिफारिशों की एक सूची तैयार करता है। उपयोगकर्ता अपनी वेबसाइटों पर कैसे व्यवहार करते हैं, इस बारे में डेटा की मात्रा साझा करके टोकन का एक हिस्सा प्राप्त करने में सक्षम होंगे। यदि कोई उपयोगकर्ता हमारे सिस्टम में डेटा को पारित करने का निर्णय लेता है, तो ब्लॉकचेन द्वारा इस एक्सचेंज की पारदर्शिता सुनिश्चित की जाएगी।
कृत्रिम बुद्धि एक बाज़ारिया के रूप में वेबसाइट पर नज़र रखता है, विश्लेषक और डिजाइनर। एआई साइट आगंतुकों को पहचानती है और आंकड़े बताते हैं उन्हें क्या पसंद है; रूपांतरण में सुधार करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग किया जाता है; एआई डेटा से सीखता है: बदले में योगदान और टोकन प्राप्त करें। यह है पर आधारित:
uKit AI इकोसिस्टम का प्रत्येक सदस्य, यदि वे चाहें, तो निम्नलिखित डेटा को संयोजित करने वाले डेटासेट प्रदान करके uData सामान्य डेटाबेस में योगदान दे सकते हैं:
प्रत्येक रिपोर्टिंग अवधि (1 दिन या 1 घंटा) के अंत में, uData सिस्टम एक केंद्रीकृत सार्वजनिक लेनदेन लॉग में एक रिकॉर्ड बनाता है जिसमें प्रत्येक सदस्य द्वारा सिस्टम में जोड़े गए डेटा और टोकन की अनुमानित संख्या के बारे में सारांश होता है। यह प्रत्येक प्रतिभागी को पुरस्कार अवधि के अंत में पुरस्कार के रूप में हस्तांतरित किया जाएगा।
अनुमानित इनाम की गणना सिस्टम में कुल डेटा के सापेक्ष एक प्रतिभागी द्वारा योगदान किए गए डेटा के प्रतिशत के आधार पर की जाती है। वास्तविक इनाम की गणना होल्ड अवधि के अंत में की जाती है।
सार्वजनिक लेन-देन लॉग में रिकॉर्ड एक ऐसी कुंजी के साथ हस्ताक्षरित किया जाता है जो एथेरियम प्रणाली में uData स्मार्ट अनुबंध के ब्लॉकचेन में जोड़ा जाता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि सार्वजनिक लेनदेन लॉग में जानकारी को ग़लत साबित करने का कोई तरीका नहीं है; सूचना भंडारण को केंद्रीकृत किया जा रहा है।
उसी समय, लेन-देन लॉग का केंद्रीकृत भंडारण रिपोर्ट में किसी भी स्तर पर विवरण प्रदान करना संभव बनाता है, क्योंकि Ethereum ब्लॉकचेन में संग्रहीत डेटा की कुल मात्रा के लिए सीमा सीमित है।
uData प्रणाली में संचित डेटा का उपयोग SMART मॉडल के मशीन लर्निंग के लिए किया जाता है जो समुदाय के सदस्यों को आगंतुकों के लिए वेब पेजों के गतिशील अनुकूलन से लाभ उठाने की अनुमति देता है। SMART मॉडल सिस्टम के सदस्यों से प्राप्त नए डेटा का उपयोग करके लगातार सुधार और शिक्षण करेंगे।
उपयोगकर्ताओं को सिस्टम के विकास में योगदान के अनुपात में यूडेटा का उपयोग करने का अधिकार प्रदान करने के लिए, वहाँ टोकन के उपयोग का एक तंत्र है जो SMART मॉडल का उपयोग करके ट्रैफ़िक की एक निश्चित मात्रा को संसाधित करने की अनुमति देता है, जो आनुपातिक है वर्तमान एक से पहले अंतिम पूर्ण रिपोर्टिंग अवधि के लिए परिवर्तनीय ट्रैफ़िक की कुल राशि।
10 000 टोकन का प्रत्येक बैच सिस्टम के माध्यम से जाने वाले सभी ट्रैफ़िक के 0.001% की राशि में एक बार के रूपांतरण के लिए आपको प्रदान करता है।
November 2017
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February 19, 2018 – May 1, 2018
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