MAX 數位資產交易所 即將上市平台幣 MAX Token!

另外除了交易挖礦機制外,更加入了鎖倉、挖礦難度調整機制,並搭配回購銷燒,可說交易挖礦生態系的終極 premier 版!
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以下來自 MAX 新聞稿:

MAX 數位資產交易所自 2018 年三月上線、六月推出 Application、七月推出 API,期間開拓了五大交易市場、上架了 67 種的交易對,會員數及市場深度穩定成長。MAX 數位資產交易所不斷追求進步,即將升級成為真正的社群交易所、推出平台幣 MAX Token。除了交易挖礦機制外,更加入了鎖倉、挖礦難度調整機制,並搭配回購銷燒,可說交易挖礦生態系的終極 premier 版。

MAX Token 屬於應用型代幣 ( Utility Token),總發行量是 5 億顆。

交易挖礦機制

用戶可以交易挖礦方式取得 MAX Token。MAX Token 總供給量中的 30% (1 億 5 千萬顆) 是可被挖礦的。交易挖礦的進行是,當一筆交易成交時,手續費將以市價等值的 MAX Token 返回給用戶。其中手續費分為掛單手續費 (Maker fee) -- 收取每筆成交金額的 0.05% ,及吃單手續費 (Taker fee) -- 收取每筆成交金額的 0.15 %。

挖礦難度調整機制起初,手續費將 100% 以 MAX Token 返還。隨著挖出數目增加,挖礦難度增加,交易獎勵隨之遞減。以避免平台幣快速產出,造成價格崩落。

返利機制

MAX 交易所取得的手續費,有 80% 會拿來回購市面上的 MAX Token,再分送給交易所用戶。有三種角色可取得 MAX Token 獎勵: 掛單者、吃單者、持有者。

80% 會拆分成 40% 給掛單者,10% 給吃單者,30% 給持有者。其中,持有者還可以選擇鎖倉,獲取更多的 MAX Token 獎勵。

鎖倉機制

MAX 交易所將會提供 MAX Token 鎖倉功能。用戶可選擇將部份或全部的 MAX Token 鎖倉。

在鎖倉期間,不能交易及提領該幣額。鎖倉者會比單純的持有者多了 5 倍的加權,以獲取 MAX Token 分配,再加上時間的加權,鎖倉時間愈久,加權愈高,最多會比未鎖倉者多 10 倍的加權分配。而一旦解除鎖倉再重新開始鎖倉,時間加權將由 0 天 0% 重新計算。

回購銷毀機制

前面提到會將手續費的 80% 以 MAX Token 型式返利,剩下的 20% 將用於交易所營運用途。

扣掉營運成本,多餘利潤將會用來買回市面上的 MAX Token 並銷毀。以減少市面上流通的 MAX Token 之方式,保持幣價的穩定。最終,高達 80% 的 MAX Token 將被銷毀,市面上將只剩下一億顆的流通量。

一魚三吃

看了前面的介紹,你是否發現,一次的交易行為,可以領三次幣 !

一吃 : 首先,在交易的時候獲得平台幣的返還,此時交易成本就已經拿回來了。

二吃 : 因為交易者的角色,再拿到返利。

三吃 : 交易獲得了幣,此時就算是持有者了。因為持有,又可以再分配到獎勵。

正是這樣有魚大家吃的共享機制,MAX 交易所成為真正屬於社群的交易所。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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