未来10年内 API会让网站逐渐消亡

文章探讨了未来10年内API的发展将如何导致WEB网站访问量的显著下降,并回顾了互联网从静态网页到交互式多媒体的发展历程,以及上网设备和搜索方式的演变。

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在未来10年里,WEB网站的用户访问数量将会急剧下降,这和API(结构化数据)的发展有着举足轻重的作用。API在在未来的10年里将会对网络产生深远的影响,包括SEO行业。

要理解为什么我觉得是这样,先让我们来看看在过去20年里互联网的发展。我不打算在这篇文章中解释什么是API,你只需要一个了解大概即可。

网站的历史变化

互联网的发展已经超过20年,在这段时间里发生了很大的变化,这是互联网上由Tim Berners-Lee建设的第一个网页:

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(这里是链接)

只有黑色和白色的纯文本,没有图像,这是一个相当典型的静态网页,但这是所有网站的鼻祖。在接下来5年中,虽然互联网在不断发展,但它没有任何急剧的变化,在未来10年的互联网变得更加丰富多彩,图像显示和布局得到了改善:

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但是,它仍然是一个相当静态的网页,至今互联网上依然以此类网站居多。而今天已经有越来越多的网站看起来是这样的:

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有高清的图像、视频、互动并嵌入了社会化媒体,它代表的是动态网页。

显然这是一个粗略的互联网历史,但我的观点是,在过去的20年中,互联网已经从一个类似于简单相互关联的文本网页向交互式多媒体系统加速。

上网设备的历史变化

互联网在过去的20年中已经发生了翻天覆地的变化,最开始的时候,我们通过台式机访问:

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一些朋友估计已经不记得那个外部调制解调器、拨号连接了。那时候上网,很多时候要花半小时的才能上网的痛苦经历,关闭网络前还要先关闭调制解调器。

这一切又慢慢发生变化,这时候你可能有了笔记本里面内置调制解调器,让你移动上网,也可以使用一条电话线,但我们看到了宽带和WIFI的到来。

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康柏LTE 和LTE 286笔记本

如今,大多数网民会用手机访问互联网

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手机内置的3G上网,是的wifi越来越普及,在2002年,一般的互联网用户平均每天上网46分钟,但到了2012年的今天已经上升至每天4小时。我们更多的时间、更频繁的使用互联网。

网上搜索历史

最后,我们在讨论下在过去10-15年中,网页的搜索查询方式的变化。从广义上讲,在过去的2-3年中,搜索引擎一直在寻找一种通用的方式来搜索。这可以被认为是粗制滥造的搜索方式。

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用户输入关键词,搜索引擎给出结果并连接到该网页。在上图中,亚马逊的搜索页面上,让我指定属性,如作者、书名等。而Google则是单一文本输入框,以涵盖所有类型的搜索结果。

而现在,我们已经看到了搜索引擎的转变,下面就是百度的一个例子:

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这就是百度的框计算,除了一般的文本字段外,我们还可以输入日期、城市来改进搜索,而且看到不同酒店的价格。同时输入天气也如此,我们并不需要直接进入到某个网站上查询信息。在搜索结果页就能看到了。

WEB的衰落

虽然这样做使很多站长受伤,但毕竟是这互联网的发展趋势。如果我们回过头来在看一看,互联网已经变得越来越互动,越来越多人已经接受API这种搜索请求方式。搜索方式的转变,也会改变我们的的消费方式。

技术变革推动还将不断发生:

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Google眼镜

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诺基亚Lumia – CityLens(查找本地商家)

未来10年内 API会让网站逐渐消亡

亚马逊应用商店

最后一个问题——web网站会死吗?

web网站会死吗?我无法想象,尽管不是现在。目前越来越多的服务都通过API来连接,无论是公共的还是个人的,而且现实情况是各种API的发展正在逐步取代这些网站,包括网络营销、SEO行业。

很多人认为我们有一个网站,所以有没有API都无所谓。15年前也有类似的想法,hoardes认为公司不需要网站,但后来就后悔了,而如今这家公司花费数百万没有来保护自己的域名。当然很多小网站可能并不需要一个API,但我的观点是,无论是企业还是个人都需要思考这个问题:行业在未来几年内如何发展?难道还保持现状?

注:本文是一篇译文

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内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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