なぜ e スポーツベッティングが 2023 年以降の次のビッグなものになるのか

プラトン再発行

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eスポーツベッティングは近年注目を集めており、オンラインゲームの世界で次の大きな注目を集めようとしています。 e スポーツ競技の人気の高まりと、オンラインギャンブルプラットフォームの利用可能性の増加が、e スポーツ賭博業界の成長を推進しています。

eスポーツとして知られる、 eスポーツ, プロのプレイヤーやチームがさまざまなゲームで競い合う、対戦型ビデオゲームの一種です。トーナメントやリーグは何十年も前から存在していますが、より幅広い観客を魅了し始めたのはつい最近のことです。実際、最大規模の e スポーツイベントの中には、世界中で何百万人もの視聴者を集めているものもあります。中には、視聴者数で従来のスポーツイベントを上回っているものもあります。

人気の高まりにより、オンラインゲームの次なる大きな啓示となることが期待されています。 eスポーツベッティング市場での競争が激化するにつれ、プレーヤーとオペレーターの両方のニーズに応える、より革新的な製品やサービスが登場することが期待されます。

データの整合性を保証します

e スポーツ賭博の急速な成長は、ギャンブル業界での成功には情報へのアクセスが重要であるという理解に大きく依存しています。ブックメーカーは、イベントと市場の間にラグがあると壊滅的な経済的損失につながる可能性があるため、インプレイベットの結果が即座に送信されることを要求します。

ライブスポーツイベントに参加する観客は、コートサイディングと呼ばれる行為を通じてこの情報ギャップを利用します。コートサイディングでは、リアルタイムで展開されるイベントを目撃し、ブックメーカーが結果を受け取る前にすぐにそれに賭けます。これにより、システムを悪用し、ブックメーカーを騙すことが可能になります。

従来のスポーツベッティングの手動の性質により、このような遅延を完全に排除することは不可能ですが、E スポーツベッティングのデジタル的な性質と即時性により、賭けをする人は最新の正確な情報を確実に入手でき、そのような遅延を回避できます。幸いなことに、 BetConstruct の e スポーツベッティングソフトウェア、企業とユーザーは、自動化された独自の配信技術によるデータ抽出を通じて、公式データを瞬時に受け取ることができます。

リアルタイムで高精度のオッズを提供

eスポーツはテクノロジーに大きく依存し、大量のデータを生成するため、機械学習から大きな恩恵を受けることができます。これには XNUMX つの大きな利点があります。

まず、e スポーツトーナメントが開催されるほど、ブックメーカーは将来の試合前のオッズをより正確に見積もることができます。
第 XNUMX に、システムに組み込まれたアルゴリズムにより、イベントの展開に応じてインプレイオッズをミリ秒単位で簡単に更新できます。

従来のスポーツでは、プレーヤーの健康状態など、アルゴリズムの実行中に考慮できる多くの特性を追跡し、定量化する必要があります。ただし、このユニークな機能は、e スポーツブックメーカーが将来の結果について信じられないほど正確なイメージを構築するための新たな地平を開きます。

機械学習は、e スポーツ賭博の魅力が高まる重要な原動力であり、その結果、業界の国際収益が大幅に増加します。

高度なインプレーベッティングが可能

従来のスポーツとは異なり、e スポーツのインプレイベッティングは、ブックメーカーが結果を追跡して報告することを困難にすることなく、より複雑なレベルに到達できます。これは、ブックメーカーがすべてのゲーム関連データに即座にアクセスできるため、最小限の労力で多様なインプレーベットを簡単に提供できるようになるためです。

伝統的なスポーツでは、チームの勝利以外に、合理的に賭けることができる要素はほとんどありません。したがって、伝統的なスポーツのシンプルさと e スポーツゲームの複雑さにより、後者は世界中のギャンブラーにとって好ましい選択肢となっています。

500 億人を超える大規模な視聴者と数百万の賞金により、e スポーツ賭博は飛躍的な成長が期待される進化し続けるスペースです。

データドリブンの新しい顧客エクスペリエンスを提供

ゲーム関連データの出現により、データ主導型の顧客ベッティングエクスペリエンスに多くの機会が開かれました。そのような可能性の XNUMX つは、視覚化を使用して賭け体験を強化することです。たとえば、情報ウィジェットを使用すると、ギャンブラーはゲームを詳細なレベルで追跡できるようになり、マップの概略図は仮想マップ上のプレーヤーのリアルタイムの動きを提供します。

ただし、予測トラッカーは、賭けの目的で最も意味のある視覚化です。これらのトラッカーは機械学習モデルを活用して特定のリアルタイム結果を予測し、ギャンブラーに貴重な洞察を提供します。

さらに、比較グラフにより、さまざまなチーム間の比較が一目でわかるため、ギャンブラーは情報に基づいた賭けの決定を行うために必要な情報を得ることができます。これらのデータ主導の視覚化により、ベッティングエクスペリエンスはもはや単なる運任せのゲームではなく、情報に基づいた意思決定の XNUMX つとなります。