这不是不可能，Brave 看起来很好(布兰登·艾克的 Javascript 和虚拟机，让他成为我的青少年编程偶像之一)，并且我在写这篇文章的时候就用着 Brave。但想要在 2017 年获取巨大的市场份额看起来依旧艰巨。

[编辑:以下内容是在 Twitter 讨论后添加]

有关 BAT 的一个争论是，用户增长池[1]激励早期用户下载、安装 Brave。我仍然不相信它会在一定程度上呈规模性增长(在 # 1 的情况下)，并影响广告主的预算或行为。

**3. **内容相似性不会带来最佳的广告

BAT 白皮书真正的弱点是，广告投放。BAT 指南让广告主根据内容来进行投放。就个人经验来说，不突兀且相关的广告来自对用户的理解，而不是内容的相似性。你不仅仅是当下正在阅读某篇文章或正在看某个视频的你。将广告投放局限于内容的相似性上，BAT 也限制了广告的有效性/趣味性。从宏观上来说，和苹果面临的机器学习效用问题类似--苹果限制了云端可使用的数据范围。

一个我还未探寻的有趣观点是，用户个性化是否可经由浏览器实现。浏览器是否能存储用户的兴趣特征，筛选广告并在本地进行排列?考虑涉及的规模(以毫秒为单位对百万数据量进行排列来找出正确的广告)，在本地执行运算似乎是不可能的，但这仍是个值得进一步思考的想法。

**4. **给观看广告的用户付费会造成错位激励

[编辑:这是在收到大量相关问题后增加的]

有关 BAT 的另一个争议是为观看广告的用户付费，从而解决广告疲劳和导致用户不注意广告的根本问题。我对这一点持怀疑态度，因为这一做法会导致广告商激励和用户激励的不匹配。广告主需要实际的结果转化，用户基于自由意志进行购买(电影票、HDMI 线缆等)，而实际上用户只是为了获得金钱收益而观看广告。

收买用户去观看广告，与自发地观看广告并进行购买或尝试有着天壤之别。这在过去有着很多类似的失败尝试，最简单的例子就是几年前风行的「积分墙」手机应用。几乎毫无例外地获取了大量低质用户，他们根本没兴趣去真正使用应用，而且很快就卸载了。

我可能是错的，但这一模式有大量的失败案例。

然而，注意力真的是该被衡量的东西吗?

上述看起来对 BAT 似乎负面的言论并不是我本意--我只是真的对这些主题很感兴趣，并且对 BAT 团队抱有敬意。抛开上述所有问题，他们依然有可能获得 Brave 用户，取得成功。具体来说，他们抓住了许多广告主都同意的一个关键需求--一种能衡量所有在线媒体的用户注意力的通用方法。通过中立方进行量化的开放措施会受到某些广告主的欢迎。