Share cho anh em file dọn dẹp rác capcut: Capcut nó có 1 cái tính năng là lưu trữ toàn bộ cache và không bao giờ dọn dẹp, hơn nữa anh em xóa trong app thì nó vẫn còn và không xóa triệt để được -------------------- Xóa xong, CapCut sẽ tự tạo lại cache mới khi bạn mở app và dùng lại — hoàn toàn bình thường. Ảnh hưởng duy nhất: lần mở app đầu tiên sau khi xóa có thể hơi chậm hơn chút (do phải tải/dựng lại cache), sau đó bình thường như cũ. -------------------- Anh em nào dùng capcut 1 thời gian mà không dọn dẹp có thể chạy file này để dọn dẹp, nay bên mình check có máy lên tới cả 50 GB cache rác capcut Anh em dọn dẹp xong check lại ổ C của anh em sẽ thấy bất ngờ -------------------- Cách dùng: - Tải file .bat về chạy 3s là xong

em mới tìm hiểu được bảng thống kê được các ngách us với số tiền tương ứng, các bác đang làm có thấy số liệu này chính xác không

Mình có tìm hiểu về thuật toán của youtube cho kênh nhỏ và nhờ AI đúc kết lại thì có 1 số thông tin dưới đây chia sẻ tới các bạn : Hệ thống Thử nghiệm 4 Lớp (The 4-Layer Testing System) là kiến trúc thuật toán được YouTube thiết kế và tinh chỉnh vào năm 2026, nhằm giảm sự phụ thuộc vào lượng người đăng ký và tập trung triệt để vào đánh giá "sự hài lòng" (Satisfaction) của người xem. Khi một video được xuất bản, nó không lập tức được phát sóng cho hàng triệu người, mà phải chứng minh giá trị bằng cách "chiến thắng" lần lượt tại các vòng tròn khán giả mở rộng dần như sau: - Lớp 1: Khán giả Cốt lõi và Thử nghiệm Mục tiêu Vi mô (Core Audience) - Đối tượng: Trong vòng vài phút sau khi đăng tải, thuật toán hiển thị video cho một nhóm nhỏ từ 10 đến 100 người dùng. Đối với kênh cũ, đây là những người đăng ký trung thành nhất; đối với kênh mới tinh, hệ thống sẽ nhắm đến các "vi hạt đối tượng" (lookalike micro-audience) – những người vừa xem một video có chủ đề rất giống. - Cơ chế đánh giá: Thuật toán giám sát cực kỳ chặt chẽ Tỷ lệ nhấp (CTR) và Thời lượng xem trung bình trong 24 đến 48 giờ đầu tiên. Nếu các tín hiệu này mạnh mẽ, video sẽ vượt qua Lớp 1 và được mở khóa tiến lên lớp tiếp theo. - Lớp 2: Người xem Gần đây và Ngách Mở rộng (Recent Viewers / Broader Niche) - Đối tượng: Video bắt đầu tiếp cận những khán giả đã từng xem kênh trong quá khứ nhưng chưa nhấn đăng ký, cùng với một lượng lớn người dùng có mối quan tâm sâu sắc tới ngách chủ đề của bạn. - Cơ chế đánh giá: Hệ thống đo lường xem mức độ tương tác của video có tiếp tục duy trì ổn định khi tiếp cận tệp khán giả không phải là fan nòng cốt hay không. - Lớp 3: Tương hợp Chủ đề và Khán giả Liền kề (Topic-Adjacent Viewers) - Đối tượng: Thuật toán nhắm đến những người liên tục tiêu thụ nội dung trong ngách của bạn nhưng hoàn toàn chưa từng biết đến thương hiệu cá nhân của bạn. - Cơ chế đánh giá: Ở ranh giới này, "sự đóng gói rõ ràng" (bao gồm tiêu đề khơi gợi sự tò mò và hình thu nhỏ mang tính biểu tượng cao) là vũ khí duy nhất để cạnh tranh và thuyết phục người lạ nhấp chuột. Hiệu suất tại Lớp 3 sẽ quyết định trực tiếp việc video có cơ hội lên Trang chủ hay không. - Lớp 4: Đề xuất Toàn nền tảng (General Platform Recommendations) - Đối tượng: Tệp khán giả phổ thông trên Trang chủ (Home Feed). Đây là nơi tạo ra các video bùng nổ hàng triệu lượt xem. - Cơ chế đánh giá: Để một video có thể tồn tại được ở lớp này, nội dung phải mang tính giải trí đại chúng cao hoặc giải quyết một vấn đề cực kỳ nhạy bén khiến cho cả những khán giả không trực tiếp quan tâm đến chủ đề gốc cũng bị lôi cuốn. -