简体中文
繁體中文
English
Pусский
日本語
ภาษาไทย
Tiếng Việt
Bahasa Indonesia
Español
हिन्दी
Filippiiniläinen
Français
Deutsch
Português
Türkçe
한국어
العربية
บทคัดย่อ:ผลวิจัยล่าสุดที่เน้นย้ำถึงค่านิยมที่เพิ่มสูงขึ้นของเหรียญมีมคริปโตในปี 2021 บ่งชี้ว่า เหรียญ DOGE แล
ผลวิจัยล่าสุดที่เน้นย้ำถึงค่านิยมที่เพิ่มสูงขึ้นของเหรียญมีมคริปโตในปี 2021 บ่งชี้ว่า เหรียญ DOGE และ SHIB กลายเป็นเหรียญมีมคริปโตที่มียอดการค้นหามากที่สุดในสหรัฐอเมริกา จากการวิจัยที่จัดทำโดยแพลตฟอร์มที่ปรึกษาทางการเงิน The Advisor Coach พบว่าเหรียญมีม Dogecoin (DOGE) และ Shiba Inu (SHIB) กลายเป็นเหรียญคริปโตที่มียอดการค้นหาข้อมูลมากที่สุดบน Google (NASDAQ:GOOGL) ใน 30 รัฐของอเมริกา Dogecoin ติดอันดับค้นหาสูงสุดใน 23 รัฐ รวมถึงฟลอริดา อิลลินอยส์ และมิชิแกน ความสนใจที่เพิ่มขึ้นนี้ ส่วนหนึ่งเป็นผลมาจากผลตอบแทนที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อช่วงต้นปีที่ผ่านมา ควบคู่ไปกับการสนับสนุนจากเหล่าคนดัง รวมถึงนาย Elon Musk ซีอีโอของเทสลา ในขณะเดียวกัน SHIB เป็นเหรียญคริปโตที่มีการค้นหาข้อมูลมากที่สุดใน 7 รัฐ รวมถึงรัฐแคลิฟอร์เนียและเนวาดา เช่นเดียวกันกับ Dogecoin มูลค่าของเหรียญ SHIB ได้พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็วนับตั้งแต่ก้าวเข้าสู่ตลาดเมื่อปีที่แล้ว โดยมีมูลค่าพุ่งสูงขึ้นอย่างน้อย 14,000,000% ที่น่าสนใจก็คือ Bitcoin เป็นเหรียญคริปโตที่มีการค้นหามากที่สุดใน 10 รัฐของสหรัฐอเมริกา รวมถึงคอนเนตทิคัต อลาสก้า และมิสซิสซิปปี้ ซึ่งกลายมาเป็นอันดับ 2 ตามมาด้วย Ethereum ในอันดับ 3 ในฐานะเหรียญคริปโตที่มีการค้นหามากที่สุดใน 8 รัฐ เป็นที่น่าสังเกตว่ายอดการค้นหาทั้ง Bitcoin และ Ethereum นั้นค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกับเหรียญ Dogecoin การเคลื่อนไหวของราคาเหรียญ SHIB และ DOGE ปัจจุบัน เหรียญมีมทั้งสองกำลังเผชิญกับความผันผวนที่รุนแรง โดย DOGE มีการซื้อขายกันอยู่ที่ $0.2 ในขณะที่เขียนรายงาน และSHIB มีการซื้อขายกันอยู่ที่ $0.000044 ลดลงมากกว่า 5% ในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา
กดอ่านข่าว SHIB และ DOGE กลายเป็นเหรียญมีมที่มีการค้นหาข้อมูลมากที่สุดใน 30 รัฐของสหรัฐอเมริกา ต่อที่ Siam Blockchain
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
มุมมองในบทความนี้แสดงถึงมุมมองส่วนตัวของผู้เขียนเท่านั้นและไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุน สำหรับแพลตฟอร์มนี้ไม่รับประกันความถูกต้องครบถ้วนและทันเวลาของข้อมูลบทความ และไม่รับผิดชอบต่อการสูญเสียใด ๆ ที่เกิดจากการใช้ข้อมูลในบทความ