Kunstmatige intelligensie bly die digitale bemarking vinnig transformeer, word 'n strategiese faktor vir maatskappye wat doeltreffendheid soek, persoonlikheid en skaalbaarheid in jou veldtogte. Teen die nuutste innovasies in die veld van KI, dit is 'n bietjie meer diepgaande analise van die potensiaal van twee benaderings wat laastens meer aandag gekry het: voorspellende KI en generatiewe KI
Terwyl die voorspellende KI fokus op die ontleding van patrone om toekomstige gedrag te voorspel en insigte te genereer, die generatiewe KI verhoog kreatiewe outomatisering, produseer van hoogsgepersonaliseerde en aan die gebruiker se konteks aangepaste inhoud. vandag, sy is een van die grootste fokusareas en belegging van bemarkingsteams in maatskappye van die mees verskillende groottes en segmente
TweedensMcKinsey data, die generatiewe KI het die potensiaal om tussen US$ 2 te beweeg,6 triljoen en US$ 4,4 triljoen in die globale ekonomie jaarliks, aangesien 75% van hierdie waarde in vier hoofgebiede gegenereer sal word, insluitend bemarking en verkope. Vir verwysing, die waarde is hoër as die BBP van die grootste wêreldekonomieë in 2024, behalwe Verenigde State (US$ 29,27 triljoen, China (US$ 18,27 triljoen) en Duitsland (US$ 4,71 triljoen
Hierdie data alleen help om die impak van die aanvaarding van nuwe tegnologieë gebaseer op generatiewe KI te demonstreer en hoe dit oorheersend sal wees vir adverteerders wat op soek is na differensiasie en maksimum ROI. Maar die vraag bly steeds: is daar ander paaie wat ondersoek kan word? En die antwoord is, sonder twijfel, ja
Saamgestelde KI: Waarom die kombinasie van verskillende KI-modelle 'n verskil kan maak
Alhoewel generatiewe KI tans in die kollig is, dit is onmiskenbaar die belangrikheid van voorspellende KI-modelle vir digitale advertensies tot dusver. Jou rol is om groot hoeveelhede data in aksie-ondersteunende insigte te omskep, toelaat presiese segmentasies, optimalisering van kampagnes en voorspellings oor die gedrag van die verbruiker. Gegevens van RTB House dui daarop dat oplossings gebaseer op Deep Learning, een van die mees gevorderde velde van voorspellende KI, is tot 50% meer doeltreffend in hertargetingveldtogte en 41% meer effektief in die aanbeveling van produkte in vergelyking met minder gevorderde tegnologieë
Togtans, die Deep Learning-algoritmes kan verbeter word as dit met ander modelle gekombineer word. Die logika agter dit is eenvoudig: die kombinasie van verskillende KI-modelle kan help om verskillende besigheidsuitdagings op te los en by te dra tot die verbetering van voorpuntoplossings.
By RTB House, byvoorbeeld, ons vorder met die kombinasie van Deep Learning-algoritmes (voorspellende KI) met generatiewe modelle gebaseer op GPT en LLM om die identifikasie van gehore met 'n hoë koopintensie te verbeter. Hierdie benadering stel die algoritmes in staat om te analiseer, benew van die gebruiker se gedrag, die semantiese konteks van die besoekte bladsye, fyning van die segmentering en die posisionering van die vertoonde advertensies. In ander woorde, dit voeg 'n ekstra laag van akkuraatheid by, wat lei tot verbeterde prestasie van die algehele veldtogte
Met die toenemende bekommernis oor privaatheid en regulasies oor die gebruik van persoonlike data, oplossings gebaseer op generatiewe en voorspellende KI verteenwoordig 'n strategiese alternatief om personalisering te handhaaf in omgewings waar die insameling van direkte inligting van die gebruiker meer beperk word. Namate as hierdie gereedskap ontwikkel, dit word verwag dat die aanneming van hibriede modelle 'n markstandaard sal word, met toepassings wat bydra tot die optimalisering van veldtogte en die resultate wat vir adverteerders gegenereer word
Deur die voorspellende en generatiewe KI-modelle te integreer, die maatskappye wys hoe hierdie benadering digitale bemarking kan transformeer, aanbieding van meer akkurate en doeltreffende veldtogte. Dit is die nuwe grens van digitale advertensies – en die handelsmerke wat hierdie revolusie omarm, sal 'n beduidende mededingende voordeel hê in die komende jare
In hierdie konteks, die vraag wat by adverteerders bly, is nie oor watter model van KI in hul bemarkingstrategieë aangeneem moet word, maar hoe kan hulle dit kombineer om selfs meer doeltreffende resultate te bereik en 'n benadering te hê wat meer in lyn is met die toekoms van digitale advertensies
