Tekoäly jatkaa digitaalisen markkinoinnin nopeaa muuttamista, muuttumassa strategiseksi tekijäksi yrityksille, jotka etsivät tehokkuutta, henkilökohtaisuus ja skaalautuvuus kampanjoissasi. Älykkään teknologian viimeisimmät innovaatiot, on tarpeen tehdä hieman syvällisempää analyysia kahden lähestymistavan potentiaalista, jotka ovat viime aikoina saaneet enemmän huomiota: ennakoiva tekoäly ja generatiivinen tekoäly
Kun ennakoiva tekoäly keskittyy käyttäytymismallien analysoimiseen tulevien käyttäytymisten ennustamiseksi ja oivallusten tuottamiseksi, generatiivinen tekoäly nostaa luovaa automaatiota, tuottamalla erittäin räätälöityjä ja käyttäjän kontekstiin sovitettuja sisältöjä. Tänään, hän on yksi suurimmista huomion ja investoinnin kohteista markkinointitiimien keskuudessa eri kokoisissa ja eri aloilla toimivissa yrityksissä
ToinenMcKinsey-tiedot, generatiivinen tekoäly voi liikkua noin 2 miljardin dollarin välillä,6 biljoonaa ja 4 dollaria,4 biljoonaa maailman taloudessa vuosittain, koska 75 % tästä arvosta tullaan tuottamaan neljässä pääalueessa, mukaan lukien markkinointi ja myynti. Viittauksena, arvo ylittää maailman tärkeimpien talouksien BKT:n vuonna 2024, paitsi Yhdysvallat (US$ 29,27 biljoonaa, Kiina (Yhdysvaltain dollaria 18,27 biljoonaa) ja Saksa (4 miljardia dollaria,71 biljoonaa
Tämä tieto itsessään auttaa osoittamaan generatiiviseen tekoälyyn perustuvien uusien teknologioiden käyttöönoton vaikutuksen ja kuinka ne ovat keskeisiä mainostajille, jotka etsivät erottuvuutta ja ROI:n maksimointia. Mutta kysymys on yhä: onko muita polkuja, joita voidaan tutkia? Ja vastaus on, ilman epäilystä, kyllä
Koostettu tekoäly: miksi erilaisten tekoälymallien yhdistelmä voi olla kilpailuetu
Vaikka generatiivinen tekoäly on tällä hetkellä valokeilassa, on kiistaton, että ennakoivilla tekoälymalleilla on ollut merkittävä rooli digitaalisen mainonnan alalla tähän asti. Tehtäväsi on muuttaa suuria tietomääriä toimiviksi oivalluksiksi, sallien tarkkoja segmentointeja, kampanjoiden optimointi ja ennusteet kuluttajakäyttäytymisestä. RTB House -tiedot osoittavat, että syväoppimiseen perustuvat ratkaisut, yksi edistyneimmistä ennakoivan tekoälyn aloista, ovat jopa 50% tehokkaampia uudelleenmarkkinointikampanjoissa ja 41% tehokkaampia tuotesuosituksissa verrattuna vähemmän kehittyneisiin teknologioihin
Kuitenkin, syväoppimisalgoritmeja voidaan parantaa yhdistämällä niitä muihin malleihin. Tämän takana oleva logiikka on yksinkertainen: erilaisten tekoälymallien yhdistelmä voi auttaa erilaisten liiketoimintahaasteiden ratkaisemisessa ja edistää huipputeknologiaratkaisujen kehittämistä.
RTB House, esimerkiksi, olemme edistymässä yhdistämällä syväoppimisalgoritmeja (ennakoiva tekoäly) GPT- ja LLM-pohjaisiin generatiivisiin malleihin parantaaksemme ostoaikeensa omaavien kohdeyleisöjen tunnistamista. Tämä lähestymistapa mahdollistaa algoritmien analysoimisen, käyttäjän käyttäytymisen lisäksi, vierailtujen sivujen semanttinen konteksti, hienontaa mainosten näyttämisen segmentointia ja kohdistusta. Toisin sanoen, tämä lisää yhden tason tarkkuutta, johtuen kampanjoiden yleisen suorituskyvyn parantumisesta
Yhä kasvavan huolenaiheen myötä yksityisyydestä ja sääntelyistä henkilötietojen käytössä, generatiivisiin ja ennustaviin tekoälyratkaisuihin perustuvat ratkaisut tarjoavat strategisen vaihtoehdon personoinnin ylläpitämiseksi ympäristöissä, joissa suoran käyttäjätiedon kerääminen tulee rajoitetummaksi. Kun nämä työkalut kehittyvät, odotetaan, että hybridimallien käyttöönotosta tulee markkinastandardi, sovelluksilla, jotka edistävät kampanjoiden optimointia ja mainostajille tuotettujen tulosten parantamista
Kun yhdistetään ennustavat ja generatiiviset tekoälymallit, yritykset näyttävät, kuinka tämä lähestymistapa voi muuttaa digitaalista markkinointia, tarjoamalla tarkempia ja tehokkaampia kampanjoita. Tämä on digitaalisen mainonnan uusi raja – ja ne merkit, jotka omaksuvat tämän vallankumouksen, saavat merkittävän kilpailuedun tulevina vuosina
Tässä kontekstissa, kysymys, joka jää mainostajille, ei ole se, mikä tekoälymalli tulisi ottaa käyttöön markkinointistrategioissaan, mutta miten ne voidaan yhdistää siten, että saavutetaan vielä tehokkaampia tuloksia ja tulevaisuuden digitaalisen mainonnan lähestymistapa on paremmin linjassa
