Kecerdasan buatan terus mengubah pemasaran digital dengan cepat, menjadi faktor strategis bagi perusahaan yang mencari efisiensi, personalisasi dan skala dalam kampanye Anda. Di depan inovasi terbaru di bidang AI, perlu analisis yang sedikit lebih mendalam tentang potensi dua pendekatan yang telah mendapatkan perhatian lebih akhir-akhir ini: IA prediktif dan IA generatif
Sementara IA prediktif berfokus pada analisis pola untuk memprediksi perilaku masa depan dan menghasilkan wawasan, IA generatif meningkatkan otomatisasi kreatif, memproduksi konten yang sangat dipersonalisasi dan disesuaikan dengan konteks pengguna. Hari ini, dia adalah salah satu fokus perhatian dan investasi terbesar tim pemasaran di perusahaan dari berbagai ukuran dan segmen
Keduadata dari McKinsey, IA generatif memiliki potensi untuk bergerak antara US$ 2,6 triliun dan US$ 4,4 triliun dalam ekonomi global setiap tahun, dengan 75% dari nilai ini akan dihasilkan di empat area utama, termasuk pemasaran dan penjualan. Untuk referensi, nilai tersebut lebih tinggi dari PDB ekonomi utama dunia pada tahun 2024, kecuali Amerika Serikat (US$ 29,27 triliun, Cina (US$ 18,27 triliun) dan Jerman (US$ 4,71 triliun
Data ini sendiri membantu menunjukkan dampak adopsi teknologi baru yang berbasis pada IA generatif dan bagaimana teknologi ini akan menjadi sangat penting bagi pengiklan yang mencari diferensiasi dan maksimisasi ROI. Tetapi masih ada pertanyaan: apakah ada jalan lain yang bisa dieksplorasi? Dan jawabannya adalah, tanpa ragu, ya
IA terintegrasi: mengapa kombinasi berbagai model IA dapat menjadi pembeda
Meskipun IA generatif saat ini menjadi sorotan, tidak dapat disangkal pentingnya peran model AI prediktif dalam periklanan digital hingga saat ini. Peran Anda adalah mengubah volume besar data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, memungkinkan segmentasi yang tepat, optimisasi kampanye dan perkiraan tentang perilaku konsumen. Data dari RTB House menunjukkan bahwa solusi yang berbasis pada Deep Learning, salah satu bidang paling maju dari IA prediktif, sampai 50% lebih efisien dalam kampanye retargeting dan 41% lebih efektif dalam rekomendasi produk dibandingkan dengan teknologi yang kurang maju
Namun, algoritma Deep Learning dapat ditingkatkan jika digabungkan dengan model lain. Logika di balik ini sederhana: kombinasi berbagai model AI dapat membantu menyelesaikan berbagai tantangan bisnis dan berkontribusi pada peningkatan solusi terdepan.
Di RTB House, misalnya, kami sedang maju dalam menggabungkan algoritma Deep Learning (IA prediktif) dengan model generatif berbasis bahasa GPT dan LLM untuk meningkatkan identifikasi audiens dengan niat beli yang tinggi. Pendekatan ini memungkinkan algoritma untuk menganalisis, selain perilaku pengguna, konteks semantik dari halaman yang dikunjungi, memperbaiki segmentasi dan penempatan iklan yang ditampilkan. Dengan kata lain, ini menambahkan satu lapisan lagi keakuratan, menghasilkan peningkatan dalam kinerja keseluruhan kampanye
Dengan meningkatnya kekhawatiran tentang privasi dan regulasi mengenai penggunaan data pribadi, solusi yang berbasis pada IA generatif dan prediktif merupakan alternatif strategis untuk mempertahankan personalisasi di lingkungan di mana pengumpulan informasi langsung dari pengguna menjadi lebih terbatas. Seiring dengan evolusi alat-alat ini, diharapkan adopsi model hibrida menjadi standar pasar, dengan aplikasi yang berkontribusi untuk mengoptimalkan kampanye dan hasil yang dihasilkan untuk pengiklan
Dengan mengintegrasikan model prediktif dan generatif AI, perusahaan menunjukkan bagaimana pendekatan ini dapat mengubah pemasaran digital, menawarkan kampanye yang lebih tepat dan efisien. Ini adalah batas baru dari iklan digital – dan merek yang mengadopsi revolusi ini akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan dalam beberapa tahun ke depan
Dalam konteks ini, pertanyaan yang muncul bagi para pengiklan bukanlah tentang model AI mana yang harus diadopsi dalam strategi pemasaran mereka, tetapi bagaimana mereka dapat menggabungkannya untuk mencapai hasil yang lebih efisien dan dengan pendekatan yang lebih selaras dengan masa depan periklanan digital
