Kunstmatige intelligentie blijft de digitale marketing op een versnelde manier transformeren, een strategische factor worden voor bedrijven die efficiëntie zoeken, personalisatie en schaalbaarheid in uw campagnes. Voor de meest recente innovaties op het gebied van AI, er is ruimte voor een iets diepgaandere analyse van het potentieel van twee benaderingen die de laatste tijd meer aandacht hebben gekregen: voorspellende AI en generatieve AI
Terwijl de voorspellende AI zich richt op het analyseren van patronen om toekomstig gedrag te voorspellen en inzichten te genereren, de generatieve AI verhoogt de creatieve automatisering, het produceren van hoogst gepersonaliseerde en aan de context van de gebruiker aangepaste inhoud. Vandaag, zij is een van de grootste aandachtspunten en investeringen van marketingteams in bedrijven van verschillende groottes en sectoren
Secondegegevens van McKinsey, de generatieve AI heeft het potentieel om tussen de US$ 2 te bewegen,6 triljoen en US$ 4,4 biljoen in de wereldeconomie per jaar, waarvan 75% van dit bedrag zal worden gegenereerd in vier belangrijke gebieden, inclusief marketing en verkoop. Voor referentie, de waarde is hoger dan het BBP van de belangrijkste wereldeconomieën in 2024, behalve Verenigde Staten (US$ 29,27 triljoen, China (US$ 18,27 triljoen) en Duitsland (US$ 4,71 triljoen
Deze gegevens op zich helpen om de impact van de adoptie van nieuwe technologieën op basis van generatieve AI aan te tonen en hoe ze bepalend zullen zijn voor adverteerders die op zoek zijn naar differentiatie en maximalisatie van ROI. Maar de vraag blijft: zijn er andere paden die verkend kunnen worden? En het antwoord is, zonder twijfel, ja
Samengestelde AI: waarom de combinatie van verschillende AI-modellen een verschil kan maken
Hoewel generatieve AI momenteel in de schijnwerpers staat, het is onmiskenbaar dat de rol van voorspellende AI-modellen tot nu toe belangrijk is geweest voor digitale reclame. Jouw rol is om grote hoeveelheden gegevens om te zetten in bruikbare inzichten, het mogelijk maken van nauwkeurige segmentaties, optimalisatie van campagnes en voorspellingen over het consumentengedrag. Gegevens van RTB House geven aan dat oplossingen gebaseerd op Deep Learning, een van de meest geavanceerde gebieden van voorspellende AI, zijn tot 50% efficiënter in retargetingcampagnes en 41% effectiever in productaanbevelingen vergeleken met minder geavanceerde technologieën
Echter, deep learning-algoritmen kunnen worden verbeterd als ze worden gecombineerd met andere modellen. De logica erachter is eenvoudig: de combinatie van verschillende AI-modellen kan helpen bij het oplossen van verschillende zakelijke uitdagingen en bijdragen aan de verbetering van geavanceerde oplossingen.
Na RTB House, bijvoorbeeld, we zijn vooruitgang aan het boeken in de combinatie van Deep Learning-algoritmen (voorspellende AI) met generatieve modellen gebaseerd op GPT- en LLM-talen om de identificatie van doelgroepen met een hoge koopintentie te verbeteren. Deze benadering stelt de algoritmen in staat om te analyseren, naast het gedrag van de gebruiker, de semantische context van de bezochte pagina's, het verfijnen van de segmentatie en de positionering van de weergegeven advertenties. Met andere woorden, dit voegt een extra laag van precisie toe, resulterend in verbeteringen in de algehele prestaties van de campagnes
Met de toenemende bezorgdheid over privacy en regelgeving rond het gebruik van persoonlijke gegevens, oplossingen gebaseerd op generatieve en voorspellende AI vormen een strategisch alternatief om personalisatie te behouden in omgevingen waar de directe informatieverzameling van de gebruiker beperkter wordt. Naarmate deze tools evolueren, er wordt verwacht dat de adoptie van hybride modellen een marktstandaard zal worden, met toepassingen die bijdragen aan de optimalisatie van campagnes en de resultaten die voor adverteerders worden gegenereerd
Bij het integreren van de voorspellende en generatieve AI-modellen, de bedrijven laten zien hoe deze aanpak de digitale marketing kan transformeren, het aanbieden van nauwkeurigere en efficiëntere campagnes. Dit is de nieuwe grens van digitale reclame – en de merken die deze revolutie omarmen zullen de komende jaren een aanzienlijke concurrentievoordeel hebben
In deze context, de vraag die overblijft voor adverteerders is niet welk AI-model ze moeten aannemen in hun marketingstrategieën, maar hoe kunnen ze deze combineren om nog efficiëntere resultaten te behalen en een meer toekomstgerichte benadering van digitale reclame te hebben
