Umetna inteligenca še naprej hitro spreminja digitalni marketing, postajanje strateškega dejavnika za podjetja, ki iščejo učinkovitost, personalizacija in skalabilnost v vaših kampanjah. V skladu z najnovejšimi inovacijami na področju umetne inteligence, potrebuje nekoliko bolj poglobljeno analizo potenciala dveh pristopov, ki sta v zadnjem času pridobila večjo pozornost: prediktivna umetna inteligenca in generativna umetna inteligenca
Medtem ko se prediktivna IA osredotoča na analizo vzorcev za napovedovanje prihodnjega vedenja in ustvarjanje vpogledov, generativna IA dvigne kreativno avtomatizacijo, producing highly personalized and context-adapted content. Danes, ona je jedan od najvećih fokusa pažnje i ulaganja marketinških timova u kompanijama različitih veličina i sektora
Počasipodatki McKinsey, generativna IA ima potencial za premik med 2 USD,6 trilijonov in 4 USD,4 trilijone v globalni ekonomiji letno, ker 75% te vrednosti bo ustvarjenih na štirih glavnih področjih, vključno s trženjem in prodajo. Za referenco, vrednost je višja od BDP-ja glavnih svetovnih gospodarstev v letu 2024, razen Ameriko (US$ 29,27 trilijonov, Kitajska (US$ 18,27 trilijonov) in Nemčija (4 milijarde USD,71 trilijonov
Ta podatek sam po sebi pomaga prikazati vpliv sprejetja novih tehnologij, temelječih na generativni umetni inteligenci, in kako bodo te prevladujoče za oglaševalce, ki iščejo diferenciacijo in maksimizacijo ROI. A vendar ostaja vprašanje: ali so še druge poti, ki jih je mogoče raziskati? In odgovor je, brez dvoma, da
IA sestavljena: zakaj je kombinacija različnih modelov IA lahko prednost
Čeprav je generativna umetna inteligenca trenutno pod žarometi, je neizpodbitna pomembnost, ki jo imajo modeli napovedne umetne inteligence za digitalno oglaševanje do sedaj. Vaša naloga je pretvoriti velike količine podatkov v izvedljive vpoglede, omogočanje natančnih segmentacij, optimizacija kampanj in napovedi o vedenju potrošnika. Podatki RTB House kažejo, da rešitve, ki temeljijo na globokem učenju, eno enih področij napredne napovedne umetne inteligence, so do 50% bolj učinkoviti v kampanjah retargeting in 41% bolj učinkoviti pri priporočanju izdelkov v primerjavi z manj naprednimi tehnologijami
Vendar, algoritmi globokega učenja se lahko izboljšajo, če jih kombiniramo z drugimi modeli. Logika za tem je preprosta: kombinacija različnih modelov umetne inteligence lahko pomaga pri reševanju različnih poslovnih izzivov in prispeva k izboljšanju vrhunskih rešitev.
Na RTB House, na primer, napredujemo v kombinaciji algoritmov globokega učenja (napovedna umetna inteligenca) z generativnimi modeli, temelječimi na jezikih GPT in LLM, da izboljšamo prepoznavanje občinstev z visoko nakupno namero. Ta metoda omogoča algoritmom, da analizirajo, poleg vedenja uporabnika, semantični kontekst obiskanih strani, izpopolnjevanje segmentacije in pozicioniranja prikazanih oglasov. Drugimi besedami, to doda dodatno plast natančnosti, kar se je povečala splošna uspešnost kampanj
S s naraščajočo skrbjo za zasebnost in predpisi o uporabi osebnih podatkov, rešitve, ki temeljijo na generativni in prediktivni umetni inteligenci, predstavljajo strateško alternativo za ohranjanje personalizacije v okoljih, kjer postane zbiranje neposrednih informacij od uporabnika bolj omejeno. Ko se te orodja razvijajo, pričakuje se, da bo sprejetje hibridnih modelov postalo tržni standard, s aplikacijami, ki prispevajo k optimizaciji kampanj in rezultatov, ki jih ustvarjajo oglaševalci
Pri integraciji napovednih in generativnih modelov umetne inteligence, podjetja prikazujejo, kako lahko ta pristop preoblikuje digitalni marketing, ponujajoč natančnejše in učinkovitejše kampanje. To je nova meja digitalnega oglaševanja – in blagovne znamke, ki bodo sprejele to revolucijo, bodo imele pomembno konkurenčno prednost v naslednjih letih
V tem kontekstu, vprašanje, ki ostaja za oglaševalce, ni, kateri model umetne inteligence naj sprejmejo v svojih marketinških strategijah, ampak kako jih lahko združijo, da dosežejo še bolj učinkovite rezultate in pristop, ki je bolj usklajen s prihodnostjo digitalnega oglaševanja
