Artificiell intelligens fortsätter att snabbt omvandla digital marknadsföring, blir en strategisk faktor för företag som söker effektivitet, personalisering och skalbarhet i dina kampanjer. I förhållande till de senaste innovationerna inom AI, det finns utrymme för en något djupare analys av potentialen hos två tillvägagångssätt som har fått större uppmärksamhet på sistone: prediktiv AI och generativ AI
Medan den prediktiva AI fokuserar på mönsteranalys för att förutsäga framtida beteenden och generera insikter, den generativa AI höjer den kreativa automatiseringen, producerar högst anpassat och kontextuellt relevant innehåll. Idag, hon är en av de största fokusområdena och investeringarna för marknadsföringsteam i företag av olika storlekar och segment
Andradata från McKinsey, den generativa AI har potential att röra sig mellan 2 USD,6 triljoner och 4 USD,4 triljoner i den globala ekonomin årligen, eftersom 75% av detta belopp kommer att genereras inom fyra huvudområden, inklusive marknadsföring och försäljning. För referens, värdet är högre än BNP för de största världsekonomierna 2024, utom USA (US$ 29,27 triljoner, Kina (US$ 18,27 triljoner) och Tyskland (US$ 4,71 triljoner
Denna uppgift i sig själv hjälper till att visa påverkan av antagandet av nya teknologier baserade på generativ AI och hur de kommer att vara avgörande för annonsörer som söker differentiering och maximisering av ROI. Men finns fortfarande frågan: finns det andra vägar som kan utforskas? Och svaret är, utan tvekan, ja
Sammansatt AI: varför kombinationen av olika AI-modeller kan vara en differentierande faktor
Även om generativ AI för närvarande är i rampljuset, det är ovedersägligt den vikt som prediktiva AI-modeller har spelat för digital annonsering hittills. Din roll är att omvandla stora datamängder till handlingsbara insikter, möjliggör precisa segmenteringar, optimering av kampanjer och prognoser om konsumentbeteende. Data från RTB House visar att lösningar baserade på Deep Learning, ett av de mest avancerade områdena inom prediktiv AI, är upp till 50% mer effektiva i retargetingkampanjer och 41% mer effektiva i produktrekommendationer jämfört med mindre avancerad teknik
Emellertid, Deep Learning-algoritmer kan förbättras om de kombineras med andra modeller. Logiken bakom detta är enkel: kombinationen av olika AI-modeller kan hjälpa till att lösa olika affärsutmaningar och bidra till förbättringen av avancerade lösningar.
På RTB House, till exempel, vi avancerar i kombinationen av Deep Learning-algoritmer (prediktiv AI) med generativa modeller baserade på GPT- och LLM-språk för att förbättra identifieringen av målgrupper med hög köpsintention. Denna metod gör det möjligt för algoritmerna att analysera, utöver användarbeteendet, den semantiska kontexten av de besökta sidorna, förbättra segmenteringen och positioneringen av de visade annonserna. Med andra ord, detta lägger till ett extra lager av precision, resulterande i vinster i den övergripande prestandan för kampanjerna
Med den ökande oron för integritet och regleringar kring användning av personuppgifter, lösningar baserade på generativ och prediktiv AI utgör ett strategiskt alternativ för att upprätthålla personalisering i miljöer där insamlingen av direkt information från användaren blir mer begränsad. I takt med att dessa verktyg utvecklas, det förväntas att antagandet av hybrida modeller blir en marknadsstandard, med applikationer som bidrar till optimering av kampanjer och de resultat som genereras för annonsörerna
Genom att integrera prediktiva och generativa AI-modeller, företagen visar hur denna metod kan omvandla digital marknadsföring, erbjuder mer precisa och effektiva kampanjer. Detta är den nya gränsen för digital reklam – och de märken som omfamnar denna revolution kommer att ha en betydande konkurrensfördel under de kommande åren
I det här sammanhanget, Frågan som kvarstår för annonsörerna handlar inte om vilken AI-modell de ska anta i sina marknadsföringsstrategier, men hur kan de kombineras för att uppnå ännu mer effektiva resultat och med en mer framtidsinriktad strategi för digital reklam
