Intelligensie bly die digitale bemarking vinnig transformeer, en word 'n strategiese faktor vir maatskappye wat doeltreffendheid, personalisering en skaalbaarheid in hul veldtogte soek. Voor die nuutste innovasies in die veld van KI, is dit nodig om 'n meer diepgaande analise te maak oor die potensiaal van twee benaderings wat onlangs meer aandag gekry het: voorspellende KI en generatiewe KI.
Terwyl voorspellende KI fokus op die analise van patrone om toekomstige gedrag te voorspel en insigte te genereer, neem generatiewe KI kreatiewe outomatisering na 'n hoër vlak, deur hoogs persoonlike en konteksgebaseerde inhoud te produseer. Vandag is sy een van die grootste fokusareas van aandag en belegging deur bemarkingsteams in maatskappye van verskeie groottes en sektore.
TweedensMcKinsey data, die generatiewe KI het die potensiaal om jaarliks tussen US$ 2,6 biljoen en US$ 4,4 biljoen in die wêreldekonomie te beweeg, waarvan 75% van hierdie waarde in vier hoofareas, insluitend bemarking en verkope, gegenereer sal word. Vir referentie, die waarde is groter as die BBP van die belangrikste wêreldekonomieë in 2024, behalwe die Verenigde State (US$ 29,27 biljoen), China (US$ 18,27 biljoen) en Duitsland (US$ 4,71 biljoen).
Dit help om die impak van die aanvaarding van nuwe tegnologieë gebaseer op generatiewe KI te demonstreer en hoe hulle belangrik sal wees vir adverteerders wat op soek is na onderskeiding en maksimum ROI. Maar is daar nog steeds die vraag: is daar ander paaie wat ondersoek kan word? En eninge antwoord is ongetwyfeld ja.
Saamgestelde KI: Waarom die kombinasie van verskillende KI-modelle 'n verskil kan maak
Alhoewel generatiewe KI tans in die kollig is, is dit onmiskenbaar die belangrikheid van voorspellende KI-modelle vir digitale advertensies tot dusver. Jou rol is om groot hoeveelhede data in haalbare insigte om te sit, wat presiese segmentasie, kampaniedoeltreffendheid en voorspellings oor die gedrag van die verbruiker moontlik maak. Data van RTB House dui daarop dat oplossings gebaseer op Deep Learning, een van die mees gevorderde velde van voorspellende KI, tot 50% meer doeltreffend is in retargetingveldtogte en 41% meer effektief in produk aanbevelings in vergelyking met minder gevorderde tegnologieë.
Tog egter kan Deep Learning-algoritmes verbeter word deur dit te kombineer met ander modelle. Die logika agter dit is eenvoudig: die kombinasie van verskillende KI-modelle kan help om verskeie sake-uitdagings op te los en by te dra tot die verbetering van gevorderde oplossings.
By RTB House, byvoorbeeld, vorder ons in die kombinasie van Deep Learning-algoritmes (voorspellende KI) met generatiewe modelle gebaseer op GPT-tale en LLM's om die identifisering van gehore met 'n hoë koopintensie te verbeter. Hierdie benadering stel die algoritmes in staat om, benewens die gebruikersgedrag, die semantiese konteks van die besoekte bladsye te analiseer, wat die segmentasie en posisionering van die vertoonde advertensies verfyn. Met ander woorde, dit voeg 'n ekstra laag presisie by, wat lei tot verbeterings in die algehele prestasie van die veldtogte.
Met die toenemende kommer oor privaatheid en regulasies oor die gebruik van persoonlike data, bied oplossings gebaseer op generatiewe en voorspellende KI 'n strategiese alternatief om personalisering te behou in omgewings waar die versameling van direkte inligting van gebruikers meer beperk word. Soos hierdie hulpmiddels ontwikkel, word verwag dat die aanvaarding van hibriede modelle 'n markstandaard sal word, met toepassings wat bydra tot die optimalisering van veldtogte en die resultate wat vir adverteerders gegenereer word.
Deur die integrasie van voorspellende en generatiewe KI-modelle toon maatskappye hoe hierdie benadering digitale bemarking kan transformeer deur meer akkurate en doeltreffende veldtogte aan te bied. Dit is die nuwe grens van digitale advertensie – en die handelsmerke wat hierdie revolusie omarm, sal 'n beduidende mededingende voordeel hê in die komende jare.
In hierdie konteks is die vraag vir adverteerders nie watter KI-model om in hul bemarkingstrategieë aan te neem nie, maar hoe hulle dit kan kombineer om selfs meer doeltreffende resultate te behaal en met 'n benadering wat meer in lyn is met die toekoms van digitale reklame.
