الذكاء الاصطناعي يواصل تحويل التسويق الرقمي بسرعة، ليصبح عاملاً استراتيجياً للشركات التي تسعى إلى الكفاءة والتخصيص والقابلية للتوسع في حملاتها. في مواجهة أحدث الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي، من الضروري إجراء تحليل أعمق قليلاً حول إمكانيات نهجين أصبحا يكتسبان مزيدًا من الأهمية مؤخرًا: الذكاء الاصطناعي التنبئي والذكاء الاصطناعي التوليدي.
بينما تركز الذكاء الاصطناعي التنبئي على تحليل الأنماط للتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية وتوليد الرؤى، يرفع الذكاء الاصطناعي التوليدي مستوى الأتمتة الإبداعية، منتجًا محتوى مخصصًا للغاية ومتوافقًا مع سياق المستخدم. اليوم، أصبحت واحدة من أكبر محاور الاهتمام والاستثمار من قبل فرق التسويق في شركات من مختلف الأحجام والقطاعات.
ثانيةبيانات ماكينزيتتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بإمكانات لتحريك ما بين 2.6 تريليون دولار و4.4 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي سنويًا، حيث سيتم توليد 75٪ من هذا المبلغ في أربعة مجالات رئيسية، بما في ذلك التسويق والمبيعات. للمرجعية، القيمة تتجاوز الناتج المحلي الإجمالي لأهم الاقتصادات العالمية في عام 2024، باستثناء الولايات المتحدة (29.27 تريليون دولار)، الصين (18.27 تريليون دولار) وألمانيا (4.71 تريليون دولار).
هذا يُساعد بحد ذاته على إظهار تأثير اعتماد التقنيات الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف ستكون ذات أهمية كبيرة للمعلنين الباحثين عن التميز وتعظيم عائد الاستثمار. لكن لا تزال هناك سؤال: هل هناك طرق أخرى يمكن استكشافها؟ والجواب هو، بلا شك، نعم.
الذكاء الاصطناعي المركب: لماذا يمكن أن يكون دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة ميزة تنافسية
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يحظى حاليًا بالاهتمام، إلا أن الأهمية التي تلعبها نماذج الذكاء الاصطناعي التنبئية في الإعلان الرقمي لا يمكن إنكارها حتى الآن. دورك هو تحويل كميات كبيرة من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يسمح بالتقسيمات الدقيقة، وتحسين الحملات، والتنبؤات حول سلوك المستهلك. تشير بيانات RTB House إلى أن الحلول القائمة على التعلم العميق، وهو أحد أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي تقدمًا، تكون أكثر كفاءة بنسبة تصل إلى 50٪ في حملات إعادة الاستهداف وأكثر فعالية بنسبة 41٪ في التوصية بالمنتجات مقارنة بالتقنيات الأقل تقدمًا.
ومع ذلك، يمكن تحسين خوارزميات التعلم العميق إذا تم دمجها مع نماذج أخرى. المنطق وراء ذلك بسيط: يمكن أن تساعد مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي في حل تحديات الأعمال المختلفة والمساهمة في تحسين الحلول المتطورة.
في RTB House، على سبيل المثال، نحرز تقدمًا في دمج خوارزميات التعلم العميق (الذكاء الاصطناعي التنبئي) مع نماذج توليدية تعتمد على لغات GPT و LLM لتحسين تحديد الجماهير ذات النية العالية للشراء. تسمح هذه النهج للخوارزميات بتحليل، بالإضافة إلى سلوك المستخدم، السياق الدلالي للصفحات التي تم زيارتها، مما يعزز استهداف الإعلانات وعرضها بشكل أكثر دقة. بعبارة أخرى، يضيف ذلك طبقة إضافية من الدقة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء العام للحملات.
مع تزايد القلق بشأن الخصوصية والتنظيمات المتعلقة باستخدام البيانات الشخصية، تمثل الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبئي خيارًا استراتيجيًا للحفاظ على التخصيص في بيئات تصبح فيها جمع المعلومات المباشرة من المستخدم أكثر تقييدًا. مع تطور هذه الأدوات، من المتوقع أن يصبح اعتماد النماذج الهجينة معيارًا في السوق، مع تطبيقات تساهم في تحسين الحملات والنتائج التي يتم تحقيقها للمعلنين.
عند دمج نماذج الذكاء الاصطناعي التنبئية والإنشائية، تظهر الشركات كيف يمكن لهذا النهج أن يغير التسويق الرقمي، من خلال تقديم حملات أكثر دقة وكفاءة. هذه هي الحدود الجديدة للإعلان الرقمي - والعلامات التجارية التي ستتبنى هذه الثورة ستتمتع بميزة تنافسية كبيرة في السنوات القادمة.
في هذا السياق، السؤال الذي يطرحه المعلنون ليس حول أي نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي يعتمدونه في استراتيجياتهم التسويقية، بل حول كيفية دمجها بطريقة تحقق نتائج أكثر كفاءة وبنهج يتماشى أكثر مع مستقبل الإعلان الرقمي.
