تستمر الذكاء الاصطناعي في تحويل التسويق الرقمي بشكل متسارع, أصبح عاملاً استراتيجيًا للشركات التي تسعى إلى الكفاءة, التخصيص والقابلية للتوسع في حملاتك. في مواجهة أحدث الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي, تتطلب تحليلًا أعمق قليلاً حول إمكانيات نهجين أصبحا أكثر بروزًا في الآونة الأخيرة: الذكاء الاصطناعي التنبؤي والذكاء الاصطناعي التوليدي
بينما تركز الذكاء الاصطناعي التنبؤي على تحليل الأنماط للتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية وتوليد الرؤى, الذكاء الاصطناعي التوليدي يرفع من مستوى الأتمتة الإبداعية, إنتاج محتويات مخصصة للغاية ومتكيفة مع سياق المستخدم. اليوم, هي واحدة من أكبر بؤر الاهتمام والاستثمار لفرق التسويق في الشركات من مختلف الأحجام والقطاعات
ثانيةبيانات ماكينزي, الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه القدرة على تحريك حوالي 2 مليار دولار,6 تريليونات و 4 دولارات,٤ تريليونات في الاقتصاد العالمي سنويًا, حيث سيتم توليد 75% من هذه القيمة في أربع مجالات رئيسية, بما في ذلك التسويق والمبيعات. للمرجع, القيمة أعلى من الناتج المحلي الإجمالي لأهم الاقتصادات العالمية في 2024, باستثناء الولايات المتحدة (29 دولار أمريكي,٢٧ تريليون, الصين (18 دولار أمريكي,27 تريليون) وألمانيا (4 تريليون دولار,71 تريليون
هذا البيانات بحد ذاته يساعد في إظهار تأثير اعتماد التقنيات الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف ستكون حاسمة للمعلنين الذين يسعون إلى التميز وزيادة العائد على الاستثمار. لكن لا يزال هناك سؤال: هل هناك طرق أخرى يمكن استكشافها? والإجابة هي, بلا شك, نعم
الذكاء الاصطناعي المركب: لماذا يمكن أن يكون دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة ميزة تنافسية
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي تحت الأضواء حاليًا, لا يمكن إنكار الأهمية التي تلعبها نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية في الإعلانات الرقمية حتى الآن. دورك هو تحويل كميات كبيرة من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ, مما يسمح بتقسيمات دقيقة, تحسين الحملات وتوقعات سلوك المستهلك. تشير بيانات RTB House إلى أن الحلول المعتمدة على التعلم العميق, أحد المجالات الأكثر تقدمًا في الذكاء الاصطناعي التنبؤي, إنها أكثر كفاءة بنسبة تصل إلى 50% في حملات إعادة الاستهداف و41% أكثر فعالية في توصية المنتجات 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 من نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة في حل تحديات الأعمال المختلفة والمساهمة في تحسين الحلول المتطورة.
في RTB House, على سبيل المثال, نحن نتقدم في دمج خوارزميات التعلم العميق (الذكاء الاصطناعي التنبؤي) مع نماذج توليدية قائمة على لغات GPT و LLM لتحسين تحديد الجماهير ذات النية العالية للشراء. تسمح هذه المقاربة للخوارزميات بتحليل, بالإضافة إلى سلوك المستخدم, السياق الدلالي للصفحات التي تم زيارتها, تحسين تقسيم واستهداف الإعلانات المعروضة. بعبارة أخرى, هذا يضيف طبقة إضافية من الدقة, مما يؤدي إلى تحسين الأداء العام للحملات
مع تزايد القلق بشأن الخصوصية والتنظيمات المتعلقة باستخدام البيانات الشخصية, تمثل الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبؤي بديلاً استراتيجياً للحفاظ على التخصيص في البيئات التي تصبح فيها جمع المعلومات المباشرة من المستخدم أكثر تقييداً. مع تطور هذه الأدوات, من المتوقع أن تصبح اعتماد النماذج الهجينة معيارًا في السوق, مع تطبيقات تساهم في تحسين الحملات والنتائج التي يتم تحقيقها للمعلنين
عند دمج النماذج التنبؤية والتوليدية للذكاء الاصطناعي, تظهر الشركات كيف يمكن أن تحول هذه المقاربة التسويق الرقمي, تقديم حملات أكثر دقة وكفاءة. هذه هي الحدود الجديدة للإعلانات الرقمية – وستتمتع العلامات التجارية التي تحتضن هذه الثورة بميزة تنافسية كبيرة في السنوات القادمة
في هذا السياق, السؤال الذي يطرح على المعلنين ليس عن أي نموذج من الذكاء الاصطناعي يجب اعتماده في استراتيجياتهم التسويقية, لكن كيف يمكنهم دمجها بطريقة تحقق نتائج أكثر كفاءة مع نهج أكثر توافقًا مع مستقبل الإعلانات الرقمية
