Umělá inteligence nadále rychle transformuje digitální marketing a stává se strategickým faktorem pro společnosti, které ve svých kampaních hledají efektivitu, personalizaci a škálovatelnost. Vzhledem k nejnovějším inovacím v oblasti umělé inteligence je nutná hlubší analýza potenciálu dvou přístupů, které v poslední době získaly na významu: prediktivní umělé inteligence a generativní umělé inteligence.
Zatímco prediktivní umělá inteligence se zaměřuje na analýzu vzorců za účelem předpovídání budoucího chování a generování poznatků, generativní umělá inteligence posouvá kreativní automatizaci na vyšší úroveň a vytváří vysoce personalizovaný obsah přizpůsobený kontextu uživatele. Dnes je jedním z největších center pozornosti a investic marketingových týmů ve společnostech všech velikostí a segmentů.
Podle údajů společnosti McKinsey má generativní umělá inteligence potenciál generovat v globální ekonomice ročně 2,6 až 4,4 bilionu USD, přičemž 75 % této hodnoty bude generováno ve čtyřech hlavních oblastech, včetně marketingu a prodeje. Pro srovnání, tato hodnota je vyšší než HDP hlavních světových ekonomik v roce 2024, s výjimkou Spojených států (29,27 bilionu USD), Číny (18,27 bilionu USD) a Německa (4,71 bilionu USD).
Tato data sama o sobě pomáhají demonstrovat dopad zavádění nových technologií založených na generativní umělé inteligenci a to, jak budou klíčové pro inzerenty, kteří usilují o odlišení a maximalizaci návratnosti investic. Otázkou však zůstává: existují i jiné cesty, které lze prozkoumat? A odpověď zní nepochybně ano.
Kompozitní umělá inteligence: Proč může kombinování různých modelů umělé inteligence mít smysl.
Přestože je generativní umělá inteligence v současné době v centru pozornosti, význam prediktivních modelů umělé inteligence pro digitální reklamu je v současnosti nepopiratelný. Jejich role spočívá v transformaci velkých objemů dat do praktických poznatků, což umožňuje přesnou segmentaci, optimalizaci kampaní a predikce chování spotřebitelů. Data od RTB House naznačují, že řešení založená na hlubokém učení, jedné z nejpokročilejších oblastí prediktivní umělé inteligence, jsou až o 50 % efektivnější v retargetingových kampaních a o 41 % efektivnější v doporučování produktů ve srovnání s méně pokročilými technologiemi.
Algoritmy hlubokého učení však lze vylepšit kombinací s dalšími modely. Logika je jednoduchá: kombinace různých modelů umělé inteligence může pomoci řešit různé obchodní výzvy a přispět k vývoji špičkových řešení.
Například v RTB House rozvíjíme kombinaci algoritmů hlubokého učení (prediktivní umělá inteligence) s generativními modely založenými na jazycích GPT a LLM, abychom zlepšili identifikaci publika s vysokým nákupním záměrem. Tento přístup umožňuje algoritmům analyzovat kromě chování uživatelů i sémantický kontext navštívených stránek, čímž se zpřesní cílení a umístění zobrazovaných reklam. Jinými slovy se tím přidává další vrstvu přesnosti, což vede k celkovému zvýšení výkonu kampaní.
Vzhledem k rostoucím obavám o soukromí a regulaci používání osobních údajů představují řešení založená na generativní a prediktivní umělé inteligenci strategickou alternativu pro zachování personalizace v prostředích, kde se shromažďování přímých uživatelských informací stává omezenějším. S vývojem těchto nástrojů se očekává, že se přijetí hybridních modelů stane tržním standardem s aplikacemi, které přispějí k optimalizaci kampaní a výsledků generovaných pro inzerenty.
Integrací prediktivních a generativních modelů umělé inteligence společnosti demonstrují, jak tento přístup může transformovat digitální marketing a poskytovat přesnější a efektivnější kampaně. Toto je nová hranice digitální reklamy – a značky, které tuto revoluci přijmou, budou mít v nadcházejících letech významnou konkurenční výhodu.
V této souvislosti není otázkou pro inzerenty, který model umělé inteligence přijmout ve svých marketingových strategiích, ale jak je mohou kombinovat, aby dosáhli ještě efektivnějších výsledků a s přístupem, který je více v souladu s budoucností digitální reklamy.
