Künstliche Intelligenz transformiert das digitale Marketing weiterhin beschleunigt, zu einem strategischen Faktor für Unternehmen, die nach Effizienz streben, Personalisierung und Skalierbarkeit in Ihren Kampagnen. Angesichts der neuesten Innovationen im Bereich der KI, Es ist eine etwas tiefere Analyse des Potenzials von zwei Ansätzen erforderlich, die in letzter Zeit an Bedeutung gewonnen haben: prädiktive KI und generative KI
Während die prädiktive KI sich auf die Analyse von Mustern konzentriert, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen und Erkenntnisse zu gewinnen, Die generative KI hebt die kreative Automatisierung hervor, hochgradig personalisierte und an den Kontext des Benutzers angepasste Inhalte produzieren. Heute, sie ist einer der größten Schwerpunkte und Investitionen von Marketingteams in Unternehmen unterschiedlichster Größen und Branchen
ZweiteMcKinsey-Daten, Die generative KI hat das Potenzial, zwischen 2 US-Dollar zu bewegen,6 Billionen und 4 US-Dollar,4 Billionen in der globalen Wirtschaft jährlich, wobei 75% dieses Wertes in vier Hauptbereichen generiert werden, einschließlich Marketing und Vertrieb. Zur Referenz, Der Wert übersteigt das BIP der wichtigsten Volkswirtschaften der Welt im Jahr 2024, außer den Vereinigten Staaten (US$ 29,27 Billionen, China (US$ 18,27 Billionen) und Deutschland (US$ 4,71 Billionen
Diese Tatsache allein hilft zu zeigen, wie sich die Einführung neuer Technologien auf der Grundlage von generativer KI auswirkt und wie sie für Werbetreibende, die nach Differenzierung und Maximierung des ROI suchen, von entscheidender Bedeutung sein werden. Aber die Frage bleibt: Gibt es andere Wege, die erkundet werden können? Und die Antwort ist, ohne Zweifel, ja
Composite AI: Warum die Kombination verschiedener KI-Modelle einen Unterschied machen kann
Obwohl die generative KI derzeit im Rampenlicht steht, Es ist unbestreitbar, welche Bedeutung prädiktive KI-Modelle bisher für die digitale Werbung haben. Ihre Aufgabe besteht darin, große Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, ermöglicht präzise Segmentierungen, Optimierung von Kampagnen und Vorhersagen über das Verhalten der Verbraucher. Daten von RTB House zeigen, dass auf Deep Learning basierende Lösungen, eines der fortschrittlichsten Bereiche der prädiktiven KI, sind bis zu 50% effizienter in Retargeting-Kampagnen und 41% effektiver bei der Produktempfehlung im Vergleich zu weniger fortschrittlichen Technologien
Jedoch, Die Deep-Learning-Algorithmen können verbessert werden, wenn sie mit anderen Modellen kombiniert werden. Die Logik dahinter ist einfach: Die Kombination verschiedener KI-Modelle kann bei der Lösung unterschiedlicher geschäftlicher Herausforderungen helfen und zur Verbesserung von Spitzentechnologien beitragen.
In der RTB House, zum Beispiel, wir arbeiten an der Kombination von Deep Learning-Algorithmen (prädiktive KI) mit generativen Modellen, die auf GPT und LLM basieren, um die Identifizierung von Zielgruppen mit hoher Kaufabsicht zu verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht es den Algorithmen zu analysieren, neben dem Verhalten des Benutzers, der semantische Kontext der besuchten Seiten, Verfeinerung der Segmentierung und Positionierung der angezeigten Anzeigen. Mit anderen Worten, das fügt eine zusätzliche Ebene der Präzision hinzu, was zu Gewinnen in der Gesamtleistung der Kampagnen führt
Mit der zunehmenden Besorgnis über Datenschutz und Vorschriften zur Verwendung personenbezogener Daten, Generative und prädiktive KI-basierte Lösungen stellen eine strategische Alternative dar, um die Personalisierung in Umgebungen aufrechtzuerhalten, in denen die direkte Erfassung von Informationen vom Nutzer eingeschränkter wird. Während sich diese Werkzeuge weiterentwickeln, Es wird erwartet, dass die Einführung hybrider Modelle zum Marktstandard wird, mit Anwendungen, die zur Optimierung von Kampagnen und den für die Werbetreibenden erzielten Ergebnissen beitragen
Bei der Integration von prädiktiven und generativen KI-Modellen, Die Unternehmen zeigen, wie dieser Ansatz das digitale Marketing transformieren kann, Angebot von präziseren und effizienteren Kampagnen. Das ist die neue Grenze der digitalen Werbung – und die Marken, die diese Revolution annehmen, werden in den kommenden Jahren einen erheblichen Wettbewerbsvorteil haben
In diesem Kontext, Die Frage, die sich für die Werbetreibenden stellt, ist nicht, welches KI-Modell sie in ihren Marketingstrategien übernehmen sollen, aber wie können sie sie kombinieren, um noch effizientere Ergebnisse zu erzielen und einen Ansatz zu verfolgen, der besser mit der Zukunft der digitalen Werbung übereinstimmt
