Вештачка интелигенција наставља брзо да трансформише дигитални маркетинг, постајући стратешки фактор за компаније које траже ефикасност, персонализацију и скалабилност у својим кампањама. С обзиром на најновије иновације у области вештачке интелигенције, потребна је детаљнија анализа потенцијала два приступа који су у последње време добили на значају: предиктивне вештачке интелигенције и генеративне вештачке интелигенције.
Док се предиктивна вештачка интелигенција фокусира на анализу образаца како би предвидела будуће понашање и генерисала увиде, генеративна вештачка интелигенција подиже креативну аутоматизацију на виши ниво, производећи високо персонализован садржај прилагођен контексту корисника. Данас је то један од највећих фокуса пажње и инвестиција за маркетиншке тимове у компанијама свих величина и сегмената.
Према подацима компаније McKinsey , генеративна вештачка интелигенција има потенцијал да генерише између 2,6 билиона и 4,4 билиона америчких долара годишње у глобалној економији, при чему се 75% ове вредности генерише у четири главне области, укључујући маркетинг и продају. Поређења ради, ова вредност је већа од БДП-а главних светских економија у 2024. години, изузев Сједињених Држава (29,27 билиона америчких долара), Кине (18,27 билиона америчких долара) и Немачке (4,71 билиона америчких долара).
Сами ови подаци помажу да се демонстрира утицај усвајања нових технологија заснованих на генеративној вештачкој интелигенцији и како ће оне бити кључне за оглашиваче који желе да се диференцирају и максимизирају повраћај улагања. Али питање остаје: да ли постоје и други путеви који се могу истражити? А одговор је несумњиво да.
Композитна вештачка интелигенција: Зашто комбиновање различитих модела вештачке интелигенције може направити разлику.
Иако је генеративна вештачка интелигенција тренутно у центру пажње, значај предиктивних модела вештачке интелигенције за дигитално оглашавање до данас је неоспоран. Њихова улога лежи у трансформацији великих количина података у практичне увиде, омогућавајући прецизну сегментацију, оптимизацију кампања и предвиђања о понашању потрошача. Подаци компаније RTB House указују да су решења заснована на дубоком учењу, једној од најнапреднијих области предиктивне вештачке интелигенције, до 50% ефикаснија у кампањама ретаргетинга и 41% ефикаснија у препорукама производа у поређењу са мање напредним технологијама.
Међутим, алгоритми дубоког учења могу се побољшати када се комбинују са другим моделима. Логика која стоји иза овога је једноставна: комбиновање различитих модела вештачке интелигенције може помоћи у решавању различитих пословних изазова и допринети развоју најсавременијих решења.
На пример, у RTB House-у унапређујемо комбинацију алгоритама дубоког учења (предиктивна вештачка интелигенција) са генеративним моделима заснованим на GPT и LLM језицима како бисмо побољшали идентификацију публике са високом намером куповине. Овај приступ омогућава алгоритмима да анализирају, поред понашања корисника, и семантички контекст посећених страница, прецизирајући циљање и пласман приказаних огласа. Другим речима, ово додаје још један слој прецизности, што резултира побољшањем укупних перформанси кампања.
Са растућом забринутошћу око приватности и прописа у вези са коришћењем личних података, решења заснована на генеративној и предиктивној вештачкој интелигенцији представљају стратешку алтернативу за одржавање персонализације у окружењима где прикупљање директних корисничких информација постаје све ограниченије. Како се ови алати развијају, очекује се да ће усвајање хибридних модела постати тржишни стандард, са апликацијама које доприносе оптимизацији кампања и резултатима генерисаним за оглашиваче.
Интеграцијом предиктивних и генеративних вештачких интелигенцијских модела, компаније показују како овај приступ може трансформисати дигитални маркетинг, пружајући прецизније и ефикасније кампање. Ово је нова граница дигиталног оглашавања – и брендови који прихвате ову револуцију имаће значајну конкурентску предност у наредним годинама.
У овом контексту, питање за оглашиваче није који модел вештачке интелигенције да усвоје у својим маркетиншким стратегијама, већ како да их комбинују да би постигли још ефикасније резултате и са приступом који је више усклађен са будућношћу дигиталног оглашавања.
