Tekoäly jatkaa digitaalisen markkinoinnin muuttamista nopealla tahdilla, ja siitä on tullut strateginen tekijä yrityksille, jotka tavoittelevat tehokkuutta, personointia ja skaalautuvuutta kampanjoissaan. Uusimpien tekoälyinnovaatioiden edessä on syytä tehdä hieman syvällisempi analyysi kahdesta lähestymistavasta, jotka ovat viime aikoina saaneet enemmän huomiota: ennustava tekoäly ja generatiivinen tekoäly.
Samaan aikaan kun ennakoiva tekoäly keskittyy mallien analysointiin tulevien käyttäytymisten ennustamiseksi ja oivallusten tuottamiseksi, generatiivinen tekoäly nostaa luovan automaation tasolle, tuottaen erittäin räätälöityjä sisältöjä ja soveltaen käyttäjän kontekstiin. Tänään hän on yksi suurimmista markkinointitiimien huomion ja investointien kohteista eri kokoisissa ja eri toimialojen yrityksissä.
ToinenMcKinsey-tiedotGeneratiivisella tekoälyllä on potentiaali liikkua vuosittain globaalitaloudessa 2,6 biljoonan ja 4,4 biljoonan dollarin välillä, ja tästä arvosta 75 % syntyy neljässä pääalueessa, mukaan lukien markkinointi ja myynti. Vertailun vuoksi arvo on suurempi kuin maailman suurimpien talouksien BKT vuodelle 2024, lukuun ottamatta Yhdysvaltoja (29,27 biljoonaa dollaria), Kiinaa (18,27 biljoonaa dollaria) ja Saksaa (4,71 biljoonaa dollaria).
Tämä itsessään auttaa osoittamaan uusien generatiivisen tekoälyn perustuvien teknologioiden käyttöönoton vaikutuksen ja kuinka ne tulevat olemaan merkittäviä mainostajille, jotka etsivät erottuvuutta ja ROI:n maksimointia. Mas ainda resta a pergunta: há outros caminhos que podem ser explorados? Ja vastaus on epäilemättä kyllä.
Koostettu tekoäly: miksi erilaisten tekoälymallien yhdistelmä voi olla kilpailuetu
Vaikka generatiivinen tekoäly on tällä hetkellä otsikoissa, on kiistaton ennustavan tekoälyn mallien merkitys digitaalisen mainonnan kannalta tähän asti. Roolisi on muuttaa suuria tietomääriä käyttökelpoisiksi oivalluksiksi, mikä mahdollistaa tarkat segmentoinnit, kampanjoiden optimoinnin ja ennusteet kuluttajakäyttäytymisestä. RTB Housen tiedot osoittavat, että syväoppimiseen perustuvat ratkaisut, jotka ovat yksi edistyneimmistä ennakoivan tekoälyn aloista, ovat jopa 50 % tehokkaampia uudelleenmarkkinointikampanjoissa ja 41 % tehokkaampia tuotesuosituksissa verrattuna vähemmän kehittyneisiin teknologioihin.
Kuitenkin syväoppimisalgoritmeja voidaan parantaa yhdistämällä niitä muihin malleihin. Tämän taustalla oleva logiikka on yksinkertainen: erilaisten tekoälymallien yhdistäminen voi auttaa erilaisten liiketoimintaongelmien ratkaisemisessa ja edistää huippuratkaisujen kehittämistä.
RTB House:ssa esimerkiksi edistämme syväoppimisalgoritmien (ennustava tekoäly) yhdistämistä GPT- ja LLM-pohjaisiin generatiivisiin malleihin parantaaksemme korkeaa ostopahtoa omaavien yleisöjen tunnistamista. Tämä lähestymistapa mahdollistaa algoritmien analysoida käyttäjän käyttäytymisen lisäksi myös vieraillujen sivujen semanttisen kontekstin, tarkentaen kohdentamista ja näytettyjen mainosten sijoittelua. Toisin sanoen tämä lisää yhden kerroksen tarkkuutta, mikä johtaa parannuksiin kampanjoiden kokonaissuorituskyvyssä.
Kasvavan huolenaiheen vuoksi yksityisyydestä ja sääntelystä henkilökohtaisten tietojen käytössä, generatiivisiin ja ennustaviin tekoälyratkaisuihin perustuvat ratkaisut tarjoavat strategisen vaihtoehdon personoinnin ylläpitämiseksi ympäristöissä, joissa käyttäjän suoria tietoja kerätään yhä rajoitetummin. Kun nämä työkalut kehittyvät, odotetaan hybridimallien käyttöönoton muodostuvan markkinastandardiksi, ja sovellukset, jotka edistävät kampanjoiden ja mainostajille tuotettujen tulosten optimointia.
Integroimalla ennustavat ja generatiiviset tekoälymallit yritykset osoittavat, kuinka tämä lähestymistapa voi muuttaa digitaalista markkinointia tarjoamalla tarkempia ja tehokkaampia kampanjoita. Tämä on digitaalisen mainonnan uusi raja – ja ne brändit, jotka omaksuvat tämän vallankumouksen, saavat merkittävän kilpailuedun tulevina vuosina.
Tässä yhteydessä kysymys ei ole siitä, minkä tekoälymallin ottavat käyttöönsä markkinointistrategioissaan, vaan siitä, miten he voivat yhdistää niitä saavuttaakseen entistä tehokkaampia tuloksia ja lähestymistavan, joka on paremmin linjassa digitaalisen mainonnan tulevaisuuden kanssa.
