જનરેટિવ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ડિજિટલ જાહેરાત કરવાની રીતમાં ધરમૂળથી ફેરફાર કરી રહ્યું છે. મારા રોજિંદા કાર્યમાં, હું જોઉં છું કે આ ટેકનોલોજીએ સર્જનાત્મક પ્રક્રિયાના દરેક પગલામાં પરિવર્તન લાવ્યું છે, શરૂઆતની સમજથી લઈને ઝુંબેશના અંતિમ માન્યતા સુધી.
વિચારધારાના તબક્કામાં, ટેક્સ્ટ જનરેશન ટૂલ્સ ત્વરિત વિચારમંથન પ્રદાન કરે છે, જે સૂત્રો, સ્ક્રિપ્ટો અથવા દ્રશ્ય ખ્યાલો માટે ઝડપી અને સર્જનાત્મક સૂચનો પ્રદાન કરે છે. આ સર્જનાત્મક પ્રક્રિયાને મોટા પ્રમાણમાં વિસ્તૃત અને વેગ આપે છે, જેનાથી તમે ફક્ત વ્યક્તિગત પ્રેરણા પર આધાર રાખ્યા વિના, થોડીવારમાં હજારો વિચારોનું અન્વેષણ કરી શકો છો.
સામગ્રી બનાવતી વખતે, પરિવર્તન વધુ સ્પષ્ટ થાય છે. એવા અદ્યતન સાધનો છે જે સંપૂર્ણ જાહેરાતો ઉત્પન્ન કરે છે, સારી રીતે રચાયેલા ટેક્સ્ટથી લઈને વિવિધ પ્રકારના પ્રેક્ષકો માટે કસ્ટમાઇઝ્ડ છબીઓ સુધી. AI એ આખરે એવું કંઈક પહોંચાડ્યું છે જે બજાર લાંબા સમયથી શોધી રહ્યું છે: સ્કેલ પર હાઇપર-પર્સનલાઇઝેશન. આ તમને યોગ્ય સંદેશ, યોગ્ય સમયે અને યોગ્ય વ્યક્તિને કાર્યક્ષમતા સાથે પહોંચાડવાની મંજૂરી આપે છે જે મેન્યુઅલી અશક્ય હશે.
આ પ્રગતિઓ માત્ર કાર્યક્ષમતામાં વધારો જ નહીં, પણ ઝુંબેશોમાં માત્રાત્મક છલાંગ પણ લગાવે છે. જે જાહેરાતો પહેલા લોન્ચ થવામાં અઠવાડિયા લાગતા હતા તે હવે દિવસોમાં કે કલાકોમાં પણ તૈયાર થઈ જાય છે. મુખ્ય જાહેરાતકર્તાઓએ આ વાત પહેલાથી જ નોંધી લીધી છે, અને ભાર મૂક્યો છે કે જનરેટિવ AI એ સર્જનાત્મક ઉત્પાદન માટે જરૂરી સમય નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી દીધો છે, જેનાથી ટીમને વ્યૂહાત્મક નિર્ણયો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે વધુ સમય મળે છે.
વધુમાં, જાહેરાતની ગુણવત્તામાં વધારો થયો છે કારણ કે બુદ્ધિશાળી અલ્ગોરિધમ્સ ભૂતકાળના વર્તનનું વિશ્લેષણ કરે છે અને હેડલાઇન્સથી લઈને છબીઓ અને કોલ ટુ એક્શન સુધીની દરેક વિગતોને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે, જેનાથી એકંદર જોડાણ વધે છે. વ્યવહારમાં, ઘણી ઉચ્ચ પ્રદર્શન કરતી કંપનીઓ પહેલેથી જ આ તકનીકો અપનાવી રહી છે.
બીજો રસપ્રદ મુદ્દો એ છે કે આ ક્રાંતિ ફક્ત જાહેરાતો બનાવવા પૂરતી મર્યાદિત નથી. વિતરણ અને વિતરણ તબક્કામાં, મેટાના AI સેન્ડબોક્સ જેવા પ્લેટફોર્મ પહેલાથી જ AI નો ઉપયોગ રીઅલ-ટાઇમ પ્રેક્ષકોની પ્રતિક્રિયાઓના આધારે ગતિશીલ રીતે સામગ્રીને સમાયોજિત કરવા માટે કરે છે, દરેક ચેનલ માટે બહુવિધ આપમેળે અનુકૂલિત સંસ્કરણો જનરેટ કરે છે. પરંતુ આનો સંપૂર્ણ લાભ લેવા માટે, એક મજબૂત જ્ઞાન આધાર આવશ્યક છે. કંપનીઓએ તેમની આંતરિક માહિતી કાળજીપૂર્વક ગોઠવવી જોઈએ - સ્ટાઇલ માર્ગદર્શિકાઓ, અગાઉના ઝુંબેશના ઇતિહાસ અને ઉત્પાદન કેટલોગથી લઈને સોશિયલ મીડિયા પર ગ્રાહકની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ, સમીક્ષાઓ અને બજાર સંશોધન સુધી. આ બધું AI ને બળતણ આપે છે, જે તેને બ્રાન્ડ ઓળખ સાથે સંરેખિત વધુ ચોક્કસ સામગ્રી બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.
આજે, રીટ્રીવલ ઓગમેન્ટેડ જનરેશન (RAG) જેવા પ્લેટફોર્મ અને ટેકનોલોજી પહેલાથી જ અસ્તિત્વમાં છે, જે આ ડેટાબેઝને ઝડપથી ઍક્સેસ કરવામાં અને સુસંગત અને વ્યક્તિગત સામગ્રી જનરેટ કરવામાં સક્ષમ છે. કોકા-કોલા જેવી અગ્રણી કંપનીઓએ GPT-4 અને DALL-E જેવા મોડેલોને તેમના પોતાના ડેટાબેઝ સાથે જોડીને આ અભિગમની સંભાવના દર્શાવી છે, જે ખાતરી કરે છે કે AI બ્રાન્ડની સાચી ભાવનાને કેપ્ચર કરે છે અને તેનું પુનઃઉત્પાદન કરે છે. સારા ડેટાબેઝ સાથે જોડાયેલ, જનરેટિવ AI પણ એક શક્તિશાળી આંતરદૃષ્ટિ મશીન બની જાય છે. તે વલણો અને તકોને ઓળખવા માટે વિશાળ માત્રામાં માહિતીનું વિશ્લેષણ કરે છે જે ઘણીવાર ધ્યાન બહાર આવે છે. એક ઉદાહરણ એ છે કે મોટી બ્રાન્ડ્સ લાખો ઓનલાઈન ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું વિશ્લેષણ કરીને ગ્રાહક વલણોની આગાહી કેવી રીતે કરી શકે છે, વધુ કાર્યક્ષમ ઝુંબેશ માટે ઉપયોગી આંતરદૃષ્ટિ ઉત્પન્ન કરે છે.
આગળ, AI પ્રવેશ કરે છે, ખૂબ જ વ્યક્તિગત સામગ્રી ઉત્પન્ન કરે છે. પરિણામો પ્રભાવશાળી છે: ટેક્સ્ટ્સ અને છબીઓ તરત જ જનરેટ થાય છે અને વિવિધ પ્રેક્ષકોની પ્રોફાઇલ્સ અનુસાર સ્વીકારવામાં આવે છે, જે ઝુંબેશની અસરકારકતામાં નાટ્યાત્મક વધારો કરે છે. તેનું સ્પષ્ટ ઉદાહરણ માઇકલ્સ સ્ટોર્સ છે, જેણે તેના સંદેશાવ્યવહારમાં લગભગ સંપૂર્ણ વ્યક્તિગતકરણ પ્રાપ્ત કર્યું છે, જેનાથી તેના પરિણામોમાં નોંધપાત્ર સુધારો થયો છે.
AI સાથે સર્જનાત્મકતા પણ નવી ઊંચાઈઓ પર પહોંચી રહી છે, જે બ્રાન્ડ્સ અને ગ્રાહકો વચ્ચે સહ-નિર્માણને પણ સક્ષમ બનાવે છે. કોકા-કોલાનું "ક્રિએટ રિયલ મેજિક" અભિયાન એક ઉત્તમ ઉદાહરણ છે, જેમાં ગ્રાહકો અનન્ય કલાકૃતિ બનાવવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે, જેનાથી ખૂબ જ ઉચ્ચ સ્તરની જોડાણ પ્રાપ્ત થાય છે.
આટલા બધા ઓટોમેશન સાથે પણ, માનવ પરિબળ આવશ્યક રહે છે તે વાત પર ભાર મૂકવા યોગ્ય છે. વ્યાવસાયિકોની ભૂમિકા ક્યુરેશન અને રિફાઇનમેન્ટની બની જાય છે, AI દ્વારા પેદા થતા વિચારોને પસંદ કરીને તેમાં સુધારો કરે છે, ઝુંબેશનું વ્યૂહાત્મક અને ભાવનાત્મક સંરેખણ સુનિશ્ચિત કરે છે. બીજો મહત્વપૂર્ણ ફાયદો વિચારોનું પૂર્વ માન્યતા છે. આજે, AI મોડેલો લાઇવ થાય તે પહેલાં ઝુંબેશ પ્રદર્શનનું અનુકરણ કરે છે, જે શ્રેષ્ઠ શું કાર્ય કરે છે તે ઝડપથી ઓળખવામાં મદદ કરે છે અને જોખમને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે. Kantar જેવી કંપનીઓ પહેલેથી જ મિનિટોમાં આ કરી લે છે, જાહેરાતો લોન્ચ થાય તે પહેલાં જ તેની વાસ્તવિક અસરની આગાહી કરે છે.
આ સિમ્યુલેશન્સ સંખ્યાઓથી આગળ વધે છે, ગુણાત્મક આંતરદૃષ્ટિ પણ પ્રદાન કરે છે જે સમજવામાં મદદ કરે છે કે વિવિધ પ્રેક્ષકો ઝુંબેશ પ્રત્યે કેવી પ્રતિક્રિયા આપી શકે છે, સાચા વર્ચ્યુઅલ ફોકસ જૂથો તરીકે કાર્ય કરે છે.
આ બધું સારી રીતે કાર્ય કરવા માટેની ચાવી યોગ્ય ડેટા છે. માલિકીનો ડેટા, સોશિયલ મીડિયા, બજાર અહેવાલો, ગ્રાહક સેવા વાતચીતો અને અગાઉ ઉત્પાદિત સામગ્રી એઆઈ માટે ખરેખર વ્યક્તિગત અને અસરકારક પરિણામો આપવા માટે મૂળભૂત છે.
આ પરિવર્તન અહીં જ રહેશે. આજે ઓછા ખર્ચે ઘણું બધું કરવું શક્ય છે, વધુ મજબૂત, ઝડપી ઝુંબેશ શરૂ કરીને ઉચ્ચ વળતરની સંભાવના છે. અલબત્ત, નૈતિકતા અને ગુણવત્તા સુનિશ્ચિત કરવા જેવા પડકારો અસ્તિત્વમાં છે, પરંતુ માર્ગ પહેલાથી જ સ્પષ્ટ છે: ડિજિટલ જાહેરાતો વધુને વધુ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા સંચાલિત થશે, અને માર્કેટિંગ વ્યાવસાયિકો આ પરિણામોને પ્રાયોગિક અને શુદ્ધ કરવામાં મૂળભૂત વ્યૂહાત્મક ભૂમિકા ભજવશે.
