השילוב של מודלים שונים של בינה מלאכותית בשיווק דיגיטלי

הבינה המלאכותית ממשיכה לשנות את השיווק הדיגיטלי בצורה מואצת, הופך לגורם אסטרטגי עבור חברות שמחפשות יעילות, התאמה אישית והרחבה בקמפיינים שלך. מול החידושים האחרונים בתחום הבינה המלאכותית, נדרשת אנליזה מעמיקה יותר על הפוטנציאל של שתי גישות שזכו להדגשה רבה לאחרונה: IA חיזוי ו-IA גנרטיבית

בעוד שהבינה המלאכותית החזויה מתמקדת בניתוח דפוסים כדי לחזות התנהגויות עתידיות וליצור תובנות, הבינה המלאכותית הגנרטיבית מעלה את האוטומציה היצירתית, מייצרים תוכן מותאם אישית מאוד ומותאם להקשר של המשתמש. היום, היא אחת מהמוקדים הגדולים ביותר של תשומת לב והשקעה של צוותי שיווק בחברות מגזרים וגדלים שונים

שנינתוני מקינזי, הבינה המלאכותית הגנרטיבית יש לה פוטנציאל להניע בין 2 מיליארד דולר,6 טריליון ו-4 דולר,4 טריליון בכלכלה הגלובלית מדי שנה, כאשר 75% מהסכום הזה ייווצר בארבעה תחומים עיקריים, כולל שיווק ומכירות. לְמַשְׁמָעוּת, הערך גבוה מהתמ"ג של הכלכלות הגדולות בעולם בשנת 2024, מלבד ארצות הברית (29 דולר אמריקאי,27 טריליון, סין (18 דולר אמריקאי,27 טריליון) וגרמניה (4 מיליארד דולר,71 טריליון

נתון זה כשלעצמו מסייע להדגים את ההשפעה של אימוץ הטכנולוגיות החדשות המבוססות על בינה מלאכותית גנרטיבית וכיצד הן יהיו דומיננטיות עבור מפרסמים המחפשים בידול ומקסום של החזר על השקעה. אבל עדיין נשאלת השאלה: האם ישנם דרכים אחרות שניתן לחקור? והתשובה היא, בלי ספק, כן

אינטליגנציה מלאכותית מורכבת: מדוע השילוב של מודלים שונים של אינטליגנציה מלאכותית יכול להיות יתרון

גם אם ה-AI הגנרטיבי נמצא תחת הזרקורים כיום, אין להכחיש את החשיבות שמודלים של בינה מלאכותית חיזוי משחקים בפרסום הדיגיטלי עד כה. תפקידך הוא להפוך כמויות גדולות של נתונים לתובנות שניתן לפעול עליהן, מאפשר סגמנטציות מדויקות, אופטימיזציה של קמפיינים וחזיות על התנהגות הצרכן. נתוני RTB House מצביעים על כך שפתרונות המבוססים על למידת עומק, אחד התחומים המתקדמים ביותר של בינה מלאכותית חיזוי, הם עד 50% יותר יעילים בקמפיינים של ריטרגטינג ו-41% יותר אפקטיביים בהמלצת מוצרים בהשוואה לטכנולוגיות פחות מתקדמות

עם זאת, אלגוריתמים של למידת עומק יכולים להשתפר אם משולבים עם מודלים אחרים. ההיגיון מאחורי זה פשוט: השילוב של מודלים שונים של בינה מלאכותית יכול לסייע בפתרון אתגרים עסקיים שונים ולתרום לשיפור פתרונות מתקדמים. 

ב-RTB House, למשל, אנחנו מתקדמים בשילוב של אלגוריתמים של למידת עומק (בינה מלאכותית חיזוי) עם מודלים גנרטיביים מבוססי שפות GPT ו-LLM כדי לשפר את זיהוי הקהלים עם כוונת רכישה גבוהה. גישה זו מאפשרת לאלגוריתמים לנתח, מעבר להתנהגות המשתמש, ההקשר הסמנטי של הדפים שנבקרו, מזקק את הסגמנטציה ואת המיקום של המודעות המוצגות. במילים אחרות, זה מוסיף שכבה נוספת של דיוק, מה שמוביל לרווחים בביצועים הכלליים של הקמפיינים

עם העלייה בדאגה לפרטיות ולרגולציות על השימוש בנתונים אישיים, פתרונות מבוססי בינה מלאכותית גנרטיבית וחזויה מהווים אלטרנטיבה אסטרטגית לשמירה על התאמה אישית בסביבות שבהן איסוף מידע ישיר מהמשתמש הופך למוגבל יותר. עם התפתחות הכלים הללו, מצפים שהאימוץ של מודלים היברידיים יהפוך לסטנדרט בשוק, עם יישומים התורמים לאופטימיזציה של קמפיינים והתוצאות המתקבלות עבור המפרסמים

בעת שילוב המודלים החזויים והגנרטיביים של בינה מלאכותית, החברות מראות כיצד הגישה הזו יכולה לשנות את השיווק הדיגיטלי, מציע קמפיינים מדויקים ויעילים יותר. זו הגבול החדש של פרסום דיגיטלי – והמותגים שיאמצו את המהפכה הזו יהיו להם יתרון תחרותי משמעותי בשנים הקרובות

בהקשר הזה, השאלה שעולה עבור המפרסמים אינה לגבי איזה מודל של בינה מלאכותית לאמץ באסטרטגיות השיווק שלהם, אבל איך הם יכולים לשלב אותן כדי להשיג תוצאות עוד יותר יעילות עם גישה יותר מותאמת לעתיד של פרסום דיגיטלי