कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से डिजिटल मार्केटिंग को बदल रही है, जो उन कंपनियों के लिए एक रणनीतिक कारक बनती जा रही है जो अपनी अभियानों में दक्षता, व्यक्तिगतता और पैमाने की खोज कर रही हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में नवीनतम नवाचारों के सामने, दो दृष्टिकोणों की क्षमता पर थोड़ा अधिक गहराई से विश्लेषण करना उपयुक्त है, जिन्होंने हाल ही में अधिक ध्यान आकर्षित किया है: पूर्वानुमानात्मक एआई और सृजनात्मक एआई।
जबकि पूर्वानुमानात्मक एआई भविष्य के व्यवहारों का अनुमान लगाने और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए पैटर्न विश्लेषण पर केंद्रित है, जेनरेटिव एआई रचनात्मक स्वचालन को बढ़ाता है, अत्यधिक व्यक्तिगत और उपयोगकर्ता के संदर्भ के अनुकूल सामग्री का उत्पादन करता है। आज, वह विभिन्न आकारों और क्षेत्रों की कंपनियों में विपणन टीमों का सबसे बड़ा ध्यान और निवेश का केंद्र है।
दूसरामैकिंसे के आंकड़ेजनरेटिव AI का वैश्विक अर्थव्यवस्था में वार्षिक रूप से लगभग 2.6 ट्रिलियन से 4.4 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक का योगदान करने की क्षमता है, जिसमें से 75% इस मूल्य का निर्माण चार मुख्य क्षेत्रों में होगा, जिनमें विपणन और बिक्री शामिल हैं। संदर्भ के लिए, मूल्य 2024 में प्रमुख विश्व अर्थव्यवस्थाओं के GDP से अधिक है, सिवाय संयुक्त राज्य अमेरिका (29.27 ट्रिलियन डॉलर), चीन (18.27 ट्रिलियन डॉलर) और जर्मनी (4.71 ट्रिलियन डॉलर) के।
यह स्वयं में नई जनरेटिव AI आधारित नई तकनीकों को अपनाने के प्रभाव को दर्शाने में मदद करता है और यह दिखाता है कि ये विज्ञापनदाताओं के लिए कैसे प्रमुख होंगी जो भिन्नता और ROI को अधिकतम करने की खोज में हैं। क्या अन्य रास्ते हैं जिन्हें खोजा जा सकता है? और उत्तर निस्संदेह हाँ है।
संयुक्त एआई: विभिन्न एआई मॉडलों के संयोजन का लाभ क्यों हो सकता है
हालांकि वर्तमान में जनरेटिव AI सुर्खियों में है, लेकिन अब तक डिजिटल विज्ञापन के लिए पूर्वानुमानात्मक AI मॉडल का महत्वपूर्ण योगदान असंदिग्ध है। आपकी भूमिका बड़े डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियों में बदलने की है, जिससे सटीक विभाजन, अभियान अनुकूलन और उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणियों की अनुमति मिलती है। RTB हाउस के डेटा से पता चलता है कि डीप लर्निंग पर आधारित समाधान, जो कि पूर्वानुमानात्मक एआई के सबसे उन्नत क्षेत्रों में से एक है, पुनः लक्षित अभियानों में 50% तक अधिक प्रभावी हैं और उत्पाद की सिफारिशों में 41% अधिक प्रभावी हैं यदि तुलना कम उन्नत तकनीकों से की जाए।
हालांकि, डीप लर्निंग एल्गोरिदम को अन्य मॉडलों के साथ मिलाकर बेहतर बनाया जा सकता है। इसके पीछे का तर्क सरल है: विभिन्न AI मॉडल का संयोजन विभिन्न व्यवसाय चुनौतियों के समाधान में मदद कर सकता है और अत्याधुनिक समाधानों के सुधार में योगदान दे सकता है।
आरटीबी हाउस में, उदाहरण के लिए, हम डीप लर्निंग (पूर्वानुमानात्मक एआई) के एल्गोरिदम को GPT और LLM आधारित जेनरेटिव मॉडल के साथ मिलाने में प्रगति कर रहे हैं ताकि खरीद की उच्च इच्छा वाली दर्शकों की पहचान बेहतर हो सके। यह दृष्टिकोण एल्गोरिदम को उपयोगकर्ता के व्यवहार के अलावा, देखी गई पृष्ठों के अर्थपूर्ण संदर्भ का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, जिससे विज्ञापनों की वर्गीकरण और स्थिति को बेहतर बनाया जाता है। दूसरे शब्दों में, यह एक अतिरिक्त सटीकता की परत जोड़ता है, जिससे अभियानों के समग्र प्रदर्शन में सुधार होता है।
ব্যক্তিগত গোপনীয়তা এবং ব্যক্তিগত তথ্যের ব্যবহারে নিয়মকানুনের বিষয়ে বাড়তে থাকা উদ্বেগের সঙ্গে, জেনারেটিভ এবং প্রেডিক্টিভ AI-ভিত্তিক সমাধানগুলি এমন একটি কৌশলগত বিকল্প উপস্থাপন করে যেখানে সরাসরি ব্যবহারকারীর তথ্য সংগ্রহ আরও সীমিত হয়ে যায়, সেখানে ব্যক্তিগতকরণ বজায় রাখতে। जैसे-जैसे ये उपकरण विकसित हो रहे हैं, उम्मीद है कि हाइब्रिड मॉडल का अपनाना बाजार का मानक बन जाएगा, जिसमें ऐसी एप्लिकेशन शामिल होंगी जो अभियानों और विज्ञापनदाताओं के लिए उत्पन्न परिणामों के अनुकूलन में योगदान देंगी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पूर्वानुमानात्मक और सृजनात्मक मॉडलों को एकीकृत करके, कंपनियां दिखाती हैं कि यह दृष्टिकोण डिजिटल मार्केटिंग को कैसे बदल सकता है, अधिक सटीक और प्रभावी अभियानों की पेशकश करते हुए। यह डिजिटल विज्ञापन की नई सीमा है – और जो ब्रांड इस क्रांति को अपनाएंगे, उन्हें आने वाले वर्षों में महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा।
इस संदर्भ में, विज्ञापनदाताओं के लिए सवाल यह नहीं है कि वे अपने विपणन रणनीतियों में किस प्रकार के एआई मॉडल को अपनाएं, बल्कि यह है कि वे उन्हें इस तरह से कैसे मिलाएं कि और भी अधिक प्रभावी परिणाम प्राप्त किए जा सकें और डिजिटल विज्ञापन के भविष्य के साथ अधिक मेल खाने वाले दृष्टिकोण के साथ।
