कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से डिजिटल मार्केटिंग को बदलती जा रही है, एक रणनीतिक कारक बनता जा रहा है उन कंपनियों के लिए जो दक्षता की तलाश में हैं, व्यक्तिगतकरण और आपके अभियानों में स्केलेबिलिटी. हाल की एआई क्षेत्र में नवीनतम नवाचारों के सामने, एक थोड़ी गहरी विश्लेषण की आवश्यकता है दो दृष्टिकोणों की संभावनाओं पर जो हाल ही में अधिक ध्यान आकर्षित कर रहे हैं: पूर्वानुमानित एआई और जनरेटिव एआई
जबकि पूर्वानुमानित एआई भविष्य के व्यवहारों की भविष्यवाणी करने और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए पैटर्न के विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है, जनरेटिव एआई रचनात्मक स्वचालन को बढ़ाता है, उपयोगकर्ता के संदर्भ के अनुसार अत्यधिक व्यक्तिगत और अनुकूलित सामग्री का उत्पादन करना. आज, वह विभिन्न आकारों और क्षेत्रों की कंपनियों में विपणन टीमों के ध्यान और निवेश के सबसे बड़े केंद्रों में से एक है
दूसरामैकिंसे के आंकड़े, जनरेटिव एआई में 2 अरब अमेरिकी डॉलर के बीच कारोबार करने की क्षमता है,6 ट्रिलियन और 4 अमेरिकी डॉलर,4 ट्रिलियन वैश्विक अर्थव्यवस्था में वार्षिक, यह ध्यान में रखते हुए कि इस राशि का 75% चार मुख्य क्षेत्रों में उत्पन्न होगा, मार्केटिंग और बिक्री सहित. संदर्भ के लिए, यह मूल्य 2024 में प्रमुख वैश्विक अर्थव्यवस्थाओं के जीडीपी से अधिक है, सिवाय संयुक्त राज्य अमेरिका (US$ 29,27 ट्रिलियन, चीन (यूएस$ 18,27 ट्रिलियन) और जर्मनी (US$ 4,71 ट्रिलियन
यह डेटा अपने आप में नए जनरेटिव एआई आधारित तकनीकों को अपनाने के प्रभाव को प्रदर्शित करने में मदद करता है और यह दिखाता है कि ये विज्ञापनदाताओं के लिए भिन्नता और आरओआई को अधिकतम करने की खोज में कितनी महत्वपूर्ण होंगी. लेकिन सवाल अभी भी बाकी है: क्या अन्य रास्ते हैं जो खोजे जा सकते हैं? और जवाब है, बिना संदेह, हाँ
संयुक्त एआई: विभिन्न एआई मॉडलों के संयोजन का लाभ क्यों हो सकता है
हालांकि जनरेटिव आईए वर्तमान में सुर्खियों में है, यह अस्वीकार नहीं किया जा सकता कि पूर्वानुमानित एआई मॉडल ने अब तक डिजिटल विज्ञापन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है. आपकी भूमिका बड़े डेटा वॉल्यूम को क्रियाशील अंतर्दृष्टियों में बदलने की है, सटीक विभाजन की अनुमति देना, अभियानों का अनुकूलन और उपभोक्ता के व्यवहार पर पूर्वानुमान. RTB हाउस के आंकड़े बताते हैं कि डीप लर्निंग पर आधारित समाधान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भविष्यवाणी करने वाले सबसे उन्नत क्षेत्रों में से एक, वे रीटार्गेटिंग अभियानों में 50% तक अधिक कुशल और कम उन्नत तकनीकों की तुलना में उत्पाद सिफारिश में 41% अधिक प्रभावी हैं
हालांकि, डीप लर्निंग के एल्गोरिदम को अन्य मॉडलों के साथ मिलाकर सुधारा जा सकता है. इसके पीछे की lógica सरल है: विभिन्न AI मॉडलों का संयोजन विभिन्न व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने में मदद कर सकता है और उन्नत समाधानों के विकास में योगदान कर सकता है.
आरटीबी हाउस में, उदाहरण के लिए, हम गहन शिक्षण (पूर्वानुमानित एआई) के एल्गोरिदम को जीपीटी और एलएलएम पर आधारित जनरेटिव मॉडलों के साथ संयोजित करने में प्रगति कर रहे हैं ताकि उच्च खरीद इरादे वाले दर्शकों की पहचान में सुधार किया जा सके. यह दृष्टिकोण एल्गोरिदम को विश्लेषण करने की अनुमति देता है, उपयोगकर्ता के व्यवहार के अलावा, दौरे की गई पृष्ठों का अर्थ संबंधी संदर्भ, विज्ञापनों के प्रदर्शन की विभाजन और स्थिति को परिष्कृत करना. दूसरे शब्दों में, यह एक और परत जोड़ता है सटीकता की, जिससे अभियानों की समग्र प्रदर्शन में सुधार होता है
व्यक्तिगत डेटा के उपयोग पर बढ़ती चिंता और नियमों के साथ, आधारित समाधान जनरेटिव और पूर्वानुमानित एआई एक रणनीतिक विकल्प का प्रतिनिधित्व करते हैं ताकि उन वातावरणों में व्यक्तिगतकरण बनाए रखा जा सके जहां उपयोगकर्ता से सीधे जानकारी एकत्र करना अधिक सीमित हो जाता है. जैसे-जैसे ये उपकरण विकसित होते हैं, उम्मीद की जाती है कि हाइब्रिड मॉडलों को अपनाना बाजार का एक मानक बन जाएगा, ऐसी अनुप्रयोगों के साथ जो अभियानों और विज्ञापनदाताओं के लिए उत्पन्न परिणामों के अनुकूलन में योगदान करते हैं
एआई के पूर्वानुमानित और जनरेटिव मॉडल को एकीकृत करते समय, कंपनियाँ दिखाती हैं कि यह दृष्टिकोण डिजिटल मार्केटिंग को कैसे बदल सकता है, अधिक सटीक और प्रभावी अभियानों की पेशकश करना. यह डिजिटल विज्ञापन की नई सीमा है – और जो ब्रांड इस क्रांति को अपनाएंगे उन्हें अगले वर्षों में महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा
इस संदर्भ में, प्रश्न जो विज्ञापनदाताओं के लिए है वह यह नहीं है कि अपने विपणन रणनीतियों में किस प्रकार की एआई अपनाई जाए, लेकिन वे उन्हें इस तरह से कैसे मिला सकते हैं कि और भी अधिक प्रभावी परिणाम प्राप्त करें और डिजिटल विज्ञापन के भविष्य के साथ अधिक संरेखित दृष्टिकोण हो
