Umjetna inteligencija nastavlja ubrzano transformirati digitalni marketing, postajući strateški faktor za tvrtke koje traže učinkovitost, personalizacija i skalabilnost u vašim kampanjama. S obzirom na najnovije inovacije u području AI, potrebna je malo dublja analiza potencijala dva pristupa koja su u poslednje vreme dobila veći značaj: prediktivna IA i generativna IA
Dok doktorska IA se fokusira na analizu obrazaca kako bi predvidjela buduće ponašanje i generirala uvide, generativna IA podiže kreativnu automatizaciju, proizvodeći visoko personalizirane i prilagođene sadržaje kontekstu korisnika. Danas, ona je jedan od najvećih fokusa pažnje i ulaganja marketinških timova u kompanijama različitih veličina i sektora
Premapodaci McKinseyja, generativna IA ima potencijal za pokretanje između 2 USD,6 trilijuna i 4 USD,4 trilijuna u globalnoj ekonomiji godišnje, s obzirom da će 75% ove vrijednosti biti generirano u četiri glavne oblasti, uključujući marketing i prodaju. Za referencu, vrijednost je veća od BDP-a glavnih svjetskih ekonomija u 2024., osim Sjedinjenih Američkih Država (US$ 29,27 trilijuna, Kina (US$ 18,27 trilijuna) i Njemačka (4 milijarde USD,71 trilijuna
Ovi podaci sami po sebi pomažu u demonstraciji utjecaja usvajanja novih tehnologija temeljenih na generativnoj AI i kako će one biti presudne za oglašivače u potrazi za diferencijacijom i maksimizacijom ROI. Ali još ostaje pitanje: postoje li drugi putevi koji se mogu istražiti? A odgovor je, bez sumnje, da
IA sastavljena: zašto kombinacija različitih modela IA može biti prednost
Iako je generativna IA trenutno pod reflektorima, nepobitna je važnost koju su modeli prediktivne AI imali za digitalno oglašavanje do sada. Tvoja uloga je pretvoriti velike količine podataka u akcijske uvide, omogućujući precizne segmentacije, optimizacija kampanja i prognoze o ponašanju potrošača. Podaci RTB Housea ukazuju da rješenja temeljena na dubokom učenju, jedno od najnaprednijih polja prediktivne AI, sve su do 50% učinkovitije u kampanjama ponovnog ciljana i 41% učinkovitije u preporuci proizvoda u usporedbi s manje naprednim tehnologijama
Međutim, algoritmi dubokog učenja mogu se poboljšati ako se kombiniraju s drugim modelima. Logika iza toga je jednostavna: kombinacija različitih modela AI može pomoći u rješavanju različitih poslovnih izazova i doprinijeti unapređenju vrhunskih rješenja.
Na RTB House, na primjer, napredujemo u kombinaciji algoritama dubokog učenja (prediktivna IA) s generativnim modelima temeljenim na jezicima GPT i LLM kako bismo poboljšali identifikaciju publike s visokom namjerom kupnje. Ovaj pristup omogućava algoritmima da analiziraju, osim ponašanja korisnika, semantički kontekst posjećenih stranica, rafinirajući segmentaciju i pozicioniranje prikazanih oglasa. Drugim riječima, to dodaje još jedan sloj preciznosti, rezultirajući u poboljšanju ukupne izvedbe kampanja
S rastućom zabrinutošću za privatnost i regulativama o korištenju osobnih podataka, rješenja temeljena na generativnoj i prediktivnoj AI predstavljaju stratešku alternativu za održavanje personalizacije u okruženjima gdje prikupljanje izravnih informacija od korisnika postaje sve ograničenije. Kako se ti alati razvijaju, očekuje se da će usvajanje hibridnih modela postati tržišni standard, s aplikacijama koje doprinose optimizaciji kampanja i rezultata koje generiraju oglašivači
Integracijom prediktivnih i generativnih AI modela, tvrtke pokazuju kako ovaj pristup može transformirati digitalni marketing, nudimo preciznije i učinkovitije kampanje. Ovo je nova granica digitalnog oglašavanja – i marke koje prihvate ovu revoluciju imat će značajnu konkurentsku prednost u narednim godinama
U ovom kontekstu, pitanje koje ostaje za oglašivače nije koji model AI usvojiti u svojim marketinškim strategijama, ali kako ih mogu kombinirati kako bi postigli još učinkovitije rezultate i s pristupom koji je više usklađen s budućnošću digitalnog oglašavanja
