Akili bandia inaendelea kubadilisha masoko ya kidijitali kwa kasi, na kuwa kigezo cha kimkakati kwa makampuni yanayotafuta ufanisi, ubinafsishaji, na uwezo wa kupanuka katika kampeni zao. Kwa kuzingatia uvumbuzi wa hivi karibuni katika uwanja wa AI, uchambuzi wa kina zaidi wa uwezo wa mbinu mbili ambazo zimepata umaarufu mkubwa hivi karibuni unastahili: AI ya utabiri na AI ya uzalishaji.
Ingawa AI ya utabiri inalenga katika kuchambua mifumo ili kutabiri tabia za siku zijazo na kutoa maarifa, AI ya uzalishaji huongeza otomatiki ya ubunifu, ikitoa maudhui yaliyobinafsishwa sana kulingana na muktadha wa mtumiaji. Leo, ni mojawapo ya vivutio vikubwa vya umakini na uwekezaji kwa timu za uuzaji katika kampuni za ukubwa na sehemu zote.
Kulingana na data ya McKinsey , AI inayozalisha ina uwezo wa kuzalisha kati ya dola trilioni 2.6 za Marekani na trilioni 4.4 za Marekani katika uchumi wa dunia kila mwaka, huku 75% ya thamani hii ikizalishwa katika maeneo manne makuu, ikiwa ni pamoja na uuzaji na mauzo. Kwa marejeleo, thamani hii ni kubwa kuliko Pato la Taifa la uchumi mkuu wa dunia mwaka wa 2024, isipokuwa Marekani (trilioni 29.27 za Marekani), China (trilioni 18.27 za Marekani), na Ujerumani (trilioni 4.71 za Marekani).
Data hii pekee husaidia kuonyesha athari za kutumia teknolojia mpya kulingana na AI ya uzalishaji na jinsi zitakavyokuwa muhimu kwa watangazaji wanaotafuta utofautishaji na kuongeza faida ya uwekezaji. Lakini swali linabaki: je, kuna njia zingine zinazoweza kuchunguzwa? Na bila shaka jibu ni ndiyo.
AI ya Mchanganyiko: Kwa nini kuchanganya mifumo tofauti ya AI kunaweza kuleta mabadiliko.
Ingawa AI ya uzalishaji kwa sasa iko katika uangalizi, umuhimu wa mifumo ya AI ya utabiri kwa matangazo ya kidijitali hadi sasa hauwezi kupingwa. Jukumu lao liko katika kubadilisha idadi kubwa ya data kuwa maarifa yanayoweza kutekelezeka, kuwezesha mgawanyiko sahihi, uboreshaji wa kampeni, na utabiri kuhusu tabia ya watumiaji. Data kutoka RTB House inaonyesha kwamba suluhisho zinazotegemea Deep Learning, mojawapo ya nyanja za hali ya juu zaidi za AI ya utabiri, zina ufanisi zaidi hadi 50% katika kampeni za kulenga upya na 41% bora zaidi katika mapendekezo ya bidhaa ikilinganishwa na teknolojia zisizo za hali ya juu sana.
Hata hivyo, algoriti za Kujifunza kwa Kina zinaweza kuboreshwa zinapojumuishwa na mifumo mingine. Mantiki iliyo nyuma ya hili ni rahisi: kuchanganya mifumo tofauti ya AI kunaweza kusaidia kutatua changamoto mbalimbali za biashara na kuchangia katika maendeleo ya suluhisho za kisasa.
Kwa mfano, katika RTB House, tunaendeleza mchanganyiko wa algoriti za Kujifunza kwa Kina (AI ya Utabiri) na mifumo ya uzalishaji kulingana na lugha za GPT na LLM ili kuboresha utambuzi wa hadhira zenye nia kubwa ya ununuzi. Mbinu hii inaruhusu algoriti kuchanganua, pamoja na tabia ya mtumiaji, muktadha wa kisemantiki wa kurasa zilizotembelewa, kuboresha ulengaji na uwekaji wa matangazo yaliyoonyeshwa. Kwa maneno mengine, hii inaongeza safu nyingine ya usahihi, na kusababisha faida katika utendaji wa jumla wa kampeni.
Kwa wasiwasi unaoongezeka kuhusu faragha na kanuni kuhusu matumizi ya data binafsi, suluhisho zinazotegemea AI ya kuzalisha na ya utabiri zinawakilisha njia mbadala ya kimkakati ya kudumisha ubinafsishaji katika mazingira ambapo ukusanyaji wa taarifa za moja kwa moja za mtumiaji unakuwa mdogo zaidi. Kadri zana hizi zinavyobadilika, utumiaji wa mifumo mseto unatarajiwa kuwa kiwango cha soko, pamoja na programu zinazochangia uboreshaji wa kampeni na matokeo yanayotokana kwa watangazaji.
Kwa kuunganisha mifumo ya AI ya utabiri na uzalishaji, makampuni yanaonyesha jinsi mbinu hii inavyoweza kubadilisha uuzaji wa kidijitali, na kutoa kampeni sahihi na zenye ufanisi zaidi. Huu ndio mpaka mpya wa matangazo ya kidijitali - na chapa zinazokumbatia mapinduzi haya zitakuwa na faida kubwa ya ushindani katika miaka ijayo.
Katika muktadha huu, swali kwa watangazaji si ni mfumo gani wa akili bandia wa kutumia katika mikakati yao ya uuzaji, bali ni jinsi wanavyoweza kuuchanganya ili kufikia matokeo yenye ufanisi zaidi na kwa mbinu inayoendana zaidi na mustakabali wa utangazaji wa kidijitali.
