A mesterséges intelligencia továbbra is felgyorsítja a digitális marketing átalakulását, stratégiai tényezővé válik a hatékonyságot kereső vállalatok számára, személyre szabás és skálázhatóság a kampányaikban. A legújabb innovációk előtt a mesterséges intelligencia területén, éssé egy kicsit mélyebb elemzés a két megközelítés potenciáljáról, amelyek az utóbbi időben egyre nagyobb figyelmet kaptak: prediktív AI és generatív AI
Miközben a prediktív IA a minták elemzésére összpontosít a jövőbeli viselkedések előrejelzésére és betekintések generálására, a generatív IA emeli a kreatív automatizálást, magas személyre szabott és a felhasználó kontextusához igazított tartalmakat készítve. Ma, ő a legnagyobb figyelem és befektetés középpontja a marketingcsapatok számára a különböző méretű és szegmensű vállalatoknál
MásodikMcKinsey adatai, A generatív mesterséges intelligencia potenciálisan 2 milliárd USD-t mozgathat,6 billió és 4 dollár,4 billió az éves globális gazdaságban, mivel 75% ennek az összegnek négy fő területen fog generálódni, beleértve a marketinget és az értékesítést. Hivatkozásként, az érték meghaladja a világ főbb gazdaságainak GDP-jét 2024-ben, kivéve az Egyesült Államokat (29 USD,27 trillió, Kína (18 USD,27 trillió) és Németország (4 milliárd USD,71 trillió
Ez az adat önmagában is segít bemutatni a generatív AI-alapú új technológiák elfogadásának hatását, és hogy ezek milyen meghatározóak lesznek a hirdetők számára, akik a megkülönböztetésre és a ROI maximalizálására törekednek. De még mindig ott a kérdés: vannak más utak, amelyeket felfedezhetünk? És a válasz, kétségtelenül, igen
Összetett MI: miért lehet a különböző MI-modellek kombinációja a versenyelőny
Bár a generatív mesterséges intelligencia jelenleg a figyelem középpontjában áll, nem tagadható, hogy a prediktív AI modellek milyen fontos szerepet játszanak a digitális hirdetésekben eddig. A szereped az, hogy nagy mennyiségű adatot átalakíts akcióra kész betekintésekké, lehetővé téve pontos szegmentációkat, kampányok optimalizálása és a fogyasztói magatartás előrejelzése. A RTB House adatai szerint a Deep Learning alapú megoldások, a prediktív mesterséges intelligencia egyik legfejlettebb területe, akár 50%-kal hatékonyabbak a retargeting kampányokban és 41%-kal eredményesebbek a termékajánlásokban, ha összehasonlítjuk a kevésbé fejlett technológiákkal
Mindazonáltal, a mélytanulási algoritmusok javíthatók, ha más modellekkel kombinálják őket. A mögöttes logika egyszerű: a különböző mesterséges intelligencia modellek kombinációja segíthet a különböző üzleti kihívások megoldásában és hozzájárulhat a csúcstechnológiás megoldások fejlesztéséhez.
A RTB House-nál, például, haladunk a mélytanulási algoritmusok (előrejelző MI) és a GPT és LLM alapú generatív modellek kombinálásában, hogy javítsuk a magas vásárlási szándékkal rendelkező közönségek azonosítását. Ez a megközelítés lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy elemezzék, a felhasználó viselkedésén túl, a látogatott oldalak szemantikai kontextusa, a hirdetések megjelenítésének szegmentálása és pozicionálása finomítása. Más szavakkal, ez hozzáad egy további réteget a pontossághoz, a kampányok általános teljesítményének javulásához vezetett
A magányság és a személyes adatok használatára vonatkozó szabályozások iránti növekvő aggodalommal, az generatív és prediktív AI-alapú megoldások stratégiai alternatívát jelentenek a személyre szabás fenntartására olyan környezetekben, ahol a felhasználótól származó közvetlen információk gyűjtése egyre korlátozottabbá válik. Ahogy ezek az eszközök fejlődnek, elvárják, hogy a hibrid modellek elfogadása piaci szabvánnyá váljon, olyan alkalmazásokkal, amelyek hozzájárulnak a kampányok optimalizálásához és a hirdetők által generált eredményekhez
A prediktív és generatív IA modellek integrálásakor, a cégek megmutatják, hogyan alakíthatja át ez a megközelítés a digitális marketinget, precízebb és hatékonyabb kampányokat kínálva. Ez a digitális hirdetés új határa – és a márkák, amelyek átölelik ezt a forradalmat, jelentős versenyelőnyre tesznek szert a következő években
Ebben a kontextusban, a kérdés, ami a hirdetők számára felmerül, nem az, hogy melyik AI modellt alkalmazzák marketingstratégiáikban, de hogyan kombinálhatják őket úgy, hogy még hatékonyabb eredményeket érjenek el, és a digitális hirdetés jövőjéhez jobban illeszkedő megközelítést alkalmazzanak
