L'intelligenza artificiale continua a trasformare il marketing digitale in modo accelerato, diventando un fattore strategico per le aziende che cercano efficienza, personalizzazione e scalabilità nelle loro campagne. Di fronte alle innovazioni più recenti nel campo dell'IA, è opportuno un'analisi un po' più approfondita sul potenziale di due approcci che hanno recentemente guadagnato maggiore attenzione: IA predittiva e IA generativa.
Mentre l'IA predittiva si concentra sull'analisi dei modelli per prevedere comportamenti futuri e generare approfondimenti, l'IA generativa eleva l'automazione creativa, producendo contenuti altamente personalizzati e adattati al contesto dell'utente. Oggi, ela é um dos maiores focos de atenção e investimento das equipes de marketing em empresas de diferentes tamanhos e setores.
SecondoDati McKinseyL'IA generativa ha il potenziale di movimentare tra 2,6 trilioni di dollari e 4,4 trilioni di dollari all'anno nell'economia globale, con il 75% di questo valore generato in quattro aree principali, tra cui marketing e vendite. Per riferimento, il valore è superiore al PIL delle principali economie mondiali nel 2024, ad eccezione degli Stati Uniti (US$ 29,27 trilioni), della Cina (US$ 18,27 trilioni) e della Germania (US$ 4,71 trilioni).
Questo da solo aiuta a dimostrare l'impatto dell'adozione delle nuove tecnologie basate su IA generativa e come esse saranno predominanti per gli inserzionisti in cerca di differenziazione e massimizzazione del ROI. Ma ci sono altre strade che possono essere esplorate? E la risposta è, senza dubbio, sì.
AI composita: perché combinare diversi modelli di intelligenza artificiale può fare la differenza
Anche se l'IA generativa è attualmente sotto i riflettori, è innegabile l'importanza svolta dai modelli di IA predittiva per la pubblicità digitale fino a ora. Il tuo ruolo è trasformare grandi volumi di dati in insight azionabili, consentendo segmentazioni precise, ottimizzazione delle campagne e previsioni sul comportamento del consumatore. I dati di RTB House indicano che le soluzioni basate su Deep Learning, uno dei campi più avanzati dell'IA predittiva, sono fino al 50% più efficienti nelle campagne di retargeting e il 41% più efficaci nella raccomandazione di prodotti rispetto a tecnologie meno avanzate.
Tuttavia, gli algoritmi di Deep Learning possono essere migliorati se combinati con altri modelli. La logica dietro a ciò è semplice: la combinazione di diversi modelli di IA può aiutare a risolvere diverse sfide aziendali e contribuire al miglioramento delle soluzioni all'avanguardia.
Alla RTB House, ad esempio, stiamo avanzando nella combinazione di algoritmi di Deep Learning (IA predittiva) con modelli generativi basati su linguaggi GPT e LLM per migliorare l'identificazione di audience con alta intenzione di acquisto. Questo approccio consente agli algoritmi di analizzare, oltre al comportamento dell'utente, anche il contesto semantico delle pagine visitate, affinando la segmentazione e il posizionamento degli annunci visualizzati. In altre parole, questo aggiunge un ulteriore livello di precisione, portando a miglioramenti nelle prestazioni complessive delle campagne.
Con la crescente preoccupazione per la privacy e le normative sull'uso dei dati personali, le soluzioni basate su IA generativa e predittiva rappresentano un'alternativa strategica per mantenere la personalizzazione in ambienti in cui la raccolta di informazioni dirette dall'utente diventa più restrittiva. Man mano che questi strumenti si evolvono, ci si aspetta che l'adozione di modelli ibridi diventi uno standard di mercato, con applicazioni che contribuiscono all'ottimizzazione delle campagne e dei risultati generati per gli inserzionisti.
Integrando i modelli predittivi e generativi di IA, le aziende mostrano come questo approccio possa trasformare il marketing digitale, offrendo campagne più precise ed efficienti. Questa è la nuova frontiera della pubblicità digitale – e i marchi che abbracceranno questa rivoluzione avranno un vantaggio competitivo significativo negli anni a venire.
In questo contesto, la questione per gli inserzionisti non è quale modello di intelligenza artificiale adottare nelle proprie strategie di marketing, ma come combinarli per ottenere risultati ancora più efficaci e con un approccio più in linea con il futuro della pubblicità digitale.
