L'intelligenza artificiale continua a trasformare rapidamente il marketing digitale, diventando un fattore strategico per le aziende che cercano efficienza, personalizzazione e scalabilità nelle proprie campagne. Alla luce delle più recenti innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale, è opportuno analizzare più approfonditamente il potenziale di due approcci che hanno acquisito maggiore importanza negli ultimi tempi: l'intelligenza artificiale predittiva e l'intelligenza artificiale generativa.
Mentre l'intelligenza artificiale predittiva si concentra sull'analisi di modelli per prevedere comportamenti futuri e generare insight, l'intelligenza artificiale generativa eleva l'automazione creativa, producendo contenuti altamente personalizzati e adattati al contesto dell'utente. Oggi, è uno dei principali obiettivi di attenzione e investimento per i team di marketing di aziende di ogni dimensione e segmento.
Secondo i dati McKinsey , l'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per generare tra 2,6 trilioni 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. A titolo di riferimento, questo valore è superiore al PIL delle principali economie mondiali nel 2024, ad eccezione di Stati Uniti (29,27 trilioni di dollari), Cina (18,27 trilioni di dollari) e Germania (4,71 trilioni di dollari).
Questi dati da soli contribuiscono a dimostrare l'impatto dell'adozione di nuove tecnologie basate sull'intelligenza artificiale generativa e quanto queste saranno cruciali per gli inserzionisti che cercano di differenziarsi e massimizzare il ROI. Ma la domanda rimane: ci sono altre strade che possono essere esplorate? E la risposta è senza dubbio sì.
Intelligenza artificiale composita: perché combinare diversi modelli di intelligenza artificiale può fare la differenza.
Sebbene l'intelligenza artificiale generativa sia attualmente al centro dell'attenzione, l'importanza dei modelli di intelligenza artificiale predittiva per la pubblicità digitale è innegabile. Il loro ruolo risiede nel trasformare grandi volumi di dati in informazioni fruibili, consentendo una segmentazione precisa, l'ottimizzazione delle campagne e previsioni sul comportamento dei consumatori. I dati di RTB House indicano che le soluzioni basate sul Deep Learning, uno dei campi più avanzati dell'intelligenza artificiale predittiva, sono fino al 50% più efficienti nelle campagne di retargeting e il 41% più efficaci nelle raccomandazioni di prodotto rispetto a tecnologie meno avanzate.
Tuttavia, gli algoritmi di Deep Learning possono essere migliorati se combinati con altri modelli. La logica alla base di ciò è semplice: combinare diversi modelli di intelligenza artificiale può aiutare a risolvere diverse sfide aziendali e contribuire allo sviluppo di soluzioni all'avanguardia.
In RTB House, ad esempio, stiamo sviluppando la combinazione di algoritmi di Deep Learning (IA predittiva) con modelli generativi basati sui linguaggi GPT e LLM per migliorare l'identificazione di audience con elevato intento di acquisto. Questo approccio consente agli algoritmi di analizzare, oltre al comportamento degli utenti, anche il contesto semantico delle pagine visitate, perfezionando il targeting e il posizionamento degli annunci visualizzati. In altre parole, questo aggiunge un ulteriore livello di precisione, con conseguenti miglioramenti nelle prestazioni complessive delle campagne.
Con le crescenti preoccupazioni in materia di privacy e normative sull'uso dei dati personali, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale generativa e predittiva rappresentano un'alternativa strategica per mantenere la personalizzazione in ambienti in cui la raccolta di informazioni dirette sugli utenti diventa più limitata. Con l'evoluzione di questi strumenti, si prevede 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 modelli di intelligenza artificiale predittiva e generativa, le aziende stanno dimostrando come questo approccio possa trasformare il marketing digitale, offrendo campagne più precise ed efficienti. Questa è la nuova frontiera della pubblicità digitale e i brand che accoglieranno questa rivoluzione godranno di un significativo vantaggio competitivo nei prossimi anni.
In questo contesto, la domanda 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.
