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 tue campagne. Di fronte alle innovazioni più recenti nel campo dell'IA, è necessaria un'analisi un po' più approfondita sul potenziale di due approcci che hanno guadagnato maggiore attenzione ultimamente: IA predittiva e IA generativa
Mentre l'IA predittiva si concentra sull'analisi dei modelli per prevedere comportamenti futuri e generare intuizioni, l'IA generativa eleva l'automazione creativa, produzione di contenuti altamente personalizzati e adattati al contesto dell'utente. Oggi, è uno dei maggiori punti di attenzione e investimento dei team di marketing in aziende di diverse dimensioni e settori
SecondoDati McKinsey, l'IA generativa ha il potenziale di muovere tra 2 miliardi di dollari,6 trilioni e 4 dollari,4 trilioni nell'economia globale annualmente, dato che il 75% di questo valore sarà generato in quattro aree principali, includendo marketing e vendite. Per riferimento, il valore è superiore al PIL delle principali economie mondiali nel 2024, eccetto Stati Uniti (US$ 29,27 trilioni, Cina (US$ 18,27 trilioni) e Germania (US$ 4,71 trilioni
Questo dato da solo aiuta a dimostrare l'impatto dell'adozione delle nuove tecnologie basate su IA generativa e come saranno preponderanti per gli inserzionisti in cerca di differenziazione e massimizzazione del ROI. Ma resta ancora la domanda: ci sono altri percorsi che possono essere esplorati? 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 ad ora. Il tuo compito 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 perfezionati se combinati con altri modelli. La logica dietro a questo è semplice: la combinazione di diversi modelli di IA può aiutare a risolvere diverse sfide aziendali e contribuire al miglioramento di soluzioni all'avanguardia.
In RTB House, per 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, il contesto semantico delle pagine visitate, raffinando la segmentazione e il posizionamento degli annunci visualizzati. In altre parole, questo aggiunge un ulteriore livello di precisione, risultando in guadagni nelle performance complessive delle campagne
Con la crescente preoccupazione per la privacy e le normative sull'uso dei dati personali, 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 ristretta. Man mano che questi strumenti evolvono, 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 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 nei prossimi anni
In questo contesto, la domanda che rimane per gli inserzionisti non è quale modello di IA adottare nelle loro strategie di marketing, ma come possono combinarle in modo da ottenere risultati ancora più efficienti e con un approccio più allineato al futuro della pubblicità digitale
