人工知能はデジタルマーケティングを加速的に変革し続けており、効率性、パーソナライズ、スケーラビリティを追求する企業にとって戦略的な要素となっています。 最近のAI分野の革新に直面して、最近特に注目を集めている二つのアプローチ、予測AIと生成AIの可能性についてもう少し深く分析する必要があります。
予測型AIはパターン分析を通じて将来の行動を予測し、洞察を生み出すことに焦点を当てていますが、生成型AIは創造的な自動化を高め、ユーザーのコンテキストに合わせて高度にパーソナライズされたコンテンツを生成します。 今日は、さまざまな規模や業種の企業のマーケティングチームが最も注目し、投資している主要な焦点の一つです。
2番マッキンゼーのデータ生成AIは、年間で世界経済において2.6兆ドルから4.4兆ドルの潜在的な影響力を持ち、そのうち75％はマーケティングや販売を含む4つの主要分野で生み出されると考えられています。 参考までに、その値は2024年の主要な世界経済国のGDPを上回っており、アメリカ合衆国（29兆2700億ドル）、中国（18兆2700億ドル）、ドイツ（4兆7100億ドル）を除いています。
このデータだけでも、生成AIを基盤とした新しい技術の採用の影響と、それらが差別化とROIの最大化を求める広告主にとっていかに重要になるかを示すのに役立ちます。 しかし、まだ残っている質問があります：他に探求できる道はありますか？ そして、その答えは間違いなくはいです。
複合 AI: 異なる AI モデルを組み合わせることで違いが生まれる理由
生成AIが現在注目を集めているとしても、これまでのデジタル広告において予測型AIモデルが果たしてきた役割の重要性は否定できない。 あなたの役割は、大量のデータを実用的なインサイトに変換し、正確なセグメンテーション、キャンペーンの最適化、消費者行動の予測を可能にすることです。 RTBハウスのデータによると、深層学習に基づくソリューションは、予測AIの最も先進的な分野のひとつであり、リターゲティングキャンペーンにおいて最大50％効率的であり、商品推薦においても従来の技術と比較して41％効果的である。
しかし、ディープラーニングのアルゴリズムは他のモデルと組み合わせることで向上させることができます。 その背後にある論理はシンプルです：さまざまなAIモデルの組み合わせは、さまざまなビジネス課題の解決に役立ち、最先端のソリューションの向上に貢献します。
RTBハウスでは、例えば、深層学習（予測AI）アルゴリズムとGPTやLLMに基づく生成モデルを組み合わせて、購買意欲の高いオーディエンスの識別を改善しています。 このアプローチにより、アルゴリズムはユーザーの行動だけでなく、訪問したページの意味的なコンテキストも分析し、ターゲティングと表示される広告の配置を洗練させることができます。 つまり、これは精度の層を追加し、キャンペーン全体のパフォーマンス向上につながります。
プライバシーや個人データの利用に関する規制の懸念が高まる中、生成型および予測型AIに基づくソリューションは、ユーザーからの直接情報収集がより制限される環境でのパーソナライズを維持するための戦略的な代替手段となっています。 これらのツールが進化するにつれて、ハイブリッドモデルの採用が市場の標準となることが期待されており、キャンペーンの最適化や広告主に対して生成される結果の向上に寄与する応用が期待されています。
AIの予測モデルと生成モデルを統合することで、企業はこのアプローチがデジタルマーケティングをどのように変革できるかを示し、より正確で効率的なキャンペーンを提供しています。 これがデジタル広告の新たなフロンティアです。この革命を受け入れるブランドは、今後数年間で大きな競争優位を得るでしょう。
このような状況において、広告主にとっての課題は、マーケティング戦略にどの AI モデルを採用するかではなく、それらを組み合わせて、デジタル広告の将来に沿ったアプローチで、さらに効率的な結果を達成する方法にあります。
