人工智能正持续加速变革数字营销，已成为企业寻求提升活动效率、个性化与可扩展性的战略要素。面对人工智能领域的最新创新，我们有必要对近期日益备受瞩目的两种方法——预测性人工智能与生成性人工智能——的潜力进行更深入的分析。.
预测性人工智能专注于分析模式以预测未来行为并生成洞察，而生成性人工智能则提升了创意自动化水平，能生成高度个性化且贴合用户情境的内容。如今，它已成为不同规模和行业的市场营销团队最为关注和投资的重点领域之一。.
据 麦肯锡数据, 显示，生成式人工智能每年有潜力在全球经济中创造2.6万亿至4.4万亿美元的价值，其中75%的价值将产生于包括市场营销和销售在内的四个主要领域。作为参考，该数值超过了2024年全球主要经济体的GDP，仅次于美国（29.27万亿美元）、中国（18.27万亿美元）和德国（4.71万亿美元）。.
仅此数据便有助于展示基于生成式人工智能的新技术采纳所带来的影响力，以及它们对于寻求差异化和投资回报率最大化的广告主将何等重要。但问题依然存在：是否还有其他可探索的路径？答案无疑是肯定的。.
复合型人工智能：为何组合不同的人工智能模型能成为差异化优势
尽管生成式人工智能目前备受瞩目，但预测性人工智能模型迄今为止对数字广告所发挥的重要性不容否认。其作用在于将海量数据转化为可执行的洞察，从而实现精准细分、活动优化以及消费者行为预测。RTB House的数据表明，基于深度学习（预测性人工智能最前沿的领域之一）的解决方案，在再营销活动中的效率比非先进技术高出50%，在产品推荐方面的效果高出41%。.
然而，若将深度学习算法与其他模型相结合，则可对其加以完善。其背后的逻辑很简单：组合不同的人工智能模型有助于解决不同的业务挑战，并促进尖端解决方案的改进。.
例如，在RTB House，我们正致力于将深度学习算法（预测性人工智能）与基于GPT和LLM的语言生成模型相结合，以改进对具有高购买意向受众的识别。该方法使得算法除了分析用户行为外，还能分析所访问页面的语义上下文，从而优化广告的细分定位与展示。换言之，这增加了额外的精准度层，进而带来整体广告活动绩效的提升。.
随着对隐私和个人数据使用监管的日益关注，在直接收集用户信息受到更多限制的环境中，基于生成式与预测性人工智能的解决方案成为维持个性化营销的战略替代方案。随着这些工具的演进，预计混合模型的采用将成为市场标准，其应用将有助于优化广告活动及为广告主带来的效果。.
通过整合预测性与生成性人工智能模型，企业展示了该方法如何通过提供更精准、高效的广告活动来变革数字营销。这是数字广告的新前沿——拥抱这场革命的品牌将在未来几年获得显著的竞争优势。.
在此背景下，广告主面临的问题并非是在其营销策略中采纳哪种人工智能模型，而是如何将它们组合起来，以期获得更高效的成果并采用更契合数字广告未来发展的方法。.
