Вештачката интелигенција продолжува брзо да го трансформира дигиталниот маркетинг, станувајќи стратешки фактор за компаниите што бараат ефикасност, персонализација и скалабилност во своите кампањи. Со оглед на најновите иновации во областа на вештачката интелигенција, потребна е подетална анализа на потенцијалот на два пристапа што добија поголема важност во последно време: предикативна вештачка интелигенција и генеративна вештачка интелигенција.
Додека предикативната вештачка интелигенција се фокусира на анализа на шеми за предвидување на идните однесувања и генерирање увиди, генеративната вештачка интелигенција ја зголемува креативната автоматизација, создавајќи високо персонализирана содржина прилагодена на контекстот на корисникот. Денес, таа е еден од најголемите фокуси на внимание и инвестиции за маркетинг тимовите во компании од сите големини и сегменти.
Според податоците на McKinsey , генеративната вештачка интелигенција има потенцијал да генерира помеѓу 2,6 трилиони и 4,4 трилиони американски долари годишно во глобалната економија, при што 75% од оваа вредност се генерира во четири главни области, вклучувајќи маркетинг и продажба. За споредба, оваа вредност е поголема од БДП-то на главните светски економии во 2024 година, освен САД (29,27 трилиони американски долари), Кина (18,27 трилиони американски долари) и Германија (4,71 трилиони американски долари).
Самите овие податоци помагаат да се демонстрира влијанието од усвојувањето на нови технологии базирани на генеративна вештачка интелигенција и како тие ќе бидат клучни за огласувачите кои бараат диференцијација и максимизирање на повратот на инвестицијата. Но, прашањето останува: дали постојат други начини што можат да се истражат? А одговорот е несомнено да.
Композитна вештачка интелигенција: Зошто комбинирањето на различни модели на вештачка интелигенција може да направи разлика.
Иако генеративната вештачка интелигенција моментално е во центарот на вниманието, важноста на предикативните модели на вештачка интелигенција за дигиталното рекламирање до денес е неоспорна. Нивната улога лежи во трансформирањето на големи количини на податоци во практични сознанија, овозможувајќи прецизна сегментација, оптимизација на кампањите и предвидувања за однесувањето на потрошувачите. Податоците од RTB House покажуваат дека решенијата базирани на длабоко учење, едно од најнапредните области на предикативна вештачка интелигенција, се до 50% поефикасни во ретаргетирањето на кампањите и 41% поефикасни во препораките за производи во споредба со помалку напредните технологии.
Сепак, алгоритмите за длабоко учење можат да се подобрат кога се комбинираат со други модели. Логиката зад ова е едноставна: комбинирањето на различни модели на вештачка интелигенција може да помогне во решавањето на разни деловни предизвици и да придонесе за развој на најсовремени решенија.
Во RTB House, на пример, ние ја унапредуваме комбинацијата на алгоритми за длабоко учење (предвидлива вештачка интелигенција) со генеративни модели базирани на GPT и LLM јазици за да се подобри идентификувањето на публиката со висока намера за купување. Овој пристап им овозможува на алгоритмите да анализираат, покрај однесувањето на корисниците, и семантичкиот контекст на посетените страници, рафинирајќи го таргетирањето и поставувањето на прикажаните реклами. Со други зборови, ова додава уште еден слој на прецизност, што резултира со подобрувања во целокупните перформанси на кампањите.
Со растечките загрижености за приватноста и регулативите во врска со употребата на лични податоци, решенијата базирани на генеративна и предвидлива вештачка интелигенција претставуваат стратешка алтернатива за одржување на персонализацијата во средини каде што собирањето директни информации за корисниците станува поограничено. Како што се развиваат овие алатки, се очекува усвојувањето на хибридни модели да стане пазарен стандард, со апликации што придонесуваат за оптимизација на кампањите и генерираните резултати за огласувачите.
Со интегрирање на предикативни и генеративни модели на вештачка интелигенција, компаниите демонстрираат како овој пристап може да го трансформира дигиталниот маркетинг, испорачувајќи попрецизни и поефикасни кампањи. Ова е новата граница на дигиталното рекламирање - а брендовите што ќе ја прифатат оваа револуција ќе имаат значителна конкурентска предност во наредните години.
Во овој контекст, прашањето за огласувачите не е кој модел на вештачка интелигенција да го усвојат во своите маркетинг стратегии, туку како можат да ги комбинираат за да постигнат уште поефикасни резултати и со пристап што е поусогласен со иднината на дигиталното рекламирање.
