कृत्रिम बुद्धिमत्ताले डिजिटल मार्केटिङलाई द्रुत गतिमा रूपान्तरण गर्न जारी राखेको छ, जुन उनीहरूको अभियानहरूमा दक्षता, निजीकरण र स्केलेबिलिटी खोज्ने कम्पनीहरूको लागि एक रणनीतिक कारक बन्दै गएको छ। एआईको क्षेत्रमा हालैका आविष्कारहरूलाई ध्यानमा राख्दै, हालसालै बढी प्रख्यातता प्राप्त गरेका दुई दृष्टिकोणहरूको सम्भावनाको थप गहन विश्लेषण आवश्यक छ: भविष्यसूचक एआई र जेनेरेटिभ एआई।
भविष्यवाणी गर्ने एआईले भविष्यका व्यवहारहरूको भविष्यवाणी गर्न र अन्तर्दृष्टि उत्पन्न गर्न ढाँचाहरूको विश्लेषणमा ध्यान केन्द्रित गर्दछ भने, जेनेरेटिभ एआईले प्रयोगकर्ताको सन्दर्भमा अनुकूलित अत्यधिक व्यक्तिगत सामग्री उत्पादन गर्दै रचनात्मक स्वचालनलाई बढाउँछ। आज, यो सबै आकार र खण्डहरूका कम्पनीहरूमा मार्केटिङ टोलीहरूको ध्यान र लगानीको सबैभन्दा ठूलो केन्द्रबिन्दु हो।
म्याककिन्सेको तथ्याङ्क अनुसार , जेनेरेटिभ एआईले विश्वव्यापी अर्थतन्त्रमा वार्षिक रूपमा २.६ ट्रिलियन देखि ४.४ ट्रिलियन अमेरिकी डलरसम्म उत्पादन गर्ने क्षमता राख्छ, जसको ७५% मूल्य मार्केटिङ र बिक्री सहित चार मुख्य क्षेत्रहरूमा उत्पन्न हुन्छ। सन्दर्भको लागि, यो मूल्य २०२४ मा संयुक्त राज्य अमेरिका (२९.२७ ट्रिलियन अमेरिकी डलर), चीन (१८.२७ ट्रिलियन अमेरिकी डलर), र जर्मनी (४.७१ ट्रिलियन अमेरिकी डलर) बाहेक विश्वका प्रमुख अर्थतन्त्रहरूको जीडीपीभन्दा बढी छ।
यो तथ्याङ्कले मात्र जेनेरेटिभ एआईमा आधारित नयाँ प्रविधिहरू अपनाउँदा हुने प्रभाव र भिन्नता खोज्ने र ROI अधिकतम गर्ने विज्ञापनदाताहरूका लागि तिनीहरू कसरी महत्त्वपूर्ण हुनेछन् भनेर प्रदर्शन गर्न मद्दत गर्दछ। तर प्रश्न बाँकी छ: के त्यहाँ अन्य उपायहरू छन् जुन अन्वेषण गर्न सकिन्छ? र उत्तर निस्सन्देह हो हो।
कम्पोजिट एआई: किन विभिन्न एआई मोडेलहरू संयोजन गर्नाले फरक पर्न सक्छ?
जेनेरेटिभ एआई हाल चर्चामा रहेको भए पनि, डिजिटल विज्ञापनका लागि भविष्यसूचक एआई मोडेलहरूको महत्त्व आजसम्म निर्विवाद छ। तिनीहरूको भूमिका ठूलो मात्रामा डेटालाई कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिमा रूपान्तरण गर्ने, सटीक विभाजन, अभियान अप्टिमाइजेसन, र उपभोक्ता व्यवहारको बारेमा भविष्यवाणीहरू सक्षम पार्ने कुरामा निहित छ। RTB हाउसको डेटाले संकेत गर्दछ कि भविष्यसूचक एआईको सबैभन्दा उन्नत क्षेत्रहरू मध्ये एक, डीप लर्निङमा आधारित समाधानहरू कम उन्नत प्रविधिहरूको तुलनामा अभियानहरूलाई पुन: लक्ष्यीकरण गर्नमा ५०% बढी कुशल र उत्पादन सिफारिसहरूमा ४१% बढी प्रभावकारी छन्।
यद्यपि, अन्य मोडेलहरूसँग मिलाएर डीप लर्निङ एल्गोरिदमहरू सुधार गर्न सकिन्छ। यसको पछाडिको तर्क सरल छ: विभिन्न एआई मोडेलहरू संयोजन गर्नाले विभिन्न व्यावसायिक चुनौतीहरू समाधान गर्न र अत्याधुनिक समाधानहरूको विकासमा योगदान पुर्याउन सक्छ।
उदाहरणका लागि, RTB हाउसमा, हामी उच्च खरिद उद्देश्य भएका दर्शकहरूको पहिचान सुधार गर्न GPT र LLM भाषाहरूमा आधारित जेनेरेटिभ मोडेलहरूसँग डीप लर्निङ एल्गोरिदम (प्रेडिक्टिभ एआई) को संयोजनलाई अगाडि बढाइरहेका छौं। यो दृष्टिकोणले एल्गोरिदमहरूलाई प्रयोगकर्ता व्यवहारको अतिरिक्त, भ्रमण गरिएका पृष्ठहरूको अर्थपूर्ण सन्दर्भको विश्लेषण गर्न, प्रदर्शित विज्ञापनहरूको लक्ष्यीकरण र स्थानलाई परिष्कृत गर्न अनुमति दिन्छ। अर्को शब्दमा, यसले परिशुद्धताको अर्को तह थप्छ, जसले गर्दा अभियानहरूको समग्र प्रदर्शनमा लाभ हुन्छ।
व्यक्तिगत डेटाको प्रयोग सम्बन्धी गोपनीयता र नियमहरूको बारेमा बढ्दो चिन्ताहरूसँगै, जेनेरेटिभ र भविष्यसूचक एआईमा आधारित समाधानहरूले प्रत्यक्ष प्रयोगकर्ता जानकारीको सङ्कलन बढी प्रतिबन्धित हुने वातावरणमा निजीकरण कायम राख्नको लागि रणनीतिक विकल्पको प्रतिनिधित्व गर्दछ। यी उपकरणहरू विकसित हुँदै जाँदा, हाइब्रिड मोडेलहरूको अपनाउने बजार मानक बन्ने अपेक्षा गरिएको छ, जसमा अभियानहरूको अनुकूलन र विज्ञापनदाताहरूको लागि उत्पन्न परिणामहरूमा योगदान पुर्याउने अनुप्रयोगहरू छन्।
भविष्यवाणी गर्ने र उत्पादनशील एआई मोडेलहरूलाई एकीकृत गरेर, कम्पनीहरूले यो दृष्टिकोणले डिजिटल मार्केटिङलाई कसरी रूपान्तरण गर्न सक्छ भनेर प्रदर्शन गरिरहेका छन्, अझ सटीक र कुशल अभियानहरू प्रदान गर्दै। यो डिजिटल विज्ञापनको नयाँ सीमा हो - र यो क्रान्तिलाई अँगाल्ने ब्रान्डहरूले आगामी वर्षहरूमा महत्त्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पाउनेछन्।
यस सन्दर्भमा, विज्ञापनदाताहरूको लागि प्रश्न भनेको उनीहरूको मार्केटिङ रणनीतिहरूमा कुन एआई मोडेल अपनाउने भन्ने होइन, तर उनीहरूले अझ प्रभावकारी परिणामहरू प्राप्त गर्न र डिजिटल विज्ञापनको भविष्यसँग बढी मिल्दो दृष्टिकोणको साथ कसरी संयोजन गर्न सक्छन् भन्ने हो।
