Kunstmatige intelligentie blijft de digitale marketing snel transformeren, waardoor het een strategische factor wordt voor bedrijven die op zoek zijn naar efficiëntie, personalisatie en schaalbaarheid in hun campagnes. In het licht van de nieuwste innovaties op het gebied van AI, is een meer diepgaande analyse op zijn plaats over het potentieel van twee benaderingen die de laatste tijd meer aandacht krijgen: voorspellende AI en generatieve AI.
Terwijl voorspellende AI zich richt op patroonanalyses om toekomstig gedrag te voorspellen en inzichten te genereren, tilt generatieve AI creatieve automatisering naar een hoger niveau door het produceren van inhoud die zeer gepersonaliseerd en afgestemd is op de context van de gebruiker. Vandaag de dag is ze een van de grootste aandachtspunten en investeringsgebieden voor marketingteams in bedrijven van verschillende groottes en sectoren.
Secondegegevens van McKinseyDe generatieve AI heeft het potentieel om jaarlijks tussen de 2,6 biljoen en 4,4 biljoen dollar te genereren in de wereldeconomie, waarvan 75% van deze waarde zal worden gegenereerd in vier hoofdgebieden, waaronder marketing en verkoop. Ter referentie is de waarde hoger dan het BBP van de belangrijkste wereldeconomieën in 2024, behalve de Verenigde Staten (US$ 29,27 biljoen), China (US$ 18,27 biljoen) en Duitsland (US$ 4,71 biljoen).
Dit op zich helpt om de impact van de adoptie van nieuwe technologieën gebaseerd op generatieve AI aan te tonen en hoe deze bepalend zullen zijn voor adverteerders die op zoek zijn naar differentiatie en maximalisatie van ROI. Maar blijft de vraag: zijn er andere paden die verkend kunnen worden? En het antwoord is zonder twijfel ja.
Samengestelde AI: waarom de combinatie van verschillende AI-modellen een verschil kan maken
Hoewel generatieve AI momenteel in de schijnwerpers staat, is de belangrijke rol van voorspellende AI-modellen voor digitale reclame tot nu toe onmiskenbaar. Uw rol is het om grote hoeveelheden gegevens om te zetten in bruikbare inzichten, waardoor nauwkeurige segmentaties, campagnemogelijkheden en voorspellingen over consumentengedrag mogelijk worden. Gegevens van RTB House tonen aan dat oplossingen op basis van Deep Learning, een van de meest geavanceerde gebieden van voorspellende AI, tot 50% efficiënter zijn in retargetingcampagnes en 41% effectiever in productaanbevelingen vergeleken met minder geavanceerde technologieën.
Echter, deep learning-algoritmen kunnen worden verbeterd door ze te combineren met andere modellen. De logica erachter is eenvoudig: de combinatie van verschillende AI-modellen kan helpen bij het oplossen van diverse zakelijke uitdagingen en bijdragen aan de verbetering van geavanceerde oplossingen.
Bij RTB House bijvoorbeeld, maken we vooruitgang in de combinatie van Deep Learning-algoritmen (voorspellende AI) met generatieve modellen gebaseerd op GPT-talen en LLM's om de identificatie van doelgroepen met een hoge koopintentie te verbeteren. Deze aanpak stelt algoritmen in staat om naast het gedrag van de gebruiker ook de semantische context van de bezochte pagina's te analyseren, waardoor de targeting en plaatsing van de weergegeven advertenties worden verfijnd. Met andere woorden, dit voegt een extra laag precisie toe, wat leidt tot verbeteringen in de algehele prestaties van de campagnes.
Met de toenemende bezorgdheid over privacy en regelgeving met betrekking tot het gebruik van persoonlijke gegevens, vormen oplossingen op basis van generatieve en voorspellende AI een strategisch alternatief om personalisatie te behouden in omgevingen waar het verzamelen van directe gebruikersinformatie steeds beperkter wordt. Naarmate deze tools evolueren, wordt verwacht dat de adoptie van hybride modellen een marktstandaard wordt, met toepassingen die bijdragen aan de optimalisatie van campagnes en de resultaten die voor adverteerders worden gegenereerd.
Door de voorspellende en generatieve AI-modellen te integreren, laten bedrijven zien hoe deze aanpak digitale marketing kan transformeren door meer gerichte en efficiënte campagnes te bieden. Dit is de nieuwe grens van digitale reclame – en de merken die deze revolutie omarmen, zullen de komende jaren een aanzienlijk concurrentievoordeel hebben.
In deze context is de vraag voor adverteerders niet welke AI-model ze moeten gebruiken in hun marketingstrategieën, maar hoe ze deze kunnen combineren om nog efficiëntere resultaten te behalen en een aanpak te hanteren die beter aansluit bij de toekomst van digitale reclame.
