Kunstig intelligens fortsetter å transformere digital markedsføring i et raskt tempo, og blir en strategisk faktor for bedrifter som søker effektivitet, personalisering og skalerbarhet i sine kampanjer. I møte med de nyeste innovasjonene innen AI-området, er det nødvendig med en litt dypere analyse av potensialet til to tilnærminger som har fått økt oppmerksomhet i det siste: prediktiv AI og generativ AI.
Mens prediktiv AI fokuserer på å analysere mønstre for å forutsi fremtidig atferd og generere innsikt, mens generativ AI løfter den kreative automatiseringen ved å produsere innhold som er høyt tilpasset og tilpasset brukerens kontekst. I dag er hun et av de største fokusområdene og investeringsobjektene for markedsføringsteam i selskaper av ulike størrelser og bransjer.
Segundodata fra McKinseyDen generativ AI har potensial til å bevege mellom 2,6 billioner og 4,4 billioner dollar i den globale økonomien årlig, hvorav 75 % av denne verdien vil bli generert innen fire hovedområder, inkludert markedsføring og salg. Til å referere til, er verdien høyere enn BNP for de viktigste økonomiene i verden i 2024, unntatt USA (29,27 billioner dollar), Kina (18,27 billioner dollar) og Tyskland (4,71 billioner dollar).
Dette i seg selv hjelper med å demonstrere innvirkningen av adopsjonen av ny teknologi basert på generativ AI, og hvordan de vil bli dominerende for annonsører som søker differensiering og maksimalisering av ROI. Men fortsatt spørsmålet: finnes det andre veier som kan utforskes? Og svaret er uten tvil ja.
Samlet AI: hvorfor kombinasjonen av ulike AI-modeller kan være en differensieringsfaktor
Selv om generativ AI for øyeblikket er i søkelyset, er det utvilsomt viktigheten av prediktiv AI-modeller for digital annonsering så langt. Din oppgave er å omdanne store mengder data til handlingsrettede innsikter, som muliggjør nøyaktige segmenteringer, kampanjeoptimalisering og prognoser om forbrukeratferd. Data fra RTB House viser at løsninger basert på dyp læring, et av de mest avanserte feltene innen prediktiv AI, er opptil 50 % mer effektive i retargeting-kampanjer og 41 % mer effektive i produktanbefalinger sammenlignet med mindre avanserte teknologier.
Imidlertid kan algoritmer for dyp læring forbedres hvis de kombineres med andre modeller. Logikken bak dette er enkel: kombinasjonen av ulike AI-modeller kan hjelpe med å løse ulike forretningsutfordringer og bidra til forbedring av banebrytende løsninger.
Hos RTB House, for eksempel, gjør vi fremskritt i kombinasjonen av dyp læringsalgoritmer (prediktiv AI) med generative modeller basert på GPT-språk og LLM for å forbedre identifiseringen av målgrupper med høy kjøpsintensjon. Denne tilnærmingen gjør det mulig for algoritmene å analysere, utover brukerens oppførsel, den semantiske konteksten til de besøkte sidene, noe som forbedrer målrettingen og plasseringen av de viste annonsene. Med andre ord, dette legger til et ekstra lag av presisjon, noe som fører til forbedringer i den generelle ytelsen til kampanjene.
Med den økende bekymringen for personvern og reguleringer rundt bruk av personopplysninger, utgjør løsninger basert på generativ og prediktiv AI et strategisk alternativ for å opprettholde personalisering i miljøer hvor innsamling av direkte brukeropplysninger blir mer restriktiv. Etter hvert som disse verktøyene utvikler seg, forventes det at adopsjonen av hybride modeller vil bli en markedsstandard, med applikasjoner som bidrar til optimalisering av kampanjer og de resultatene som genereres for annonsørene.
Ved å integrere de prediktive og generative AI-modellene viser selskaper hvordan denne tilnærmingen kan transformere digital markedsføring ved å tilby mer presise og effektive kampanjer. Dette er den nye grensen for digital reklame – og merkene som omfavner denne revolusjonen vil ha en betydelig konkurransefordel i årene som kommer.
I denne sammenhengen er spørsmålet for annonsørene ikke hvilket AI-modell de skal bruke i sine markedsføringsstrategier, men hvordan de kan kombinere dem for å oppnå enda mer effektive resultater og en tilnærming som er mer i tråd med fremtiden for digital annonsering.
