Kunstig intelligens fortsetter å transformere digital markedsføring raskt, og blir en strategisk faktor for selskaper som søker effektivitet, personalisering og skalerbarhet i kampanjene sine. Gitt de nyeste innovasjonene innen AI, er en mer grundig analyse av potensialet til to tilnærminger som har fått større fremtredende rolle i det siste berettiget: prediktiv AI og generativ AI.
Mens prediktiv AI fokuserer på å analysere mønstre for å forutsi fremtidig atferd og generere innsikt, løfter generativ AI kreativ automatisering og produserer svært personlig tilpasset innhold tilpasset brukerens kontekst. I dag er det et av de største fokusområdene for oppmerksomhet og investeringer for markedsføringsteam i selskaper av alle størrelser og segmenter.
Ifølge data fra McKinsey har generativ AI potensial til å generere mellom 2,6 billioner og 4,4 billioner amerikanske dollar i den globale økonomien årlig, hvor 75 % av denne verdien genereres i fire hovedområder, inkludert markedsføring og salg. Til referanse er denne verdien større enn BNP i verdens største økonomier i 2024, med unntak av USA (29,27 billioner amerikanske dollar), Kina (18,27 billioner amerikanske dollar) og Tyskland (4,71 billioner amerikanske dollar).
Disse dataene alene bidrar til å demonstrere effekten av å ta i bruk nye teknologier basert på generativ AI, og hvordan de vil være avgjørende for annonsører som søker differensiering og maksimerer avkastningen. Men spørsmålet gjenstår: finnes det andre veier som kan utforskes? Og svaret er utvilsomt ja.
Sammensatt AI: Hvorfor det å kombinere forskjellige AI-modeller kan utgjøre en forskjell.
Selv om generativ AI er i søkelyset for tiden, er betydningen av prediktive AI-modeller for digital annonsering per dags dato udiskutabel. Deres rolle ligger i å transformere store mengder data til handlingsrettet innsikt, noe som muliggjør presis segmentering, kampanjeoptimalisering og prediksjoner om forbrukeratferd. Data fra RTB House indikerer at løsninger basert på Deep Learning, 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 dyp læringsalgoritmer forbedres når de kombineres med andre modeller. Logikken bak dette er enkel: å kombinere ulike AI-modeller kan bidra til å løse ulike forretningsutfordringer og bidra til utvikling av banebrytende løsninger.
Hos RTB House, for eksempel, videreutvikler vi kombinasjonen av dyp læringsalgoritmer (prediktiv AI) med generative modeller basert på GPT- og LLM-språk for å forbedre identifiseringen av målgrupper med høy kjøpsintensjon. Denne tilnærmingen lar algoritmene analysere, i tillegg til brukeratferd, den semantiske konteksten til sidene som besøkes, og dermed forbedre målrettingen og plasseringen av viste annonser. Med andre ord, dette legger til et ekstra lag med presisjon, noe som resulterer i gevinster i den totale ytelsen til kampanjer.
Med økende bekymringer rundt personvern og regelverk knyttet til bruk av personopplysninger, representerer løsninger basert på generativ og prediktiv AI et strategisk alternativ for å opprettholde personalisering i miljøer der innsamling av direkte brukerinformasjon blir mer begrenset. Etter hvert som disse verktøyene utvikler seg, forventes det at bruken av hybridmodeller vil bli en markedsstandard, med applikasjoner som bidrar til optimalisering av kampanjer og resultatene som genereres for annonsører.
Ved å integrere prediktive og generative AI-modeller demonstrerer selskaper hvordan denne tilnærmingen kan transformere digital markedsføring og levere mer presise og effektive kampanjer. Dette er den nye grensen innen digital annonsering – og merkevarer som omfavner denne revolusjonen vil ha et betydelig konkurransefortrinn i årene som kommer.
I denne sammenhengen er spørsmålet for annonsører ikke hvilken AI-modell de skal ta i bruk i markedsføringsstrategiene sine, men hvordan de kan kombinere dem for å oppnå enda mer effektive resultater og med en tilnærming som er mer i tråd med fremtiden for digital annonsering.
