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.

Videomonitorering har utviklet seg betydelig med integreringen av kunstig intelligens, og har blitt et proaktivt og prediktivt verktøy innen sikkerhetsfeltet. I henhold til studienMarkedsstørrelse og markedsandel for AI innen videovakting: Vekstrender og prognoser (2025-2030), størrelsen på AI-markedet for videomonitorering er estimert til 5,98 milliarder dollar i 2025 og forventes å nå 11,76 milliarder dollar innen 2030.

Kombinasjonen av AI og sikkerhetsenheter gjør det mulig å analysere ulike scenarier i sanntid, redusere falske alarmer og forbedre oppdagelsen av relevante hendelser. Imidlertid står implementeringen av disse teknologiene overfor flere utfordringer, fra personvern og cybersikkerhet til skalerbarhet og kostnader.

Reduksjon av falske alarmer

En av de største utfordringene med videomonitorering med AI er reduksjon av falske alarmer. De tradisjonelle sikkerhetssystemer genererte mange unødvendige varsler på grunn av miljøfaktorer som plantebevegelser, dyr eller dårlig værforhold. AI har forbedret nøyaktigheten av analysen ved bruk av avanserte algoritmer for ansiktsgjenkjenning, atferdsanalyse og objektdeteksjon. I tillegg har integreringen av termiske kameraer og radar-sensorer optimalisert oppdagelsen i miljøer med lav synlighet eller ekstreme værforhold, noe som har økt effektiviteten til sikkerhetssystemene.

Regulatorisk samsvar

En annen stor utfordring er personvern og samsvar. Evnen til videomonitoringsystemer med AI til å identifisere og spore enkeltpersoner har vekket juridiske og etiske bekymringer. Regelverk som den generelle databeskyttelsesforordningen (GDPR) i Europa og lignende lover i andre regioner krever at selskaper tar tiltak for å sikre personvernet til data. Implementeringen av teknikker som anonymisering av bilder og datakryptering er avgjørende for å balansere sikkerhet med beskyttelse av individuelle rettigheter. I tillegg er utviklingen av løsninger som gjør det mulig for brukere å kontrollere tilgangen til sine opplysninger en økende trend i sektoren.

cybersikkerhet

Cybersikkerhet er en annen kritisk aspekt ved videomonitorering med AI. Nettverkssystemer kan være sårbare for cyberangrep, noe som setter dataintegriteten og sikkerheten til anleggene i fare. For å redusere disse risikoene er det viktig å implementere avanserte sikkerhetsprotokoller, som flerfaktorautentisering, ende-til-ende-kryptering og regelmessige programvareoppdateringer. I tillegg reduserer bruk av kantesystemer som behandler data på enheten eksponeringen for eksterne trusler og forbedrer responshastigheten.

Implementering og skalerbarhet

Til slutt utgjør implementeringskostnader og skalerbarhet barrierer for flere sluttbrukere. Selv om videomonitoreringsløsninger med AI har vist seg å være svært effektive, er adopsjonen fortsatt begrenset på grunn av en feilaktig oppfatning av høye anskaffelses- og infrastrukturkostnader. Imidlertid gjør fremskritt innen maskinvare og programvare det mulig å utvikle mer tilgjengelige og modulære løsninger, som gradvis kan integreres i henhold til behovene og budsjettet til hver organisasjon. Å optimalisere avkastningen på investeringen (ROI) gjennom systemer som ikke bare oppdager trusler, men også genererer automatiserte svar, er avgjørende for å investere i videomonitorering med AI.

Dermed har integreringen av kunstig intelligens i videovervåkning revolusjonert sikkerhetssektoren, og tilbyr mer effektive og nøyaktige løsninger. Imidlertid er det viktig å møte utfordringene knyttet til personvern, cybersikkerhet, reduksjon av falske alarmer og skalerbarhet for å sikre ansvarlig og effektiv bruk av denne teknologien. Ettersom kunstig intelligens fortsetter å utvikle seg, forventes videomonitoreringssystemer å bli stadig mer intelligente, autonome og tilgjengelige, og etablere seg som et viktig verktøy for sikkerhet i urbane, industrielle og kommersielle miljøer.

De de nylige år har landskapet for sosiale medier endret seg drastisk. Hvis tidligere merker og innholdsskapere kunne nå store publikummer organisk, virker denne virkeligheten stadig mer fjern i dag. Algoritmen til de viktigste plattformene – som Instagram, Facebook, TikTok og til og med LinkedIn – har redusert den gratis rekkevidden av innlegg betydelig, noe som tvinger bedrifter og influensere til å investere i betalt annonsering for å sikre synlighet. Men hva ligger bak denne endringen, og hvilke alternativer finnes for de som ønsker å fortsette å vokse uten å være avhengige utelukkende av annonser?

Den organisk rekkevidde, antallet personer som ser et innlegg uten betalt promotering, har falt år etter år. På Facebook har dette tallet for eksempel vært over 16 % i 2012, men ligger nå rundt 2 til 5 % for bedriftsider. Instagram følger samme vei, og prioriterer stadig mer betalte eller virale innhold. TikTok, som oppsto som et mer demokratisk alternativ, har også justert algoritmen sin for å prioritere sponsede innhold og skapere som investerer i plattformen.

Denne nedgangen i organisk rekkevidde er ingen tilfeldighet. Sosiale medier er selskaper, og som slike må de generere inntekter. Den viktigste måten disse plattformene tjener penger på er gjennom annonser, noe som betyr at jo mindre gratis rekkevidde en profil har, desto mer vil den bli oppmuntret til å betale for å nå sitt publikum.

Derfor har sosiale medier mistet status som "nettverk" og har blitt, i praksis, "sosiale medier", hvor synligheten i økende grad er betinget av økonomisk investering. Det opprinnelige konseptet med å koble mennesker ble erstattet av en forretningsmodell som prioriterer visning av betalte innhold, noe som gjør betalt trafikk til en nødvendighet for de som ønsker å vokse på plattformene.

De store merkevarene, med store markedsføringsbudsjetter, klarer å absorbere denne påvirkningen og investere tungt i betalt media. Små bedrifter og uavhengige skapere står derimot overfor stadig større utfordringer med å vokse og engasjere sitt publikum uten å bruke penger.

Imidlertid er det verdt å merke seg at betalt trafikk på sosiale medier fortsatt er tilgjengelig. I dag kan enhver liten bedrift med mindre enn 6 R$ per dag fremme innhold og nå potensielle kunder. Dette demokratiserte tilgangen til digital annonsering, noe som gjør det mulig for flere gründere å få synlighet. Imidlertid betyr denne avhengigheten av plattformene også at uten investering kan eksponeringen være ekstremt begrenset.

En annen bivirkning av denne endringen er homogeniseringen av innholdet. Med nettverkene prioriterer sponsede eller svært virale innhold, blir feedene stadig mer standardiserte, noe som gjør det vanskeligere å diversifisere stemmer og nisjer.

Til tross for utfordringene kan noen strategier fortsatt hjelpe merker og skapere å vokse uten å være avhengige utelukkende av betalte annonser. I metoden jeg bruker og lærer, kalt Sosial Media Metamorfosefå tilgang her), jeg mener at for å oppnå større suksess på sosiale medier, må merkevarer følge en viktig rekkefølge for å øke rekkevidden sin:

1 – Å væreFørst og fremst må merkene tydelig uttrykke sine verdier, atferd og misjon. Publikum kobler seg med autentisitet, og ikke bare med produkter eller tjenester.Kjernen i merket må vises i praksis, ikke bare i ord.

2 – Vite:Dele kunnskap og ekspertise ved å tilby innhold som løser problemer og tilfører verdi til publikum.

3 – Selge:Først etter å ha bygget autoritet og relasjon blir tilbudet av produkter eller tjenester mer naturlig og effektivt. Når merket allerede har vist hvem det er og hva det kan, blir salg en konsekvens.

Med andre å snakke om hva de selger, må merket først vise hva det er og hva det kan.Denne tilnærmingen skaper mer forbindelse og engasjement, og gjør den digitale tilstedeværelsen sterkere.

I tillegg kan noen strategier fortsatt bidra til å øke den organiske rekkevidden uten å være avhengig utelukkende av betalte annonser:

Sats på verdifullt innhold:Publikasjoner som skaper ekte engasjement, som meningsmålinger, spørsmål og debatter, oppnår fortsatt god rekkevidde.

Strategisk bruk av Reels og Shorts:Korte og dynamiske formater, spesielt de som følger trender, fortsetter å bli drevet av plattformene.

Fellesskap og engasjement:Skapere som styrker forholdet til sitt publikum – ved å svare på kommentarer, interagere i Stories og oppmuntre til deltakelse – har en tendens til å opprettholde en mer stabil rekkevidde.

SMO (Sosiale Medier Optimalisering) for sosiale medier:Bruken av nøkkelord i bio, bildetekster og riktige hashtags hjelper med å forbedre oppdagelsen av innholdet.

Utforskning av nye plattformer:Etter hvert som nettverk som TikTok og LinkedIn justerer algoritmene sine, kan nye rom oppstå med bedre muligheter for organisk rekkevidde.

Utforskning av nye plattformer:I stedet for å satse alt på ett enkelt nettverk, som Instagram, er det viktig å diversifisere den digitale tilstedeværelsen. Plattformer som TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads og YouTube tilbyr nye utstillingsvindu for virksomheter.

Hver ny sosiale medie er en ny utstilling for virksomheten din. Alle er indeksert av Google, og ved å distribuere innhold til ulike plattformer blir din digitale tilstedeværelse mer robust. Dessverre ser mange fortsatt på digital markedsføring som synonymt med Instagram, noe som begrenser vekstpotensialet. Å satse bare på ett nettverk kan være risikabelt, da enhver endring i algoritmen kan påvirke resultatene direkte.

Det nåværende scenariet gjør det klart at organisk rekkevidde ikke vil gå tilbake til det den var før. Imidlertid betyr ikke dette at det vil forsvinne helt. Utfordringen for merker og skapere vil være å balansere investeringer i betalt annonsering med strategier som opprettholder deres relevans og forbindelse med publikum, og sikre at budskapet deres fortsatt når de rette menneskene – med eller uten annonseringsinvesteringer.

Vinícius Taddone er markedsdirektør og grunnlegger av VTaddone®www.vtaddone.com.no