Искусственный интеллект продолжает быстро трансформировать цифровой маркетинг, становясь стратегическим фактором для компаний, стремящихся к эффективности, персонализация и масштабируемость в ваших кампаниях. В свете последних инноваций в области ИИ, необходим более глубокий анализ потенциала двух подходов, которые в последнее время стали более заметными: предсказательная ИИ и генеративная ИИ
В то время как предсказательный ИИ сосредоточен на анализе паттернов для прогнозирования будущего поведения и генерации инсайтов, генеративный ИИ поднимает креативную автоматизацию, создавая высоко персонализированный контент, адаптированный к контексту пользователя. Сегодня, она является одним из главных центров внимания и инвестиций команд маркетинга в компаниях самых разных размеров и сегментов
ВторойДанные McKinsey, генеративный ИИ имеет потенциал для движения около 2 миллиардов долларов,6 триллионов и 4 доллара США,4 триллиона в глобальной экономике ежегодно, при этом 75% этой суммы будет сгенерировано в четырех основных областях, включая маркетинг и продажи. Для справки, значение превышает ВВП основных мировых экономик в 2024 году, кроме Соединенных Штатов (29 долларов США,27 триллионов, Китай (18 долларов США,27 триллионов) и Германия (4 трлн долларов США,71 триллионов
Этот факт сам по себе помогает продемонстрировать влияние внедрения новых технологий на основе генеративного ИИ и то, как они будут преобладать для рекламодателей, стремящихся к дифференциации и максимизации ROI. Но всё ещё остаётся вопрос: есть ли другие пути, которые можно исследовать? И ответ таков, без сомнения, да
Композитный ИИ: почему объединение различных моделей ИИ может иметь значение
Хотя генеративный ИИ сейчас находится в центре внимания, нельзя отрицать важность, которую модели предсказательной ИИ играют в цифровой рекламе до сих пор. Ваша задача заключается в преобразовании больших объемов данных в действенные инсайты, позволяя точные сегментации, оптимизация кампаний и прогнозы о поведении потребителей. Данные RTB House указывают, что решения, основанные на глубоком обучении, одна из самых продвинутых областей предсказательной ИИ, они до 50% более эффективны в кампаниях ретаргетинга и на 41% более эффективны в рекомендации продуктов по сравнению с менее продвинутыми технологиями
Тем не менее, алгоритмы глубокого обучения могут быть усовершенствованы, если их комбинировать с другими моделями. Логика, стоящая за этим, проста: комбинация различных моделей ИИ может помочь в решении различных бизнес-задач и способствовать улучшению передовых решений.
На RTB House, например, мы продвигаемся в сочетании алгоритмов глубокого обучения (предсказательный ИИ) с генеративными моделями на основе языков GPT и LLM для улучшения идентификации аудиторий с высокой покупательской намеренностью. Этот подход позволяет алгоритмам анализировать, помимо поведения пользователя, семантический контекст посещенных страниц, усовершенствование сегментации и позиционирования отображаемых объявлений. Другими словами, это добавляет еще один уровень точности, что приводит к улучшению общей производительности кампаний
С растущей озабоченностью по поводу конфиденциальности и регулирования использования персональных данных, решения, основанные на генеративном и предсказательном ИИ, представляют собой стратегическую альтернативу для поддержания персонализации в средах, где сбор прямой информации от пользователя становится более ограниченным. По мере того как эти инструменты развиваются, ожидается, что принятие гибридных моделей станет стандартом на рынке, с приложениями, которые способствуют оптимизации кампаний и результатов, полученных для рекламодателей
При интеграции предсказательных и генеративных моделей ИИ, компании показывают, как этот подход может преобразовать цифровой маркетинг, предлагая более точные и эффективные кампании. Это новая граница цифровой рекламы – и бренды, которые примут эту революцию, получат значительное конкурентное преимущество в ближайшие годы
В этом контексте, Вопрос, который остается для рекламодателей, не в том, какую модель ИИ использовать в своих маркетинговых стратегиях, но как они могут сочетать их таким образом, чтобы достичь еще более эффективных результатов и с подходом, более соответствующим будущему цифровой рекламы
