Veštačka inteligencija nastavlja da transformiše digitalni marketing ubrzano, postajući strateški faktor za kompanije koje traže efikasnost, personalizacija i skalabilnost u vašim kampanjama. U susret najnovijim inovacijama u oblasti veštačke inteligencije, potrebna je malo dublja analiza potencijala dva pristupa koja su u poslednje vreme dobila veće isticanje: prediktivna veštačka inteligencija i generativna veštačka inteligencija
Док док предиктивна ИА фокусира на анализу образаца за предвиђање будућег понашања и генерисање увида, generativna IA podiže kreativnu automatizaciju, proizvodeći visoko personalizovane i prilagođene sadržaje u skladu sa kontekstom korisnika. Данас, ona je jedan od najvećih fokusa pažnje i ulaganja marketinških timova u kompanijama različitih veličina i sektora
Sekundarnopodaci McKinsey-a, generativna IA ima potencijal da pokrene između 2 milijarde dolara,6 triliona i 4 dolara,4 triliona u globalnoj ekonomiji godišnje, s obzirom da će 75% ove vrednosti biti generisano u četiri glavne oblasti, uključujući marketing i prodaju. Za referencu, vrednost je veća od BDP-a glavnih svetskih ekonomija u 2024., osim Sjedinjenih Američkih Država (US$ 29,27 triliona, Kina (US$ 18,27 triliona) i Nemačka (4 milijarde USD,71 triliona
Ova informacija sama po sebi pomaže da se pokaže uticaj usvajanja novih tehnologija zasnovanih na generativnoj veštačkoj inteligenciji i kako će one biti pretežne za oglašivače u potrazi za diferencijacijom i maksimizacijom ROI. Ali još ostaje pitanje: da li postoje drugi putevi koji se mogu istražiti? A odgovor je, без сумње, да
Kombinovana IA: zašto kombinacija različitih modela IA može biti prednost
Iako je generativna IA trenutno pod reflektorima, ne može se negirati važnost koju su modeli prediktivne veštačke inteligencije imali za digitalno oglašavanje do sada. Vaša uloga je da pretvorite velike količine podataka u akcione uvide, omogućavajući precizne segmentacije, optimizacija kampanja i prognoze o ponašanju potrošača. Podaci RTB House-a ukazuju da rešenja zasnovana na dubokom učenju, jedno od najnaprednijih polja prediktivne veštačke inteligencije, su do 50% efikasniji u kampanjama retargetinga i 41% efikasniji u preporuci proizvoda u poređenju sa manje naprednim tehnologijama
Međutim, algoritmi dubokog učenja mogu se poboljšati ako se kombinuju s drugim modelima. Logika iza ovoga je jednostavna: kombinacija različitih modela veštačke inteligencije može pomoći u rešavanju različitih poslovnih izazova i doprineti unapređenju vrhunskih rešenja.
Na RTB House, на пример, napredujemo u kombinaciji algoritama dubokog učenja (prediktivna veštačka inteligencija) sa generativnim modelima zasnovanim na jezicima GPT i LLM kako bismo poboljšali identifikaciju publike sa visokom namerom kupovine. Ovaj pristup omogućava algoritmima da analiziraju, pored ponašanja korisnika, semantički kontekst posetjenih stranica, rafiniranje segmentacije i pozicioniranja prikazanih oglasa. Drugim rečima, to dodaje još jedan sloj preciznosti, rezultirajući u dobitku u ukupnoj performansi kampanja
Sa povećanom zabrinutošću za privatnost i regulativama o korišćenju ličnih podataka, rešenja zasnovana na generativnoj i prediktivnoj veštačkoj inteligenciji predstavljaju stratešku alternativu za održavanje personalizacije u okruženjima gde prikupljanje direktnih informacija od korisnika postaje sve restriktivnije. Kako se ovi alati razvijaju, očekuje se da će usvajanje hibridnih modela postati tržišni standard, sa aplikacijama koje doprinose optimizaciji kampanja i rezultata koje generišu oglašivači
Integracijom prediktivnih i generativnih modela veštačke inteligencije, preduzeća pokazuju kako ovaj pristup može transformisati digitalni marketing, nudeći preciznije i efikasnije kampanje. Ovo je nova granica digitalnog oglašavanja – i brendovi koji prihvate ovu revoluciju imaće značajnu konkurentsku prednost u narednim godinama
U ovom kontekstu, pitanje koje ostaje za oglašivače nije koji model veštačke inteligencije usvojiti u svojim marketinškim strategijama, ali kako ih mogu kombinovati kako bi postigli još efikasnije rezultate i sa pristupom koji je više usklađen sa budućnošću digitalnog oglašavanja
