Den artificiella intelligensen fortsätter att omvandla digital marknadsföring i snabb takt och blir en strategisk faktor för företag som söker effektivitet, personalisering och skalbarhet i sina kampanjer. Med de senaste innovationerna inom AI-området är det värt att göra en lite djupare analys av potentialen hos två tillvägagångssätt som har fått större uppmärksamhet på senare tid: prediktiv AI och generativ AI.
Medan prediktiv AI fokuserar på att analysera mönster för att förutsäga framtida beteenden och generera insikter, tar generativ AI automation till en kreativ nivå genom att producera mycket personligt anpassat innehåll som är anpassat till användarens sammanhang. Idag är hon ett av de största fokusområdena för uppmärksamhet och investeringar för marknadsföringsteam i företag av olika storlekar och branscher.
Andradata från McKinseyDen generativa AI har potential att generera mellan 2,6 biljoner och 4,4 biljoner US-dollar årligen i den globala ekonomin, varav 75 % av detta värde kommer att skapas inom fyra huvudområden, inklusive marknadsföring och försäljning. För referens är värdet högre än BNP för de största ekonomierna i världen 2024, förutom USA (29,27 biljoner USD), Kina (18,27 biljoner USD) och Tyskland (4,71 biljoner USD).
Detta i sig hjälper till att visa effekten av att anta ny teknik baserad på generativ AI och hur de kommer att vara avgörande för annonsörer som söker differentiering och maximalisering av ROI. Men fortfarande kvarstår frågan: finns det andra vägar som kan utforskas? Och svaret är utan tvekan ja.
Sammansatt AI: varför kombinationen av olika AI-modeller kan vara en differentierande faktor
Även om generativ AI för närvarande är i rampljuset är den obestridliga betydelsen av prediktiva AI-modeller för digital annonsering hittills. Din roll är att omvandla stora datamängder till handlingsbara insikter, vilket möjliggör precisa segmenteringar, kampanjoptimering och förutsägelser om konsumentbeteende. Data från RTB House visar att lösningar baserade på Deep Learning, ett av de mest avancerade områdena inom förutsägande AI, är upp till 50 % mer effektiva i retargetingkampanjer och 41 % mer framgångsrika vid produktrekommendationer jämfört med mindre avancerade teknologier.
Men dock kan djupinlärningsalgoritmer förbättras om de kombineras med andra modeller. Logiken bakom detta är enkel: kombinationen av olika AI-modeller kan hjälpa till att lösa olika affärsutmaningar och bidra till förbättringen av avancerade lösningar.
På RTB House, till exempel, gör vi framsteg i att kombinera algoritmer för djupinlärning (prediktiv AI) med generativa modeller baserade på GPT- och LLM-språk för att förbättra identifieringen av målgrupper med hög köplust. Denna metod möjliggör för algoritmer att analysera, förutom användarens beteende, den semantiska kontexten av de besökta sidorna, vilket förbättrar segmenteringen och placeringen av de visade annonserna. Med andra ord tillför detta ett lager till av precision, vilket resulterar i förbättrad totalprestanda för kampanjerna.
Med den växande oro för integritet och regleringar kring användningen av personuppgifter utgör lösningar baserade på generativ och prediktiv AI ett strategiskt alternativ för att behålla personalisering i miljöer där insamling av direkt information från användaren blir mer begränsad. Allt eftersom dessa verktyg utvecklas förväntas adoptionen av hybridmodeller bli en marknadsstandard, med tillämpningar som bidrar till att optimera kampanjer och de resultat som genereras för annonsörerna.
Genom att integrera de prediktiva och generativa AI-modeller visar företagen hur denna metod kan omvandla digital marknadsföring genom att erbjuda mer precisa och effektiva kampanjer. Det här är den nya gränsen för digital annonsering – och de varumärken som omfamnar denna revolution kommer att ha en betydande konkurrensfördel de kommande åren.
I denna kontext är frågan för annonsörerna inte vilken AI-modell de ska använda i sina marknadsföringsstrategier, utan hur de kan kombinera dem för att uppnå ännu mer effektiva resultat och en mer framtidsanpassad digital annonseringsstrategi.
