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.

Videomonitoreringen har utvecklats avsevärt med integrationen av artificiell intelligens och har blivit ett proaktivt och förutsägande verktyg inom säkerhetsområdet. Enligt studien "Marknadsstorlek och marknadsandel för videoövervaknings-AI: Tillväxttrender och prognoser (2025-2030)Marknadens storlek för AI för videomonitorering uppskattas till 5,98 miljarder USD år 2025 och förväntas nå 11,76 miljarder USD fram till 2030.

Kombinationen av AI och säkerhetsenheter möjliggör avancerad analys av olika scenarier i realtid, vilket minskar falska alarm och förbättrar upptäckten av relevanta händelser. Men dockar implementeringen av dessa teknologier möter flera utmaningar, från integritet och cybersäkerhet till skalbarhet och kostnad.

Minskning av falska larm

En av de största utmaningarna med videomonitorering med AI är att minska antalet falska alarm. De traditionella säkerhetssystem genererade många onödiga varningar på grund av miljöfaktorer som växtrörelser, djur eller ogynnsamma väderförhållanden. AI har förbättrat noggrannheten i analysen genom användning av avancerade algoritmer för ansiktsigenkänning, beteendeanalys och objektklassificering. Dessutom har införandet av värmekameror och radarsensorer förbättrat detektionen i miljöer med låg synbarhet eller extrema väderförhållanden, vilket ökat effektiviteten hos säkerhetssystemen.

Regulatorisk efterlevnad

En annan stor utmaning är integritet och efterlevnad. Systemens för videomonitorering med AI:s förmåga att identifiera och spåra individer väckte juridiska och etiska oro. Regelverk som den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) i Europa och liknande lagar i andra regioner kräver att företag vidtar åtgärder för att säkerställa datasekretessen. Implementeringen av tekniker som anonymisering av bilder och datakryptering är avgörande för att balansera säkerheten med skyddet av individuella rättigheter. Dessutom är utvecklingen av lösningar som gör det möjligt för användare att kontrollera åtkomsten till sin information en växande trend inom sektorn.

Cybersäkerhet

Cybersäkerhet är en annan kritisk aspekt av videomonitorering med AI. Nätverkssystem kan vara sårbara för cyberattacker, vilket riskerar dataintegriteten och säkerheten för anläggningarna. För att minska dessa risker är det avgörande att implementera avancerade säkerhetsprotokoll, såsom multifaktorautentisering, end-to-end-kryptering och regelbundna programuppdateringar. Dessutom minskar införandet av kantbaserade system som bearbetar data på enheten exponeringen för externa hot och förbättrar svarshastigheten.

Implementering och skalbarhet

Slutligen utgör kostnaden för implementering och skalbarheten hinder för flera slutanvändare. Även om videomonitoreringslösningar med AI har visat sig vara mycket effektiva, är adoptionen fortfarande begränsad på grund av en felaktig uppfattning om de höga kostnaderna för inköp och infrastruktur. Men dock, framstegen inom hårdvara och programvara möjliggör utvecklingen av mer prisvärda och modulära lösningar som successivt kan integreras i enlighet med varje organisations behov och budget. Att optimera avkastningen på investeringen (ROI) genom system som inte bara upptäcker hot utan också genererar automatiska svar är avgörande för att investera i videomonitorering med AI.

Således har integrationen av artificiell intelligens i videomonitorering revolutionerat säkerhetssektorn och erbjuder mer effektiva och precisa lösningar. Under tiden är det avgörande att ta itu med utmaningarna kring integritet, cybersäkerhet, minskning av falska alarm och skalbarhet för att säkerställa en ansvarsfull och effektiv användning av denna teknik. Allt eftersom AI fortsätter att utvecklas förväntas videomonitoreringssystem bli allt smartare, mer autonoma och tillgängliga, och etablera sig som ett viktigt verktyg för säkerhet i urbana, industriella och kommersiella miljöer.

Under de senaste åren har landskapet för sociala medier förändrats drastiskt. Tidigare kunde märken och innehållsskapare nå stora publikmängder organiskt, men idag verkar denna verklighet vara alltmer avlägsen. Algoritmen för de största plattformarna – som Instagram, Facebook, TikTok och till och med LinkedIn – har minskat det gratis räckvidden för inlägg avsevärt, vilket tvingar företag och influencers att investera i betald annonsering för att säkerställa synlighet. Men vad ligger bakom denna förändring och vilka är alternativen för den som vill fortsätta växa utan att vara helt beroende av annonser?

Den organiska räckvidden, antalet personer som ser ett inlägg utan sponsring, har minskat år efter år. På Facebook har detta tal till exempel varit över 16 % år 2012, men för närvarande ligger det runt 2 till 5 % för företagsidor. Instagram följer samma väg och prioriterar alltmer betalt eller viralt innehåll. TikTok, som uppstod som ett mer demokratiskt alternativ, har också justerat sin algoritm för att prioritera sponsrade innehåll och skapare som investerar i plattformen.

Den här minskningen av den organiska räckvidden är ingen tillfällighet. Sociala medier är företag och måste som sådana generera intäkter. Den huvudsakliga inkomstkällan för dessa plattformar kommer från annonser, vilket innebär att ju mindre gratis räckvidd ett konto har, desto mer kommer det att uppmuntras att betala för att nå sin publik.

Därför förlorade sociala medier sin status som "nätverk" och blev istället faktiskt "sociala medier", där synligheten alltmer är beroende av ekonomiska investeringar. Det ursprungliga konceptet att koppla samman människor har ersatts av en affärsmodell som prioriterar visning av sponsrade innehåll, vilket gör betald trafik till en nödvändighet för den som vill växa på plattformarna.

De stora märkena, med robusta marknadsföringsbudgetar, kan absorbera denna påverkan och investera kraftigt i betald media. Småföretag och oberoende skapare står å andra sidan inför allt större utmaningar att växa och engagera sin publik utan att spendera pengar.

Det är dock värt att notera att betald trafik på sociala medier fortfarande är tillgänglig. Idag kan vilken liten verksamhet som helst med mindre än 6 R$ per dag främja ett innehåll och nå potentiella kunder. Det har demokratiserat tillgången till digital annonsering, vilket gör att fler entreprenörer kan få synlighet. Men dock, denna beroende av plattformarna innebär också att utan investering kan exponeringen vara mycket begränsad.

En annan biverkning av denna förändring är homogeniseringen av innehållet. Med nätverk som prioriterar sponsrade eller mycket virala innehåll blir flödena allt mer standardiserade, vilket gör det svårare att diversifiera röster och nischer.

Trots svårigheterna kan vissa strategier fortfarande hjälpa varumärken och skapare att växa utan att förlita sig enbart på betalda annonser. I den metod jag använder och lär ut, kallad Social Media Metamorfos.kom hit härJag hävdar att för att få större framgång på sociala medier måste varumärken följa en viktig ordning för att öka sin räckvidd:

1 – VaraInnan något annat måste märken tydligt uttrycka sina värderingar, beteenden och mission. Publiken knyter an äkta, inte bara med produkter eller tjänster.Varumärkets kärna ska visas i praktiken, inte bara i tal.

2 – Veta:Dela kunskap och expertis, genom att erbjuda innehåll som löser problem och tillför värde för publiken.

3 – Sälja:Endast efter att ha byggt auktoritet och relationer blir erbjudandet av produkter eller tjänster mer naturligt och effektivt. När varumärket redan har visat vem det är och vad det kan, blir försäljningen en följd.

Det vill säga, innan man pratar om vad man säljer, måste varumärket visa vad det är och vad det kan.Denna metod skapar mer kontakt och engagemang, vilket gör den digitala närvaron starkare.

Dessutom kan vissa strategier fortfarande hjälpa till att öka den organiska räckvidden utan att förlita sig enbart på betalda annonser:

Satsa på värdefullt innehållInlägg som genererar äkta engagemang, som omröstningar, frågor och debatter, kan fortfarande nå ut brett.

Strategisk användning av Reels och ShortsKorta och dynamiska format, särskilt de som följer trender, fortsätter att drivas av plattformarna.

Gemenskap och engagemangSkapare som stärker relationen med sin publik – genom att svara på kommentarer, interagera i Stories och uppmuntra till deltagande – tenderar att behålla en mer stabil räckvidd.

SMO (Social Media Optimization) för sociala medierAnvändningen av nyckelord i bio, captions och rätt hashtags hjälper till att förbättra innehållets upptäckt.

Utforskning av nya plattformarAllt eftersom nätverk som TikTok och LinkedIn justerar sina algoritmer kan nya utrymmen uppstå med bättre möjligheter till organisk räckvidd.

Utforskning av nya plattformarIstället för att satsa allt på ett enda nätverk, som Instagram, är det viktigt att diversifiera den digitala närvaron. Plattformar som TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads och YouTube erbjuder nya skyltfönster för företag.

Varje socialt nätverk som dyker upp är en ny utställningsplats för din verksamhet. Alla är indexerade av Google och genom att distribuera innehåll till olika plattformar blir din digitala närvaro mer robust. Tyvärr ser många fortfarande digital marknadsföring som synonymt med Instagram, vilket begränsar tillväxtpotentialen. Att bara satsa på ett nätverk kan vara riskabelt eftersom varje förändring i algoritmen kan påverka resultaten direkt.

Den nuvarande situationen visar tydligt att det organiska räckvidden inte kommer att återgå till det tidigare. Men det betyder inte att det kommer att försvinna helt. Utmaningen för varumärken och skapare kommer att vara att balansera investeringar i betald media med strategier som behåller deras relevans och koppling till publiken, och säkerställa att deras budskap fortsätter att nå rätt personer – med eller utan annonseringsinvesteringar.

Vinícius Taddone är marknadschef och grundare av VTaddone®www.vtaddone.com.br