Süni intellekt rəqəmsal marketinqi sürətlə dəyişməyə davam edir və öz kampaniyalarında səmərəlilik, fərdiləşdirmə və miqyaslılıq axtaran şirkətlər üçün strateji amilə çevrilir. Süni intellekt sahəsindəki ən son yenilikləri nəzərə alaraq, son vaxtlar daha çox önəm kəsb edən iki yanaşmanın potensialının daha dərindən təhlilinə zəmanət verilir: proqnozlaşdırıcı AI və generativ AI.
Proqnozlaşdırıcı süni intellekt gələcək davranışları proqnozlaşdırmaq və fikirlər yaratmaq üçün nümunələrin təhlilinə diqqət yetirsə də, generativ AI istifadəçi kontekstinə uyğunlaşdırılmış yüksək fərdiləşdirilmiş məzmun istehsal edərək yaradıcı avtomatlaşdırmanı yüksəldir. Bu gün bu, bütün ölçülü və seqmentlərdən olan şirkətlərdə marketinq qrupları üçün ən böyük diqqət və investisiya mərkəzlərindən biridir.
McKinsey məlumatlarına görə , generativ süni intellekt hər il qlobal iqtisadiyyatda 2,6 trilyon ABŞ dolları ilə 4,4 trilyon ABŞ dolları arasında gəlir əldə etmək potensialına malikdir və bu dəyərin 75%-i marketinq və satış da daxil olmaqla dörd əsas sahədə yaradılıb. Məlumat üçün qeyd edək ki, bu dəyər ABŞ (29,27 trilyon ABŞ dolları), Çin (18,27 trilyon ABŞ dolları) və Almaniya (4,71 trilyon ABŞ dolları) istisna olmaqla, 2024-cü ildə dünyanın əsas iqtisadiyyatlarının ÜDM-indən çoxdur.
Təkcə bu məlumatlar generativ süni intellektə əsaslanan yeni texnologiyaların qəbulunun təsirini və onların fərqləndirmə və ROI-ni artırmaq istəyən reklamçılar üçün necə vacib olacağını nümayiş etdirməyə kömək edir. Ancaq sual qalır: tədqiq edilə bilən başqa yollar varmı? Və cavab şübhəsiz ki, bəli.
Kompozit AI: Niyə fərqli AI modellərini birləşdirmək fərq yarada bilər?
Generativ süni intellekt hazırda diqqət mərkəzində olsa da, bu günə qədər rəqəmsal reklam üçün proqnozlaşdırıcı süni intellekt modellərinin əhəmiyyəti danılmazdır. Onların rolu böyük həcmli məlumatların işlənə bilən anlayışlara çevrilməsində, dəqiq seqmentləşdirməyə, kampaniyanın optimallaşdırılmasına və istehlakçı davranışı ilə bağlı proqnozlara imkan verməkdədir. RTB House-dan alınan məlumatlar göstərir ki, proqnozlaşdırıcı süni intellektin ən qabaqcıl sahələrindən biri olan Dərin Öyrənməyə əsaslanan həllər, daha az inkişaf etmiş texnologiyalarla müqayisədə yenidən hədəfləmə kampaniyalarında 50%-ə qədər, məhsul tövsiyələrində isə 41%-ə qədər effektivdir.
Bununla belə, Dərin Öyrənmə alqoritmləri digər modellərlə birləşdirildikdə təkmilləşdirilə bilər. Bunun arxasında duran məntiq sadədir: müxtəlif süni intellekt modellərinin birləşdirilməsi müxtəlif biznes problemlərini həll etməyə kömək edə və qabaqcıl həllərin inkişafına töhfə verə bilər.
Məsələn, RTB House-da yüksək alış niyyəti olan auditoriyaların identifikasiyasını təkmilləşdirmək üçün Dərin Öyrənmə alqoritmlərinin (proqnozlaşdırılmış AI) GPT və LLM dillərinə əsaslanan generativ modellərlə birləşməsini inkişaf etdiririk. Bu yanaşma alqoritmlərə istifadəçi davranışı ilə yanaşı, ziyarət edilən səhifələrin semantik kontekstini təhlil etməyə, göstərilən reklamların hədəflənməsini və yerləşdirilməsini dəqiqləşdirməyə imkan verir. Başqa sözlə, bu, daha bir dəqiqlik qatını əlavə edərək, kampaniyaların ümumi performansında qazanc əldə edir.
Şəxsi məlumatların istifadəsi ilə bağlı məxfilik və qaydalarla bağlı artan narahatlıqlarla, generativ və proqnozlaşdırıcı AI-yə əsaslanan həllər birbaşa istifadəçi məlumatlarının toplanmasının daha da məhdudlaşdırıldığı mühitlərdə fərdiləşdirməni saxlamaq üçün strateji alternativdir. Bu alətlər təkmilləşdikcə, hibrid modellərin qəbulunun, kampaniyaların optimallaşdırılmasına və reklamçılar üçün yaradılan nəticələrə töhfə verən tətbiqlərlə birlikdə bazar standartına çevriləcəyi gözlənilir.
Proqnozlaşdırıcı və generativ süni intellekt modellərini birləşdirərək şirkətlər bu yanaşmanın rəqəmsal marketinqi necə dəyişdirə biləcəyini nümayiş etdirir, daha dəqiq və səmərəli kampaniyalar təqdim edir. Bu, rəqəmsal reklamın yeni sərhədidir və bu inqilabı qəbul edən brendlər qarşıdakı illərdə əhəmiyyətli rəqabət üstünlüyünə sahib olacaqlar.
Bu kontekstdə, reklamçılar üçün sual marketinq strategiyalarında hansı süni intellekt modelini mənimsəmək deyil, daha səmərəli nəticələr əldə etmək və rəqəmsal reklamın gələcəyinə daha uyğun yanaşma ilə onları necə birləşdirə biləcəkləridir.
