ปัญญาประดิษฐ์ยังคงเปลี่ยนแปลงการตลาดดิจิทัลอย่างรวดเร็ว, กลายเป็นปัจจัยเชิงกลยุทธ์สำหรับบริษัทที่มองหาประสิทธิภาพ, การปรับแต่งและความสามารถในการขยายตัวในแคมเปญของคุณ. ต่อหน้าความก้าวหน้าล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์, มีความจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับศักยภาพของสองแนวทางที่ได้รับความสนใจมากขึ้นในช่วงนี้: ปัญญาประดิษฐ์เชิงพยากรณ์และปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์
ในขณะที่ AI ที่คาดการณ์มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์รูปแบบเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตและสร้างข้อมูลเชิงลึก, ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ยกระดับการทำงานอัตโนมัติ, การผลิตเนื้อหาที่มีความเฉพาะเจาะจงสูงและปรับให้เข้ากับบริบทของผู้ใช้. วันนี้, เธอเป็นหนึ่งในจุดสนใจและการลงทุนที่ใหญ่ที่สุดของทีมการตลาดในบริษัทที่มีขนาดและกลุ่มธุรกิจที่แตกต่างกัน
ตามที่ข้อมูลจาก McKinsey, AI ที่สร้างสรรค์มีศักยภาพในการเคลื่อนไหวระหว่าง 2 ดอลลาร์สหรัฐ,6 ล้านล้านและ 4 ดอลลาร์สหรัฐ,4 ล้านล้านในเศรษฐกิจโลกต่อปี, โดยที่ 75% ของจำนวนนี้จะถูกสร้างขึ้นในสี่พื้นที่หลัก, รวมถึงการตลาดและการขาย. เพื่อการอ้างอิง, มูลค่าสูงกว่าผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศของเศรษฐกิจหลักทั่วโลกในปี 2024, ยกเว้นสหรัฐอเมริกา (US$ 29,27 ล้านล้าน, จีน (18 ดอลลาร์สหรัฐ),27 ล้านล้าน) และเยอรมนี (4 ล้านดอลลาร์สหรัฐ,71 ล้านล้าน
ข้อมูลนี้เพียงอย่างเดียวช่วยแสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการนำเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ AI สร้างสรรค์มาใช้และวิธีที่มันจะมีความสำคัญต่อผู้โฆษณาที่มองหาความแตกต่างและการเพิ่ม ROI. แต่ยังคงมีคำถาม: มีเส้นทางอื่นที่สามารถสำรวจได้หรือไม่? และคำตอบคือ, ไม่มีข้อสงสัย, ใช่
IA ที่ประกอบขึ้น: ทำไมการรวมกันของโมเดล IA ที่แตกต่างกันจึงสามารถเป็นข้อได้เปรียบ
แม้ว่า AI ที่สร้างสรรค์จะอยู่ภายใต้ความสนใจในปัจจุบัน, ไม่สามารถปฏิเสธได้ถึงความสำคัญที่โมเดล AI เชิงพยากรณ์มีต่อการโฆษณาดิจิทัลจนถึงตอนนี้. บทบาทของคุณคือการเปลี่ยนปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้, อนุญาตให้มีการแบ่งส่วนที่แม่นยำ, การปรับแต่งแคมเปญและการคาดการณ์เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภค. ข้อมูลจาก RTB House แสดงให้เห็นว่าการแก้ปัญหาที่ใช้ Deep Learning, หนึ่งในสาขาที่ก้าวหน้าที่สุดของปัญญาประดิษฐ์เชิงพยากรณ์, มีประสิทธิภาพมากขึ้นถึง 50% ในแคมเปญการรีมาร์เก็ตติ้งและมีประสิทธิผลมากขึ้น 41% ในการแนะนำผลิตภัณฑ์เมื่อเปรียบเทียบกับเทคโนโลยีที่ล้าหลังกว่า
อย่างไรก็ตาม, อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถปรับปรุงได้หากรวมกับโมเดลอื่น ๆ. ตรรกะเบื้องหลังเรื่องนี้เรียบง่าย: การรวมกันของโมเดล AI ที่แตกต่างกันสามารถช่วยในการแก้ปัญหาทางธุรกิจที่แตกต่างกันและมีส่วนช่วยในการพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่ทันสมัย.
ที่ RTB House, ตัวอย่างเช่น, เรากำลังพัฒนาการรวมกันของอัลกอริธึม Deep Learning (ปัญญาประดิษฐ์เชิงพยากรณ์) กับโมเดลสร้างสรรค์ที่ใช้ภาษา GPT และ LLM เพื่อปรับปรุงการระบุผู้ชมที่มีความตั้งใจซื้อสูง. วิธีการนี้ช่วยให้อัลกอริธึมสามารถวิเคราะห์ได้, นอกเหนือจากพฤติกรรมของผู้ใช้, บริบทเชิงความหมายของหน้าที่เข้าชม, การปรับปรุงการแบ่งกลุ่มและการวางตำแหน่งของโฆษณาที่แสดง. อีกนัยหนึ่ง, นี่เพิ่มชั้นความแม่นยำอีกหนึ่งชั้น, ส่งผลให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของแคมเปญ
ด้วยความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและกฎระเบียบเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลส่วนบุคคล, โซลูชันที่ใช้ AI แบบสร้างสรรค์และคาดการณ์เป็นทางเลือกเชิงกลยุทธ์ในการรักษาความเป็นส่วนตัวในสภาพแวดล้อมที่การเก็บข้อมูลโดยตรงจากผู้ใช้มีข้อจำกัดมากขึ้น. เมื่อเครื่องมือเหล่านี้พัฒนาไป, คาดว่าการนำโมเดลไฮบริดมาใช้จะกลายเป็นมาตรฐานในตลาด, ด้วยแอปพลิเคชันที่ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญและผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นสำหรับผู้โฆษณา
เมื่อรวมโมเดลการคาดการณ์และการสร้างของปัญญาประดิษฐ์, บริษัทต่างๆ แสดงให้เห็นว่าวิธีการนี้สามารถเปลี่ยนแปลงการตลาดดิจิทัลได้อย่างไร, เสนอแคมเปญที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น. นี่คือพรมแดนใหม่ของการโฆษณาดิจิทัล – และแบรนด์ที่เข้าร่วมการปฏิวัตินี้จะมีข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญในปีต่อๆ ไป
ในบริบทนี้, คำถามที่เหลืออยู่สำหรับผู้ลงโฆษณาไม่ใช่ว่าจะเลือกโมเดล AI แบบไหนในการวางกลยุทธ์การตลาดของพวกเขา, แต่พวกเขาจะรวมกันอย่างไรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีแนวทางที่สอดคล้องกับอนาคตของการโฆษณาดิจิทัล
