Штучний інтелект продовжує стрімко трансформувати цифровий маркетинг, стаючи стратегічним фактором для компаній, які прагнуть ефективності, персоналізації та масштабованості у своїх кампаніях. З огляду на останні інновації в галузі штучного інтелекту, необхідний більш глибокий аналіз потенціалу двох підходів, які останнім часом набули більшої популярності: прогнозного ШІ та генеративного ШІ.
У той час як прогнозний ШІ зосереджується на аналізі закономірностей для прогнозування майбутньої поведінки та генерування аналітичних даних, генеративний ШІ підвищує рівень креативної автоматизації, створюючи високо персоналізований контент, адаптований до контексту користувача. Сьогодні це один з найбільших фокусів уваги та інвестицій для маркетингових команд у компаніях усіх розмірів та сегментів.
Згідно з даними McKinsey , генеративний штучний інтелект має потенціал генерувати від 2,6 до 4,4 трильйона доларів США у світовій економіці щорічно, причому 75% цієї вартості генерується в чотирьох основних сферах, включаючи маркетинг і продажі. Для довідки, ця вартість перевищує ВВП основних економік світу у 2024 році, за винятком Сполучених Штатів (29,27 трильйона доларів США), Китаю (18,27 трильйона доларів США) та Німеччини (4,71 трильйона доларів США).
Ці дані самі по собі допомагають продемонструвати вплив впровадження нових технологій на основі генеративного штучного інтелекту та те, наскільки вони матимуть вирішальне значення для рекламодавців, які прагнуть диференціації та максимізації рентабельності інвестицій. Але питання залишається відкритим: чи є інші шляхи, які можна дослідити? І відповідь, безсумнівно, так.
Композитний ШІ: Чому поєднання різних моделей ШІ може мати значення.
Хоча генеративний штучний інтелект зараз перебуває в центрі уваги, важливість прогнозних моделей штучного інтелекту для цифрової реклами на сьогоднішній день незаперечна. Їхня роль полягає в перетворенні великих обсягів даних на практичні висновки, що дозволяє точно сегментувати, оптимізувати кампанії та прогнозувати поведінку споживачів. Дані RTB House свідчать про те, що рішення на основі глибокого навчання, однієї з найпередовіших галузей прогнозного штучного інтелекту, до 50% ефективніші в ретаргетингових кампаніях та на 41% ефективніші в рекомендаціях продуктів порівняно з менш передовими технологіями.
Однак, алгоритми глибокого навчання можна покращити, поєднавши їх з іншими моделями. Логіка цього проста: поєднання різних моделей штучного інтелекту може допомогти вирішити різні бізнес-завдання та сприяти розробці передових рішень.
Наприклад, у RTB House ми вдосконалюємо поєднання алгоритмів глибокого навчання (прогнозного штучного інтелекту) з генеративними моделями на основі мов GPT та LLM, щоб покращити ідентифікацію аудиторій з високим наміром покупки. Такий підхід дозволяє алгоритмам аналізувати, окрім поведінки користувачів, семантичний контекст відвідуваних сторінок, уточнюючи таргетування та розміщення відображаємої реклами. Іншими словами, це додає ще один рівень точності, що призводить до підвищення загальної ефективності кампаній.
Зі зростанням занепокоєння щодо конфіденційності та правил використання персональних даних, рішення на основі генеративного та прогнозного штучного інтелекту представляють собою стратегічну альтернативу для підтримки персоналізації в середовищах, де збір безпосередньої інформації про користувачів стає більш обмеженим. З розвитком цих інструментів очікується, що впровадження гібридних моделей стане ринковим стандартом, а додатки сприятимуть оптимізації кампаній та результатів, що генеруються для рекламодавців.
Інтегруючи прогнозні та генеративні моделі штучного інтелекту, компанії демонструють, як цей підхід може трансформувати цифровий маркетинг, забезпечуючи точніші та ефективніші кампанії. Це новий рубіж цифрової реклами, і бренди, які сприймуть цю революцію, матимуть значну конкурентну перевагу в найближчі роки.
У цьому контексті питання для рекламодавців полягає не в тому, яку модель штучного інтелекту застосувати у своїх маркетингових стратегіях, а в тому, як вони можуть поєднувати їх для досягнення ще ефективніших результатів та з підходом, що більше відповідає майбутньому цифрової реклами.
