Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục nhanh chóng chuyển đổi lĩnh vực tiếp thị kỹ thuật số, trở thành yếu tố chiến lược cho các công ty tìm kiếm hiệu quả, cá nhân hóa và khả năng mở rộng trong các chiến dịch của họ. Với những đổi mới gần đây trong lĩnh vực AI, việc phân tích sâu hơn về tiềm năng của hai phương pháp đang ngày càng được chú trọng là điều cần thiết: AI dự đoán và AI tạo sinh.
Trong khi trí tuệ nhân tạo dự đoán tập trung vào phân tích các mẫu để dự đoán hành vi trong tương lai và tạo ra những hiểu biết sâu sắc, trí tuệ nhân tạo tạo sinh nâng tầm tự động hóa sáng tạo, tạo ra nội dung được cá nhân hóa cao, phù hợp với ngữ cảnh của người dùng. Hiện nay, đây là một trong những lĩnh vực được các nhóm tiếp thị tại các công ty thuộc mọi quy mô và phân khúc đặc biệt quan tâm và đầu tư nhiều nhất.
Theo dữ liệu của McKinsey , trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) có tiềm năng tạo ra từ 2,6 nghìn tỷ USD đến 4,4 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu mỗi năm, với 75% giá trị này được tạo ra từ bốn lĩnh vực chính, bao gồm tiếp thị và bán hàng. Để dễ hình dung, giá trị này lớn hơn GDP của các nền kinh tế lớn trên thế giới vào năm 2024, ngoại trừ Hoa Kỳ (29,27 nghìn tỷ USD), Trung Quốc (18,27 nghìn tỷ USD) và Đức (4,71 nghìn tỷ USD).
Chỉ riêng dữ liệu này đã giúp chứng minh tác động của việc áp dụng các công nghệ mới dựa trên trí tuệ nhân tạo tạo sinh và tầm quan trọng của chúng đối với các nhà quảng cáo đang tìm kiếm sự khác biệt và tối đa hóa lợi tức đầu tư. Nhưng câu hỏi đặt ra là: liệu còn những hướng đi nào khác có thể được khám phá? Và câu trả lời chắc chắn là có.
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp: Tại sao việc kết hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau có thể tạo ra sự khác biệt.
Mặc dù trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) hiện đang được chú ý, tầm quan trọng của các mô hình trí tuệ nhân tạo dự đoán (predictive AI) đối với quảng cáo kỹ thuật số cho đến nay là không thể phủ nhận. Vai trò của chúng nằm ở việc chuyển đổi khối lượng dữ liệu lớn thành những thông tin chi tiết có thể hành động được, cho phép phân khúc chính xác, tối ưu hóa chiến dịch và dự đoán về hành vi người tiêu dùng. Dữ liệu từ RTB House cho thấy các giải pháp dựa trên Học sâu (Deep Learning), một trong những lĩnh vực tiên tiến nhất của trí tuệ nhân tạo dự đoán, hiệu quả hơn tới 50% trong các chiến dịch tiếp thị lại và hiệu quả hơn 41% trong việc đề xuất sản phẩm so với các công nghệ kém tiên tiến hơn.
Tuy nhiên, các thuật toán Học sâu có thể được cải thiện khi kết hợp với các mô hình khác. Logic đằng sau điều này rất đơn giản: việc kết hợp các mô hình AI khác nhau có thể giúp giải quyết nhiều thách thức kinh doanh và góp phần phát triển các giải pháp tiên tiến.
Ví dụ, tại RTB House, chúng tôi đang phát triển sự kết hợp giữa các thuật toán Học sâu (Trí tuệ nhân tạo dự đoán) với các mô hình tạo sinh dựa trên ngôn ngữ GPT và LLM để cải thiện việc xác định đối tượng có ý định mua hàng cao. Cách tiếp cận này cho phép các thuật toán phân tích, ngoài hành vi người dùng, cả ngữ cảnh ngữ nghĩa của các trang đã truy cập, từ đó tinh chỉnh việc nhắm mục tiêu và vị trí hiển thị quảng cáo. Nói cách khác, điều này bổ sung thêm một lớp chính xác, dẫn đến những cải thiện về hiệu quả tổng thể của các chiến dịch.
Trước những lo ngại ngày càng tăng về quyền riêng tư và các quy định liên quan đến việc sử dụng dữ liệu cá nhân, các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo tạo sinh và dự đoán (generative and predictive AI) представляют một lựa chọn chiến lược để duy trì tính cá nhân hóa trong môi trường mà việc thu thập thông tin trực tiếp từ người dùng ngày càng bị hạn chế. Khi các công cụ này phát triển, việc áp dụng các mô hình lai (hybrid models) dự kiến sẽ trở thành tiêu chuẩn thị trường, với các ứng dụng góp phần tối ưu hóa các chiến dịch và kết quả tạo ra cho các nhà quảng cáo.
Bằng cách tích hợp các mô hình AI dự đoán và tạo sinh, các công ty đang chứng minh cách tiếp cận này có thể chuyển đổi tiếp thị kỹ thuật số, mang lại các chiến dịch chính xác và hiệu quả hơn. Đây là biên giới mới của quảng cáo kỹ thuật số – và các thương hiệu nắm bắt cuộc cách mạng này sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể trong những năm tới.
Trong bối cảnh này, câu hỏi đặt ra cho các nhà quảng cáo không phải là nên áp dụng mô hình AI nào vào chiến lược tiếp thị của họ, mà là làm thế nào để kết hợp chúng nhằm đạt được hiệu quả cao hơn và theo hướng phù hợp hơn với tương lai của quảng cáo kỹ thuật số.
