人工智能持续以加速的方式改变数字营销，成为寻求效率、个性化和可扩展性企业的战略因素。 面对人工智能领域最新的创新，有必要对近年来备受关注的两种方法——预测性人工智能和生成性人工智能——的潜力进行更深入的分析。
当预测性人工智能专注于分析模式以预测未来行为并生成洞察时，生成式人工智能提升了创造性自动化，生产高度个性化且适应用户上下文的内容。 如今，她已成为各类规模和行业企业的市场营销团队关注和投资的重点之一。
第二麦肯锡的数据生成式人工智能每年在全球经济中的潜力介于2.6万亿美元到4.4万亿美元之间，其中75%的价值将在包括营销和销售在内的四个主要领域产生。 供参考，2024年该数值超过主要经济体的国内生产总值，除美国（29.27万亿美元）、中国（18.27万亿美元）和德国（4.71万亿美元）外。
这一数据本身有助于展示采用基于生成式人工智能的新技术的影响，以及它们将如何在寻求差异化和最大化投资回报率的广告商中占据主导地位。 但仍然存在一个问题：是否还有其他可以探索的路径？ 答案无疑是肯定的。
复合人工智能：为什么不同人工智能模型的组合可以成为一个差异化因素
尽管生成式人工智能目前备受关注，但预测性人工智能模型在数字广告中的重要作用是不可否认的。 您的角色是将大量数据转化为可操作的洞察，实现精准的细分、广告活动的优化以及对消费者行为的预测。 RTB House的数据表明，基于深度学习的解决方案，作为预测性人工智能中最先进的领域之一，在再营销活动中效率高出50%，在产品推荐方面的效果高出41%，与较不先进的技术相比。
然而，深度学习算法可以通过与其他模型结合来完善。 其背后的逻辑很简单：结合不同的人工智能模型可以帮助解决各种商业挑战，并促进尖端解决方案的改进。
在RTB House，例如，我们正在推进深度学习（预测性人工智能）算法与基于GPT和LLM的生成模型相结合，以改善高购买意向受众的识别。 这种方法使算法能够分析除用户行为之外的页面语义上下文，优化广告的定位和展示。 换句话说，这增加了一层精确度，从而提升了整体广告活动的表现。
随着对隐私和个人数据使用法规的日益关注，基于生成式和预测式人工智能的解决方案成为在用户信息直接收集受到限制的环境中保持个性化的战略选择。 随着这些工具的发展，预计混合模型的采用将成为市场的标准，应用程序将有助于优化广告活动和为广告客户带来的结果。
通过整合预测性和生成性人工智能模型，企业展示了这种方法如何改变数字营销，提供更精准高效的广告活动。 这是数字广告的新前沿，拥抱这场变革的品牌将在未来几年中拥有显著的竞争优势。
在这种情况下，广告主们关心的问题不在于采用哪种人工智能模型来制定营销策略，而在于如何将它们结合起来，以实现更高效的效果，并采用更符合数字广告未来发展的方式。
