Đâu là "chìa khóa" để bứt phá trong kỷ nguyên ReGenerative AI?
Theo CNBC, dưới đây là cách tận dụng "bước nhảy vọt" lượng tử tiếp theo trong quảng cáo kỹ thuật số (Re)Generative AI.
Thế giới quảng cáo kỹ thuật số đang trên đà thay đổi ngoạn mục. Theo các chuyên gia, 10 năm qua là khoảng thời gian của “thập kỷ của dữ liệu”.
Vào năm 2014, quảng cáo kỹ thuật số chỉ chiếm khoảng 25% tổng chi tiêu quảng cáo. Ngày nay, con số này là gần 2/3, tương đương 667 tỷ USD chi tiêu toàn cầu hàng năm. Sự xuất hiện của dữ liệu đã thúc đẩy "làn sóng" đổi mới, thay đổi cách chúng ta xác định đối tượng, mục tiêu, khán giả, đồng thời áp dụng phép đo và phân bổ để xác định thành công của chiến dịch.
Ảnh minh hoạ.
Khi "thập kỷ dữ liệu" nhường quyền kiểm soát cho "thập kỷ sáng tạo", đây là những điều bạn nên biết:
- Áp lực dữ liệu. Với những hạn chế ngày càng tăng trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu, các công ty đang phải chi nhiều hơn cho việc nhắm mục tiêu dữ liệu và ứng dụng.
- Nghiên cứu về sức mạnh của sự sáng tạo. Nghiên cứu tiếp tục cho thấy, nội dung quảng cáo chịu trách nhiệm tới 70% hiệu suất của quảng cáo.
- Tập trung vào khán giả qua các kênh. Việc phụ thuộc quá nhiều vào các kênh như Google (tìm kiếm) và Meta (xã hội) đã khiến các nhà cung cấp quảng cáo phải hình thành tư duy và định hình tổ chức của họ xung quanh các kênh này. Tuy nhiên, người tiêu dùng ngày càng đa kênh.
Hạn chế của Generative AI:
Generative AI có thể gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán và giá trị của thương hiệu do không có khả năng nắm bắt sự tinh tế trong tiếng nói và bản sắc thương hiệu.
Bản chất không rõ ràng của quá trình tạo nội dung của Generative AI làm tăng mối lo ngại về vi phạm bản quyền và khả năng tạo ra nội dung gây hiểu lầm hoặc lừa đảo.
Sự phụ thuộc của Generative AI vào dữ liệu chất lượng đa dạng có thể dẫn đến những sai lệch và thiếu chính xác trong nội dung, đòi hỏi sự giám sát của con người để đảm bảo sự phù hợp với các tiêu chuẩn thương hiệu.
Tập trung vào (Re)Generative AI
(Re)Generative AI là một thuật ngữ ít được biết đến hơn so với Generative AI nhưng vẫn có sự khác biệt lớn. Việc hiểu được sự khác biệt này sẽ biến AI từ một khái niệm mơ hồ có ứng dụng trong tương lai xa thành một loạt các bước rõ ràng mà các nền tảng quảng cáo, nhà xuất bản, đại lý và nhà đầu tư có thể tận dụng ngay bây giờ.
So sánh giữa (Re)Generative AI và Generative AI.
(Re)Generative AI sẽ cho phép:
- Tăng cường khả năng sáng tạo. (Re)generative AI có thể phân tích nội dung sáng tạo hiện có và tạo ra các phiên bản mới, sáng tạo, vượt qua ranh giới của nội dung và thiết kế gốc.
- Tăng hiệu quả. Bằng cách tự động hóa và tái sử dụng nội dung trên nhiều nền tảng và định dạng, (Re)Generative AI giúp giảm đáng kể thời gian và nguồn lực cần thiết cho quá trình sản xuất sáng tạo.
- Khả năng mở rộng trên các nền tảng. ((Re)Generative AI cho phép các thương hiệu nhanh chóngmở rộng nỗ lực sáng tạo trên các nền tảng (yêu cầu kỹ thuật) hoặc tùy chọn người dùng khác nhau, bao gồm quảng cáo hiển thị hình ảnh, video, CTV,...
Áp dụng (Re)Generative AI bằng cách nào:
- Tận dụng thành công trên mạng xã hội: Sử dụng (Re)Generative AI giúp mở rộng phạm vi tiếp cận của nội dung trên nhiều kênh và màn hình, nâng cao hiệu suất sáng tạo.
- Đổi mới trong Quảng cáo truyền hình: Chuyển các video hấp dẫn trên mạng xã hội thành quảng cáo truyền hình thông qua (Re)Generative AI, tối ưu hóa phân bổ ngân sách cho chi tiêu truyền thông và tăng mức độ tương tác của người xem.
- Áp dụng Chiến lược đa kênh: Phá vỡ các rào cản nền tảng bằng cách sử dụng (Re)Generative AI để tạo sự liền mạch cho các quảng cáo, có thể thích ứng cho nhiều nền tảng khác nhau, đáp ứng thói quen xem nội dung đa dạng của người dùng.
Nguồn: [Link nguồn]
Theo nhiều chuyên gia trong ngành, Trí tuệ nhân tạo - AI sẽ "giết chết" điện thoại thông minh vì nhiều lý do.