סיכום: הדור האחרון של מודלים של AI, כולל ChatGPT, מתבסס על למידה מדי עצמית והקדמה לשיפור יכולותם. גישה זו מאפשרת למודלים של AI לבנות יסוד חזק של ידע לפני שהם מתמודדים עם הוראות או משימות ספציפיות. בעוד שהתפיסה של ChatGPT מתמקדת בלמידת שפה, פרסום תוכניות יכול להרוויח מלמידה מדי עצמית על ידי מודלים של AI שנקדמים לפי תבניות התנהגות דיגיטלית. על ידי חיזוי האתר הבא במסע המקוון של המשתמש, המודלים הללו יכולים לקבל ראיות חשובות למתכונת המשתמש ולמטרת יעד פרסום מתומצתת. השינוי הפרדיגמטי במניעת למידה מדי עצמית מאפשר למפרסמים לעשות יותר עם פחות מידע, וכך להפחית את ההשפעה של הורדות מגרעת העוגיות מצד שלישי הקרובה בעת שמירה על פרטיות המשתמשים.
הגישה המסורתית לצעד קדימון בלמידה מתבססת AI דורשת דוגמאות מתוייגות, שכיחות ומתקיימות בעלות. עם למידת עצמים ממוסרת, מודלי AI יכולים ללמוד ממידע זמין מראש ללא הכוונה מפורשת. בפרסום תוכניות, האתגר הוא לקבל החלטות יעד פרסום ללא מידע מפורט הנוגע למשתמש. על ידי השימוש ברגע ההשפעה עצמו, כגון כתובת URL, השעה ביום ואזור השידור, מודלי AI יכולים לנתח את התועלת של רגע השפעה למבצע המותג. קידום קדימון מודלים של AI על תבניות התנהגות דיגיטלית מאפשר להם להביא ידע רחב יותר לשפוט את שווי ההשפעה באופן מדויק.
עם התערעור בעניין עוגיות מצד שלישי, הצורך ביעילות שלמירת מדויק במידע משתמש מוגבר. קידמון מודלים של AI עם למידה מדי עצמית מפחית את התלות במידע ברמת המשתמש ומאפשר יותר אופטימיזציה לקמפיין. הגישה הזו אינה מתחילה לשמור פרטיות הצרכן, אלא משפרת יעילות של מפרסם. על ידי השימוש בלמידה מדי עצמית ובקדימון, פרסום תוכניות יכול להשיג גישה יעילה ומדויקת יותר ליעדי פרסום, חותך את הפער שנותר מהעידן המתמוטט של העוגיות מצד שלישי.
לסיכום, למידה מדי עצמית וקדימון מעניקים למודלים AI בתחום הפרסום תוכניות את היכולת לקבל החלטות מבוססות נתונים עם תלות נמוכה יותר בנתונים ברמת המשתמש. על ידי הבנת תבניות התנהגות דיגיטליות, המודלים הללו יכולים לספק ראיות חשובות על שווי ההשפעה. המעבר ללמידה מדי עצמית במטרות פרסום מביא עידן חדש של אסטרטגיות פרסום יעילות ובעלות תשומת לב לפרטיות. עם הידע הנושאי של מודלי AI, מפרסמים תוכניות יכולים לנוות את הנוף המשתנה בביטחון.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp