Najnovejša generacija modelov umetne inteligence, vključno z ChatGPT, se zanaša na samopohvalno učenje in preizkušanje, da izboljša svoje sposobnosti. Ta pristop omogoča AI modelom, da zgradijo trdno osnovo znanja, preden se lotijo specifičnih izzivov ali nalog. Medtem ko se ChatGPT osredotoča na jezikovno učenje, lahko programatsko oglaševanje pridobi koristi iz samopohvalnega učenja s preizkušanjem AI modelov na digitalnih vzorcih vedenja. S predvidevanjem naslednje spletne strani v uporabnikovi spletni izkušnji lahko ti modeli pridobijo dragocene vpoglede v namen uporabnika in optimizirajo ciljno usmerjanje oglasov. Ta paradigmski premik pri izkoriščanju samopohvalnega učenja omogoča oglaševalcem, da opravljajo več z manj podatki, kar omili vpliv napovedane ukinitve piškotkov tretjih oseb, obenem pa spoštuje zasebnost uporabnikov.
Klasičen pristop nadzorovanega učenja pri umetni inteligenci zahteva označene primere, ki so omejeni in pogosto zahtevajo stroške. S samopohvalnim učenjem lahko modeli umetne inteligence pridobijo znanje iz že dostopnih podatkov brez eksplicitnega vodenja. Pri programatskem oglaševanju je izziv sprejemati odločitve o ciljnem usmerjanju oglasov brez obširnih podatkov o posameznem uporabniku. S tem, ko se zanašajo na trenutek vtisa sam, kot je URL, čas dneva in mestna območja, lahko modeli umetne inteligence analizirajo vrednost vtisa za kampanjo blagovne znamke. Predizobraževanje modelov umetne inteligence na digitalnih vzorcih vedenja jim omogoča, da prinesejo bogastvo znanja pri natančni oceni vrednosti vtisa.
Ob pripravah industrije na ukrepanje proti napovedani ukinitvi piškotkov tretjih oseb postaja potreba po učinkovitem ciljnem usmerjanju z omejenim podatkov uporabnika ključna. Predizobraževanje modelov umetne inteligence s samopohvalnim učenjem zmanjšuje odvisnost od podatkov na ravni uporabnika in omogoča boljšo optimizacijo kampanje. Ta pristop ne samo ohranja zasebnost potrošnikov, ampak tudi izboljšuje učinkovitost oglaševalcev. Z izkoriščanjem samopohvalnega učenja in preizkušanja lahko programatsko oglaševanje doseže bolj učinkovito in natančno ciljno usmerjanje oglasov, ki zapolnjuje vrzel, ki jo pusti izginjajoča doba piškotkov tretjih oseb.
Zaključno lahko rečemo, da samopohvalno učenje in predizobraževanje krepi moč AI modelov v programatskem oglaševanju, da sprejemajo odločitve na podlagi podatkov brez prevelikega zaupanja v podatke na ravni uporabnika. S poznavanjem digitalnih vzorcev vedenja lahko ti modeli zagotavljajo dragocene vpoglede v vrednost vtisa. Premik k samopohvalnemu učenju pri ciljnem usmerjanju oglasov napoveduje novo obdobje za učinkovite oglaševalske strategije, ki skrbijo za zasebnost. S tem, ko AI modeli prinašajo svoje znanje na mizo, se lahko programatski oglaševalci samozavestno spopadejo z spreminjajočim se okoljem.
The source of the article is from the blog enp.gr