Blog

Світ постійно розвивається з даними, і разом із ним успіх реклами, керованого даними, більше не визначається лише видимістю, він визначається вимірним впливом. Кампанії оцінюються не лише за враженнями, а за конверсіями, вартістю життя клієнтів та поверненням до витрат на рекламу. По мірі розвитку цифрових каналів маркетологи використовують передову аналітику для керування кожним рішенням, від творчого напрямку до розподілу бюджету, перетворення реклами в точну дисципліну, орієнтовану на продуктивність.

“Багато в чому реклама стала наукою про дані”, – говорить Вішал Джайнa Старший член IEEE та експерт з фінансового моделювання, робота якого сидить на перетині аналітики, оцінки та цифрових показників. “Креатив все ще має значення, але без цифр ти летиш сліпо”.

Продуктивність над марнославством: метричний макіяж

Історично маркетологи спиралися на показники, такі як враження та тарифи, щоб розповісти історію кампанії. Але з підвищенням тиску з боку виконавчих команд продемонструвати прибуток від інвестицій, ці статистики на поверхневому рівні вже недостатньо.

Сьогоднішні рекламодавці пов'язують свою роботу з результатами бізнесу, вартості придбання клієнтів (CAC), вартості життя клієнтів (CLV) та поверненням витрат на рекламу (ROAS). Зміна відображає більш широку трансформацію в тому, як структуруються та оцінюються маркетингові команди. “Ми бачимо, що фінансова лінза застосовується до творчої стратегії”, – пояснює Джайн. “Справа не лише в тому, що бачили люди, це про те, що вони зробили, і що це означало для суті”.

Ця зміна особливо очевидна в маркетингу продуктивності, де бренди оптимізують для результатів на основі конверсії, а також в електронній комерції, де майже кожна взаємодія відстежується.

Петлі зворотного зв'язку в режимі реального часу: Коли кожен клацання рахується

Завдяки цифровим платформам та інструментам реклами, рекламодавці сьогодні мають безпрецедентний доступ до ефективності кампанії в режимі реального часу. Вони можуть перевірити творчі реклами, замінювати заклики до дії та перерозподіляти бюджет, а в той час як кампанія проводиться в прямому ефірі.

Ця спритність залежить від інфраструктури даних, яка є гнучкою та надійною. Зараз кампанії побудовані з урахуванням петлі зворотного зв'язку – використовуючи інформаційні панелі, прогнозні моделі та автоматизовані сповіщення про допомогу маркетологам реагувати на сигнали взаємодії, як вони відбуваються. “Здатність діяти за даними в режимі реального часу відокремлює хороші кампанії від чудових”, – каже Джайн. “Тут живе справжня рентабельність інвестицій-в мить до налагоджених коригувань, а не лише звітів після кампанії”.

Роль AI в рекламній аналітиці

Штучний інтелект додає ще один шар до того, як рекламодавці підходять до даних. Від програмного покупки оголошень до прогнозного націлювання та творчого тестування, машинне навчання допомагає маркетологам масштабувати розуміння та автоматизувати рішення.

Як судити Для нагород Globee Awards у штучному інтелекті Джайн переглянув десятки маркетингових платформ, що працюють на AI. Він зазначає, що хоча інструменти вражають, людська інтерпретація все ще є важливою. “AI може помітити закономірності, але контекст все ще має значення. Найкращі результати виникають, коли ви поєднуєте алгоритми з людським розумінням та стратегічним мисленням”.

Прогнозування, а не просто звітування

Майбутнє рекламної аналітики не просто полягає в вимірюванні, воно полягає в прогнозуванні. Рекламодавці починають інтегрувати показники продуктивності в більш широкі бізнес -моделі, допомагаючи фінансовим директорам та керівникам зрозуміти не лише те, що досягла кампанія, але і те, що вона може створити в попередніх кварталах.

У науковому паперовий під назвою Архітектури даних, що стосуються хмар, для інтеграції Salesforce Опубліковано в Журнал обчислювального аналізу та додатківДжайн досліджував архітектури даних, що стосуються хмар, для інтеграції Salesforce, підкреслюючи, як можна використовувати машинне навчання та спритні методології для побудови масштабованих, інтелектуальних систем. Ці розуміння все більше стосуються рекламних команд, які покладаються на такі платформи, як Salesforce для автоматизації кампанії, відстеження мандрівки клієнтів та вимірювання рентабельності інвестицій. Оптимізуючи потік даних та ввімкнувши аналітику в режимі реального часу, ці архітектури дозволяють вийти за межі статичних інформаційних панелей та до адаптивних моделей прогнозування, які постійно навчаються та розвиваються.

“Якщо маркетинг володіє більшою частиною головоломки доходу”, – пояснює Джайн, – тоді він повинен діяти як стратегічна функція. Це означає бути прогнозним, а не просто реактивним “.

Оскільки реклама стає складнішою, інженерія даних вже не викликає занепокоєння – це стратегічна перевага. Від керівних творчих рішень до перевірки розподілу бюджету, аналіз даних формує кожен шар сучасної реклами, від короткого до залу засідань.

“Дані не замінюють творчість”, – додає Джайн. “Це розширює можливості. Бренди, які розуміють це, – це виграш сьогодні, і ті, які будуть продовжувати перемогу завтра”.

Технологічні компанії, як Apple, Google та META, хочуть, щоб розумні та AR окуляри стали такими ж всюдисущими та важливими, як смартфони. Витягування цього буде викликом, але припустимо, що вони можуть. Якщо найбільші технологічні бренди купують і йдуть на війну за розумні окуляри, це буде набагато більше веселий Технічна битва дивитися, ніж будь -який інший.

Марк Гурман Bloomberg повідомляє, що генеральний директор Apple Тім Кук хоче зробити окуляри Apple AR “головним пріоритетом”, щоб вони могли перемогти Мета до удару. Apple зосередиться спочатку на неголографічних «окулярах з камерами та мікрофонами», щоб кинути виклик Meta Ray-Bans у короткостроковій перспективі, а потім перенести свою увагу на справжню змішану реальність.

© 2025 Benzinga.com. Бензінга не надає інвестиційних порад. Усі права захищені.

Це гостьова публікація для комп'ютерної щотижневої мережі розробників, написаної Томас Леві у ролі старшого директора AI та ML в Агітофт.

Agiloft є налаштованою, платформою автоматизації бізнес-процесів без коду, відомою своїми рішеннями управління життєвим циклом контракту (CLM). Розроблений для упорядкування та автоматизації складних робочих процесів, Agiloft дозволяє організаціям керувати контрактами, юридичними процесами, столами обслуговування та іншими бізнес -операціями з мінімальним технічним втручанням.

Як пояснив Енді ПатріціоCLM – це систематичний підхід до управління діловим договором на кожному етапі. CLM поєднує технологічні та бізнес -процеси для впорядкування та автоматизації завдань, включаючи складання, переговори, закупівлі, виконання, моніторинг та поновлення контрактів.

Леві пише повністю так …

Критичність компаній, що керують ризиком в умовах геополітичних, регуляторних чи економічних коливань, ніколи не була більш гострою. Вживання безмежного інтелекту договорів може допомогти підприємствам зрозуміти, хто несе відповідальність, хто несе відповідальність, хто збирається робити що і якою вартістю. Я б стверджував, що наявність цієї інформації під рукою – це найбільша сила технології управління життєвим циклом контракту (CLM). Наявність єдиного рішення для управління кожним зобов'язанням на дотику кнопки, що використовує AI, – це справжнє стратегічне значення CLM, крім того, що просто керує операційною ефективністю договорів обробки.

Для CLM як великі мовні моделі (LLMS), так і мало мовні моделі (SLM) пропонують цінні можливості. Вибір між ними або поєднання їх залежить від складності завдання та бажаної роботи. Незважаючи на те, що LLM часто використовуються через їх великі параметри, деякі завдання в процесі перегляду контракту повторюються та прості та можуть обробляти SLM.

Візьміть автоматичну ідентифікацію та вилучення стандартних контрактних застережень, таких як “розірвання”, “відшкодування збитків” або “умови оплати”. Повна потужність LLM не завжди потрібна для цих завдань. Спеціалізований SLM, навчений спеціально для таких пунктів, може Виконайте ці завдання швидше і за меншими витратами.

Розумна маршрутизація

Інтелектуальна маршрутизація може підтримувати реалізацію гібридної стратегії, але вашій системі AI повинна точно розрізнити складність даного завдання та направити її на найкращу модель. Маршрутизація може зводиться до різних факторів, включаючи тип договору

(наприклад, закупівлі, продажі, юридичні) або тип застереження, що аналізується. Наприклад, договір, пов’язаний з інтелектуальною власністю, може бути направлений на спеціалізований LLM, який навчається в угодах про патентне законодавство та ліцензування, тоді як стандартна угода про нерозголошення може бути повністю оброблена набору SLMS.

Рішення між LLM та SLM не завжди повинно зводиться до вибору одного над іншим, а як стратегічне розгортання ресурсів на основі конкретних потреб завдання. [As has been discussed at length already, we know that] LLMS перевершує складні міркування та завдання, які потребують широких знань, як тлумачення правових прецедентів або складання нюансових пунктів. З іншого боку, SLM ідеально підходять для повторюваних дій, таких як видобуток даних та визначення стандартних пропозицій. Ретельний експеримент та порівняльний аналіз пройдуть довгий шлях у визначенні, яка модель або комбінація моделей підходить для ваших потреб CLM.

Однією з важливих переваг SLM є їх розмір. Вони значно швидше тренуються, потребують меншої кількості обчислювальних ресурсів і, як правило, більш економічно. Це робить їх ідеальними для локальних або приватних хмарних середовищ, де безпека та контроль даних є першочерговими. За його словами, немає причин, які SLM повинні бути обмежені цим середовищем.

Вплив на навколишнє середовище мовних моделей є ще одним важливим фактором. Хоча SLM, як правило, демонструють менший слід вуглецю, загальна стійкість їх розгортання залежить від таких факторів, як споживання енергії, пов'язане з навчанням та розгортанням. Якщо для повтолу функціональності одного LLM потрібно багато SLM, екологічні переваги зменшуються.

SLM також не без властивих обмежень. Їх ефективність може погіршитися, зіткнувшись із завданнями, які значно відхиляються від своїх навчальних даних і можуть бути сприйнятливими до упереджень. Тому важливо суворо оцінювати та перевірити їх Виконання для забезпечення їх надійності та точності.

Спеціалізовані набори даних

Томас Леві, старший директор AI & ML в Agiloft.

Поява LLM-специфічного домену вводить ще один шар складності. Ці моделі, які навчаються на спеціалізованих наборах даних, іноді можуть перевершити SLM в певних областях, але часто припадають на більш високі експлуатаційні витрати. Вибір специфічного домену LLM або SLM залежить від вашої програми та потреб CLM. Наприклад, якщо ваш Юридичний департамент повинен проаналізувати складні договори в корпоративному законодавстві, LLM, що стосується домену, може стати кращим вибором. SLM був би більш ефективним для більш звичайних завдань, таких як видобуток пункту.

SLMS чудово підходить для більш цілеспрямованих завдань з обмеженою областю та складністю. Якщо вам потрібен чат, щоб відповісти на запитання про умови договору, такі як графіки платежів або дати доставки, SLM ідеально підходять для роботи. Однак, LLM буде необхідним, якщо ви хочете, щоб цей чат поводився з більш складними запитами, як -от інтерпретація юридичної мови або оцінка ризику.

Зрештою, кожна галузь повинна враховувати стратегічне використання SLM. Ключовим є вирівнювання розміру моделі зі складністю завдання. У CLM це означає використання SLM для звичайних завдань, таких як видобуток прямих застережень та збереження LLM для глибших Юридичний аналіз та складання. Підприємства можуть оптимізувати витрати, підвищити ефективність та покращити свої операційні процеси, зосереджуючись на найменшій ефективній моделі.