Souhrn
Multimodální AI představuje pokročilou formu umělé inteligence, která zpracovává současně více typů dat, jako text, obrázky nebo video, na rozdíl od tradičních modelů omezených na jeden typ. Pro inzerenty to znamená přesnější cílení reklam díky lepšímu porozumění kontextu uživatelů. Článek prozkoumává rozdíly od generativní AI, praktické použití a přínosy v reklamním průmyslu.
Klíčové body
- Multimodální AI je evolucí generativní AI, například model Sora 2 od OpenAI zpracovává textové příkazy a generuje video.
- Používá data jako text, obrázky, video a senzory pro komplexní analýzu.
- Umožňuje aktivaci v cílení reklam prostřednictvím trénovaných modelů na proprietárních datech.
- Řeší výzvy jako ztráta signálů z cookies a budoucí regulace soukromí.
- Příklady zahrnují lepší identifikaci zájmů uživatelů z multimediálního obsahu.
Podrobnosti
Dstillery, firma specializující se na AI pro programatickou reklamu s důrazem na lokalizační data a kontextuální cílení, sponzoruje tento průvodce, který zdůrazňuje přechod od raných aplikací generativní AI v reklamě. Tyto rané modely, jako velké jazykové modely (LLM), zpracovávaly převážně textová data, což omezovalo jejich schopnosti v dynamickém prostředí digitální reklamy. Multimodální AI tento problém řeší tím, že integruje více modalit – text, vizuální prvky, audio i strukturovaná data z chování uživatelů.
Jak multimodální AI funguje? Modely jako GPT-4o nebo Gemini 1.5 od Google jsou trénovány na masivních datasetech obsahujících páry různých typů dat, například obrázek s popisem nebo video s transkriptem. Pomocí architektur jako vision transformers a cross-attention vrstev dokážou korelovat informace mezi modalitami. Pro inzerenty to znamená vytvoření vlastních modelů na interních datech: například kombinace prohlížečové historie (text), nákupních dat (strukturovaná) a sociálních médií (obrázky). Proces zahrnuje fine-tuning open-source modelů jako Llama s multimodálními rozšířeními nebo použití API od poskytovatelů jako OpenAI.
Aktivace v praxi probíhá v DSP (demand-side platforms), kde model analyzuje kontext bidu v reálném čase. Například při aukci reklamního slotu na webu model vyhodnotí nejen klíčová slova, ale i vizuální obsah stránky a chování uživatele v minulosti. Příklady z praxe zahrnují identifikaci zájmu o sport z videa zápasu spojeného s nákupní historií vybavení, což zvyšuje relevanci o 20-30 % podle studií podobných platforem. Článek rovněž naznačuje řešení budoucích výzev, jako úbytek third-party cookies v Chrome od roku 2024, kde multimodální analýza kontextu nahrazuje tradiční trackování.
Proč je to důležité
V reklamním průmyslu, kde se očekává růst výdajů na digitální reklamu na 700 miliard USD do roku 2026, multimodální AI zvyšuje efektivitu cílení bez závislosti na osobních datech, což odpovídá regulacím GDPR a CCPA. Pro inzerenty to znamená nižší náklady na akvizici (CPA) a vyšší konverze díky přesnějšímu porozumění záměrům uživatelů. V širším ekosystému AI posiluje trend k generalistickým modelům, které směřují k AGI, ale v reklamě přináší okamžité praktické výhody. Kriticky lze poznamenat, že zatímco koncept je slibný, implementace vyžaduje kvalitní data a výpočetní zdroje, což omezuje malé hráče na spolupráci s partnery jako Dstillery.
Zdroj: 📰 Digiday
| 