Složenost i neprozirnost modernih digitalnih platformi za oglašavanje, posebno Meta Ads-a, postali su veliki problem u marketinškoj zajednici. Ove platforme samostalno kontrolišu ključne elemente poput ciljanje publike, cijene i relevantnosti oglasa, djelujući na tržištima koja su pod utjecajem mrežnih efekata. Kompanije poput Meta i Google drže vodeće pozicije, privlačeći mnoge oglašivače koji često koriste intuiciju umjesto podataka vođenih uvidima. Kao rezultat toga, milijarde se troše na oglase na društvenim mrežama koji često ne daju efikasne rezultate. Ključni problem predstavljaju vlasnički algoritmi koji koriste velike skupove podataka dostupne samo njima. Ti algoritmi djeluju kao crne kutije, skrivajući kako se donose odluke o ciljanju i određivanju cijena. Ovaj nedostatak transparentnosti ozbiljno ograničava mogućnosti oglašivača da donose informirane odluke, što izaziva široku potrebu za većom otvorenošću u industriji. U odgovoru na to, raste pokret koji zagovara transparentnost, standardizaciju metrika u čitavoj industriji i jače regulatorne okvire. Ti napori imaju za cilj uspostaviti pravičiji i efikasniji digitalni oglašivački ekosistem, omogućavajući oglašivačima bolju procjenu uspješnosti kampanja i pametnije raspoređivanje budžeta. Pored regulative, u toku su tehnološki razvojni projekti koji osposobljavaju marketinške stručnjake naprednim alatima za navigaciju digitalnim oglašavačkim prostorom. Jedan od obećavajućih pristupa uključuje modeliranje mašinskog učenja koje predviđa stopu klikanja (CTR) za nove oglase, omogućavajući marketinškim timovima da procijene potencijalni angažman prije velikih ulaganja. Međutim, marketinšaci se suočavaju sa još jednim izazovom: prevelik volumen podataka i snažna konkurencija otežavaju izvlačenje značajnih uvida ili konkretnih strategija. Plava rijeka podataka često izaziva osjećaj preopterećenosti informacijama, ostavljajući oglašivače zbunjenim u interpretaciji i primjeni. Kako bi ispunili taj nedostatak, istraživači su se okrenuli uspjehu velikih modela jezika (LLMs) poput ChatGPT, poznatih po povezivanju složenih tehničkih podataka sa nedovoljno tehničkom publikom.

Inspirisani tim uspjehom, predložen je novi sustav nazvan SODA (Sistema za optimalno digitalno oglašavanje). SODA kombinuje LLM-ove sa objašnjivom umjetnom inteligencijom (AI) kako bi unaprijedio interpretabilnost složenih skupova podataka i olakšao suradnju između ljudskih marketinških stručnjaka i AI. Specijalno osmišljen za digitalni marketing, SODA koristi prirodne jezičke sposobnosti LLM-ova uz objašnjive funkcije, uključujući napredne modele za tekst i slike. Ova integracija stvara prijateljski korisnički interfejs koji pojednostavljuje interpretaciju podataka, pomažući marketinškim stručnjacima da steknu jasnije uvide u metrike oglašavanja, trendove konkurenata i ponašanje potrošača. Povećanjem suradnje ljudi i AI-a, SODA predstavlja značajan napredak u optimizaciji marketinških strategija. Njegova sposobnost razjašnjavanja složenih obrazaca podataka i transparentnog objašnjavanja AI-vođenih predviđanja omogućava marketinškim stručnjacima donošenje sigurnih, temeljenih na podacima odluka. Osim toga, smanjujući neprozirnost trenutnih algoritama za oglašavanje, SODA omogućava efikasniju i učinkovitiju upotrebu oglašivačkih budžeta. Ukratko, digitalno oglašavanje suočava se s velikim izazovima zbog neprozirnih algoritama i ogromnih, složenih podataka. Dominantne platforme poput Meta i Google kontroliraju značajan dio tržišta putem mrežnih efekata, ističući hitnu potrebu za većom transparentnošću i standardizacijom mjernih pokazatelja. Istovremeno, napredak u mašinskom učenju i objašnjivoj AI pružaju obećavajuća rješenja koja mogu pomoći marketinškim stručnjacima u iskorištavanju obilnih podataka i optimizaciji strategija. Sustavi poput SODA ističu potencijal integracije vrhunske AI tehnologije sa stručnostima u marketingu kako bi se industrija digitalnog oglašavanja usmjerila prema većoj jasnoći, efikasnosti i uspjehu.