Заманауи сандық жарнама платформаларының күрделілігі мен қараңғылығы, әсіресе Meta Ads — маркетинг қауымдастығында негізгі мәселеге айналды. Бұл платформалар аудиторияны таңдау, бағалау және жарнама релеванттылығын сияқты негізгі элементтердің барлығын тәуелсіз түрде бақылайды, олар желілік әсерлер үстемдік ететін нарықтарда жұмыс істейді. Meta мен Google сияқты компаниялар жетекші орынды иеленіп, көптеген жарнама берушілерді тартады, олар көбінесе деректерге негізделген түсініктер Instead of intuition rely етеді. Осыған байланысты, әлеуметтің медиа жарнамасына миллиардтаған қаржы жұмсалады, бірақ олардың көбісі нәтиже бермейді. Бұл мәселеге негізгі себеп — сыртқы жарнама берушілер қол жетімді емес ірі мәліметтер базасын қолданатын патенттелген алгоритмдер. Бұл алгоритмдер қара түсті қораптар ретінде әрекет етеді, мақсат қою мен бағалаудың қалай жүзеге асырылатынын жасырады. Бұл ашықтықтың жетіспеушілігі жарнама берушілердің дұрыс шешім қабылдау мүмкіндігін шектейді, ал саланың ашықтығы мен әділдігін арттыруға сұранысты арттырады. Осыған орай, ашықтық, өнеркәсіптік метрикаларды стандарттау және қатаң реттеу шараларын насихаттаған қозғалыс өсуде. Бұл күш-жігерлер әділ, тиімді цифрлық жарнама нарығын құруға, сондай-ақ жарнама кампаниясының тиімділігін бағалауға және бюджетті ақылмен бөлуге көмектеседі. Реттеулерден бөлек, маркетологтарға цифрлық жарнама саласында жетілдірілген құралдарды пайдалану үшін технологиялық жаңартулар да жүргізілуде. Мысалы, бір перспективті әдіс — жаңа жарнамалардың басу мүмкіндігін болжауға бағытталған машиналық оқыту модельдері, ол маркетологтарға ірі инвестицияларды салмай тұрып әлеуетті қатысуды бағалауға мүмкіндік береді. Бірақ маркетологтар тағы бір қиындыққа тап болады: күшті бәсекеде мәлімет көлемі аямай көбейіп, мағыналы ақпаратты шығару немесе іс-әрекет стратегияларын анықтау қиынға соғады. Мәліметтердің көптігі ақпаратты шамадан тыс арттырып, маркетологтардың түсінуді және қолдануды күрделендіреді. Осы кемшіліктерді жою үшін зерттеушілер кең таралған үлкен тілді модельдердің (LLMs), мысалы, ChatGPT-нің жетістігіне сүйенуде, ол күрделі техникалық мәліметтер мен техникалық емес аудитория арасындағы көпір бола алады.

Осы идея негізінде жаңа жүйе — SODA (Оптималды цифрлық жарнама жүйесі) ұсынылды. SODA LLM-дерді түсіндірілетін жасанды интеллектпен біріктіреді, бұл күрделі мәліметтерді түсінуді жеңілдетіп, адам маркетологтар мен жасанды интеллект арасындағы ынтымақтастықты жақсартады. Әсіресе цифрлық маркетинг үшін жобаланған SODA табиғи тіл Processing-ке негізделген LLM мүмкіндіктерін және түсіндірілетін функцияларды қолданады, соның ішінде алдыңғы қатарлы мәтін- сурет модельдері бар. Бұл интеграция қолданушыға ыңғайлы интерфейс жасап, деректерді түсінуді оңайлатып, жарнаманың көрсеткіштері, бәсекелестердің үрдістері және тұтынушы мінез-құлқы турасында анық әрі ұғынықты түсініктер алуға көмектеседі. Адам мен жасанды интеллект ынтымақтастығын арттыра отырып, SODA маркетинг стратегияларын оңтайландыруда маңызды жетістікке жетеді. Ол күрделі деректер үлгілерін түсіндіріп, AI негізіндегі болжамдарды ашық әрі анықтау арқылы маркетологтарға сенімді әрі деректерге негізделген шешім қабылдауға мүмкіндік береді. Сонымен бірге, қазіргі жарнама алгоритмдерінің жұмбақтылығын азайта отырып, SODA жарнама бюджеттерін тиімді әрі нәтижелі қолдануға жәрдемдеседі. Қорытындылай келе, цифрлық жарнаманың негізгі қиыншылықтары — олардың жасырын алгоритмдері мен күрделі мәліметтердің кең көлемі. Meta және Google сияқты доминант платформалар нарықтың көп бөлігін желілік әсерлер арқылы бақылайды, бұл ашықтық пен стандартталған метрикалардың қажеттілігін күшейтеді. Сонымен қатар, машиналық оқыту мен түсіндірілетін жасанды интеллект саласындағы жетістіктер маркетологтарға мол мәліметті пайдаланып, стратегияларды оңтайландыруға мүмкіндік береді. SODA сияқты жүйелер, соңғы жасанды интеллект жетістіктерін маркетинг кәсібіне енгізу арқылы нарықты анағұрлым ашық, тиімді әрі табысты етуге ұмтылады.