Složenost i nejasnost modernih digitalnih platformi za oglašavanje, posebno Meta Ads, postale su glavni problemi u marketing zajednici. Ove platforme samostalno kontrolišu ključne elemente poput ciljanje publike, cena i relevantnosti oglasa, delujući na tržištima koja su pod dominacijom efekata mreže. Kompanije poput Meta i Google zauzimaju vodeće pozicije, privlačeći mnoge oglašivače koji često računaju na intuiciju umesto na podatke vođene uvide. Kao rezultat toga, potroši se milijarde na oglase na društvenim mrežama koji često ne donose efikasne rezultate. Centralni problem su vlasnički algoritmi koji koriste ogromne skupove podataka koji nisu dostupni spoljnim oglašivačima. Ovi algoritmi deluju kao crne kutije, skrivajući način na koji se donose odluke o ciljanju i cenama. Ovaj nedostatak transparentnosti ozbiljno ograničava sposobnost oglašivača da donose informisane odluke, što izaziva široku zahtev za većom otvorenošću u industriji. Kao odgovor na to, raste pokret koji zalaže za transparentnost, standardizaciju metrika širom industrije i snažnije regulative. Ovi napori imaju za cilj uspostavljanje pravednijeg i efikasnijeg digitalnog oglašivačkog ekosistema, omogućavajući oglašivačima da bolje procene efikasnost kampanja i pametnije raspoređuju budžete. Pored regulative, traže se tehnološka rešenja koja bi opremila marketare naprednim alatima za navigaciju digitalnim oglašavanjem. Jedan od obećavajućih pristupa uključuje modele mašinskog učenja koji predviđaju stope klikanja (CTR) za nove oglase, omogućavajući marketarima da procene potencijalnu angažovanost pre velikih ulaganja. Međutim, marketari se suočavaju sa drugim izazovom: prevelik volumen podataka uz intenzivnu konkurenciju otežava izvlačenje značajnih uvida ili akcijskih strategija. Toliki nalet podataka često izaziva informativni pretrpanost, ostavljajući marketare u nedoumici oko tumačenja i primene podataka. Da bi se popunila ova rupa, istraživači su se okrenuli uspehu velikih jezičkih modela (LLM), poput ChatGPT, poznatih po tome što povezuju složene tehničke podatke sa širokom publikom koja nema tehničko znanje.

Inspirisani tim, predložen je novi sistem nazvan SODA (Sistem za optimalno digitalno oglašavanje). SODA kombinuje LLM-ove sa objašnjivom veštačkom inteligencijom (AI) radi poboljšanja interpretabilnosti složenih skupova podataka i omogućavanja glatke saradnje između ljudskih marketara i AI. Specijalno dizajniran za digitalni marketing, SODA koristi jezičke mogućnosti LLM-ova uz objašnjive funkcije, uključujući napredne modele za tekst i slike. Ova integracija stvara korisnički pristupačnu interfejs koji pojednostavljuje interpretaciju podataka, pomažući marketarima da jasnije shvate metrike oglašavanja, trendove konkurencije i obrasce potrošača. Povećanjem saradnje između čoveka i AI, SODA predstavlja značajan napredak u optimizaciji marketinških strategija. Njegova sposobnost da razjasni složene obrasce podataka i transparentno objasni predviđanja zasnovana na AI omogućava marketarima da donose sigurnije i podatke vođene odluke. Štaviše, kroz smanjenje nejasnoće oko trenutnih algoritama za oglašavanje, SODA omogućava efikasnije i efektivnije korišćenje budžeta oglašavanja. Ukratko, digitalno oglašavanje suočava se sa značajnim izazovima zbog neprozirnih algoritama i ogromnih, složenih skupova podataka. Dominantne platforme poput Meta i Google kontrolišu veliki deo tržišta putem efekata mreže, ističući hitnu potrebu za većom transparentnošću i standardizacijom metrika. Istovremeno, napredak u mašinskom učenju i objašnjivoj veštačkoj inteligenciji nudi obećavajuća rešenja za pomoć marketarima u iskorišćavanju obilnih podataka i optimizaciji strategija. Sistemi poput SODA ističu potencijal integracije najsavremenije AI tehnologije sa stručnostima u marketingu kako bi se digitalna industrija oglašavanja usmerila ka većoj jasnoći, efikasnosti i uspehu.