Складність і непрозорість сучасних платформ цифрової реклами, особливо Meta Ads, стали важливими проблемами у маркетинговій спільноті. Ці платформи самостійно контролюють ключові елементи, такі як націлювання аудиторії, ціноутворення та релевантність оголошень, функціонуючи на ринках, що домінують за рахунок ефекту мережі. Компанії, такі як Meta та Google, займають провідні позиції, привертаючи багато рекламодавців, які часто покладаються на інтуїцію замість даних та аналітики. В результаті, на соціальні медіа оголошення витрачається billions доларів, але вони часто не приводять до ефективних результатів. У центрі цієї проблеми – власні алгоритми, що використовують великі набір даних, недоступні зовнішнім рекламодавцям. Ці алгоритми працюють як чорні ящики, приховуючи процес ухвалення рішень щодо націлювання та ціноутворення. Відсутність прозорості суттєво обмежує здатність рекламодавців приймати обґрунтовані рішення, спричиняючи широке прагнення до більшої відкритості у галузі. У відповідь зростає рух за прозорість, стандартизацію показників по всій індустрії та посилення регуляторних рамок. Ці зусилля спрямовані на створення більш справедливого та ефективного цифрового рекламного середовища, що дозволить рекламодавцям краще оцінювати ефективність кампаній і розподіляти бюджети з розумом. Крім регулювання, ведуться технологічні інновації для оснащення маркетологів сучасними інструментами для орієнтації у світі цифрової реклами. Одним із перспективних підходів є моделі машинного навчання, які прогнозують клікабельність (CTR) для нових оголошень, що дозволяє маркетологам оцінювати потенційне залучення ще до великих інвестицій. Однак перед маркетологами стоїть ще одна проблема: величезний обсяг даних у умовах жорсткої конкуренції ускладнює отримання змістовних інсайтів або практичних стратегій. Потік даних часто спричиняє інформаційне перевантаження, залишаючи маркетологів у невпевненості щодо їхнього тлумачення та застосування. З метою подолання цього обриву вчені звернули увагу на успіх великих мовних моделей (LLMs), таких як ChatGPT, відомих здатністю поєднувати складні технічні дані з нефаховою аудиторією.

Надихнувшись цим, було запропоновано нову систему під назвою SODA (Система для оптимізації цифрової реклами). SODA поєднує можливості LLM з пояснюваним штучним інтелектом (AI) для підвищення зрозумілості складних наборів даних і забезпечення плавної співпраці між людськими маркетологами та AI. Спеціально розроблена для цифрового маркетингу, SODA використовує природну мову LLM разом із функціями пояснення, включаючи передові моделі текст-образ. Це інтеграція створює зручний інтерфейс, що спрощує інтерпретацію даних, допомагаючи маркетологам отримати чіткіші уявлення щодо показників реклами, трендів конкурентів і поведінки споживачів. Підвищуючи співпрацю між людиною та AI, SODA є значним кроком вперед у оптимізації маркетингових стратегій. Її здатність роз'яснювати складні моделі даних і прозоро пояснювати прогнози AI дозволяє маркетологам приймати впевнені, обґрунтовані рішення. Більше того, зменшуючи непрозорість сучасних алгоритмів, SODA сприяє більш ефективному та раціональному використанню рекламних бюджетів. Підсумовуючи, цифрова реклама стикається з серйозними викликами через непрозорість алгоритмів і величезну кількість складних даних. Домінуючі платформи, такі як Meta та Google, контролюють значну частину ринку завдяки ефекту мережі, підкреслюючи термінову необхідність посилення прозорості і стандартизації показників. Одночасно, прогрес у галузі машинного навчання і пояснюваного AI пропонує обнадійливі рішення для допомоги маркетологам використовувати безліч даних і вдосконалювати стратегії. Системи на зразок SODA демонструють потенціал інтеграції найсучаснішого AI з маркетинговими знаннями для руху індустрії цифрової реклами до більшої ясності, ефективності і успіху.