პერსონალიზებული მარკეტინგი დღეს ბიზნესგარემოში ძირითადი სტრატეგია გახდა, რომელიც ზრდის მომხმარებელთა ჩართულობას და უზრუნველყობს ზრდას ინდუსტრიებს შორის. პერსონალიზების გზით ბიზნესები ქმნიან უფრო მჭიდრო კავშირებს, ზრდიან კონვერსიის უნარებს და აუმჯობესებენ მომხმარებლის კმაყოფილებას. ტრადიციული პერსონალიზაცია ძირითადად ფოკუსირდა რეკომენდაციურ სისტემებსა და სამიზნე რეკლამებზე, რომლებიც და comprovად არიან ეფექტური. თუმცა, პერსონალიზაციის გაფართოება პერსონალური შეთავაზებების გენერაციის მიმართულებით აძლევს შესაძლებლობას გაუმჯობესოს მარკეტინგული შედეგები. სამეცნიერო კვლევებმა აჩვენეს, რომ რთულად შემუშავდა პერსონალიზაცია შეიძლება გაზარდოს შემოსავალი մինչև 40%, რაც ხაზს უსვამს აწარმოებისა და ზუსტი მოდელების მნიშვნელობას გამოხატულებული მარკეტინგული შეთავაზებების სახელმძღვანელოდ და განვითარების მიზნით. ამ პროგრესების საპასუხოდ არის შემუშავებული ახალი ჩარჩო, სახელწოდებით SLM4Offer, რომელიც იყენებს გამომდინარე ხელოვნურ ინტელექტს (AI) პერსონალური შეთავაზებების შექმნისთვის. ეს ეფუძნება Google-ის წინასწარ განათლებულ ენათმცოდნეობის მოდელს T5-Small (60 მილიონი პარამეტრით), რომელიც გრძელი ზუსტი მოდელია პერსონალური შეთავაზებების წარმოქმნისთვის და გამოიყენება სიღრმისეული კონტრასტული სწავლების მეთოდით, რაც ახასიათებს მას განსხვავებით ტრადიციულ ზედამხედველობით მეთოდებისგან. მისი ძირითადი ინოვაციაა InfoNCE (ინფორმაციული ნოიზ-კონტრასტული შეფასება) ფუნქციის გამოყენება გაკვეთილის დროს, რომელიც აერთიანებს მომხმარებელთა პერსონაჟების ანაბრებს — ტენდენციებს და უპირატესობებს — შესაბამის შეთავაზებებთან ერთ წელს მანძილზე. ეს მიახლოება საშუალებას აძლევს მოდელს უკეთ განისაზღვროს ყველაზე შესაბამისი შეთავაზებები კონკრეტული მომხმარებლის პროფილისთვის, რაც გაზრდის მიზნობრიობას. კონტრასტული სწავლება სხადასხვა მომხმარებელთა სეგმენტებსა და შეთავაზებებთან ურთიერთობას ცვლილებით წარმოშობს კონტრასტულ სივრცეს და ქმნის ნაზი და მდგრადი შეხედულების ნორმას.

ეს ადაპტაცია აუმჯობესებს მოდელის ზოგად გამართლებას და მუშაობის ხარისხს. SLM4Offer-ის შეფასებისათვის, მოდელი გადაიცვალა დატესტა სინდიქატურად შექმნილ მონაცემთა ბაზაზე, რომელიც simulates რეალურ მომხმარებელთა davranებას და შეთავაზების მიღების მიღებებს. კვლევითი შედეგებმა აჩვენეს 17 პროცენტიანი ზრდა შეთავაზების მიღების მაჩვენებელში შედარებით ტრადიციული მოდელით გადამზადებულ ბაზისზე. ამ შედეგებმა აჩვენა, რომ კონტრასტული მიზნების ინტეგრირება გენერაციული AI მოდელების მომზადებაში პერსონალიზებული მარკეტინგის მნიშვნელოვანი წინსვლაა. ტექნიკების გამოყენებით, როგორებიცაა SLM4Offer, ბიზნესი შეუძლია უფრო შესაბამისი და მიმზიდველი შეთავაზებები მიაწოდოს მომხმარებლებს, რაც ზრდის ჩართულობას და კონვერსიის მაჩვენებლებს. პერსონალიზებული მარკეტინგის ევოლუციით, გენერაციული AI მოდელების და კონტრასტული სწავლების კომბინაცია წარმოადგენს ერთ-ერთ მნიშვნელოვან პროგრესს, რომელიც უზრუნველყოფს არა მხოლოდ უფრო ეფექტურ კამპანიებს, არამედ უფრო ინტენსიურ მოძრაობას მომხმარებელთა უპირატესობებისა და გადაწყვეტილებების შესახებ. მომავალი მუშაობა შემოყვება ამ მოდელების დიფერენცირებულ ინდუსტრიებსა და მომხმარებელთა დემოფრაფიულ ჯგუფებს, გაუმჯობესებს მათი შესაძლებლობებს და განიდიდებს გავლენას. მოკლედ, SLM4Offer მაგალითია იმისა, თუ როგორ შეუძლია გენერაციულ AI-ს და კონტრასტულ სწავლებას გარდაქმნას პერსონალიზებული მარკეტინგი. ტრადიციული მიდგომებისგან გადაადგილებით და სიღრმისეული, მონაცემებზე დაფუძნებული მეთოდების გამოყენებით, ბიზნესები შეუძლიათ გამოიმუშაონ ახალი ზრდის შესაძლებლობები და სამოქალაქო კავშირები გამტკიცონ, რაც უზრუნველყოფს ტენდენციურ, კონკურენტულ ბაზარზე მდგრადი წარმატების მოპოვებას.