Üretken yapay zeka ve makine öğrenimi: Seyahat perakende medya liderlerinin neden farkı anlaması gerekiyor?

Yapay zeka, pazarlamada en çok konuşulan konulardan biri haline geldi. Bununla birlikte, günümüzde birçok konuşmada, “AI” etkili bir şekilde üretken araçlar, kopya yazabilen, görüntü oluşturabilen, raporları özetleyebilen veya istemlere konuşma yoluyla yanıt verebilen sistemlerin kısaltması haline geldi.

Bu yetenekler etkileyicidir ve yapay zekayı pazarlamacıların günlük iş akışına getirerek saniyeler içinde yaratıcı varlıklar veya kampanya fikirleri üretmeyi mümkün kılar.

Ancak üretken AI, AI ortamının yalnızca bir bölümünü temsil eder. Halihazırda seyahat ticaretini ve dijital reklamcılığı şekillendiren sistemlerin çoğunun arkasında, yapay zekanın daha sessiz bir biçimi olan makine öğrenimi yatıyor.

İkisi arasındaki farkı anlamak önemlidir, özellikle seyahat perakende medya ağlarından sorumlu liderler için. Üretken yapay zeka, dil ve yaratıcı çıktılar üretmede mükemmelken, makine öğrenimi ticari kararları yönlendiren tahmine dayalı sistemlerin çoğunun arkasındaki motor olmaya devam ediyor.

Kısacası, bir tür AI içerik üretir. Diğeri sonuçları öngörüyor. Her ikisi de önemlidir, ancak çok farklı sorunları çözerler.

Herkesin bahsettiği AI: Generative AI

ChatGPT, Perplexity ve Claude gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi üretken yapay zeka modelleri, muazzan miktarda metin, görüntü ve diğer yapılandırılmamış veriler üzerinde eğitilir. Amaçları, eğitim sırasında öğrenilen kalıplara dayalı makul yeni çıktılar üretmektir.

Üretken bir yapay zeka modelinden bir otel açıklaması hazırlamasını, bir seyahat güzergahı oluşturmasını veya bir varış noktası reklamının on varyasyonunu yazmasını isteyin ve neredeyse anında tutarlı yanıtlar üretecektir.

Bununla birlikte, bu sistemler olasılıksal olarak çalışır, deterministik olmaktan ziyade makul cevaplar üretmek için tasarlanmıştır. Bu yüzden aynı soruyu iki kez sormak, her seferinde biraz farklı cevaplar verebilir.

Ayrıca, üretken yapay zekanın bazen kesin bir karakter sayısı üretmek veya bir kelimeyi aynı şekilde tekrar tekrar yazmak gibi mutlak tutarlılık gerektiren görevlerle mücadele edebilmesinin nedeni de budur.

Yapay zeka modellerinin zaman zaman kelimedeki harfleri yanlış saydığı iyi bilinen “çilek testi”, bu davranışın komik bir örneği haline geldi. Mesele, üretken yapay zekanın güvenilmez olması değil, deterministik hesaplamalar üretmek yerine dil oluşturmak için tasarlandığıdır.

İnterneti sessizce güçlendiren yapay zeka: Makine öğrenimi

Makine öğrenimi modelleri farklı çalışır. Tahminler oluşturmak için açıkça tanımlanmış girdiler ve sonuçlar kullanarak yapılandırılmış verilerden kalıpları öğrenirler. Yeterli tarihsel veri verildiğinde, belirli sinyal kombinasyonlarının belirli sonuçlarla nasıl ilişkili olduğunu öğrenirler. Amaç yaratıcılık değil tutarlılıktır. Aynı girdiler tekrar tekrar sağlanırsa, model her seferinde aynı tahmini üretmeli ve yalnızca yeni veriler modeli zaman içinde geliştirdikçe güncellenmelidir.

Makine öğrenimi zaten seyahat endüstrisindeki birçok sistemin temelini oluşturuyor. Havayolu gelir yönetimi sistemleri, talebi tahmin etmek ve koltuk fiyatlandırmasını ayarlamak için tahmine dayalı modeller kullanır. OTA'lar, bir gezginin arama davranışına göre en alakalı otelleri veya destinasyonları ortaya çıkarmak için öneri motorlarına güvenir. Havayolları ve rezervasyon platformları, ödeme sahtekarlığını veya olağandışı rezervasyon modellerini tespit etmek için makine öğrenimini de kullanır.

Dijital reklamcılık ve perakende medyada makine öğrenimi benzer bir rol oynar. Bu modeller, hangi reklamların hangi kitlelerin önünde görüneceğini belirler ve bir gezginin etkileşim kurma veya dönüşüm yapma olasılığına göre milyonlarca potansiyel gösterimi sıralar. Arama davranışı, seyahat tarihleri, hedef ilgi alanı ve geçmiş rezervasyon etkinliği gibi sinyallerin tümü bu tahminleri bilgilendirmeye yardımcı olabilir.

Üretken yapay zeka manşetlere hakim olsa da, makine öğrenimi yıllardır dijital ekosistemleri optimize ediyor.

Örneğin, sağlam talep tahmininden yoksun olan bir havayolu, koltuk envanterinin zaten kısıtlandığı bir rotayı aşırı teşvik edebilir ve medya harcamaları arttıkça bile verimi düşürebilir. Daha güçlü bir öngörücü omurga sayesinde, aynı bütçe yedek kapasiteye sahip rotalara yönlendirilerek hem yük faktörlerini hem de ortam performansını artırabilir.

Seyahat perakende medyasında ayrım neden önemlidir?

Seyahat perakende medyası, veri açısından zengin bir ortamda çalışır. Her arama, tıklama ve rezervasyon, niyeti göstermeye yardımcı olabilecek sinyaller üretir.

Kalkıştan iki hafta önce Londra"dan Barselona"ya uçuş arayan bir gezgin, olası bir seyahatten altı ay önce “Tayland"ın en iyi plajlarına” göz atan birinden çok farklı bir sinyal gönderiyor.. Parti büyüklüğü, mevsimsellik, fiyat duyarlılığı veya geçmiş davranışlar gibi ek bağlam ekleyin ve resim daha da karmaşık hale gelir.

Bir perakende medya ağı için zorluk, bu sinyalleri yorumlamak ve hangi fırsatların en değerli olduğunu belirlemektir. Hangi gezginlerin rezervasyon yapması muhtemeldir? Hangi destinasyonlar talep artışlarını görmek üzere? Hangi reklam yerleşimleri ölçülebilir gelir getirecek? Bu sorular tahmin gerektirir.

Makine öğrenimi modelleri, olasılıkları tahmin etmek için seyahat tarihleri, varış noktaları, katılım geçmişi ve rezervasyon davranışı gibi yapılandırılmış sinyalleri analiz etmek için tasarlanmıştır. Belirli rotalarda talebi tahmin edebilir, yüksek değerli kitle segmentlerini belirleyebilir veya hangi reklamların hangi bağlamlarda gösterileceğini belirleyebilir.

Başka bir deyişle, makine öğrenimi, ne olma olasılığının en yüksek olduğunu belirlemeye yardımcı olur.

Bu arada üretken yapay zeka, pazarlama ekiplerinin bu içgörülere nasıl tepki verdiğini şekillendirmeye yardımcı olur.

Tahmine dayalı modeller, yaz sonu Akdeniz'e seyahatleri planlayan yüksek değerli bir kitle segmenti tanımlarsa, üretken araçlar bu grup için özel reklam metni, hedef açıklamaları veya kampanya mesajları oluşturmaya yardımcı olabilir. Ticari ekipler için performans verilerini özetleyebilir veya test için yaratıcı varlıkların varyasyonlarını oluşturabilirler.

Bir teknoloji fırsatı öngörür, diğeri ise operasyonel hale getirmeye yardımcı olur.

Karışıklık nereden geliyor

Üretici AI ve makine öğrenimi arasındaki karışıklığın bir kısmı, her iki teknolojinin de yapay zeka çatısı altında gruplandırılmasından kaynaklanıyor.

Gerçekte, farklı problem türlerini çözmek için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi genellikle tutarlılık ve ölçülebilir sonuçların gerekli olduğu yapılandırılmış tahmin görevleri için kullanılır. Üretici AI, esneklik, yorumlama ve dil üretiminin değerli olduğu yerlerde kullanılır.

Modern platformlar iki yaklaşımı giderek daha fazla birleştiriyor. Bir seyahat şirketi, hangi kullanıcıların belirli bir rotayı rezerve etme olasılığının en yüksek olduğunu belirlemek için makine öğrenimini kullanabilirken, üretken yapay zeka, onlara ulaşmak için kullanılan yaratıcı varlıkları üretir.

Dışarıdan bakıldığında, bu katmanlı mimari her şeyden tek bir “AI sistemi” sorumluymuş gibi görünebilir.

Uygulamada, altta yatan teknolojiler farklı roller üstleniyor.

Seyahat perakende medya liderlerinin neden her ikisini de anlaması gerekiyor?

Havayolları, OTA'lar ve seyahat platformları izleyicilerinden para kazanmanın ticari değerini fark ettiğinden, perakende medya ağları seyahat sektöründe hızla genişliyor.

Bu ekosistemler büyüdükçe, yapay zeka, reklam envanterinin nasıl değerlendirildiği, kitlelerin nasıl bölümlere ayrıldığının ve kampanyaların nasıl optimize edildiğinin merkezinde giderek daha fazla yer alacak.

Bu platformları denetleyen liderler için, farklı yapay zeka biçimlerinin bu sürece nasıl katkıda bulunduğunu anlamak çok önemlidir.

Makine öğrenimi modelleri, sinyalleri yorumlayan ve geniş veri kümelerinde fırsatları belirleyen tahmine dayalı omurgayı oluşturur. Üretici araçlar daha sonra bu içgörüleri yaratıcı çıktıya, operasyonel verimliliğe ve daha erişilebilir raporlamaya dönüştürmeye yardımcı olabilir.

Bir seyahat perakende medya ağını denetliyorsanız, ilk sorunuz “İçerik için üretken yapay zekayı nerede kullanabiliriz?” olmamalıdır? ancak “Tahmine dayalı modellerimiz verimi ve reklam gelirini en doğrudan nerede etkiler?”

Üretken AI bugün yapay zekanın en görünür yüzü olabilir. Ancak perde arkasında makine öğrenimi, talebi tahmin etmede, değeri belirlemede ve yatırım kararlarına rehberlik etmede merkezi bir rol oynamaya devam ediyor.

Bu serinin bir sonraki makalesinde, tahmine dayalı zekanın neden seyahat perakende medya ağlarının bel kemiği olmaya devam ettiğini ve seyahate özgü sinyaller üzerine inşa edilen makine öğrenimi modellerinin nasıl daha etkili medya optimizasyonunun kilidini açabileceğini keşfedeceğiz.

‍