Étant donné que les experts en marketing adoptent largement les outils d’IA IA du modèle linguistique tels que Chatgpt, Gemini et Grok pour aider avec les modèles moyens de mix, le préjudice intégré laisse la radio en danger d’être exclue des recommandations sur le budget publicitaire, en particulier dans la sensibilisation politique et les campagnes nationales, à moins qu’une action immédiate ne soit engagée à rendre la visible politique, dans les écosymes.
Futuri Average a analysé plus de 20 000 modèles de mix de médias générés par l’IA et a trouvé la radio qui a reçu un rythme minimum zéro dieu pour la campagne attendue.
Selon les résultats de l’avenir, les modèles de grand langage les plus utilisés sont des priorités aux chaînes telles que YouTube, les téléviseurs connectés et les publicités de visualisation programmatique, tout en remettant en question les formats de médias traditionnels tels que la radio et la diffusion télévisée. Parmi les huit LLM testés, Claude et les Gémeaux de Google de Google ont exclu la radio dans 100% de leurs moyennes générées.
Encore plus inquiétant, la part moyenne de la radio des dépenses politiques reconnue par l’intelligence artificielle n’était que de 3%, contre 18% pour les pourcentages CTV / OCT et à double chiffre pour l’affichage programmatique.
Le principal problème, selon le rapport, est que les systèmes d’intelligence artificielle recommandent uniquement des canaux qui ont été formés pour reconnaître comme efficaces, mesurables et pertinents. Bien que les plateformes numériques fournissent d’énormes quantités de données structurées telles que les mesures d’implication, les impressions et les taux de clics, les données de performance radio sont rares, formatées de manière incohérente ou complètement absente des sources que les outils d’intelligence artificielle utilisent pour apprendre.
La distorsion de la compote rénovait déjà la façon dont les campagnes sont prévues. Alors que les plateformes d’intelligence artificielle guident les annonceurs vers des vidéos numériques et programmatiques, ces canaux continuent de générer plus de données de performances, renforçant la conviction de l’intelligence artificielle d’être supérieur. En attendant, la radio perd la pertinence dans le modèle du monde de la machine de la machine.
Futuri souligne que la fenêtre pour inverser le cours est courte et fermée rapidement – environ deux ans.
Pour lutter contre cela, les solutions suggérées comprennent des cas d’étude des bâtiments et des mesures réussis dans des formats de puissance A-Extratibles, en poussant le contenu des performances radio dans des publications d’entreprise élevées et une alimentation électrique dans les bases de données utilisées par les principaux fournisseurs MMM.
