ai-model-agent@localhost:~
$ load_ai_marketing_model --precision=high --target=conversion
Loading AI marketing optimization model v3.1.2...
Initializing neural network
Model loaded successfully. Ready for predictions.
$

Technologia, która rozumie i przewiduje

Nasz zaawansowany model deep learning wykrywa wzorce zachowań konsumenckich, które pozostają niewidoczne dla tradycyjnych metod analitycznych. 


class MarketingTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=768, heads=8, depth=6, seq_length=1024):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Linear(input_dim, 768)
        self.position_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, seq_length, 768))
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(
                d_model=768,
                nhead=heads,
                dim_feedforward=3072,
                dropout=0.1,
                activation='gelu'
            ),
            num_layers=depth
        )
        self.predictor = nn.Sequential(
            nn.Linear(768, 384),
            nn.GELU(),
            nn.Dropout(0.1),
            nn.Linear(384, 128),
            nn.GELU(),
            nn.Linear(128, 1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x, mask=None):
        x = self.embedding(x)
        positions = self.position_embedding[:, :x.size(1), :]
        x = x + positions

        # Self-attention blocks
        x = self.transformer(x, src_key_padding_mask=mask)

        # Extract CLS token and predict
        return self.predictor(x.mean(dim=1))
Zobacz model w działaniu Pełna architektura
98.7%
Dokładność predykcji
3.82x
Wzrost ROI
17.3TB
Danych treningowych

Zaawansowana architektura modelu

Wielowarstwowa sieć neuronowa zaprojektowana specjalnie do zadań predykcyjnych w marketingu

Architektura modelu

Input Layer
Embedding
Self-Attention
Self-Attention
Self-Attention
Feed Forward
Layer Norm
Dense 384
Dropout
Dense 128
Output

Model wykorzystuje głęboką architekturę transformerową do analizy danych marketingowych i precyzyjnej predykcji konwersji.

Warstwa embedingu danych

# Przetwarzanie danych wejściowych
self.embedding = nn.Linear(input_dim, 768)
self.position_embedding = nn.Parameter(
    torch.randn(1, seq_length, 768)
)
Przekształca surowe dane wejściowe (demograficzne, behawioralne, kontekstowe) do przestrzeni wielowymiarowej, gdzie każda cecha ma reprezentację wektorową.
Mechanizm samouwagi (Self-Attention)

# Główny blok transformerowy z mechanizmem uwagi
self.transformer = nn.TransformerEncoder(
    nn.TransformerEncoderLayer(
        d_model=768,      # Wymiar modelu
        nhead=8,          # 8 głowic uwagi
        dim_feedforward=3072,
        dropout=0.1,
        activation='gelu'  # Gaussian Error Linear Unit
    ),
    num_layers=6          # 6 warstw transformerowych
)
Bloki transformerowe wychwytują złożone zależności między danymi. Mechanizm wielogłowicowej uwagi pozwala modelowi na głębokie zrozumienie korelacji między różnymi cechami.
Moduł predykcyjny

# Predykcja końcowego wyniku
self.predictor = nn.Sequential(
    nn.Linear(768, 384),  # Redukcja wymiarowości
    nn.GELU(),            # Nieliniowa aktywacja
    nn.Dropout(0.1),      # Zapobieganie przeuczeniu
    nn.Linear(384, 128),
    nn.GELU(),
    nn.Linear(128, 1),    # Wyjście skalarne
    nn.Sigmoid()          # Normalizacja do zakresu [0,1]
)
Sekwencja warstw liniowych i nieliniowych aktywacji przekształca reprezentację danych w końcową predykcję - prawdopodobieństwo konwersji.

Wydajność modelu na zbiorze testowym

AUC-ROC 0.932
Pole pod krzywą ROC, miara zdolności modelu do rozróżniania między klasami i przewidywania prawdopodobieństwa konwersji
F1 Score 0.876
Średnia harmoniczna precyzji i czułości, mierzy ogólną dokładność modelu w klasyfikacji binarnej
Log Loss 0.214
Miara niepewności predykcji modelu, niższe wartości oznaczają lepsze dopasowanie modelu do danych treningowych
Precision 0.891
Stosunek prawdziwie pozytywnych wyników do wszystkich przewidywanych pozytywnych przypadków, miara dokładności predykcji

Proces treningu modelu

Zaawansowane techniki uczenia maszynowego dla optymalizacji predykcji marketingowych

01

Zbieranie i przygotowanie danych

Kompilacja danych historycznych z ponad 7,500 kampanii z ostatnich 5 lat.


df = pd.read_parquet('campaigns_data.parquet')
df = preprocess_data(df)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    df.drop('conversion', axis=1),
    df['conversion'],
    test_size=0.2,
    stratify=df['conversion']
)
02

Inżynieria cech (Feature Engineering)

Tworzenie zaawansowanych reprezentacji danych dla lepszej wydajności modelu.


# Ekstrakcja zaawansowanych cech z danych surowych
features = FeatureExtractor(
    categorical_encoder='target',
    interaction_terms=True,
    temporal_features=True
).fit_transform(X_train)

# Normalizacja wartości
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(features)
03

Trening głębokiej sieci neuronowej

Iteracyjny proces uczenia z wykorzystaniem technik regularyzacji i walidacji krzyżowej.


model = MarketingTransformer(
    input_dim=X_train_scaled.shape[1],
    heads=8,
    depth=6,
    seq_length=1024
)

# Optymalizator i funkcja straty
optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=2e-5,
    weight_decay=0.01
)
criterion = nn.BCELoss()

# Trenowanie z walidacją krzyżową
trainer = Trainer(
    model=model,
    criterion=criterion,
    optimizer=optimizer,
    device='cuda',
    patience=5,  # Early stopping
    n_epochs=100
)

model = trainer.train(X_train_scaled, y_train)
04

Ewaluacja i strojenie hiperparametrów

Optymalizacja parametrów modelu dla maksymalizacji wydajności predykcyjnej.


# Optymalizacja hiperparametrów
param_grid = {
    'learning_rate': [1e-5, 2e-5, 5e-5],
    'batch_size': [32, 64, 128],
    'depth': [4, 6, 8],
    'heads': [4, 8, 12],
    'dropout': [0.1, 0.2, 0.3]
}

best_model = bayesian_optimization(
    param_grid,
    model_class=MarketingTransformer,
    X=X_train_scaled,
    y=y_train,
    cv=5,
    metric='auc',
    n_iter=50
)

Przebieg procesu uczenia

Funkcja straty
Dokładność
AUC

Kluczowe wskaźniki treningu

Czas treningu
18.4h
Na 8x NVIDIA A100
Epoki
100
Early stopping (patience=5)
Batch size
64
Gradient accumulation
Learning rate
2e-5
Linear warmup, cosine decay
Optymalizacja hiperparametrów

# Bayesian optimization results
best_hyperparams = {
    'learning_rate': 2e-5,
    'batch_size': 64,
    'num_attention_heads': 8,
    'num_hidden_layers': 6,
    'dropout_rate': 0.1
}

# Final metrics on test set
test_metrics = {
    'accuracy': 0.943,
    'precision': 0.932,
    'recall': 0.912,
    'f1_score': 0.922,
    'auc': 0.957
}

Ewolucja modelu

v1.0
AUC: 0.834
v2.0
AUC: 0.892
v3.0
AUC: 0.957
v1.0 Model bazowy - architektura LSTM + MLP
v2.0 Transformery z 4 warstwami uwagi + feature engineering
v3.0 Głęboka architektura 6-warstwowa z ensemblingiem

Pokonane wyzwania

Niezbalansowane dane
Rozwiązane przez weighted sampling i focal loss
Złożone zależności
Mechanizm multi-head attention z 8 głowicami
Wydajność predykcji
Optymalizacja przez ONNX Runtime z 12x przyspieszeniem

Rzeczywiste wyniki biznesowe

Porównanie kampanii optymalizowanych przez AI z tradycyjnymi podejściami

Volvo - Kampania email

Trójfazowa kampania mailingowa promująca nową serię samochodów elektrycznych

Przed AI
Konwersja 1.5%
CTR 2.7%
ROI 142%
Po AI
Konwersja 2.4%
CTR 4.3%
ROI 287%

Co ulepszyło AI

  • Precyzyjne targetowanie demograficzne oparte na behawioralnej analizie
  • Optymalizacja czasu wysyłki dla maksymalnego otwarcia
  • Personalizacja treści bazująca na historii interakcji
Żabka - Kampania display

Kampania display promująca produkty premium w sklepach Żabka

Przed AI
Konwersja 1.6%
CTR 0.45%
ROI 127%
Po AI
Konwersja 2.6%
CTR 0.92%
ROI 314%

Co ulepszyło AI

  • Inteligentna rotacja kreacji na podstawie wzorców interakcji
  • Dynamiczna optymalizacja budżetu między formatami reklamowymi
  • Precyzyjny retargeting bazujący na predykcjach zainteresowania
Alior Bank - Kampania wielokanałowa

Kampania cross-channel promująca nowe produkty inwestycyjne

Przed AI
Konwersja 1.1%
CTR 2.1%
ROI 138%
Po AI
Konwersja 2.1%
CTR 4.3%
ROI 372%

Co ulepszyło AI

  • Sekwencjonowanie komunikacji oparte na modelowaniu preferencji klientów
  • Predykcja najlepszych momentów kontaktu dla poszczególnych segmentów
  • Adaptacyjne pozycjonowanie produktów w zależności od profilu klienta

Główne czynniki wpływające na sukces modelu

Głębokie sieci neuronowe
Wykorzystanie architektury transformerowej pozwala na wychwycenie złożonych zależności w danych, jakich tradycyjne modele predykcyjne nie są w stanie wykryć.
Bogaty zbiór danych treningowych
Model jest trenowany na ogromnej ilości danych historycznych, co pozwala na lepsze generalizowanie i wychwytywanie wzorców sezonowych.
Uczenie inkrementalne
Model uczy się w sposób ciągły, adaptując się do nowych trendów i zachowań rynkowych, co eliminuje problem dryftu koncepcyjnego.
Automatyczna optymalizacja
System automatycznie dostosowuje parametry kampanii w czasie rzeczywistym, reagując na zmieniające się warunki i wyniki.

Predykcyjna analiza w działaniu

Sprawdź, jak nasz model przetwarza dane i generuje predykcje w czasie rzeczywistym

Parametry kampanii

E-commerce
Kampania e-mail dla sklepu online
Motoryzacja
Kampania sprzedażowa nowych modeli
Deweloperka
Promocja nowych inwestycji
Telekom
Oferty usług telekomunikacyjnych
B2B
Rozwiązania dla biznesu
Finanse
Promocja produktów bankowych
Fashion&Beauty
Produkty modowe i kosmetyczne
Dom i Ogród
Aranżacja przestrzeni domowej
Sport i rozrywka
Produkty sportowe i rozrywkowe
Ubezpieczenia
Oferty polis i ochrony
FMCG
Produkty szybkozbywalne
Turystyka i podróże
Biura podróży, linie lotnicze
100,000 osób
10,000 PLN
7/10
Wiosna
Lato
Jesień
Zima
Święta
Email
Mobile
Display
Display Native
Video
5/10

Wyniki predykcji

Przetwarzanie danych
Normalizacja i kodowanie cech
Propagacja w sieci neuronowej
Transformerowe warstwy uwagi
Kalkulacja prawdopodobieństwa
Funkcja aktywacji i normalizacja
Finalna predykcja
Interpretacja wyników
Przewidywana skuteczność
2.8%
Współczynnik konwersji
2,800
Liczba konwersji
3.57 PLN
Obniżka kosztu per lead
267%
Przewidywany ROI

Rekomendacje AI

* To tylko 3 przykłady. Nasz model AI generuje setki takich ustawień indywidualnie dopasowanych dla każdej kampanii.

AIModel Platform

Elastyczne rozwiązania AI do optymalizacji kampanii reklamowych na każdym poziomie zaawansowania

Dla kogo?

Sieci afiliacyjne
Domy mediowe
Agencje marketingowe
Platformy RTB
Programmatic networks

Co oferujemy?

Zaawansowana warstwa optymalizacyjna AI
Natychmiastowa integracja z istniejącymi systemami
Certyfikowane wdrożenia
Autonomiczne decyzje emisyjne

Dwa modele działania

Full-service
Kompleksowa optymalizacja
  • Przejmujemy 100% procesu optymalizacji kampanii
  • Wykorzystujemy własne bazy danych o emisjach i zachowaniu użytkowników
  • Posiadamy wielowymiarowy model parametrów emisji reklamowych
  • Całą pracę wykonuje nasz zespół ekspertów wspierany przez AI
  • Ty dostarczasz kreacje i budżet, my zajmujemy się resztą
  • Zero zaangażowania technicznego z Twojej strony
  • Dostrajamy model w czasie rzeczywistym na podstawie wyników kampanii
  • Optymalne rozwiązanie dla podmiotów bez doświadczenia w AI lub własnego zespołu analitycznego
Self-service
Optymalizacja we własnym zakresie
  • Wdrażamy naszą technologię w Twojej infrastrukturze
  • Pracujesz na własnych bazach danych
  • Samodzielnie zarządzasz procesem optymalizacji
  • Zapewniamy szkolenie i transfer wiedzy dla Twojego zespołu
  • Stały dostęp do aktualizacji modelu AI
  • Certyfikat oficjalnego partnera AIModel
  • Idealne rozwiązanie dla firm z własnym zespołem analitycznym

Efekt?

Maksymalizacja efektywności każdej złotówki wydanej na reklamę

Jak to działa?

Emitujesz reklamę jak dotychczas, ale nasz silnik AI decyduje o parametrach, czasie i miejscu emisji, maksymalizując wyniki.

Certyfikowani użytkownicy naszej technologii

GlamDigital.pl
professional group
Certified Partner
salesGRAM
Certified Partner
ojooo
Certified Partner

Zastosowania

Email Marketing

Precyzyjne targetowanie, personalizacja treści i optymalizacja czasu wysyłki dla maksymalnego współczynnika otwarć i konwersji

Display Native

Zaawansowane formaty reklamowe wyświetlane w kontekście zawartości stron, dostosowane do wyglądu i funkcji witryny, zwiększające zaangażowanie dzięki naturalnemu dopasowaniu do doświadczenia użytkownika

Display

Współpraca z sieciami reklamowymi (Google Display Network, Adform), RTB i programmatic buying z dynamiczną optymalizacją stawek i placementów

Mobile

Specjalistyczne rozwiązania dla kampanii mobilnych z precyzyjnym targetowaniem kontekstowym, geolokalizacyjnym i behawioralnym, zoptymalizowane pod kątem aplikacji i przeglądarek mobilnych

Video

Optymalizacja kampanii YouTube, Vimeo Ads oraz reklam in-stream z predykcją zaangażowania użytkowników

Programmatic

Integracja z DSP (Demand-Side Platforms) jak DV360, The Trade Desk czy MediaMath dla wieloplatformowej optymalizacji emisji

Retargeting

Zaawansowane algorytmy śledzenia i ponownego angażowania potencjalnych klientów w całym ekosystemie reklamowym

Afiliacja

Dedykowane rozwiązania dla sieci partnerskich z zaawansowaną optymalizacją prowizji i maksymalizacją konwersji w różnych modelach rozliczeniowych

Native

Optymalizacja emisji reklam natywnych w sieciach jak Taboola, Outbrain czy MGID

Push Notifications

Precyzyjne targetowanie i personalizacja powiadomień push z przewidywaniem optymalnego momentu dostarczenia

Marketing Mix Modeling

Holistyczna analiza i optymalizacja alokacji budżetu między kanałami marketingowymi dla maksymalizacji ROI

Marketplaces

Specjalistyczne rozwiązania dla Allegro Ads, Amazon Advertising i innych platform e-commerce

Audio

Optymalizacja kampanii w Spotify Ads, podcasts i innych platformach audio

OOH & DOOH

Wsparcie dla tradycyjnych i cyfrowych kampanii Out-of-Home z geolokalizacją i predykcją ruchu

Mobile

Optymalizacja kampanii reklamowych na urządzeniach mobilnych, z uwzględnieniem kontekstu lokalizacji, aktywności użytkownika i preferencji aplikacji

Rich Media

Interaktywne formaty reklamowe z zaawansowanymi elementami multimedialnymi - animacje, wideo, mini-gry i rozszerzone interfejsy użytkownika z predykcją zaangażowania

WKRÓTCE

Virtual Influencer Creator

Twórz fotorealistyczne treści z wirtualnymi modelami prezentującymi Twoje produkty

Główne założenia

Technologia umożliwiająca markom szybkie tworzenie fotorealistycznych treści z wirtualnymi modelami/influencerami prezentującymi ich produkty, bez potrzeby organizowania tradycyjnych sesji zdjęciowych.

Podstawowy proces działania:

1

Wgranie produktu

Użytkownik wgrywa zdjęcie swojego produktu (np. butelka napoju, kosmetyk)

2

Personalizacja wirtualnego influencera

Możliwość dostosowania wyglądu wirtualnej osoby (wiek, płeć, kolor włosów, oczu, ubranie, itd.)

3

Generacja treści

AI renderuje fotorealistyczne zdjęcia wybranego wirtualnego modela trzymającego/prezentującego produkt w różnych sceneriach i kontekstach

Kluczowe korzyści

Szybkość
Generacja gotowego contentu w 1-2 minuty zamiast tygodni potrzebnych na tradycyjną sesję
Oszczędność
Eliminacja kosztów związanych z modelami, fotografami, studiem, post-produkcją
Elastyczność
Możliwość szybkiego generowania wielu wersji treści z różnymi wirtualnymi influencerami
Kontrola
Pełna kontrola nad każdym aspektem wyglądu modela i scenerii
Globalizacja
Łatwe dostosowanie treści do różnych rynków docelowych (np. azjatycki model dla rynku azjatyckiego)
Skuteczność
Wyższe wskaźniki zaangażowania dzięki personalizacji treści

Unikalność technologii

Cały proces tworzenia odbywa się za pomocą przeciągnięcia myszką i wyboru odpowiednich parametrów - od wyglądu wirtualnego influencera po kontekst prezentacji produktu. Technologia wykorzystuje zaawansowane modele AI do generowania fotorealistycznych obrazów, które są nieodróżnialne od profesjonalnych zdjęć.

Planowana dostępność

Technologia jest w fazie rozwoju i planowana do udostępnienia w 2025 roku. Przesłane zdjęcia pokazują już działający prototyp interfejsu do wyboru produktu i rezultaty generacji.

Jak to działa?

Interfejs wyboru modela
Interfejs wyboru wirtualnego modela
Rezultat 1
Wirtualny influencer z produktem - wariant 1
Rezultat 2
Wirtualny influencer z produktem - wariant 2
Rezultat 3
Wirtualny influencer z produktem - wariant 3
Rezultat 4
Wirtualny influencer z produktem - wariant 4
Rezultat 5
Wirtualny influencer z produktem - nowy

Ta nowa technologia stanowi znaczący krok naprzód w automatyzacji produkcji treści marketingowych i znacząco obniży bariery wejścia dla marek chcących wykorzystać potencjał influencer marketingu.

Zapytaj o dostęp Poznaj inne technologie

Media o nas

Przeczytaj, co piszą o naszej technologii i osiągnięciach

KWIECIEŃ 2025
Business Insider Polska • Oskar Wojciechowski

Transformerowa rewolucja w marketingu: Jak polska firma wykorzystuje AI do radykalnego zwiększenia skuteczności kampanii

„Technologia AIModel jest przełomowa - zaawansowane modele transformerowe z precyzją 42% wyższą niż konkurencyjne rozwiązania."

Twój biznes, napędzany AI

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak nasze modele predykcyjne mogą transformować Twoje wyniki

Rozpocznij współpracę
Porozmawiaj z naszym AI, aby otrzymać szczegółową analizę możliwości dla Twojego biznesu
Czekamy na Twoją interakcję

Technologia AI w twojej firmie

ai-integration-shell
$ initialize_ai_integration --company="TwojaFirma"
Initializing AI integration for TwojaFirma...
Setting up data connectors...
✓ CRM connector established
✓ Analytics pipeline created
✓ Model API endpoints configured
$ train_initial_model --data-source="crm" --target="conversion"
Training initial model on historical data...
Epochs: 100, Batch size: 64, Learning rate: 2e-5
Model trained successfully (AUC: 0.94)
$ run_prediction --segment="high_value" --channel="email"
Running prediction for 'high_value' segment on 'email' channel...
Prediction complete. Expected conversion lift: +63%
$
Bez umów
Elastyczność współpracy
+46%
Średni wzrost ROI
24/7
Monitoring
100% bezpieczne
Bezpieczeństwo danych
5 modeli AI
Różnorodność algorytmów
AI od zaraz
Natychmiastowy dostęp