Rychlý růst obsahu generovaného umělou inteligencí (AIGC) zásadně přetvořil digitální marketing a chování online spotřebitelů, a přinesl tak marketérům a podnikům po celém světě jedinečné příležitosti i nové výzvy. Jak se organizace stále častěji spoléhají na AIGC k oslovování publika, je nezbytné přesně předpovídat cesty šíření obsahu a hodnotit dopad na trh. Tento úkol je složitý kvůli rozmanitosti zdrojů dat, nelineárním způsobům šíření obsahu a neustále se měnící dynamice interakcí spotřebitelů. Pro řešení těchto výzev představuje nedávná studie inovativní systém podpory rozhodování řízený umělou inteligencí (DSS), který má umožnit informovanější rozhodování v marketingu prostřednictvím efektivního předpovídání šíření a vlivu AIGC. Tento systém integruje různé datové proudy z více platforem — jako jsou aktivity na sociálních sítích, záznamy o marketingových nákladech, záznamy o zapojení spotřebitelů a trendy sentimentu v reálném čase — s cílem důkladně zachytit různé faktory ovlivňující výkon obsahu v digitálním prostředí. Hlavní součástí tohoto přístupu je sofistikovaný hybridní rámec, který spojuje grafové neuronové sítě (GNN) s architekturami časových transformerů. Tento model s dvojím kanálem se učí jak o strukturním šíření obsahu přes propojené uživatelské sítě, tak o časovém vývoji vlivu v čase. Integrací těchto perspektiv systém přesně modeluje složité, časově citlivé vzory šíření typické pro AIGC na různých digitálních platformách. Dále systém obsahuje moduly kauzálního inferenčního procesu, které rozlišují složité vlivy marketingových akcí na klíčové ukazatele výkonnosti, jako jsou návratnost investic (ROI) a viditelnost na trhu.

Tyto moduly umožňují marketérům odlišit přímé a nepřímé dopady reklamních aktivit, což zlepšuje interpretabilitu předpovědí a poskytuje akční poznatky. Rozsáhlé experimenty s velkými skutečnými datovými soubory pocházejícími z hlavních online platforem — včetně kampaní na Twitteru, TikToku a YouTube — ukazují, že tento systém překonává stávající základní modely ve šesti hodnotících metrikách. Toto významné zlepšení zdůrazňuje výhody integrace heterogenních dat a použití pokročilých AI technik pro porozumění a předvídání šíření AIGC. Poskytováním údajů v reálném čase, interpretovatelných informací o tom, jak se obsah generovaný umělou inteligencí šíří a utváří tržní trendy, posiluje navrhovaný systém podpory rozhodování marketingové profesionály k činění rozhodnutí založených na datech s větší jistotou a přesností. Tento vývoj nejen optimalizuje přidělování marketingových zdrojů, ale také usnadňuje předvídání reakcí spotřebitelů a strategické úpravy v dynamických podmínkách trhu. Vstup do období s takovým pokročilým nástrojem řízeným AI představuje významný milník v přizpůsobování se rychle se vyvíjející digitální marketingové krajině, kde je tvorba a šíření obsahu stále automatizovanější a složitější. Jak se technologie umělé inteligence dále rozvíjejí, systémy jako tento DSS budou hrát klíčovou roli při sjednocování technologických schopností s lidským strategickým dohledem, podnícení inovací v zapojení spotřebitelů a růstu trhu. Na závěr, tato výzkumná práce nabízí komplexní řešení klíčové výzvy předpovídání a optimalizace šíření obsahu generovaného AI a jeho dopadů na trh. Kombinací integrace dat z více zdrojů, nejmodernějších AI modelů a kauzální analýzy se DSS jeví jako cenný nástroj pro současné marketéry, kteří se snaží orientovat a využívat rychle se měnící digitalizovaný ekosystém obsahu.