Den hurtige vækst i AI-genereret indhold (AIGC) har drastisk ændret digital markedsføring og online forbrugeradfærd, hvilket giver marketingfolk og virksomheder verden over både unikke muligheder og nye udfordringer. Efterhånden som organisationer i stigende grad bruger AIGC til at engagere deres målgrupper, bliver det afgørende at kunne forudsige indholdets spredningsveje nøjagtigt og vurdere markedspåvirkningen. Dette er en kompleks opgave på grund af den forskellige karakter af datakilder, de ikke-lineære måder hvorpå indhold spreder sig, og de konstant skiftende dynamikker i forbrugerinteraktioner. For at løse disse udfordringer præsenterer en nylig undersøgelse et innovativt AI-drevet beslutningsstøttesystem (DSS), der har til formål at muliggøre mere velinformerede markedsføringsbeslutninger ved effektivt at forudsige spredning og indflydelse af AIGC. Systemet samler forskellige datastreams fra flere platforme—såsom sociale medieaktiviteter, marketingudgifter, forbrugerengagement-logfiler og realtids sentiment-trends—for at fange de forskellige faktorer, der påvirker indholdets præstation i det digitale miljø. Kernen i denne tilgang er en sofistikeret hybridramme, der kombinerer Graph Neural Networks (GNN) med Temporal Transformer-arkitekturer. Denne dual-kanalmodel lærer både den strukturelle diffusion af indhold på tværs af forbundne bruger-netværk og den tidsmæssige progression af indflydelse over tid. Ved at integrere disse perspektiver modellerer systemet præcist de komplekse, tidsafhængige spredningsmønstre, der er typiske for AIGC på forskellige digitale platforme. Derudover inkluderer systemet kausalitetsmoduler, der adskiller de komplekse effekter af markedsføringsaktiviteter på nøglepræstationsindikatorer såsom afkast af investering (ROI) og markeds synlighed.

Disse moduler giver marketingfolk mulighed for at skelne mellem de direkte og indirekte påvirkninger af reklameindsatsen, hvilket forbedrer forudsigelsens fortolkelighed og giver handlingsorienterede indsiger. Omfattende eksperimenter med stor-skala, virkelighedsnære datasæt fra store onlineplatforme—herunder Twitter, TikTok og YouTube reklamekampagner—viser, at dette system overgår eksisterende baseline-modeller på tværs af seks evalueringsmetrikker. Denne markante forbedring fremhæver fordelene ved at integrere heterogene data og anvende avancerede AI-teknikker til at forstå og forudse AIGC’s spredning. Ved at levere realtids, fortolkelige indsigter i, hvordan AI-genereret indhold spreder sig og former markedstendenser, giver det foreslåede beslutningsstøttesystem marketingfagfolk mulighed for at træffe datadrevne beslutninger med større tillid og nøjagtighed. Denne udvikling optimerer ikke kun markedsføringsressourcer, men letter også forudsigelsen af forbrugerreaktioner og strategiske tilpasninger i et dynamisk marked. Fremkomsten af et sådant avanceret AI-drevet værktøj markerer en vigtig milepæl i tilpasningen til det skiftende digitale markedsføringslandskab, hvor indholdsoprettelse og spredning bliver stadig mere automatiseret og komplekst. Efterhånden som AI-teknologier udvikler sig yderligere, vil systemer som dette beslutningsstøttesystem være afgørende for at matche teknologisk kompetence med menneskelig strategisk styring og dermed fremme innovation inden for forbrugerengagement og markedsvækst. Sammenfattende tilbyder denne forskning en omfattende løsning på den kritiske udfordring med at forudsige og optimere spredningen af AI-genereret indhold og dets markedsvirkninger. Ved at kombinere data-integrering fra flere kilder, avancerede AI-modeller og kausal analyse fremstår beslutningsstøttesystemet som en værdifuld ressource for moderne marketingfolk, der ønsker at navigere i og udnytte det hurtigt foranderlige digitale indholdsekosystem.