एआय-निर्मित सामग्री (AIGC) च्या वेगाने वाढत असलेल्या प्रक्रियेमुळे डिजिटल मार्केटिंग आणि ऑनलाइन ग्राहक वर्तन मध्ये मोठ्या प्रमाणावर बदल झाला आहे, ज्यामुळे मार्केटर्स आणि व्यवसायांना जागतिक स्तरावर अनन्य संधी आणि नवीन आव्हाने मिळाली आहेत. संस्था अधिकाधिक AIGC चा वापर करून प्रेक्षकांशी संपर्क साधत आहेत, त्यामुळे सामग्रीचा प्रसाराचा मार्ग योग्य प्रकारे भाकित करणे आणि बाजारावर त्याचे प्रभाव मूल्यांकन करणे महत्त्वाचे झाले आहे. हे एक जटिल काम आहे कारण डेटा स्रोतांचे विविध स्वरूप, सामग्री कशी प्रसारित होते त्याचे अव्यवस्थीत मार्ग, आणि ग्राहकांच्या परस्पर क्रियाकलापांचा सतत बदलता प्रवृत्ती यामुळे हे आव्हान अधिकच गुंतागुंतीचे बनते. या आव्हानांना सामोरे जात, अलीकडील संशोधनात एक नवीन AI-चालित निर्णय समर्थन प्रणाली (DSS) सादर करण्यात आली आहे, जी AIGC च्या प्रसार आणि प्रभाव यांचे अचूक भाकित करून अधिक माहितीपूर्ण मार्केटिंग निर्णय घेण्यास मदत करते. ही प्रणाली विविध प्लॅटफॉर्ममधून डेटा स्त्रोत एकत्र करते — जसे सोशल मीडिया क्रियाकलाप, मार्केटिंग खर्च नोंदी, ग्राहकांशी संवादाचे लॉग, आणि त्याचबरोबर रिअलटाइम भावना ट्रेंड्स — ज्यामुळे डिजिटल वातावरणातील सामग्री कार्यक्षमतेवर प्रभाव टाकणाऱ्या विविध घटकांचे आधिकृतपणे निरीक्षण करता येते. या पद्धतीच्या मध्यभागी एक sophisticated हायब्रीड फ्रेमवर्क आहे, जो Graph Neural Networks (GNN) आणि Temporal Transformer संरचनांचे मिश्रण करतो. हे द्वै्षिक संमिश्र मॉडेल सामग्रीच्या संरचनात्मक प्रसाराचे तसेच प्रभावाचा कालानुक्रमिक प्रवाह शिकते. या दृष्टीकोनांचा समाकलन करून, ही प्रणाली विविध डिजिटल प्लॅटफॉर्मवर AIGC च्या जटिल आणि वेळ-आधारित प्रसार नमुन्यांचे अचूक मॉडेल तयार करते. तसेच, प्रणालीमध्ये कारणात्मक अनुमान (causal inference) यंत्रणा समाविष्ट आहेत, जे मार्केटिंग क्रियाकलापांचे मुख्य परफॉर्मन्स सूचकांवर, जसे ROI आणि बाजारात दृश्यता, येणारे जटिल परिणाम वेगळे करतात.

ही यंत्रणा मार्केटरांना जाहिरात प्रयत्नांचे थेट आणि अप्रत्यक्ष परिणाम ओळखण्यात मदत करतात, ज्यामुळे भाकितीची व्याख्या सुधारते आणि कृतीयोग्य अंतर्दृष्टी प्रदान होते. मोठ्या प्रमाणावर, वास्तविक-जगातील डेटासेट्सचा वापर करून केलेल्या विस्तृत प्रयोगांनी दर्शविले आहे की, ही प्रणाली मोठ्या ऑनलाइन प्लॅटफॉर्म्सवर— ट्विटर, TikTok, आणि YouTube जाहिरात मोहिमा यांसह— अस्तित्वातील बेसलाइन मॉडेल्सपेक्षा सहा परीक्षकांवर अधिक कार्यक्षम आहे. या प्रणालीची ही उल्लेखनीय सुधारणा वेगवान टाकलेल्या विविध डेटा स्त्रोतांचे समाकलन आणि प्रगत AI तंत्रांचा उपयोग करून AIGC च्या प्रसाराचे समज आणि भविष्यवाणी करण्याची क्षमता दर्शवते. AI-निर्मित सामग्री कशी प्रसारित होते आणि बाजारातील प्रवृत्तींवर कसा प्रभाव टाकते यावर रिअलटाइम, अधिक स्पष्ट अंतर्दृष्टी प्रदान करीत, प्रस्तावित निर्णय समर्थन प्रणाली मार्केटिंग व्यावसायिकांना अधिक आत्मविश्वासाने आणि अचूकतेने डेटा-आधारित निर्णय घेण्यास प्रोत्साहित करते. ही प्रगती मार्केटिंग स्रोतांचे योग्य वाटप ऑप्टिमाइझ करते आणि ग्राहक प्रतिक्रिया आणि धोरणात्मक फेरबदलांची भाकिती करण्यास मदत करते, ज्यामुळे गतिशील बाजारातील परिस्थितीवर योग्य प्रतिसाद देता येतो. अशा प्रगत AI-चालित साधनाचा अविष्कार डिजिटल मार्केटिंगच्या क्षेत्रात एक महत्त्वाचा टप्पा मानला जातो, जिथे सामग्री निर्मिती आणि प्रसार अधिकाधिक स्वयंचलित आणि गुंतागुंतीचे होत आहे. जसे-जसे AI तंत्रज्ञान अधिक प्रगत होते, तसतसे अशा प्रणालींना मानवी धोरणात्मक निरीक्षणाशी समक्रमित करून, ग्राहकांशी संवाद व वाढीचे संधी निर्माण करण्यासाठी, या प्रकारच्या निर्णय समर्थन प्रणाली महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतील. शेवटी, या संशोधनाने AI-निर्मित सामग्रीचा प्रसार आणि त्याच्या बाजारातील परिणामांचे भाकित करण्याचे आव्हान सोडविण्यासाठी एक संपूर्ण उपाय प्रस्तावित केला आहे. अनेक स्त्रोतांचे डेटा समाकलन, आधुनिक AI मॉडेल्स आणि कारणात्मक विश्लेषण यांचा संगम, ही निर्णय समर्थन प्रणाली आधुनिक मार्केटर्ससाठी एक मौल्यवान साधन ठरते, जे वेगाने बदलत असलेल्या डिजिटल कंटेंट वातावरणात योग्य मार्गदर्शन घेण्यास मदत करते.