Den raske veksten av AI-generert innhold (AIGC) har dramatisk omformet digital markedsføring og online forbrukeratferd, og tilbyr markedsførere og virksomheter over hele verden unike muligheter og nye utfordringer. Etter hvert som organisasjoner i økende grad bruker AIGC for å engasjere publikum, blir det viktig å nøyaktig forutsi spredningsveiene for innhold og vurdere markedspåvirkningen. Dette er en kompleks oppgave på grunn av dataenes mangfoldige natur, de ikke-lineære måtene innhold sprer seg på, og de stadig skiftende dynamikkene i forbrukerinteraksjoner. For å møte disse utfordringene presenterer en ny studie et innovativt beslutningsstøttesystem (DSS) drevet av kunstig intelligens, som har som mål å legge til rette for bedre informerte markedsføringsbeslutninger ved å effektivt forutsi spredning og innflytelse av AIGC. Systemet assimilerer ulike datastrømmer fra flere plattformer – som aktivitet på sosiale medier, registre over markedsføringsutgifter, logger over forbrukerengasjement og sanntids trenddata om følelser – for å fange opp de ulike faktorene som påvirker innholdets ytelse i det digitale miljøet. Kjernen i dette tilnærmingen er et sofistikert hybridrammeverk som kombinerer Graph Neural Networks (GNN) med tidsbaserte transformatorarkitekturer. Denne todelte modellen lærer både den strukturelle spredningen av innhold på tvers av sammenkoblede brukernettverk og den tidsmessige utviklingen av innflytelse over tid. Ved å integrere disse perspektivene modellerer systemet nøyaktig de komplekse, tidsavhengige spredningsmønstrene som er typiske for AIGC på ulike digitale plattformer. Videre inkluderer systemet kausalitetsmoduler som fjerner de komplekse effektene av markedsføringshandlinger på nøkkelindikatorer som avkastning på investeringen (ROI) og markeds synlighet.

Disse modulene gjør det mulig for markedsførere å skille mellom direkte og indirekte effekter av annonseringsinnsats, noe som forbedrer forutsigelsesfortolkningen og gir handlingsrettede innsikter. Gjennom omfattende testing med store, reelle datasett hentet fra store online plattformer – som Twitter, TikTok og YouTube-annonseringskampanjer – viser systemet at det overgår eksisterende baseline-modeller på seks evalueringsparametre. Denne merkbare forbedringen understreker fordelene ved å integrere heterogene data og anvende avansert AI-teknologi for å forstå og forutsi AIGC-spredning. Ved å tilby sanntids, lett forståelige innsikter om hvordan AI-generert innhold sprer seg og former markedstrender, styrker det foreslåtte beslutningsstøttesystemet markedsføringsfaglige til å ta datadrevne beslutninger med økt selvtillit og nøyaktighet. Denne utviklingen optimaliserer ikke bare ressursbruken i markedsføringen, men legger også til rette for å forutse forbrukerreaksjoner og gjøre strategiske justeringer i dynamiske markedsforhold. Fremveksten av et slikt avansert AI-drevet verktøy utgjør en betydelig milepæl i tilpasningen til det stadig utviklende landskapet innen digital markedsføring, hvor innholdsproduksjon og spredning blir stadig mer automatisert og komplekst. Etter hvert som AI-teknologiene utvikler seg videre, er systemer som dette beslutningsstøttesystemet posisjonert til å spille en viktig rolle i å alignere teknologisk innovasjon med menneskelig strategisk styring, og fremme innovasjon innen forbrukerengasjement og markedsvekst. Avslutningsvis gir denne forskningen en helhetlig løsning på den kritiske utfordringen med å forutsi og optimalisere spredningen av AI-generert innhold og dets markedseffekter. Ved å kombinere flerplansdatasamling, banebrytende AI-modeller og kausal analyse, fremstår beslutningsstøttesystemet som en verdifull ressurs for moderne markedsførere som ønsker å navigere i og utnytte det hurtig utviklende det digitale innholdsekosystemet.