Швидкий розвиток контенту, створеного штучним інтелектом (AIGC), значно переформатував цифровий маркетинг та поведінку онлайн-покупців, пропонуючи маркетологам і бізнесам усього світу унікальні можливості і нові виклики. Зі зростанням використання AIGC для залучення аудиторії стає надзвичайно важливим точно прогнозувати шляхи поширення контенту і оцінювати вплив на ринок. Це складна задача через різноманітність джерел даних, нелінійний характер поширення контенту та постійно змінювану динаміку взаємодій споживачів. Відповідаючи цим викликам, недавнє дослідження презентує інноваційну систему прийняття рішень на основі штучного інтелекту (DSS), яка має на меті забезпечити краще обґрунтовані рішення у маркетингу шляхом ефективного прогнозування розповсюдження і впливу AIGC. Система об’єднує різні потоки даних із кількох платформ — таких як активність у соціальних мережах, записи маркетингових витрат, журнали взаємодії споживачів та тренди настроєностей у реальному часі — щоб всебічно врахувати різноманітні фактори, що впливають на ефективність контенту у цифровому середовищі. Засадою цього підходу є складна гібридна структура, яка поєднує графові нейронні мережі (GNN) з архітектурами часових трансформерів. Ця двоканальна модель навчається аналізувати як структурне поширення контенту по взаємопов’язаних мережах користувачів, так і тимчасовий розвиток впливу. Інтегруючи ці перспективи, система точно моделює складні закономірності поширення, типові для AIGC, на різних цифрових платформах. Крім того, система включає модулі каузального висновку, які роз’єднують складні впливи маркетингових дій на ключові показники ефективності, такі як рентабельність інвестицій (ROI) та видимість на ринку.

Ці модулі дозволяють маркетологам розрізняти прямі та опосередковані ефекти рекламних зусиль, підвищуючи інтерпретованість прогнозів і сприяючи отриманню цінних дійових вказівок. Ретельне експериментальне тестування із використанням великих реальних датасетів з провідних онлайн-платформ — таких як Twitter, TikTok і YouTube — демонструє, що дана система перевершує існуючі базові моделі за шістьма показниками оцінки. Це суттєво підкреслює переваги інтеграції різнорідних даних та застосування передових методів штучного інтелекту для розуміння і прогнозування поширення AIGC. Надаючи оперативні, зрозумілі для інтерпретації інсайти про те, як контент, створений штучним інтелектом, поширюється і формує ринкові тренди, ця система підтримує маркетологів у прийнятті рішень, базуючись на даних, з більшою впевненістю і точністю. Це сприяє оптимізації ресурсів маркетингових кампаній і дозволяє передбачати реакції споживачів і стратегічно коригувати дії у динамічних умовах ринку. Завдяки появі такого передового інструменту на основі штучного інтелекту можна зробити важливий крок у адаптації до змінного ландшафту цифрового маркетингу, де створення і поширення контенту стає все більш автоматизованим і складним. З подальшим розвитком технологій штучного інтелекту системи такого роду мають стати важливим елементом у поєднанні технічної досконалості з людським стратегічним керівництвом, сприяючи інноваціям у залученні споживачів і зростанні ринку. На завершення, це дослідження пропонує комплексне рішення важливої задачі прогнозування та оптимізації поширення контенту, створеного штучним інтелектом, і його впливу на ринок. Завдяки поєднанню багатомасивної інтеграції даних, найсучасніших моделей штучного інтелекту та каузального аналізу, ця система прийняття рішень стає цінним ресурсом для сучасних маркетологів, які прагнуть орієнтуватися і використовувати швидкоплинний цифровий контент-екосистему.