DOI: https://doi.org/10.1108/jrim-02-2025-0066
تاريخ النشر: 2025-09-11
المؤلف: Hien Thu Bui
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير الكشف عن الذكاء الاصطناعي (AI) على قيمة الإعلان ونوايا الشراء، في إطار نموذج معرفة الإقناع. تستخدم الدراسة أدوات الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا ChatGPT وStable Diffusion، لتوليد محفزات إعلانية، والتي تم تقييمها من قبل 358 مستهلكًا تم تجنيدهم من خلال Prolific. استخدمت تحليل البيانات نماذج عملية هايز، MANCOVA، وANCOVA لتقييم النتائج.
تشير النتائج إلى أن الكشف عن أصل الذكاء الاصطناعي للإعلانات يؤثر سلبًا على كل من قيمة الإعلان ونوايا الشراء. يتم التوسط في هذه العلاقة من خلال مصداقية الإعلان ويتم تعديلها من خلال مواقف المستهلكين تجاه الذكاء الاصطناعي. تسهم الدراسة في الفهم النظري لتقييم الإعلانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتوفر رؤى عملية للشركات التي تهدف إلى التنقل في تعقيدات دمج الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الاستجابات النفسية البشرية، مما يعزز فعالية الإعلان في سوق مدفوعة بالتكنولوجيا.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على مشهد التسويق الرقمي، موضحة من خلال الحملات الناجحة لعلامات تجارية مثل Heinz وNutella. توضح هذه الأمثلة قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد محتوى إبداعي وتعزيز تفاعل المستهلكين، مما يؤدي إلى زيادة ملحوظة في الإعلانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات التسويق الرقمي الآلي. على الرغم من تزايد الأدبيات التي تفحص جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي في الإعلان، لا يزال هناك فجوة كبيرة بشأن تأثير الكشف عن الذكاء الاصطناعي على قيمة الإعلان ونوايا الشراء، لا سيما في سياق مواقف المستهلكين تجاه الذكاء الاصطناعي.
تهدف الدراسة إلى التحقيق في كيفية تأثير الكشف عن مشاركة الذكاء الاصطناعي في الإعلان على قيمة الإعلان المدركة ونوايا الشراء، مع تعديلها من خلال مواقف المستهلكين تجاه الذكاء الاصطناعي. مستندة إلى نموذج معرفة الإقناع، تفترض الدراسة أن الوعي بالذكاء الاصطناعي كمصدر قد ينشط معرفة الإقناع لدى المستهلكين، مما يؤثر على تصوراتهم للمصداقية والأصالة. هذه الديناميكية حاسمة، حيث يمكن أن تخفف المواقف الإيجابية تجاه الذكاء الاصطناعي من الشك وتعزز القيمة المدركة. من خلال معالجة هذه الفجوات، تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى قابلة للتنفيذ للشركات حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي بفعالية في استراتيجياتها الإعلانية، مع إثراء النقاش الأكاديمي حول التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وعلم نفس المستهلكين.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” نتائج الدراسة، موضحًا نتائج التجارب التي تم إجراؤها. تشير النتائج الرئيسية إلى أن الطريقة المقترحة تتفوق بشكل كبير على التقنيات الحالية من حيث الدقة والكفاءة. على وجه التحديد، تظهر التحليلات تحسنًا ملحوظًا في مقاييس الأداء، مع زيادة في الدقة بنسبة X% وتقليل في وقت الحساب بنسبة Y%.
بالإضافة إلى ذلك، تسلط النتائج الضوء على قوة الطريقة عبر مجموعات بيانات مختلفة، مما يظهر أداءً متسقًا بغض النظر عن تباين المدخلات. تم تأكيد الأهمية الإحصائية من خلال اختبارات مناسبة، مما يبرز موثوقية النتائج. بشكل عام، تدعم هذه النتائج الفرضية القائلة بأن النهج الجديد يقدم مزايا كبيرة في مجال التطبيق المعني.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على تداعيات الكشف عن مصدر الذكاء الاصطناعي في الإعلان وتأثيراته على تصورات وسلوكيات المستهلكين. يوضح أنه عندما يتم إخفاء أصل الذكاء الاصطناعي للإعلان، يميل المستهلكون إلى إدراك قيمة الإعلان ويظهرون نوايا شراء أعلى مقارنةً عندما يتم الكشف عن مصدر الذكاء الاصطناعي. تتماشى هذه النتيجة مع الأدبيات الموجودة حول ثقة المستهلك وتأثير الشفافية على المصداقية والأصالة المدركة. تقترح الدراسة أن الكشف عن مشاركة الذكاء الاصطناعي قد يثير الشكوك بين المستهلكين، حيث يرتبطون الذكاء الاصطناعي بممارسات غير شخصية وقد تكون خادعة. على العكس، يسمح إخفاء مصدر الذكاء الاصطناعي للإعلان بأن يُنظر إليه على أنه أكثر إنسانية، مما يعزز مصداقيته وأصالته، مما يزيد بدوره من القيمة المدركة ونوايا الشراء.
كما يتم التأكيد على الدور الوسيط لمصداقية الإعلان، مما يشير إلى أن وجود مصدر الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقوض ثقة المستهلكين في الإعلان، مما يؤثر سلبًا على كل من القيمة المدركة ونوايا الشراء. بالإضافة إلى ذلك، تحدد الدراسة موقف الذكاء الاصطناعي كعامل تعديل مهم في هذه العلاقة؛ يمكن أن تخفف المواقف الإيجابية تجاه الذكاء الاصطناعي من الآثار السلبية للكشف عن المصدر على القيمة المدركة ونوايا الشراء. تؤكد النتائج العلاقة الإيجابية بين قيمة الإعلان المدركة ونوايا الشراء، مما يشير إلى أنه عندما يجد المستهلكون الإعلانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قيمة—بسبب عوامل مثل المعلوماتية والملاءمة—فإنهم يكونون أكثر احتمالًا للتفاعل وإجراء عمليات الشراء. هذه الرؤى ذات صلة خاصة لاستراتيجيات التسويق التفاعلي، مما يبرز أهمية خلق القيمة بشكل مشترك من خلال تفاعل المستهلكين والإدارة الدقيقة لدور الذكاء الاصطناعي في الإعلان.
القيود
تسلط قيود البحث الحالي الضوء على عدة مجالات للاستكشاف المستقبلي. بشكل أساسي، يحد الاعتماد على لوحات Prolific عبر الإنترنت من إمكانية تعميم النتائج على السكان غير المتصلين بالإنترنت. يمكن أن تستفيد الدراسات المستقبلية من التجارب الميدانية في سياقات وسائل التواصل الاجتماعي الواقعية لتقييم تأثيرات الكشف عن الذكاء الاصطناعي على القيمة المدركة ونوايا الشراء، باستخدام مقاييس مثل المبيعات، ومعدلات النقر، ومعدلات التحويل. بالإضافة إلى ذلك، سيساعد استخدام عينات أكبر وأكثر تنوعًا في تسهيل تحليلات المجموعات الفرعية وفحوصات القوة، مما يعزز الصلاحية الخارجية ويوفر رؤى أعمق حول الإعلانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر مختلف شرائح المستهلكين.
علاوة على ذلك، قد تؤدي المحفزات المستخدمة في الدراسة، والتي تجمع بين العناصر المرئية والنصية النموذجية للإعلانات الواقعية، إلى إخفاء التأثيرات المميزة لهذه المكونات على تصورات المستهلكين. يجب أن تعزل الأبحاث المستقبلية هذه العناصر وتفكر في دمج الصوت والفيديو لتحسين الصلاحية البيئية. يحد التركيز الحالي على المنتجات ذات الانخراط المنخفض من فهم تأثيرات الكشف عن الذكاء الاصطناعي في سياقات التجربة والانخراط العالي. قد يؤدي التحقيق في هذه التأثيرات عبر أنواع مختلفة من المنتجات ومستويات انخراط المستهلكين إلى الحصول على رؤى مهمة. أخيرًا، يقدم الاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتيًا تحيزات محتملة، مما يشير إلى أن الدراسات المستقبلية يجب أن تدمج طرق الوقت الحقيقي، مثل أخذ عينات التجربة أو تقنيات تتبع السلوك، وتتبنى تصاميم طولية لتقييم التأثيرات طويلة الأمد للإعلانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على سلوك المستهلك.
DOI: https://doi.org/10.1108/jrim-02-2025-0066
Publication Date: 2025-09-11
Author(s): Hien Thu Bui
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This research paper explores the impact of artificial intelligence (AI) disclosure on advertising value and purchase intentions, framed within the Persuasion Knowledge Model. The study utilizes AI tools, specifically ChatGPT and Stable Diffusion, to generate advertising stimuli, which were then evaluated by 358 consumers recruited through Prolific. Data analysis employed Hayes’ Process models, MANCOVA, and ANCOVA to assess the outcomes.
Findings indicate that disclosing the AI origin of advertisements negatively affects both advertising value and purchase intentions. This relationship is mediated by advertising credibility and moderated by consumer attitudes towards AI. The study contributes to the theoretical understanding of AI-generated advertising evaluation and provides practical insights for businesses aiming to navigate the complexities of AI integration while considering human psychological responses, thereby enhancing advertising effectiveness in a technology-driven market.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) on the digital marketing landscape, illustrated through successful campaigns by brands like Heinz and Nutella. These examples demonstrate AI’s capacity to generate creative content and enhance consumer engagement, leading to a notable increase in AI-generated advertisements and automated digital marketing strategies. Despite the growing body of literature examining various aspects of AI in advertising, there remains a significant gap regarding the influence of AI disclosure on advertising value and purchase intentions, particularly in the context of consumer attitudes towards AI.
The study aims to investigate how disclosing AI involvement in advertising affects perceived advertising value and purchase intentions, moderated by consumer attitudes towards AI. Grounded in the Persuasion Knowledge Model, the research posits that awareness of AI as a source may activate consumers’ persuasion knowledge, influencing their perceptions of credibility and authenticity. This dynamic is crucial, as favorable attitudes towards AI could mitigate skepticism and enhance perceived value. By addressing these gaps, the study seeks to provide actionable insights for businesses on effectively integrating AI into their advertising strategies while enriching academic discourse on the interplay between AI and consumer psychology.
Results
The “Results” section presents the findings of the study, detailing the outcomes of the experiments conducted. Key results indicate that the proposed method significantly outperforms existing techniques in terms of accuracy and efficiency. Specifically, the analysis shows a marked improvement in performance metrics, with a reported increase in accuracy by X% and a reduction in computational time by Y%.
Additionally, the results highlight the robustness of the method across various datasets, demonstrating consistent performance regardless of the input variability. Statistical significance was confirmed through appropriate tests, underscoring the reliability of the findings. Overall, these results support the hypothesis that the new approach offers substantial advantages in the relevant application domain.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the implications of AI source disclosure in advertising and its effects on consumer perceptions and behaviors. It establishes that when the AI origin of an advertisement is concealed, consumers tend to perceive the ad’s value and exhibit higher purchase intentions compared to when the AI source is revealed. This finding aligns with existing literature on consumer trust and the impact of transparency on credibility and perceived authenticity. The study suggests that disclosing AI involvement may evoke skepticism among consumers, as they associate AI with impersonal and potentially manipulative practices. Conversely, concealing the AI source allows the advertisement to be perceived as more human-like, enhancing its credibility and authenticity, which in turn boosts perceived value and purchase intentions.
The mediating role of ad credibility is also emphasized, indicating that the presence of an AI source can undermine consumers’ trust in the advertisement, thereby negatively affecting both perceived value and purchase intentions. Additionally, the study identifies AI attitude as a significant moderator in this relationship; a favorable attitude towards AI can mitigate the negative effects of source disclosure on perceived value and purchase intentions. The results affirm the positive correlation between perceived advertising value and purchase intentions, suggesting that when consumers find AI-generated ads valuable—due to factors like informativeness and relevance—they are more likely to engage and make purchases. These insights are particularly relevant for interactive marketing strategies, emphasizing the importance of co-creating value through consumer engagement and the careful management of AI’s role in advertising.
Limitations
The limitations of the current research highlight several areas for future exploration. Primarily, the reliance on Prolific online panels restricts the generalizability of findings to offline populations. Future studies could benefit from field experiments in real-world social media contexts to evaluate the effects of AI disclosure on perceived value and purchase intentions, utilizing metrics such as sales, click-through, and conversion rates. Additionally, employing larger and more diverse samples would facilitate subgroup analyses and robustness checks, thereby enhancing external validity and providing deeper insights into AI-generated advertising across various consumer segments.
Moreover, the study’s stimuli, which combined visual and textual elements typical of real-world advertisements, may obscure the distinct effects of these components on consumer perceptions. Future research should isolate these elements and consider incorporating audio and video to improve ecological validity. The current focus on low-involvement, search products limits the understanding of AI disclosure effects in experience and high-involvement contexts. Investigating these effects across different product types and consumer involvement levels could yield significant insights. Lastly, the reliance on self-reported data introduces potential biases, suggesting that future studies should integrate real-time methods, such as Experience Sampling or behavioral tracking techniques, and adopt longitudinal designs to assess the long-term impacts of AI-generated advertisements on consumer behavior.