| Анотація: | Методологія дослідження. У цьому дослідженні перевіряється прагматичне твердження, що штучний інтелект (ШІ) найкраще працює як мультиплікатор зусиль, а не повноцінна заміна людського судження. З цією метою простежено, як маркетологи інтегрують алгоритми у стратегію, створення контенту та поточну оптимізацію, одночасно зіштовхуючись із упередженістю, дрейфом даних і збереженням цілісності бренду. Методологічно застосовано послідовний змішаний дизайн. По-перше, систематичний огляд 112 рецензованих статей (2019–2025 рр.) встановив теоретичний базис ефективності ШІ та задокументував етичні й прозорі ризики. По-друге, польове дослідження 28 європейських МСБ, підкріплене контрольованим двотижневим A/B-тестом у Meta Ads (≈ 240 000 показів), кількісно оцінило реальні вигоди. Ключові показники – час підготовки стратегії, вартість ліда (CPL) та сприйнята довіра – відстежувалися, а моделювання структурних рівнянь методом часткових найменших квадратів (PLS-SEM) розплутало прямі, опосередковані та модераційні ефекти. Результати. Команди, які використовували генеративні моделі на етапах ідеації та копірайтингу, скоротили планувальні затримки на 51 %, проте досягли лише 27 % зниження CPL, коли редактори здійснювали легку перевірку; повна автоматизація ще більше зменшила час редагування, але подвоїла скарги на невідповідність тону, підвищивши медіавитрати. Персоналізація виступила частковим медіатором, підвищивши CTR на 38 % за умови, що якість власних даних перевищувала 75-й перцентиль. Довіра модератором впливала на ефективність витрат: переваги зникали, коли маркетологи висловлювали низьку впевненість у машинних виходах. Новизна. У дослідженні представлено концепцію «кураторського прискорення» – інтегративної структури, яка пов’язує кожну стратегічну фазу (розробка ідеї, виробництво, розгортання) з досяжними перевагами ШІ та структурними обмеженнями (якість даних, голос бренду). Це зміщує дискурс від каталогів інструментів до архітектури робочого процесу та пояснює, як людський нагляд та гігієна даних разом розблоковують мультиплікативний ефект ШІ. Практична значущість. ШІ забезпечує відчутну економію й точніше таргетування лише за умови суворої «гігієни» даних і мінімального, але свідомого людського нагляду – те, що в роботі названо «курованою акселерацією». Теоретично запропоновано інтегративну рамку, що узгоджує стратегічні етапи, досяжні вигоди та структурні обмеження, переводячи дискусію від переліку інструментів до проєктування робочих процесів. Для практиків подано карту рішень, яка підказує, де посилити промпти, де уповільнити темп для редакційного огляду та коли виводити сигнали прозорості. У підсумку ШІ масштабує креативність без зречення судження, за умови впровадження дисциплінованих практик роботи з даними та безперервного контролю. |
| Література: | - 1. Kumar, V., Ashraf, A. R., & Nadeem, W. (2024). AIpowered marketing, What, where, and how? International Journal of Information Management, 77, 102783. https//doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102783
- 2. Brüns, J. D., & Meißner, M. (2024). Do you create your content yourself? Using generative artificial intelligence for social media content creation diminishes perceived brand authenticity (empirical). Journal of Retailing and Consumer Services, 79, 103790. https//doi.org/10.1016/j.jretconser.2024.103790
- 3. Hendrayati, H., Achyarsyah, M., Marimon, F., Hartono, U., & Putit, L. (2024). The impact of artificial intelligence on digital marketing, Leveraging potential in a competitive business landscape (empirical). Emerging Science Journal, 8(6), 1305-1322. https//doi.org/10.28991/ESJ-2024-08-06-012
- 4. Kshetri, N., Dwivedi, Y. K., Davenport, T. H., & Panteli, N. (2024). Generative artificial intelligence in marketing, Applications, opportunities, challenges, and research agenda. International Journal of Information Management, 77, 102716. https//doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102716
- 5. Mikalef, P., Islam, N., Parida, V., Singh, H., & Altwaijry, N. (2023). Artificial intelligence competencies for organizational performance, A B2B marketing capabilities perspective (empirical). Journal of Business Research, 164, 113998. https//doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113998
- 6. Bezuidenhout, C., Heffernan, T., Abbas, R., & Mehmet, M. (2023). The impact of artificial intelligence on the marketing practices of professional services firms (empirical). Journal of Marketing Theory and Practice, 31(4), 516-537. https//doi.org/10.1080/10696679.2022.2090005
- 7. Enshassi, M., Nathan, R. J., Soekmawati, S., & Ismail, H. (2025). Unveiling barriers and drivers of AI adoption for digital marketing in Malaysian SMEs (empirical). Journal of Open Innovation, Technology, Market, and Complexity, 11(2), 100519. https//doi.org/10.1016/j.joitmc.2025.100519
- 8. Abdelkader, O. A. (2023). ChatGPT’s influence on customer experience in digital marketing, Investigating the moderating roles (empirical). Heliyon, 9(8), e18770. https//doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18770
- 9. Wu, C. W., & Monfort, A. (2023). Role of artificial intelligence in marketing strategies and performance (empirical). Psychology & Marketing, 40(3), 484-496. https//doi.org/10.1002/mar.21737
- 10. Gao, Y., & Liu, H. (2023). Artificial intelligence-enabled personalization in interactive marketing, A customer journey perspective (empirical case illustrations). Journal of Research in Interactive Marketing, 17(5), 663-680. https//doi.org/10.1108/JRIM-01-2022-0023
- 11. Dewia, L. K. C., Putra, I. B. U., Widodo, S., Yudithia, Y., & Soares, A. (2025). An empirical study on the artificial intelligence practices on the digital marketing effectiveness within tourism villages in Bali, Indonesia (empirical). Journal of Digitainability, Realism & Mastery, 4(1), 45-63. https//doi.org/10.56982/
- 12. Islam, T., Miron, A., Nandy, M., Choudrie, J., Liu, X., & Li, Y. (2024). Transforming digital marketing with generative AI. Computers, 13(7), 168. https//doi.org/10.3390/computers13070168
|
Архів