الذكاء الاصطناعي في التسويق

📅 آخر تحديث: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة

يُعدّ التسويق بالذكاء الاصطناعي شكلاً من أشكال التسويق يستخدم مفاهيم ونماذج الذكاء الاصطناعي ، مثل التعلّم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب ، لتحقيق أهداف التسويق. ويكمن الفرق الرئيسي بين التسويق بالذكاء الاصطناعي وأشكال التسويق التقليدية في عملية الاستدلال ، التي تتم عبر خوارزمية حاسوبية بدلاً من العنصر البشري.

لكل شكل من أشكال التسويق أسلوبه الخاص الذي يرتكز عليه جوهر نظرية التسويق. يركز التسويق التقليدي بشكل مباشر على احتياجات المستهلكين؛ بينما يعتقد البعض أن التحول الذي قد يُحدثه الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى توجيه وكالات التسويق نحو إدارة احتياجات المستهلكين. [ 1 ] يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات التسويق الرقمي المختلفة ، مثل تسويق المحتوى ، والتسويق عبر البريد الإلكتروني ، والإعلان عبر الإنترنت (بالتزامن مع التعلم الآلي)، والتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي ، والتسويق بالعمولة ، وغيرها. [ 2 ] [ 3 ]

التطور التاريخي

للذكاء الاصطناعي في التسويق تاريخ طويل يعود إلى ثمانينيات القرن الماضي. في ذلك الوقت، ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الخبيرة والروبوتات. ورغم الأبحاث والدراسات الأولية، ظل تبني الذكاء الاصطناعي محدودًا. وتوقفت الأبحاث فيه لفترة، إلى أن انتعشت بعد عقدين من الزمن مع التقدم التكنولوجي، وظهور البيانات الضخمة ، والزيادة الكبيرة في القدرة الحاسوبية. وفي نهاية المطاف، أصبح الذكاء الاصطناعي شائعًا جدًا في عالم التسويق، واستحوذ على اهتمام العديد من الباحثين والمتخصصين. [ 4 ] وتؤكد دراسة ببليومترية واسعة النطاق شملت 1580 ورقة بحثية محكمة نُشرت بين عامي 1982 و2020 أن الإنتاج العلمي حول الذكاء الاصطناعي في التسويق قد ازداد بشكل ملحوظ منذ عام 2017، مع بروز الأنظمة الخبيرة وتطبيقاتها كأكثر المجالات إنتاجًا. [ 5 ]

قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي في التسويق، كان هناك ما يُعرف باسم " الترشيح التعاوني ". وقد استخدمته أمازون منذ عام 1998، وكان من أوائل الطرق التي تنبأت بها الشركات بسلوك المستهلك، مما مكّنها من تقديم ملايين التوصيات لمختلف العملاء. تُستخدم أنظمة التوصية الشخصية الآن على نطاق واسع، على سبيل المثال لاقتراح الموسيقى على سبوتيفاي ، أو البرامج التلفزيونية على نتفليكس . وشهد عام 2014 نقلة نوعية في التسويق بالذكاء الاصطناعي، عندما اكتسب شراء الإعلانات المبرمجة شعبية كبيرة. يتألف التسويق من العديد من المهام اليدوية، مثل البحث عن الأسواق المستهدفة، وطلبات الإدراج، وإدارة الميزانيات الضخمة والأسعار. ولخفض التكاليف، والاستغناء عن هذه المهام الشاقة، بدأت العديد من الشركات في أتمتة عملية التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي. في عام 2015، أطلقت جوجل أحدث خوارزمياتها المعروفة باسم RankBrain ، والتي فتحت آفاقًا جديدة لتحليل استفسارات البحث. تُستخدم هذه الخوارزمية لتحديد الأسباب والنوايا الكامنة وراء عمليات بحث المستخدمين بدقة. [ 6 ]

يُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في التسويق لتخصيص تجارب المستخدمين وأتمتة عملية اتخاذ القرارات . فعلى سبيل المثال، تستخدم نتفليكس خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتوصية بالمحتوى بناءً على سجل المشاهدة، بينما تستخدم سيفورا روبوتات الدردشة لمساعدة العملاء في اختيار المنتجات ومعرفة مدى توفرها. وتستفيد منصات الإعلان المبرمج، مثل إعلانات جوجل، من التعلم الآلي لتحسين استراتيجيات المزايدة واستهداف الجماهير بشكل أكثر فعالية. تُظهر هذه التطبيقات كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي الكفاءة والتفاعل ومعدلات التحويل عبر القنوات الرقمية. [ 7 ]

الشبكات العصبية الاصطناعية

الشبكة العصبية الاصطناعية هي نوع من برامج الحاسوب المصممة على غرار الدماغ والجهاز العصبي البشري. [ 8 ] تتكون الشبكات العصبية من سلسلة من الخلايا العصبية المعالجة المترابطة التي تعمل بتناغم لتحقيق نتائج محددة. وباستخدام "أساليب التعلم بالتجربة والخطأ الشبيهة بالبشر"، تكتشف الشبكات العصبية الأنماط الموجودة ضمن مجموعة البيانات، متجاهلةً البيانات غير المهمة، مع التركيز على البيانات الأكثر تأثيرًا. [ 9 ]

من منظور التسويق، تُعدّ الشبكات العصبية أداة برمجية تُستخدم للمساعدة في اتخاذ القرارات. تتميز هذه الشبكات بفعاليتها في جمع واستخلاص المعلومات من مصادر البيانات الضخمة، ولديها القدرة على تحديد العلاقة السببية بين البيانات. [ 9 ] [ 10 ] ومن خلال عملية التعلم، تحدد هذه الشبكات العلاقات والروابط بين قواعد البيانات. وبمجرد تراكم المعرفة، يُمكن الاعتماد على الشبكات العصبية لتقديم تعميمات، وتطبيق المعرفة والتعلم السابقين على مجموعة متنوعة من المواقف. [ 10 ]

تُسهم الشبكات العصبية في تعزيز دور شركات التسويق من خلال دعمها الفعال في تجزئة السوق وقياس الأداء، مع خفض التكاليف وتحسين الدقة. وبفضل قدرتها على التعلم والمرونة والتكيف واكتشاف المعرفة، تُقدم الشبكات العصبية مزايا عديدة مقارنةً بالنماذج التقليدية. [ 11 ] ويمكن استخدامها للمساعدة في تصنيف الأنماط والتنبؤ وتحليل السوق.

الأدوات والاستخدامات

يمكن تسهيل تصنيف العملاء من خلال استخدام الشبكات العصبية، مما يُمكّن الشركات من اتخاذ قرارات تسويقية مدروسة. ومن الأمثلة على ذلك شركة شبيغل ، المتخصصة في التسويق المباشر عبر البريد، والتي وظّفت الشبكات العصبية لتحسين الكفاءة. وباستخدام برنامج طوّرته شركة نيورال وير، حدّدت شبيغل الخصائص الديموغرافية للعملاء الذين قاموا بعملية شراء واحدة، والعملاء الذين كرّروا عمليات الشراء. ثمّ تمكّنت الشبكات العصبية من تحديد الأنماط الرئيسية، وبالتالي تحديد العملاء الأكثر احتمالاً لتكرار عمليات الشراء. وقد مكّن فهم هذه المعلومات شركة شبيغل من تبسيط جهودها التسويقية، وخفض التكاليف. [ 12 ]

التنبؤ بالمبيعات هو عملية تقدير الأحداث المستقبلية بهدف توفير معايير لمراقبة الأداء الفعلي وتقليل عدم اليقين. [ 13 ] وقد ظهرت تقنيات الذكاء الاصطناعي لتسهيل عملية التنبؤ من خلال زيادة الدقة في مجالات الطلب على المنتجات، والتوزيع، ودوران الموظفين، وقياس الأداء ، ومراقبة المخزون. [ 13 ] ومن الأمثلة على التنبؤ باستخدام الشبكات العصبية تطبيق "مساعد/خبير التسويق لشركات الطيران"؛ وهو تطبيق طورته شركة "بيهاب هيورستيكس" يسمح بالتنبؤ بطلب الركاب وتخصيص المقاعد بناءً على ذلك من خلال الشبكات العصبية. وقد استخدمت كل من "ناشونال إير كندا" و"يو إس إير" هذا النظام. [ 14 ]

تُوفّر الشبكات العصبية بديلاً مفيداً للنماذج الإحصائية التقليدية نظراً لموثوقيتها، وقدرتها على توفير الوقت، وإمكانية تمييز الأنماط من البيانات غير المكتملة أو المشوّشة. [ 10 ] [ 15 ] ومن أمثلة أنظمة تحليل التسويق نظام التسويق المستهدف الذي طورته شركة Churchull Systems لصالح شركة Veratex. يقوم هذا النظام بمسح قاعدة بيانات السوق لتحديد العملاء غير النشطين، مما يُتيح للإدارة اتخاذ قرارات بشأن العملاء الرئيسيين الذين يجب استهدافهم. [ 14 ] عند إجراء تحليل التسويق، يُمكن للشبكات العصبية المساعدة في جمع ومعالجة المعلومات، بدءاً من البيانات الديموغرافية للمستهلكين وتاريخهم الائتماني، وصولاً إلى أنماط شرائهم. [ 16 ]

التحليلات التنبؤية هي شكل من أشكال التحليلات التي تستخدم البيانات التاريخية وخوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج المستقبلية. [ 17 ] وهي بمثابة أداة لاستباق سلوك المستخدم وفهمه بناءً على الأنماط الموجودة في البيانات. تستخدم التحليلات التنبؤية خوارزميات التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط داخل البيانات والتنبؤ بها. [ 18 ] تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، وإجراء التنبؤات من خلال التعلم والتكيف المستمرين. تُستخدم التحليلات التنبؤية على نطاق واسع في مختلف الشركات والصناعات كوسيلة لتحديد الفرص، وتجنب المخاطر، واستباق احتياجات العملاء بناءً على المعلومات المستمدة من تحليل بيانات المستخدم. من خلال تحليل بيانات العملاء التاريخية، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقديم محتوى تسويقي ذي صلة ومستهدف. [ 18 ] تُظهر المراجعات المنهجية الحديثة أن نماذج اللغة الكبيرة التوليدية مثل GPT-3 وGPT-4 تُدمج الآن بشكل روتيني في مسارات التحليلات التنبؤية لاستخراج بيانات السوق غير المهيكلة واستباق نوايا العملاء بدقة أكبر. [ 19 ]

تستخدم محركات التخصيص الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتقديم محتوى أو إعلانات ملائمة للمستخدم. تُجمع بيانات المستخدمين، ثم تُعالج باستخدام التعلم الآلي، وتُحدد الأنماط والاتجاهات بينهم. بعد ذلك، يُصنف المستخدمون ذوو الخصائص أو السلوكيات المشتركة إلى مجموعات، ويُعدّل محرك التخصيص المحتوى والإعلانات لتتوافق مع تفضيلات كل مجموعة. [ 20 ] من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات، تستطيع محركات التخصيص مطابقة المستخدمين مع الإعلانات والتوصيات التي تتوافق مع اهتماماتهم أو تفضيلاتهم. [ 21 ] تشير الأدلة الميدانية من شركات السلع الاستهلاكية والإلكترونيات إلى أن التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي يُمكن أن يرفع معدلات التحويل وعائد الاستثمار التسويقي، على الرغم من أن حوكمة البيانات ونقص المهارات لا تزال من التحديات الرئيسية التي تواجه تبني هذه التقنية. [ 22 ]

يشير الاستهداف السلوكي إلى التواصل مع العملاء المحتملين أو الحاليين بناءً على سلوكياتهم السابقة، سواءً كانت ضمنية أو صريحة. [ 23 ] وتُسهّل منصات تكنولوجيا التسويق، مثل تحليلات الويب ، وتحليلات تطبيقات الجوال، وتحليلات وسائل التواصل الاجتماعي ، ومنصات التسويق القائمة على المحفزات ، فهم هذه السلوكيات . يوفر التسويق المدعوم بالذكاء الاصطناعي مجموعة من الأدوات والتقنيات التي تُمكّن من الاستهداف السلوكي. ويُستخدم التعلّم الآلي لتحسين كفاءة هذا الاستهداف. إضافةً إلى ذلك، تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لمنع التحيز البشري في الاستهداف السلوكي على نطاق واسع. ويُطلق على الشكل الأكثر تطورًا للاستهداف السلوكي المدعوم بالذكاء الاصطناعي اسم التسويق الخوارزمي.

كفاءة الأتمتة

في مجال التسويق، يُستخدم الأتمتة البرمجية لأتمتة العمليات التسويقية التي كانت تُنفذ يدويًا. تُسهم هذه الأتمتة في تمكين عمليات مثل تجزئة العملاء، وإدارة الحملات، والترويج للمنتجات، من إنجازها بكفاءة أعلى. [ 24 ] تُعدّ أتمتة التسويق عنصرًا أساسيًا في إدارة علاقات العملاء (CRM). تستخدم الشركات أنظمةً تعتمد على خوارزميات استخراج البيانات لتحليل قاعدة بيانات العملاء، مما يُتيح فهمًا أعمق للعميل. قد تشمل هذه المعلومات الخصائص الاجتماعية والاقتصادية، والتفاعلات السابقة مع العميل، ومعلومات حول تاريخ مشترياته. [ 25 ] صُممت أنظمة متنوعة لمنح المؤسسات السيطرة على بياناتها. تُمكّن أدوات الأتمتة النظام من مراقبة أداء الحملات، وإجراء تعديلات دورية عليها لتحسين معدلات الاستجابة وتوفير تتبع لأداء الحملات. [ 26 ]

يتطلب توزيع المنتجات من الشركات الوصول إلى بيانات دقيقة لتمكينها من الاستجابة لتقلبات الطلب على المنتجات. توفر عمليات الأتمتة نظامًا شاملًا يُحسّن المراقبة الآنية والتحكم الذكي . استحوذت أمازون على شركة Kiva Systems ، مُصنّعة روبوتات المستودعات، مقابل 775 مليون دولار في عام 2012. قبل شراء النظام الآلي، كان على الموظفين التجول في المستودع الضخم لتتبع الكتب واسترجاعها. تستطيع روبوتات Kiva إنجاز الطلبات ، وتجديد المخزون، بالإضافة إلى رفع الأحمال الثقيلة، مما يزيد من كفاءة الشركة. [ 27 ]

تطبيقها في اتخاذ القرارات التسويقية

يُعدّ التسويق مجالًا معقدًا لاتخاذ القرارات ، يتطلب قدرًا كبيرًا من التقدير والحدس من جانب المسوّق. [ 28 ] إنّ الزيادة الهائلة في التعقيد التي يواجهها صانع القرار تجعل عملية اتخاذ القرار شبه مستحيلة. يمكن لمحرك اتخاذ القرارات التسويقية أن يساعد في تبسيط المعلومات. وقد أُقرّ بضرورة استحداث إجراءات إدارية أكثر كفاءة. [ 29 ] يُمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ القرار، من خلال نظام دعم القرار، أن يُساعد صانع القرار في التعامل مع عدم اليقين في مشاكل القرار. وتُوسّع تقنيات الذكاء الاصطناعي نطاق دعم القرار بشكل متزايد من خلال تحليل الاتجاهات، وتقديم التوقعات، والحدّ من فائض المعلومات ، وتمكين التواصل اللازم لاتخاذ القرارات التعاونية، وتوفير معلومات مُحدّثة. [ 30 ]

تسعى المنظمات جاهدةً لتلبية احتياجات العملاء، مع إيلاء اهتمام خاص لرغباتهم. ويتطلب النهج الموجه نحو المستهلك إنتاج سلع وخدمات تتوافق مع هذه الاحتياجات. ويساعد فهم سلوك المستهلك المسوّق على اتخاذ القرارات المناسبة. وبالتالي، فإن عملية اتخاذ القرار تعتمد على مشكلة التسويق، وصانع القرار، وبيئة اتخاذ القرار. [ 29 ]

النظام الخبير هو برنامج حاسوبي يجمع بين معارف الخبراء في محاولة لحل المشكلات من خلال محاكاة معارفهم وإجراءات تفكيرهم. يتمتع كل نظام خبير بالقدرة على معالجة البيانات، ثم تحويلها، عبر التفكير المنطقي، إلى تقييمات وأحكام وآراء، وبالتالي تقديم نصائح لحل المشكلات المتخصصة. [ 31 ]

يُعدّ نظام MARKEX (خبير السوق) مثالًا على استخدام نظام خبير في مجال التسويق. تعمل هذه الأنظمة الذكية لدعم القرار كمستشارين للمسوقين، حيث تُساند صانع القرار في مختلف المراحل، لا سيما في عملية تطوير المنتجات الجديدة . يُقدّم البرنامج تحليلًا منهجيًا يستخدم أساليب متنوعة للتنبؤ وتحليل البيانات واتخاذ القرارات متعددة المعايير لاختيار أنسب استراتيجية اختراق للسوق. [ 29 ] يُعدّ نظام BRANDFRAME مثالًا آخر على نظام مُصمّم لمساعدة المسوقين في عملية اتخاذ القرار. يدعم هذا النظام مدير العلامة التجارية في تحديد سمات العلامة التجارية، وقنوات البيع بالتجزئة، والعلامات التجارية المنافسة، والجمهور المستهدف، والميزانيات. تُغذّى مدخلات التسويق الجديدة إلى النظام حيث يقوم BRANDFRAME بتحليل البيانات. يُقدّم النظام توصيات بشأن أدوات المزيج التسويقي ، مثل خفض السعر أو إطلاق حملة ترويجية للمبيعات.

تحليل الشبكات الاجتماعية

الشبكة الاجتماعية هي ترتيب اجتماعي للأفراد الذين يشكلون مجموعة داخل الشبكة؛ ويمكن أن تتضمن مجموعة من الروابط والعُقد التي تُجسد الظواهر والعلاقات المشتركة داخل الشبكة. يصف لوي (2011) [ 32 ] الشبكة الاجتماعية بأنها "دراسة الكيانات الاجتماعية (الأفراد في منظمة، ويُطلق عليهم الفاعلون)، وتفاعلاتهم وعلاقاتهم. ويمكن تمثيل هذه التفاعلات والعلاقات بشبكة أو رسم بياني، حيث يُمثل كل رأس (أو عقدة) فاعلاً، ويمثل كل رابط علاقة". يشهد الوقت الراهن نموًا في الشبكات الاجتماعية الافتراضية مع الانتشار الواسع لشبكات التواصل الاجتماعي المُستنسخة عبر الإنترنت، مثل مواقع التواصل الاجتماعي كتويتر وفيسبوك ولينكدإن . من منظور التسويق، يُمكن أن يُساعد تحليل هذه الشبكات ومحاكاتها في فهم سلوك المستهلك وآرائه . كما يُمكن أن يُساعد استخدام تقنيات المحاكاة الاجتماعية القائمة على الوكلاء واستخراج البيانات/الآراء لجمع المعرفة الاجتماعية للشبكات ، المسوّق على فهم سوقه وشرائحه.

الحوسبة الاجتماعية

الحوسبة الاجتماعية هي فرع من فروع التكنولوجيا يُمكن للمسوقين استخدامه لتحليل السلوكيات الاجتماعية داخل الشبكات، كما تُتيح إنشاء وكلاء اجتماعيين اصطناعيين. [ 33 ] توفر الحوسبة الاجتماعية منصةً لإنشاء برمجيات اجتماعية؛ ومن الأمثلة المبكرة على الحوسبة الاجتماعية أنظمةٌ تُتيح للمستخدم استخراج معلومات اجتماعية، مثل معلومات الاتصال من حسابات البريد الإلكتروني (كالعناوين) ومسميات الشركات، باستخدام تقنية الحقول العشوائية الشرطية (CRFs). [ 34 ]

استخراج البيانات

يتضمن استخراج البيانات البحث في الإنترنت عن المعلومات الموجودة، وتحديدًا الآراء والمشاعر المنشورة على الشبكات الاجتماعية. يُطلق على هذا المجال من الدراسة اسم استخراج الآراء أو تحليل المشاعر . وهو يحلل آراء الناس وتقييماتهم ومواقفهم وعواطفهم تجاه الكيانات والأفراد والقضايا والأحداث والمواضيع وخصائصها. [ 32 ] ومع ذلك، فإن البحث عن هذه المعلومات وتحليلها قد يكون مهمة شاقة، كما أن تحليلها يدويًا ينطوي على احتمال تحيز الباحث. لذلك، تُقترح أنظمة تحليل الآراء الموضوعية كحل لهذه المشكلة، وذلك في شكل أنظمة آلية لاستخراج الآراء وتلخيصها. ينبغي على المسوقين الذين يستخدمون هذا النوع من المعلومات لاستنتاج آراء المستهلكين أن يكونوا حذرين مما يُسمى بالبريد العشوائي للآراء، حيث تُنشر آراء أو مراجعات مزيفة على الإنترنت للتأثير على المستهلكين المحتملين لصالح منتج أو خدمة أو ضدها. [ 32 ]

تُعدّ محركات البحث نوعًا شائعًا من الذكاء الاصطناعي الذي يسعى إلى فهم اهتمامات المستخدم لعرض المعلومات المناسبة. ومن الأمثلة على الخوارزميات التي تبحث عن المعلومات عبر الروابط التشعبية: PageRank وHITS؛ إذ تستخدم جوجل PageRank للتحكم في محرك بحثها. ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي القائم على الروابط التشعبية للبحث عن مجتمعات الويب، والتي تُعرَّف بأنها "مجموعة من الصفحات المترابطة بكثافة والتي تمثل مجموعة من الأشخاص ذوي اهتمام مشترك". [ 32 ]

تُعدّ المركزية والهيبة من مصطلحات القياس المستخدمة لوصف مستوى التكرار بين مجموعة من الأفراد؛ إذ تُساعد هذه المصطلحات في تحديد مستوى النفوذ الذي يتمتع به الفرد داخل الشبكة الاجتماعية. يُوصف الشخص الذي يمتلك العديد من العلاقات داخل الشبكة بأنه فرد "مركزي" أو "ذو هيبة". يُساعد تحديد هذه العُقد داخل الشبكة الاجتماعية المسوّقين على معرفة من هم رواد التغيير فيها. [ 32 ]

أدوات الذكاء الاصطناعي لوسائل التواصل الاجتماعي

استعرض إليوت (2017) الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تُحدث تحولًا في أسواق التواصل الاجتماعي. هناك ستة مجالات في التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي تتأثر بالذكاء الاصطناعي: إنشاء المحتوى، وفهم سلوك المستهلك، وخدمة العملاء، والتسويق عبر المؤثرين، وتحسين المحتوى، وتحليل المنافسين. [ 35 ] إحدى هذه الأدوات، Twizoo، تستخدم الذكاء الاصطناعي لجمع تقييمات المطاعم من مواقع التواصل الاجتماعي لمساعدة المستخدمين في العثور على مكان لتناول الطعام. حققت Twizoo نجاحًا كبيرًا بفضل آراء مستخدميها، وتوسعت بإطلاق "أداة تُمكّن مواقع السفر والضيافة من عرض تقييمات وسائل التواصل الاجتماعي هذه على جمهورها فورًا" (Twizoo، 2017). [ 36 ]

أصبح التسويق عبر المؤثرين عنصرًا أساسيًا في استراتيجيات التواصل الاجتماعي. تتعاون العديد من العلامات التجارية مع مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي المشهورين وترعاهم، وتسعى للترويج لمنتجاتها لمتابعيهم. وقد أثبتت هذه الاستراتيجية نجاحها لشركة Sugar Bear Hair وشركة FabFitFun المتخصصة في صناديق الاشتراك. تستخدم شركة InsightPool الذكاء الاصطناعي للبحث بين أكثر من 600 مليون مؤثر على وسائل التواصل الاجتماعي للعثور على المؤثرين الذين يتناسبون مع شخصية العلامة التجارية وجمهورها المستهدف (Ellot، 2017). تُعد هذه أداة فعالة عند البحث عن مؤثرين جدد أو جمهور محدد. كما أنها قد تكون مجدية اقتصاديًا للعثور على شخص غير مشهور (مثل عائلة كارداشيان/ممثلي برنامج The Bachelorette) ولكنه قادر على التأثير في جمهور واسع وزيادة المبيعات [ 35 ].

تُبرز الدراسات الببليومترية في هذا المجال خمس مجموعات بحثية ناشئة تتراوح بين علاقات المشتري والمورد القائمة على الثقة واستخراج المشاعر من وسائل التواصل الاجتماعي، وتكشف عن شبكات استشهاد لا تزال مجزأة، مما يشير إلى أن الدراسات المتعلقة بالتسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي لا تزال في مرحلة مبكرة وسريعة التطور. [ 5 ] [ 19 ]

أخلاق مهنية

تُعدّ أخلاقيات التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي مجالًا متطورًا للدراسة والنقاش. وتشمل هذه الأخلاقيات العديد من الصناعات ومجالات الدراسة والتأثيرات الاجتماعية. [ 37 ] ومن أبرز المواضيع الأخلاقية التي تثير القلق في التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي: الخصوصية والتحيزات الخوارزمية .

تتعلق مخاوف العملاء بشأن الخصوصية بكيفية استخدام شركات التكنولوجيا، مثل شركات التسويق بالذكاء الاصطناعي وشركات البيانات الضخمة، لبيانات المستهلكين. وتشمل التساؤلات المطروحة مدة الاحتفاظ ببيانات المستهلكين، وكيفية إعادة بيعها ولمن (للتسويق، والذكاء الاصطناعي، والبيانات، والشركات الخاصة، إلخ)، وما إذا كانت البيانات التي جُمعت من فرد واحد تتضمن بيانات أشخاص آخرين لم يرغبوا في مشاركة بياناتهم. [ 37 ] إضافةً إلى ذلك، يهدف جمع البيانات إلى تحسين تجربة المستهلك. [ 38 ] وباستخدام بيانات المستهلكين ودمجها مع تقنيات الذكاء الاصطناعي والتسويق، ستتمكن الشركات من فهم احتياجات عملائها بشكل أفضل، وتقديم منتجات وخدمات مُخصصة لهم. [ 39 ]

تُعرف الانحيازات الخوارزمية بأنها أخطاء في برامج الحاسوب قد تُمنح ميزة غير عادلة للبعض وتُلحق الضرر بالآخرين. [ 40 ] ومن المخاوف المتعلقة بالتسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي احتمال تأثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي بانحيازات موجودة لدى المبرمجين الذين صمموها. [ 38 ] أو عجز الذكاء الاصطناعي عن اكتشاف الانحيازات بسبب حساباته الخاصة. [ 37 ] من جهة أخرى، هناك اعتقاد بأن مسألة انحياز الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال مبالغ فيها، إذ تُبنى قرارات الأعمال والتسويق على الانحيازات البشرية وعمليات صنع القرار، جزئيًا لتحقيق أهداف المساهمين في شركاتهم، ومن خلال تحديد المنتجات والخدمات التي يرغبون في بيعها لجذب فئات محددة من المستهلكين.

في مارس 2024، اتهمت هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية شركتي دلفيا (الولايات المتحدة الأمريكية) وجلوبال بريديكشنز باستخدام ادعاءات كاذبة حول قدراتهما في مجال الذكاء الاصطناعي في موادهما التسويقية، مما يسلط الضوء على التحديات الأخلاقية لتسويق الذكاء الاصطناعي. [ 41 ] إن ممارسات التسويق المضللة القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل "التسويق الزائف بالذكاء الاصطناعي"، تقوض ثقة المستهلك وتضر بسمعة العلامة التجارية. وتشير الأبحاث إلى أن الاستفادة من المناهج القائمة على البيانات، بما في ذلك تحليل إفصاحات الشركات ومقاييس تفاعل الذكاء الاصطناعي، تُحسّن من شفافية وموثوقية استراتيجيات التسويق المدعومة بالذكاء الاصطناعي. [ 42 ]

اجمع، فكّر، تصرف

تستند مبادئ التسويق بالذكاء الاصطناعي إلى دورة الإدراك والاستدلال والفعل الموجودة في العلوم المعرفية . وفي سياق التسويق، يتم تكييف هذه الدورة لتشكيل دورة الجمع والاستدلال والفعل . [ 43 ]

  1. يشمل مصطلح "جمع البيانات" جميع الأنشطة التي تهدف إلى جمع بيانات العملاء الحاليين أو المحتملين ؛ على سبيل المثال، على منصات التواصل الاجتماعي، حيث تقيس المنصة مدة مشاهدة المنشور. وسواءً تم جمع هذه البيانات عبر الإنترنت أو خارجه ، يتم حفظها بعد ذلك في قواعد بيانات العملاء الحاليين أو المحتملين.
  2. تُعدّ مرحلة التفكير المنطقي المرحلة التي يتم فيها تحويل البيانات إلى معلومات، وفي نهاية المطاف إلى ذكاء أو رؤية ثاقبة . وفي هذه المرحلة، يلعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على وجه الخصوص دورًا محوريًا.
  3. بعد جمع المعلومات في مرحلة التحليل ، يمكن اتخاذ إجراء . في سياق التسويق، يُقصد بالإجراء محاولة التأثير على قرار الشراء لدى عميل محتمل أو حالي باستخدام رسالة تحفيزية . في نموذج التعلم غير الخاضع للإشراف ، يتخذ النظام القرار ويتصرف بناءً على المعلومات التي تلقاها في مرحلة جمعها .

التسويق بالذكاء الاصطناعي وتخصيص تجربة المستخدم

تُستخدم صور الذكاء الاصطناعي في هذه الصورة لتسويق برامج التدريس بالذكاء الاصطناعي.

يُحدث دمج الذكاء الاصطناعي في العديد من القطاعات تحولاً جذرياً في الابتكار، ويرفع من كفاءة العمل وقدرته على التكيف. تمكّن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات والأنماط من إنتاج إعلانات فائقة التخصيص. [ 44 ] سيُصبح التسويق بالذكاء الاصطناعي أداةً بالغة الأهمية لجميع الشركات الراغبة في الازدهار في عصرنا الحالي. على سبيل المثال، تبذل شركات البيع بالتجزئة قصارى جهدها لفهمنا وفهم عاداتنا الشرائية. تُعدّ شركة "تارجت" من الشركات الرائدة في مجال التحليلات التنبؤية. فقد تمكّنت نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من التنبؤ بحمل المرأة من خلال عاداتها الشرائية. فعلى سبيل المثال، قد تبدأ المرأة فجأةً بشراء غسول غير معطر وفيتامينات الزنك، وهي مؤشرات على الحمل. حتى لو لم يكن الوالدان على علم بحمل ابنتهما، تستطيع خوارزمية "تارجت" التنبؤ بموعد ولادتها. تُقدّر "تارجت" وحدها أنها حققت مليارات الدولارات من خلال استهداف النساء الحوامل. [ 45 ] يُتيح الذكاء الاصطناعي للشركات فهم عادات الشراء لدى العملاء وإنشاء إعلانات مُخصصة بناءً على اهتماماتهم. كما تُساعد قدرة الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بخيارات العملاء وفهمها في الوقت الفعلي الشركات على تصميم محتواها وفقاً لاحتياجاتهم، مما يُتيح لها الوصول إلى العملاء المناسبين في الوقت المناسب. بفضل الاستهداف الدقيق، تستطيع الشركات تحقيق المزيد من الأرباح، وزيادة معدل الاحتفاظ بالعملاء، وتلبية الاحتياجات الفردية في الوقت الفعلي. [ 46 ]

دمج الذكاء الاصطناعي في المساعدين الرقميين

أحدثت المساعدات الرقمية مثل أليكسا وسيري ومساعد جوجل ثورةً في طريقة تفاعل العملاء مع الشركات. إذ يُمكن للمستخدمين طرح استفسارات تُجيب عليها هذه المساعدات، مما يُساعدهم ويُوفر لهم تجربةً شخصيةً ويُعزز رضاهم. [ 47 ] كما تُساهم هذه المساعدات في زيادة تفاعل العملاء، حيث تُتيح المنصات الصوتية المُدمجة إمكانية توجيه المحادثات واقتراح الخدمات المُناسبة بشكلٍ استباقي، وذلك باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية ونماذج التعلّم الآلي. [ 48 ]

تستفيد روبوتات الدردشة أيضًا من الذكاء الاصطناعي، وتستخدمها الشركات على نطاق واسع لتقديم دعم العملاء. تتميز روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بقدرتها على استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحسين التواصل مع العملاء. وهذا يسمح لها بتوقع احتياجات العميل واتخاذ الإجراءات المناسبة، مما يُحسّن رضا العملاء. تُمكّن روبوتات الدردشة الشركات من تعزيز التواصل التسويقي مع العملاء، بالإضافة إلى تخصيص تجربة الدعم وفقًا لاحتياجاتهم. [ 49 ]

الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي

أحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في مجال التسويق الرقمي، إذ مكّن الشركات من جمع كميات هائلة من بيانات المستهلكين، مما أدى إلى استراتيجيات تسويقية قائمة على البيانات. تستطيع شركات مثل أمازون الاستفادة من سجلات الشراء والبحث والتصفح للمستخدمين على منصاتها، لإنشاء تجارب مستخدم مخصصة. على سبيل المثال، يمكن عرض منتجات ذات صلة للمستخدم لتوجيه سلوكه الشرائي. تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل جميع بيانات المستخدم المتاحة، وفي النهاية، لإنشاء توصيات شخصية. [ 2 ]

تستخدم الشركات بشكل متزايد أدوات المراقبة (مثل مجموعة أدوات Semrush AI Visibility Toolkit و Enterprise AIO ) لتتبع كيفية الإشارة إلى الكيانات في الإجابات التي تولدها نماذج اللغة الكبيرة، مما يُظهر كيف تؤثر هذه النماذج على المعرفة العامة. [ 50 ] [ 51 ]

المؤثرون الافتراضيون على وسائل التواصل الاجتماعي

المؤثرون الافتراضيون هم شخصيات رقمية مُولّدة حاسوبياً، مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتتصرف كالمؤثرين البشريين على وسائل التواصل الاجتماعي . بإمكانهم نشر المحتوى، والتفاعل مع المتابعين، والترويج للعلامات التجارية عبر الإنترنت. [ 52 ] على عكس المؤثرين البشريين، يمنح المؤثرون الافتراضيون العلامات التجارية سيطرة إبداعية كاملة ، ويقللون من مخاطر الإضرار بسمعتها. [ 53 ] في عام 2024، بلغ الإنفاق العالمي على المؤثرين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي أكثر من 4.6 مليار دولار أمريكي ، ومن المتوقع أن يتجاوز 8 مليارات دولار أمريكي بحلول عام 2025، مما يُظهر نمواً سريعاً في قطاعات مثل الأزياء والجمال والتكنولوجيا . [ 54 ]

يعمل المؤثرون الافتراضيون على منصات التواصل الاجتماعي للتفاعل مع الجماهير وبناء علاقات مشابهة لتلك التي يبنيها المؤثرون الحقيقيون. [ 53 ] فهم غير مقيدين بالتواجد المادي أو الوقت، مما يتيح لهم التفاعل المستمر عبر الإنترنت. [ 54 ] تُظهر الأبحاث أن الكثير من الناس يتفاعلون مع هذه الشخصيات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي كما لو كانت حقيقية، وخاصةً جيل زد ، حيث يُظهرون مستويات مماثلة من الثقة والمصداقية والتواصل العاطفي. [ 55 ] غالبًا ما يعتمد نجاحهم على مدى تشابههم مع البشر الحقيقيين، وعلى الطريقة التي تُروى بها قصصهم لجعلهم يبدون واقعيين وقريبين من القلب. [ 52 ] [ 56 ]

تحذر الدراسات أيضًا من ظاهرة " وادي الغرابة "، حيث قد يشعر بعض المشاهدين بعدم الارتياح تجاه المؤثرين الافتراضيين الذين يبدون واقعيين للغاية. [ 53 ] [ 52 ] ولتجنب ذلك، غالبًا ما يوازن المبدعون بين الواقعية والملامح الكرتونية. وتؤثر عوامل مثل المصداقية، والفائدة، والقيمة الترفيهية، والصفات الشبيهة بالبشر على مدى تفاعل المتابعين مع المؤثرين الافتراضيين، وعلى احتمالية شرائهم للمنتجات المُروَّج لها. [ 53 ] [ 54 ]

تُثار أيضًا مخاوف أخلاقية. فبعض الجماهير لا تُدرك أن هؤلاء المؤثرين الافتراضيين ليسوا حقيقيين، مما قد يُثير تساؤلات حول مصداقيتهم وشفافيتهم. [ 56 ] ويختلف تقبّل هذه الظاهرة باختلاف المناطق: فجماهير شرق آسيا تميل إلى الشعور براحة أكبر مع الشخصيات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بينما تُفضّل الجماهير الغربية في الغالب الإفصاح الواضح. [ 56 ] وتشير نماذج مثل نموذج الثقة والتفاعل مع المؤثرين الافتراضيين (VITEM) إلى أن الشفافية والإفصاح والسياق الثقافي تُؤثر على كيفية ثقة الجماهير بالمؤثرين الافتراضيين وتفاعلهم معهم. [ 56 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ غراندينيتي، روبرتو (10 يونيو 2020). "كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُغيّر جوهر نظرية التسويق" . التسويق الابتكاري . 16 (2): 91-103 . doi : 10.21511/im.16(2).2020.08 . ISSN 1816-6326 . 
  2. 1 2 يين، توبا (2020-01-01). "Pazarlama Stratejilerinde Yapay Zekanin". إيكيف أكاديمي ديرجيسي (81): 489-506 . دوي : 10.17753/ekev1340 . ردمك 2148-0710 . S2CID 216545054 .  
  3. ↑ "كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في الإعلان عبر الإنترنت" . www.storeya.com . تاريخ الاسترجاع: 7 أكتوبر 2022 .
  4. ^ فلاتشيتش، بوزيدار؛ كوربو، ليوناردو؛ كوستا إي سيلفا، سوزانا؛ دابيتش, مارينا (مايو 2021). “الدور المتطور للذكاء الاصطناعي في التسويق: جدول أعمال المراجعة والبحث”. مجلة أبحاث الأعمال . 128 : 187– 203. دوى : 10.1016/j.jbusres.2021.01.055 . اتش دي ال : 10400.14/33196 . ردمك 0148-2963 . 
  5. فيرما ، سانجيف؛ شارما، روهيت؛ ديب، سوبهاماي؛ مايترا، ديبوجيت (أبريل 2021). "الذكاء الاصطناعي في التسويق: مراجعة منهجية وتوجهات بحثية مستقبلية" . المجلة الدولية لإدارة المعلومات ورؤى البيانات . 1 (1) 100002. doi : 10.1016/j.jjimei.2020.100002 .
  6. ↑ غولدبيرغ، لوري (2018-04-20). "نبذة تاريخية عن الذكاء الاصطناعي في الإعلان" . إي كونسلتانسي . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2024-04-28 .
  7. ↑ "الذكاء الاصطناعي في التسويق: التعريف، الأمثلة، الفوائد" . هابتيك ميديا . تم الاطلاع عليه بتاريخ 28-08-2025 .
  8. ↑ ويتبي، ب. (2003). دليل المبتدئين: الذكاء الاصطناعي. أكسفورد، إنجلترا: منشورات ون وورلد.
  9. 1 2 تيديسكو، بي جي (1992)، التحليل العصبي: الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي المطبقة على بيانات المصدر الواحد والبيانات الجغرافية الديموغرافية. شيكاغو، إلينوي: غراي أسوشيتس.
  10. 1 2 3 تيديسكو، بي جي (1992). التسويق العصبي: الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي في قياس توقعات المستهلك. شيكاغو، إلينوي: غراي أسوشيتس.
  11. ↑ بلوم، جوناثان ز. (يناير 2005). "تجزئة السوق". حوليات بحوث السياحة . 32 (1): 93-111 . doi : 10.1016/j.annals.2004.05.001 . S2CID 4512961 . 
  12. ↑ شوارتز، إي آي (2 مارس 1992). البرامج الذكية تدخل حيز التنفيذ. تم الاسترجاع من مجلة بيزنس ويك.
  13. 1 2 هول، أوين ب. (2002). "تقنيات الذكاء الاصطناعي تعزز التوقعات التجارية" . مجلة غرازيادو للأعمال . 5 (2).
  14. 1 2 "تقنية الشبكات العصبية: هل هي جاهزة للاستخدام على نطاق واسع؟" . مجلة IEEE Expert: الأنظمة الذكية وتطبيقاتها . 7 (6): 2-4 . 1 ديسمبر 1992.
  15. ↑ وولفيل، ج. (1992). الشبكات العصبية الاصطناعية لأبحاث الإعلان والتسويق: تقييم حالي. جامعة بافالو.
  16. ↑ "للحصول على موقع pro-kursy.com: ملخصات الدورات في الجامعات والمدارس عبر الإنترنت" . الجامعة عبر الإنترنت: تقييمات الدورات عبر الإنترنت (باللغة الروسية) . تم الاسترجاع 2023-05-17 .
  17. ↑ "ما هي التحليلات التنبؤية؟ | آي بي إم" . www.ibm.com . 2024-04-08 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2024-04-28 .
  18. 1 2 ياداف، أنوسويا؛ بانديتا، ديبكا (28 يناير 2024). "نموذج قرار لإحداث ثورة في حملات التسويق الرقمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية". المؤتمر الدولي لجامعة ولاية أريزونا لعام 2024 حول التقنيات الناشئة للاستدامة والأنظمة الذكية (ICETSIS) . معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. الصفحات 791-795 . doi : 10.1109/ICETSIS61505.2024.10459608 . ISBN  979-8-3503-7222-9.
  19. 1 2 فيشنيفسكا، جوانا؛ ماتيسيك، سيباستيان (29-12-2024). "تطبيق تقنية OpenAI في الأنشطة التسويقية - مراجعة منهجية للأدبيات" . مجلة العلوم الحديثة . 60 (6): 392-410 . doi : 10.13166/jms/197016 . ISSN 1734-2031 . 
  20. ↑ "ما هو محرك التخصيص؟ - تعريف من Dynamic Yield" . Dynamic Yield . تم الاطلاع عليه بتاريخ 28-04-2024 .
  21. ↑ باربوسا، بيليم؛ ساورا، خوسيه رامون؛ زيكان، سينكا بوروفاك؛ ريبيرو-سوريانو، دومينغو (12 مارس 2023). "تعريف تسويق المحتوى وتأثيره على سلوك المستخدمين عبر الإنترنت: منهج تحليلي توجيهي قائم على البيانات". حوليات بحوث العمليات . doi : 10.1007/s10479-023-05261-1 . ISSN 1572-9338 . (تم سحبها،  انظر doi : 10.1007/s10479-023-05261-1 ، Retraction Watch ) 
  22. ↑ شيك، محبوب (25-03-2023). "أثر الذكاء الاصطناعي على التسويق" . مجلة شرق آسيا للبحوث متعددة التخصصات . 2 (3): 993-1004 . doi : 10.55927/eajmr.v2i3.3112 . ISSN 2828-1519 . 
  23. ↑ "الرأي 2/2010 بشأن الإعلان السلوكي عبر الإنترنت" (ملف PDF) . فريق العمل المعني بحماية البيانات بموجب المادة 29 .
  24. ↑ تيك تارجت. (فبراير 2004). أتمتة التسويق. تم الاسترجاع في 20 أبريل 2012 من موقع Search CRM: http://searchcrm.techtarget.com/definition/marketing-automation . مؤرشف في 19 يناير 2016 على موقع Wayback Machine .
  25. ↑ شارما، ساريكا؛ غويال، دي بي؛ ميتال، آر كيه (2010). "العلاقة الحتمية بين جودة البيانات وأداء أدوات استخراج البيانات لإدارة علاقات العملاء". المجلة الدولية للمنافسة والنمو في الأعمال . 1 (1): 45. doi : 10.1504/IJBCG.2010.032828 .
  26. ↑ غافني، أ. (16 أكتوبر 2008). "ديماند جين تُكرّم أفضل 10 شركات تستخدم أدوات الأتمتة لتعزيز نمو الأعمال" . تقرير ديماند جين . تم الاطلاع عليه في 20 أبريل 2012 .
  27. ↑ موراي، بيتر (21 مارس 2012). "أمازون تتجه نحو الروبوتات، وتستحوذ على شركة كيڤا سيستمز، صانعة روبوت المستودعات" . سينغولاريتي هب . تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 مايو 2023 .
  28. ↑ ويرنغا، بيريند (2010). "التسويق والذكاء الاصطناعي: فرص عظيمة، شركاء مترددون". تسويق الأنظمة الذكية باستخدام الحوسبة المرنة . دراسات في الغموض والحوسبة المرنة. المجلد 258. الصفحات 1-8 . doi : 10.1007/978-3-642-15606-9_1 . ISBN   978-3-642-15605-2.
  29. 1 2 3 ماتساتسينيس، إن إف، وسيسكوس، واي. (2002). أنظمة الدعم الذكية لقرارات التسويق. نورويل، ماساتشوستس، الولايات المتحدة الأمريكية: دار كولور للنشر الأكاديمي.
  30. ↑ فيليبس-ورين، جي.، جاين، إل سي، وإيشالكارانجي، إن. (2008). اتخاذ القرارات الذكية: نهج الذكاء الاصطناعي. شركة سبرينغ للنشر.
  31. ↑ كرانك، جون؛ نورث، م. (2007). "نظم دعم القرار وتقنيات الذكاء الاصطناعي في مساعدة التسويق القائم على نظم المعلومات". المجلة الدولية للإدارة . 3 (2): 61-86 . S2CID 107615183 . 
  32. 1 2 3 4 5 ليو، ب. (2011). استخراج البيانات من الويب: استخراج الآراء وتحليل المشاعر (الطبعة الثانية). نيويورك: سبرينغر. تم الاطلاع عليه في 19 أبريل 2012
  33. ↑ وانغ، فاي-يو؛ كارلي، كاثلين م.؛ زينغ، دانيال؛ ماو، وينجي (مارس 2007). "الحوسبة الاجتماعية: من المعلوماتية الاجتماعية إلى الذكاء الاجتماعي". أنظمة IEEE الذكية . 22 (2): 79-83 . doi : 10.1109/MIS.2007.41 . S2CID 939045 . 
  34. ↑ كولوتّا، آرون؛ بيكرمان، رون؛ ماكالوم، أندرو (1 يناير 2004). "استخراج الشبكات الاجتماعية ومعلومات الاتصال من البريد الإلكتروني والويب" . سلسلة منشورات أعضاء هيئة التدريس بقسم علوم الحاسوب .
  35. 1 2 إليت، جون. "أدوات جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي تُحدث تحولاً في التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي" . فوربس . تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 مايو 2023 .
  36. ↑ تويزو. (نوفمبر 2017). كل الأشياء الجيدة... يمكن أن تصبح أفضل. ميديوم. تم الاسترجاع من: https://medium.com/@TwizooSocial/all-good-things-can-get-better-301f425d19bc
  37. 1 2 3 دافنبورت، توماس؛ جوها، أبهيجيت؛ جريوال، دروف؛ بريسجوت، تيمنا (يناير 2020). "كيف سيغير الذكاء الاصطناعي مستقبل التسويق" . مجلة أكاديمية علوم التسويق . 48 (1): 24-42 . doi : 10.1007/s11747-019-00696-0 . ISSN 0092-0703 . 
  38. 1 2 بهارتي، بريتي؛ بارك، بيونغجو (31 مايو 2023). "أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في التسويق الإلكتروني: دراسة تأثيراته على خصوصية المستهلك وعملية اتخاذ القرار". المجلة الدولية للإنترنت والإذاعة والاتصالات . 15 (2): 227-239 . doi : 10.7236/IJIBC.2023.15.2.227 – عبر ResearchGate.
  39. ↑ هيرمان، إريك (أغسطس 2022). "تسخير الذكاء الاصطناعي في التسويق لتحقيق منفعة اجتماعية - منظور أخلاقي" . مجلة أخلاقيات الأعمال . 179 (1): 43-61 . doi : 10.1007/s10551-021-04843- y . ISSN 0167-4544 . PMC 8150633. PMID 34054170 .   
  40. ↑ فريس، سيمون؛ رايلي، جيمس (29 سبتمبر 2023). "القضاء على التحيز الخوارزمي ليس سوى بداية الذكاء الاصطناعي العادل" . مجلة هارفارد للأعمال . الرقم الدولي الموحد للدوريات 0017-8012 . تاريخ الاسترجاع: 28 أبريل 2024 . 
  41. ↑ «هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية تتهم اثنين من مستشاري الاستثمار بتقديم بيانات كاذبة ومضللة حول استخدامهم للذكاء الاصطناعي» . www.sec.gov . تاريخ الاطلاع: ٢٣ يناير ٢٠٢٥ .
  42. ↑ آنتي، لينارت؛ ساجو، أمان (2025-03-01). "قياس مدى استخدام الشركات للذكاء الاصطناعي: بناء مؤشرات أسهم موضوعية قائمة على البيانات باستخدام تقارير 10-K" . التنبؤ التكنولوجي والتغيير الاجتماعي . 212 123965. arXiv : 2501.01763 . doi : 10.1016/j.techfore.2024.123965 . ISSN 0040-1625 . 
  43. ↑ شارما، أنيميش كومار؛ شارما، راهول (2023). "اعتبارات في التسويق القائم على الذكاء الاصطناعي: منظور أخلاقي" . تحليلات التسويق التطبيقية . 9 (2): 162-172 .
  44. ↑ أكيلخانوف، آلان. "منشور المجلس: الذكاء الاصطناعي والتخصيص في التسويق" . فوربس . تم الاطلاع عليه بتاريخ 29-04-2024 .
  45. ↑ دويج، تشارلز (31-12-2013)، "24. كيف تتعرف الشركات على أسرارك"، أفضل كتابات الأعمال لعام 2013 ، مطبعة جامعة كولومبيا، ص 421-444 ، doi : 10.7312/star16075-025 ، ISBN  978-0-231-16075-9
  46. ↑ "تحقيق أقصى نمو للأعمال من خلال التسويق الموجه" . business.nextdoor.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 29-04-2024 .
  47. ↑ بريل، توماس م.؛ مونوز، لورا؛ ميلر، ريتشارد ج. (13 أكتوبر 2019). "سيري، أليكسا، وغيرهما من المساعدين الرقميين: دراسة لرضا العملاء عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي" . مجلة إدارة التسويق . 35 ( 15-16 ): 1401-1436 . doi : 10.1080/0267257X.2019.1687571 . ISSN 0267-257X . 
  48. ↑ غوبتا، يوفيكا؛ خان، فرحين مجيب (5 أبريل 2024). "دور الذكاء الاصطناعي في تفاعل العملاء: مراجعة منهجية وتوجهات بحثية مستقبلية" . مجلة النمذجة في الإدارة . 19 (5): 1535-1565 . doi : 10.1108/JM2-01-2023-0016 . ISSN 1746-5664 . 
  49. ↑ دورموس سينيابار، حفيظة نورغول (2024-03-08). "الذكاء الاصطناعي في الاتصالات التسويقية: دراسة شاملة لتكامل الذكاء الاصطناعي وتأثيره" . مجلة تكنوم للعلوم الاجتماعية . 55 : 64-81 . doi : 10.47577/tssj.v55i1.10651 . ISSN 2668-7798 . 
  50. ↑ "العلامات التجارية تستهدف روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع تحول المستخدمين من محرك بحث جوجل" . فايننشال تايمز .
  51. ↑ دالغرين ليندستروم، أ.، مثناني، ل.، كراوس، ل. وآخرون. مفيد، غير ضار، صادق؟ الحدود الاجتماعية التقنية لمواءمة الذكاء الاصطناعي والسلامة من خلال التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية. أخلاقيات تكنولوجيا المعلومات 27، 28 (2025).
  52. 1 2 3 لوي، جيمين، ولي آن كاهلور. (2024). "الذكاء الاصطناعي في التسويق عبر المؤثرين: مقارنة متعددة الأساليب بين المؤثرين البشريين والافتراضيين على إنستغرام." *مجلة الإعلان التفاعلي*، 24(2)، 107-126.
  53. 1 2 3 4 سوروسرونغروانغ، تيبايانيت؛ أمين، نسرين؛ هاكلي، كريس. (2024). "ما مدى واقعية الواقع بما فيه الكفاية؟ الكشف عن القوة المتنوعة للمؤثرين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي التوليدي وديناميكيات الاستجابات البشرية." *علم النفس والتسويق*.
  54. 1 2 3 جاياسينغ، سودارسان؛ سيفاكومار، أرون؛ فاناثايان، أربوثا أروكياراج. (2025). "المؤثرون في الذكاء الاصطناعي: تأثير المصداقية على تفاعل المستهلك ونية الشراء." *مجلة البحوث النظرية والتطبيقية للتجارة الإلكترونية*، 20(1)، 17.
  55. ↑ شريستا، رويال. (2025). "تأثير الكشف عن الذكاء الاصطناعي: تصور جيل زد للمؤثرين الافتراضيين". رسالة ماجستير، كلية بوب شيفر للاتصالات، جامعة تكساس المسيحية.
  56. 1 2 3 4 خلف الله، دنيا؛ كيلر، فيرونيكا (2025-10-01). "الأصالة والأخلاق والشفافية في التسويق المؤثر الافتراضي: تحليل متعدد الثقافات لثقة المستهلك وتفاعله: مراجعة منهجية للأدبيات" . مجلة علم النفس . doi : 10.1016/j.actpsy.2025.105573 . ISSN 0001-6918 . 

للمزيد من القراءة