KI-generierte Bildinhalte im Marketing Eine experimentelle Studie über den Einfluss und die Akzeptanz von KI-generierten Bildinhalten bei Konsumenten
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
29.01.2024
Verlag
GRINSeitenzahl
136 (Printausgabe)
Dateigröße
2872 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783964874320
Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Public Relations, Werbung, Marketing, Social Media, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Masterarbeit untersucht die Akzeptanz und Wirkung von KI-generierten Bildern im Marketing-Kontext, speziell im Fashion-Marketing und Social-Media-Werbung. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Text-zu-Bild-Generatoren, insbesondere Midjourney 5.2, zur Bildsynthese. Es werden Aspekte der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle betrachtet, die sich auf Nichtgleichgewichts-Thermodynamik stützen.
Die Arbeit umfasst eine experimentelle Studie mit 450 Teilnehmenden, von denen nach Vorverarbeitung 337 in die Analyse einbezogen wurden. Sie vergleicht die Reaktionen auf KI-generierte Bilder gegenüber einem realen Bild in Bezug auf wahrgenommene Einzigartigkeit, Lebendigkeit, Attraktivität und kognitive sowie affektive Involvierung. Die Studie nutzt das PLS-SEM-Verfahren in Verbindung mit einer Multigruppenanalyse (MGA) zur Datenanalyse.
Die Ergebnisse zeigen, dass KI-generierte Bilder in Bezug auf Akzeptanz und Kaufintention vergleichbar mit realen Bildern sind, wobei nur marginale Unterschiede in den Einflussgrößen festgestellt wurden. Interessanterweise wird die wahrgenommene Attraktivität stark durch die spezifischen Eigenschaften der Bildgenerierungssoftware beeinflusst. Ebenso wird die Identifizierbarkeit von KI-generierten Bildern als solche untersucht, mit dem Ergebnis, dass diese oft nicht besser erkannt werden als zufällig.
Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Erforschung der Wirksamkeit und Anwendbarkeit von KI-generierten Bildern im Marketing und stellt ein Untersuchungsmodell auf, das auf dem SOR-Bezugsrahmen (Stimulus-Organismus-Reaktion) und dem Konzept des "Prompt Engineering" basiert. Sie hebt die Potenziale und Herausforderungen von KI-generierten Bildern in der Werbewelt hervor und gibt Anstöße für weiterführende Forschung und praktische Anwendung in diesem Bereich.
Die Arbeit umfasst eine experimentelle Studie mit 450 Teilnehmenden, von denen nach Vorverarbeitung 337 in die Analyse einbezogen wurden. Sie vergleicht die Reaktionen auf KI-generierte Bilder gegenüber einem realen Bild in Bezug auf wahrgenommene Einzigartigkeit, Lebendigkeit, Attraktivität und kognitive sowie affektive Involvierung. Die Studie nutzt das PLS-SEM-Verfahren in Verbindung mit einer Multigruppenanalyse (MGA) zur Datenanalyse.
Die Ergebnisse zeigen, dass KI-generierte Bilder in Bezug auf Akzeptanz und Kaufintention vergleichbar mit realen Bildern sind, wobei nur marginale Unterschiede in den Einflussgrößen festgestellt wurden. Interessanterweise wird die wahrgenommene Attraktivität stark durch die spezifischen Eigenschaften der Bildgenerierungssoftware beeinflusst. Ebenso wird die Identifizierbarkeit von KI-generierten Bildern als solche untersucht, mit dem Ergebnis, dass diese oft nicht besser erkannt werden als zufällig.
Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Erforschung der Wirksamkeit und Anwendbarkeit von KI-generierten Bildern im Marketing und stellt ein Untersuchungsmodell auf, das auf dem SOR-Bezugsrahmen (Stimulus-Organismus-Reaktion) und dem Konzept des "Prompt Engineering" basiert. Sie hebt die Potenziale und Herausforderungen von KI-generierten Bildern in der Werbewelt hervor und gibt Anstöße für weiterführende Forschung und praktische Anwendung in diesem Bereich.
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