The Impact of Artificial Intelligence on Public Relations Strategies: A Quantitative Analysis of the Middle East’s 10 Most Valuable Brands
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This paper’s research question is: How does artificial intelligence impact the main elements of public relations strategies: communication objectives, target audiences, brand positioning, and creative concepts (art and message)? Methodology: To answer this question, we conducted a literature review about how this technology impacts the marketing industry, branding campaigns, and public relations strategies. Then, we resorted to Brand Finance’s “Middle East 150” report and defined 20 indicators to quantitively analyze how the Middle East’s 10 most valuable brands used artificial intelligence to enhance their public relations strategies. Findings: Our results revealed that the three most respected indicators were the use of several target audiences simultaneously (78), impactful images (74), and storytelling (73). The brands respecting the most criteria were Sabic and Stc. Unique Contribution to Theory, Practice and Policy: Companies must use this technology to revisit the public relations profession and implement more credible branding models based on sharing meaningful content that improves stakeholders’ lives. We recommend brands to integrate artificial intelligence professionally into their public relations departments, recruit experts in this area, update their communication plans, and implement new internal practices and indicators guiding public relations campaigns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».