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Enregistrement W4411498821 · doi:10.23977/jaip.2025.080219

The Application of Artificial Intelligence in Marketing: A Review of Research

2025· review· en· W4411498821 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence Practice · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueImpact of AI and Big Data on Business and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArtificial intelligenceMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study primarily reviews the research progress of artificial intelligence (AI) in the field of marketing as reported in academic journals. It begins by examining core mechanisms such as anthropomorphism and emotional interaction, as well as mental perception and trust building, to analyze how AI satisfies consumers' needs for self-definition and identity through the "computer as a social participant" paradigm and data-driven algorithms. It then reviews the application of AI in typical marketing scenarios such as personalized recommendations, brand communication and content generation, intelligent customer service, and service remediation, and summarizes its impact on consumers' intertemporal choices, price discrimination responses, and word-of-mouth behavior. It further explores AI's unique value in empowering vulnerable groups (such as visually impaired individuals and those with psychological distress) and stigmatized groups. Finally, it proposes future research directions, including AI ethics and regulations, algorithmic fairness, multi-dimensional identity mechanisms, cross-cultural anthropomorphism design, and AI-enabled sustainable and socially valuable marketing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,434
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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