Reimagining Brand Positioning in the Age of Artificial Intelligence: A Conceptual Framework for Cognitive Anchoring in Consumer Minds
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This study aims to explore how artificial intelligence (AI) technologies are reshaping the strategic process of brand positioning by influencing the way consumers mentally perceive, store, and recall brand information. It introduces a novel conceptual framework for understanding the role of AI in cognitive anchoring and positioning strength in the consumer psyche. Design/methodology/approach – This is a conceptual research paper that integrates insights from brand management, cognitive psychology, and AI-driven marketing technologies. The study synthesizes recent literature and proposes a multidimensional model that captures the dynamic interaction between AI personalization mechanisms and consumer perception processes. Findings – The research proposes that AI acts as an active positioning agent by personalizing sensory and emotional brand cues based on real-time data. Through micro-targeted and adaptive communication strategies, AI deepens mental imprinting of brand attributes, thereby enhancing consumer memory, emotional attachment, and positioning distinctiveness. Originality/value – While AI’s role in personalization is well documented, its theoretical connection to long-term brand positioning remains underexplored. This paper addresses that gap by developing an original model that aligns traditional branding theory with AI-powered consumer insight technologies. The framework provides a valuable foundation for future empirical testing and strategic application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».