KI-generierte Bildinhalte im Marketing

Eine experimentelle Studie über den Einfluss und die Akzeptanz von KI-generierten Bildinhalten bei Konsumenten

Masterarbeit , 2023 , 136 Seiten , Note: 1,0

Medien / Kommunikation - Public Relations, Werbung, Marketing, Social Media

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.

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Grundlagen und Definitionen — Text-zu-Bild-Generatoren, Social-Media-Advertising, Fashion Marketing
  • Technische Grundlagen von Text-zu-Bild-Generatoren
  • Grundlagen aus dem Fashion Marketing
  • Social Media Advertising
• Theoretischer Bezugsrahmen, Forschungsstand und Forschungshypothesen in Bezug auf die Untersuchung
  • Theoretischer Bezugsrahmen: S-O-R-Paradigma
  • Theoretischer Bezugsrahmen: Prompt-Entwicklung
  • Forschungsstand
  • Herleitung und Aufstellung der Hypothesen
• Experimentelle Studie PLS-SEM-MGA
  • Untersuchungsdesign und Methodik
  • Entwicklungskriterien zur Prompt-Entwicklung im Rahmen des experimentellen Designs
  • Kriterien für die PLS-SEM-MGA-basierte Untersuchung
  • Operationalisierung der Konstrukte
  • Stichprobenbeschreibung
• Ergebnisse
  • Hauptkomponentenanalyse (HKA)
  • Beurteilung der Messmodelle
  • Beurteilung des Strukturmodells und Pfadanalyse
  • Beurteilung MICOM und Multigruppenanalyse (MGA)
  • Weitere Ergebnisse
  • Diskussion und Interpretation
• Fazit
• Anlagen
• Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Masterthesis untersucht die Werbewirkung von Text-zu-Bild-Generatoren im Marketing-Kontext. Der Fokus liegt auf dem Einfluss und der Akzeptanz von KI-generierten Bildinhalten bei Konsumenten. Die Arbeit befasst sich mit der Frage, inwieweit diese Technologie im Bereich des Fashion Marketings und Social-Media-Advertising eingesetzt werden kann und welche Faktoren die Akzeptanz dieser Bilder beeinflussen.

• Technische Grundlagen von Text-zu-Bild-Generatoren
• Werbewirkung von Modebildern
• Einflussfaktoren auf die Akzeptanz von KI-generierten Bildern
• Anwendung von PLS-SEM-MGA zur Datenanalyse
• Vergleich der Werbewirkung von KI-generierten Bildern mit realen Fotos

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 2 beleuchtet die technischen Grundlagen von Text-zu-Bild-Generatoren, die Entwicklung von GANs und Diffusionsmodellen sowie die Anwendung dieser Technologien im Marketing-Kontext. Es wird außerdem ein Einblick in die Grundlagen des Fashion Marketings und des Social-Media-Advertising gegeben.

Kapitel 3 präsentiert den theoretischen Bezugsrahmen der Studie, das S-O-R-Paradigma, sowie das Konzept des Prompt Engineerings. Es werden zudem wichtige Erkenntnisse aus dem Forschungsstand zu Deepfakes und generativen Modellen im Marketing zusammengefasst. Schließlich werden die Hypothesen der Studie vorgestellt, die sich auf die Wirkung von KI-generierten Bildern auf die Einstellung und Akzeptanz der Konsumenten konzentrieren.

Kapitel 4 beschreibt das experimentelle Studiendesign, die Methodik der Onlinebefragung und die Kriterien für die Prompt-Entwicklung. Es werden die vier Gruppen vorgestellt, die jeweils unterschiedlichen Bildern ausgesetzt sind. Außerdem wird die Operationalisierung der Konstrukte und die Stichprobenbeschreibung erläutert.

Kapitel 5 präsentiert die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse, die Beurteilung der Messmodelle und des Strukturmodells sowie die Pfadanalyse. Die Ergebnisse der Multigruppenanalyse (MGA) werden ebenfalls diskutiert. Schließlich wird die Hypothese H9, die die Fähigkeit der Teilnehmer zur Unterscheidung von KI-generierten Bildern von realen Bildern untersucht, sowie die Hypothese HIO, die den Einfluss der Erfahrung auf die Erkennungsrate beleuchtet, empirisch geprüft.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Text-zu-Bild-Generatoren, KI-generierte Bilder, Werbewirkung, Fashion Marketing, Social-Media-Advertising, Akzeptanz, Einstellung, PLS-SEM-MGA, Multigruppenanalyse, Deepfakes, Prompt Engineering.

• Hochschule: FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule
• Note: 1,0
• Autor: Alexander Scharff (Autor:in)
• Erscheinungsjahr: 2023
• Seiten: 136
• Katalognummer: V1433678
• ISBN (PDF): 9783964874320
• ISBN (Buch): 9783964874337
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: marketing, künstliche intelligenz, bildgeneratoren