"الذكاء الاصطناعي مقابل الصور التقليدية: تقييم مقاييس الترويج عبر أنماط الصور"

نوع المستند : Original Article

المؤلف

Jeddah

المستخلص

يهدف هذا البحث إلى دراسة تأثير أنواع الصور المختلفة، بما في ذلك الصور المصممة يدويًا، الصور الحقيقية، الصور شبه الواقعية، والصور المنتجة بالذكاء الاصطناعي، على مقاييس الترويج في الحملات الرقمية. تم تحليل البيانات المستخرجة من منشورات صفحة "مسلم ليدر" على فيسبوك بين عامي 2023 و2024، حيث تم تقييم الأداء الترويجي للصور باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل معدل الوصول (Reach)، التفاعل (Interactions)، ونسبة التفاعل (Inter%).
أظهرت النتائج أن الصور شبه الواقعية تفوقت على جميع الأنواع الأخرى في الحملات العضوية لعام 2023، محققةً أعلى معدلات وصول وتفاعل، مما يشير إلى قدرتها على جذب انتباه الجمهور بفعالية. أما الصور المصممة بالذكاء الاصطناعي، فقد أظهرت أداءً معتدلًا في الحملات العضوية، لكنها حققت نسبة تفاعل مرتفعة في الحملات المدفوعة، مما يعكس قدرتها على تعزيز التفاعل في الإعلانات الممولة. في المقابل، لم تُظهر الصور الحقيقية والمصممة يدويًا تفوقًا ملحوظًا على الصور الأخرى من حيث الأداء الترويجي.
في عام 2024، لم تُظهر البيانات فروقًا معنوية واضحة بين أنواع الصور المختلفة، مما قد يشير إلى تشبع السوق بالمحتوى البصري المولد بالذكاء الاصطناعي أو تطور تقنيات التصميم بحيث أصبحت جميع الفئات أكثر تنافسية.
تسلط هذه الدراسة الضوء على أهمية اختيار نوع الصورة المناسب وفقًا لطبيعة الحملة، حيث يمكن أن تحقق الصور شبه الواقعية نتائج متميزة في الترويج العضوي، بينما تُعد الصور المصممة بالذكاء الاصطناعي خيارًا فعالًا في الحملات المدفوعة. توصي الدراسة بتطوير استراتيجيات تصميم تدمج بين الذكاء الاصطناعي والإبداع البشري لضمان تحقيق أفضل أداء ترويجي في ظل التحولات الرقمية المستمرة.

الكلمات الرئيسية


  1. al-Ǧundī, Aḥmad. (2019). Taʾṯīr al-ḏakāʾ al-Iṣṭināʿī fī taṣmīm al-muḥtawā al-iʿlāmī li-l-aṭfāl: dirāsa taḥlīliyya. Maǧallat al-Iʿlām ar-Raqmī, 12(3), 45-68.
  2. aṣ-Ṣabbāġ, Muḥammad. (2021). Istrātīǧiyyāt at-taswīq ar-raqmī wa-taʾṯīruhā ʿalā al-muntaǧāt at-tarbawiyya fī al-ʿālam al-ʿArabī. Dār al-Fikr al-ʿArabī, al-Qāhira.
  3. Çelebioğlu, E. (2022). Muslim YouTubers in Turkey and the authoritarian male gaze on YouTube. Religions, 13(4), 318. https://doi.org/10.3390/rel13040318
  4. Chaffey, D., & Ellis-Chadwick, F. (2019). Digital marketing: Strategy, implementation and practice (7th ed.). Pearson. https://doi.org/10.4324/9781351237788
  5. Chen, Y. (2023). Comparing content marketing strategies of digital brands using machine learning. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1). https://doi.org/10.1057/s41599-023-01544-x
  6. Cialdini, R. B. (2001). The science of persuasion. Scientific American, 284(2), 76-81.
  7. Firosha, A., Gusman, T., Sumema, S., & Rotama, H. (2023). Visual branding of sikapak timur village pariaman as media promotion based on visual complexity effect on social media. International Journal of Advanced Science Computing and Engineering, 5(3), 317-322. https://doi.org/10.62527/ijasce.5.3.187
  8. Kalogiannakis, M., Zourmpakis, A., Menšíková, M., Lategan, F., Patelarou, A., Patelarou, E., et al. (2023). Use of an e-toolkit in the development of digital competencies in weeks of international teaching. Advances in Mobile Learning Educational Research, 3(1), 702-717. https://doi.org/10.25082/amler.2023.01.019
  9. Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59-68.
  10. Kim, J. and Lennon, S. J. (2013). Effects of reputation and website quality on online consumers' emotion, perceived risk and purchase intention. Journal of Research in Interactive Marketing, 7(1), 33-56. https://doi.org/10.1108/17505931311316734
  11. Kim, M. J., Lee, C., & Jung, T. (2018). Exploring consumer behavior in virtual reality tourism using an extended stimulus-organism-response model. Journal of Travel Research, 59(1), 69-89. https://doi.org/10.1177/0047287518818915
  12. Laing, S. and Masoodian, M. (2014). A study of the role of visual information in supporting ideation in graphic design. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(6), 1199-1211. https://doi.org/10.1002/asi.23231
  13. Lu, L. and Huang, L. (2022). Exploration and application of graphic design language based on artificial intelligence visual communication. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, 1-10. https://doi.org/10.1155/2022/9907303
  14. Mayer, R. E. (2009). Multimedia learning (2nd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511811678
  15. Ming, J., Zeng, J., Bilal, M., Akram, U., & Fan, M. (2021). How social presence influences impulse buying behavior in live streaming commerce? the role of s-o-r theory. International Journal of Web Information Systems, 17(4), 300-320. https://doi.org/10.1108/ijwis-02-2021-0012
  16. Mou, Y., Gong, Y., & Ding, Z. (2024). Complement or substitute? a study of the impact of artificial intelligence on consumers’ resistance. Marketing Intelligence &Amp; Planning, 42(4), 647-665. https://doi.org/10.1108/mip-04-2023-0187
  17. Rahmi, R., Ramadhani, R., Nurhasnah, N., Namira, S., & Yaumas, N. (2021). Challenges of parents educating children's morals in Muslim families. International Journal of Multidisciplinary Research of Higher Education, 4(3), 104-110. https://doi.org/10.24036/ijmurhica.v4i3.90
  18. Rietveld, R., Dolen, W. v., Mazloom, M., & Worring, M. (2020). What you feel, is what you like influence of message appeals on customer engagement on instagram. Journal of Interactive Marketing, 49(1), 20-53. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2019.06.003
  19. Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. https://doi.org/10.5555/3478107
  20. Samal, A., Mustafa, M., & Ibrahim, F. (2023). Character education through Islamic education: An implementation to high school Muslim students in North Minahasa. AL-ISHLAH: Jurnal Pendidikan, 15(2), 1288-1296. https://doi.org/10.35445/alishlah.v15i2.3730
  21. Scholz, J., & Duffy, K. (2018). PECMA flow and digital engagement: A new perspective on user experience. Journal of Interactive Marketing, 44, 31-45. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2018.05.002
  22. Scholz, J., & Duffy, K. (2018). We are at home: How augmented reality reshapes mobile marketing and consumer-brand relationships. Journal of Retailing and Consumer Services, 44, 11-23.
  23. Shen, J. and Sheng, L. (2023). The construction of visual aesthetic element system in graphic design based on big data. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 9(1). https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.00315
  24. Touretzky, D., Gardner-McCune, C., Martin, F., & Seehorn, D. (2019). Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI? Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33(1), 9795-9799. https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019795
  25. Tuten, T. L., & Solomon, M. R. (2020). Social media marketing. Sage Publications.
  26. Undheim, M. (2020). “We need sound too!” Children and teachers creating multimodal digital stories together. Nordic Journal of Digital Literacy, 15(3), 165-177. https://doi.org/10.18261/issn.1891-943x-2020-03-03
  27. Vessel, E. A., Isik, A. I., Belfi, A. M., Stahl, J., & Starr, G. G. (2019). The default-mode network represents aesthetic appeal that generalizes across visual domains. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(38), 19155-19164. https://doi.org/10.1073/pnas.1902650116
  28. Voorveld, H. A. M. (2019). Brand communication in social media: A research agenda. Journal of Advertising, 48(1), 14-26.
  29. Wu, X. and Lai, I. K. W. (2021). The use of 360-degree virtual tours to promote mountain walking tourism: stimulus–organism–response model. Information Technology &Amp; Tourism, 24(1), 85-107. https://doi.org/10.1007/s40558-021-00218-1

30.       Yunyue, F. (2023). Research on graphic design language in digital media art—taking the application of graphic language in graphic design as an example. The Frontiers of Society, Science and Technology, 5(12). https://doi.org/10.25236/fsst.2023.051