présentation
Les consommateurs ont développé une reconnaissance de forme pour le contenu généré par l'IA. Ils remarquent les proportions légèrement fausses dans les images de produits, le style visuel distinctif des vidéos générées par l'IA et peuvent dire quand le texte frappe toutes les notes attendues sans dire rien d'intéressant.
contexte technique
Les marques qui réussissent avec l'IA l'utilisent en coulisses pour améliorer la personnalisation, optimiser la production et tester plus rapidement. Ce qui échoue, c'est l'IA en tant qu'idée elle-même, où les marques annoncent leur utilisation de l'IA comme une innovation plutôt que d'utiliser l'IA pour faire un meilleur travail.
Exemple de code pour la génération d'images par l'IA :
# Importation des bibliothèques nécessaires
from PIL import Image
import numpy as np
# Génération d'une image aléatoire
img = np.random.rand(256, 256, 3)
img = (img * 255).astype(np.uint8)
img = Image.fromarray(img)implications et limites
Le rejet du marketing généré par l'IA provient de plusieurs facteurs interconnectés qui vont au-delà de l'esthétique. Lorsque les consommateurs pensent que les communications marketing émotionnelles sont écrites par l'IA plutôt que par des humains, ils les jugent comme moins authentiques, ressentent un dégoût moral et montrent une implication et des intentions d'achat plus faibles.
analyse scientifique
Les consommateurs réagissent au contenu qui ressemble à une expérience vécue, et non à une probabilité statistique. L'IA peut générer du contenu qui correspond à toutes les notes attendues pour une publicité de vacances : neige, chaleur, nostalgie, famille. Mais elle manque de la compréhension réelle de ce que ces moments signifient pour les personnes qui les ont vécus.
