Ember vagy gép?

MI-generált és ember által alkotott kampányképek értékelése és választási mintázatai

Szerzők

DOI:

https://doi.org/10.15170/MM.2026.60.KSZ.01.06

Kulcsszavak:

mesterséges intelligencia, marketingkommunikáció, vizuális reklám, fogyasztói attitűd, klaszterelemzés

Absztrakt

A TANULMÁNY CÉLJA
Tanulmányunk célja annak feltárása, hogy a vizsgált mintában milyen értékelési és választási mintázatok rajzolódnak ki négy kiválasztott vizuális reklámkreatívpár esetében, amelyek mindegyike egy ember által alkotott kampányképből és egy MI-eszközzel generált alternatívából áll. A vizsgálat fókusza a kreatívpárokra adott fogyasztói észleléseket tartalmazza a hitelesség, az érthetőség, a kreativitás, a modern vizuális stílus és az érzelmi intenzitás szempontjából.

ALKALMAZOTT MÓDSZERTAN
Online kérdőíves kutatás keretében 143 válaszadó négy kampányképpárt értékelt. A párok egy a márkakommunikációban korábban megjelent ember által alkotott kreatívból és egy kutatási célra létrehozott MI eszközzel generált alternatívából álltak. Az MI-variánsok nem az eredeti alkotói brief rekonstruálását célozták, hanem olyan összehasonlító stimulusokként készültek, amelyek az adott kampány fő termékkategóriáját, tematikus keretét, hangulati világát és alapvető vizuális elrendezését vették kiindulópontnak. A résztvevők kreatívpár-választást végeztek, nyitott kérdésben röviden indokolták döntésüket, majd a kreatívokat 1–5-ig terjedő skálán értékelték különböző dimenziók mentén. A kérdőív tartalmazta a saját digitális készségek önértékelését, az MI-eszközhasználat gyakoriságát és az MI-hez kapcsolódó általános attitűdöt.

LEGFONTOSABB EREDMÉNYEK
A vizsgált kreatívpárok közül az ember által alkotott képek kedvezőbb értékelést kaptak a hitelesség és az érthetőség dimenzióiban, míg az MI-variánsok a modernitás és a kreativitás terén mutattak előnyt. A választási mintázatok a vizsgált kreatívpárok között eltértek: a karácsonyi kampányképpár esetében a mintában többen választották az MI-variánst, ami óvatosan arra utal, hogy az ünnepi hangulatot és érzelmi kapcsolódást erősítő vizuális elemek a konkrét stimulus esetében kedvezően hathattak az MI-kép megítélésére. A klaszterelemzés három a mintán belül értelmezhető csoportot jelölt ki (bizonytalan szemlélők, kritikus felismerők, tudatos elfogadók); a klaszterek a kreatívok megítélését több ponton árnyalták, ugyanakkor eredményeink további validációt igényelnek.

GYAKORLATI JAVASLATOK
Az eredmények arra utalnak, hogy a vizsgált kreatívpárok esetében az MI-eszközzel generált vizuális kreatívok akkor kaphatnak kedvezőbb megítélést, ha a modern, újszerű megjelenés mellett a vizuális hibák minimalizálása, valamint a hitelesség és az érthetőség erősítése is érvényesül. A kampány érzelmi hatása különösen azokban a kommunikációs helyzetekben lehet fontos, ahol az érzelmi kapcsolódás (például ünnepek) és a vizuális intenzitás kiemelt szerepet kap. A klaszterelemzés gyakorlati értéke abban ragadható meg, hogy a vizsgált mintában eltérő kommunikációs hangsúlyok körvonalazódtak: a bizonytalan szemlélők esetében a figyelemfelkeltő, de egyértelműen értelmezhető vizuális megoldások lehetnek relevánsak, míg a tudatos elfogadók esetében az MI-használat innovatív, ugyanakkor hiteles és kommunikációs szempontból értelmezhető bemutatása kaphat nagyobb szerepet.

Hivatkozások

Danó, Gy. & Kovács, S. (2024), „A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásának lehetőségei a marketingkutatásban”, Marketing & Menedzsment, 58(Különszám 1), 25–34. DOI: 10.15170/MM.2024.58.KSZ.01.03

Exner, Y., Hartmann, J., Netzer, O. & Zhang, S. (2025), „AI in Disguise – How AI-Generated Ads' Visual Cues Shape Consumer Perception and Performance”, SSRN Working Paper Series, 5096969. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5096969 DOI: 10.2139/ssrn.5096969 [utolsó letöltés: 2025.03.07.]

Grewal, D., Satornino, C.B. & Davenport, T. (2025), „How generative AI Is shaping the future of marketing”, Journal of the Academy of Marketing Science, 53, 702–722. https://doi.org/10.1007/s11747-024-01064-3

Hudaverdi, T. (2022), „Development of blast vibration predictors based on K-Means and TwoStep clustering techniques and evaluation of site factors”, Geomechanics and Geophysics for Geo-Energy and Geo-Resources, 205 (8), DOI: 10.1007/s40948-022-00515-x

Goddard, A. (2015), The language of advertising: Written texts. London: Routledge.

Haleem, A. (2022), „Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study”, International Journal of Intelligent Networks, 3, 119–132. DOI: 10.1016/j.ijin.2022.08.005

Hornikx, J. & van Meurs, F. (2020), Foreign languages in advertising: Linguistic and marketing perspectives. Cham: Palgrave Macmillan.

Janich, N. (2013), Werbesprache: Eine Einführung. Tübingen: Narr Francke Attempto Verlag.

Kastens, I. E. (2008), Linguistische Markenführung. Münster: LIT.

Khan, M.B., Turner, M. & Butt, A. (2024), „Visual Metaphorical Advertising: The Moderating Role of Creativity”, Journal of Current Issues & Research in Advertising, https://doi.org/10.1080/10641734.2024.2323992

Kopalle, P. K. (2022), „Examining artificial intelligence (AI) technologies in marketing via a global lens: Current trends and future research opportunities”, International Journal of Research in Marketing, 39(2), 522–540, DOI: 10.1016/j.ijresmar.2021.11.002

Kovács, L. (2023), Márkanevek: marketing és nyelvészet határán. Budapest: Tinta Kiadó.

Lerman, D., Morais, R. J. & Luna, D. (2018), The Language of Branding. New York & London: Routledge.

Liu, X. T. & Zhang, Q. (2024), „Optimizing Digital Advertising Effectiveness: An Empirical Study Integrating Two-Factor Theory and the AIDA Model”, Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange (APJCRI), 11(1), 121–131. DOI: 10.47116/apjcri.2025.01.09.

Mustak, M. (2021), „Artificial intelligence in marketing: Topic modeling, scientometric analysis, and research agenda”, Journal of Business Research, 124, 389–404. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.10.044

Oguz, A. (2024): „Consumer Behavior in the Era of AI-Driven Marketing”, Human Computer Interaction, 8(1), DOI: https://doi.org/10.62802/h9frxh42

Somosi, Z. & Hajdú, N. (2023), „Mesterséges intelligencia etikai dilemmái: ellenszenv felmérés és következmények”, Marketing & Menedzsment, 57 (Különszám 3), 25–34. DOI: 10.15170/MM.2023.57.KSZ.03.07

Singhal, A. (2024), „The Role of Artificial Intelligence in Enhancing Ad Personalization: A Study on Programmatic Advertising”, Journal of Artificial Intelligence General Science, 3(1), 431–445. https://doi.org/10.60087/jaigs.v3i1.246

Sun, L., Wei, Q. & Liu, N. (2024), „Cognitive Need and Creative Interstitial Advertising Effectiveness” Konferencia: ICNCSS 2024. DOI: 10.2991/978-2-38476-230-9_4

Tevi, A., Parker, J., Koslow, S. & Ang, L. (2025), „Creative performance in professional advertising development: The role of ideation templates, consumer insight, and intrinsic motivation”, Journal of the Academy of Marketing Science, 53, 854–875. https://doi.org/10.1007/s11747-024-01063-4

Theodoropoulou, I. & Tovar, J. (2021), Research Companion to Language and Country Branding. London & New York: Routledge.

Internetes oldalak

Webpages

Anderson, M. (2023), How Artificial Intelligence Could Reinvent The Communications Industry. https://www.forbes.com/councils/forbescommunicationscouncil/2023/03/09/how-artificial-intelligence-could-reinvent-the-communications-industry/ [utolsó letöltés: 2025.09.24.]

Camacho, C. (2025), How are agencies using ChatGPT? https://cheil.uk/blog/in-the-wider-advertising-industry-we-have-seen-a [utolsó letöltés: 2025.09.24.]

Flinders, M. (2023), AI in marketing: How to leverage this powerful new technology for your next campaign? https://www.ibm.com/think/topics/ai-in-marketing [utolsó letöltés: 2025.09.24.]

Hiken, A. (2023), Agencies and AI—how major shops are using artificial intelligence. https://adage.com/article/agency-news/how-major-ad-agencies-are-using-ai/2511196 [utolsó letöltés: 2025.04.30.]

Kovács, K. & Klein, B. (2024), Az AI-nak jobb a szókincse, mint az embernek. https://www.elte.hu/content/az-ai-nak-jobb-a-szokincse-mint-az-embernek.t.31083 [utolsó letöltés: 2025.09.24.]

Lam, J. (2025), Top 7 Forecasted AI Trends To Watch In 2025. https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/2025/01/08/top-7-forecasted-ai-trends-to-watch-in-2025/ [utolsó letöltés: 2025.09.24.]

O'Donnell, J., Douglas, W. & Heikkiläarchive, W. (2025), What’s next for AI in 2025. https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/ [utolsó letöltés: 2025.09.24.]

Rao, A.S. &Verweij, G. (2017), Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf [utolsó letöltés: 2025.09.24.]

Downloads

Megjelent

2026-06-16

Hogyan kell idézni

Kovács, S., Veres, I. és Bíró-Szigeti, S. (2026) „Ember vagy gép? MI-generált és ember által alkotott kampányképek értékelése és választási mintázatai”, Marketing & Menedzsment, 60(Különszám 1. EMOK), o. 63–76. doi: 10.15170/MM.2026.60.KSZ.01.06.

Folyóirat szám

Rovat

Cikkek

Hasonló cikkek

<< < 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 > >> 

You may also Haladó hasonlósági keresés indítása for this article.