AIGC赋能品牌营销机制研究——基于拓展TAM模型的全链路解析与优化
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i4.17927
Abstract
为解决AIGC赋能品牌营销中技术采纳与实践落地脱节问题,本文以经典TAM模型为基础,新增AI内容相关性、AI内容信任度变量构建拓展框架,结合文献、案例与实证研究,解析AIGC在营销全链路的赋能机制并提出优化策略。实证显示,AI内容相关性、信任度通过感知易用性、有用性间接影响用户态度与行为意向,所有路径均显著,验证了拓展模型有效性,为理论创新与实践落地提供参考。
Keywords
AIGC；品牌营销；技术接受模型(TAM)；全链路机制；营销优化
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[2] Stanikzai,M.E.,Mittal,E.Leveraging AI-generated and human-generated content for maximized user engagement in contentpreneurs’innovation and creativity[J].Journal of Inn
[3] 周瑶.符号消费视阈下AIGC驱动品牌节日营销创新研究[J].中国广告,2025,(07):80-85.
[4] 廖秉宜,向蓓蓓.AI赋能下的品牌场景营销创新[J].现代广告,2021,(18):24-29.
[5] 陈沛芹,陈瑜.人工智能焦虑对生成式人工智能采纳行为的影响机理——基于技术接受模型的实证研究[J/OL].新媒体与社会,2025,1-17.
[6] 周艳.可供性视角下AIGC在品牌营销传播中的实践与隐忧[J].新闻前哨,2024,(08):17-19.
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Copyright © 2025 李天一, 陈瑶雯, 李孙缘, 苏筱晰
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