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
- 1. Einleitung
- 2. Grundlagen und Definitionen - Text-zu-Bild-Generatoren, Social-Media-Advertising, Fashion Marketing
- 2.1. Technische Grundlagen von Text-zu-Bild-Generatoren
- 2.2. Grundlagen aus dem Fashion Marketing
- 2.3. Social Media Advertising
- 3. Theoretischer Bezugsrahmen, Forschungsstand und Forschungshypothesen in Bezug auf die Untersuchung
- 3.1. Theoretischer Bezugsrahmen: S-O-R-Paradigma
- 3.2. Theoretischer Bezugsrahmen: Prompt-Entwicklung
- 3.3. Forschungsstand
- 3.4. Herleitung und Aufstellung der Hypothesen
- 4. Experimentelle Studie - PLS-SEM-MGA
- 4.1. Untersuchungsdesign und Methodik
- 4.2. Entwicklungskriterien zur Prompt-Entwicklung im Rahmen des experimentellen Designs
- 4.3. Kriterien für die PLS-SEM-MGA-basierte Untersuchung
- 4.4. Operationalisierung der Konstrukte
- 4.5. Stichprobenbeschreibung
- 5. Ergebnisse
- 5.1. Hauptkomponentenanalyse (HKA)
- 5.2. Beurteilung der Messmodelle
- 5.3. Beurteilung des Strukturmodells und Pfadanalyse
- 5.4. Beurteilung MICOM und Multigruppenanalyse (MGA)
- 5.5. Weitere Ergebnisse
- 5.6. Diskussion und Interpretation
- 6. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Masterthesis befasst sich mit der Werbewirkung von Text-zu-Bild-Generatoren. Im Fokus steht die Untersuchung des Einflusses und der Akzeptanz von KI-generierten Bildinhalten bei Konsumenten im Marketing-Kontext. Die Arbeit analysiert, wie generierte Bilder die Wahrnehmung von Werbung beeinflussen und ob Konsumenten diese als glaubwürdig und akzeptabel empfinden.
- Technische Grundlagen und Funktionsweise von Text-zu-Bild-Generatoren
- Relevanz und Einsatz von KI-generierten Bildern im Fashion Marketing
- Entwicklung eines theoretischen Bezugsrahmens für die Untersuchung der Werbewirkung
- Empirische Überprüfung der Forschungsfragen durch eine experimentelle Studie mit PLS-SEM-MGA
- Analyse der Ergebnisse und Interpretation der Einflüsse von KI-generierten Bildern auf Konsumenten
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 2 erläutert die technischen Grundlagen von Text-zu-Bild-Generatoren, beleuchtet den Einsatz dieser Technologie im Fashion Marketing und analysiert den aktuellen Stand von Social Media Advertising. Kapitel 3 entwickelt einen theoretischen Bezugsrahmen, analysiert den Forschungsstand und leitet die relevanten Forschungshypothesen ab. Kapitel 4 beschreibt das experimentelle Design der Studie, die Methodik, die Kriterien zur Prompt-Entwicklung und die operationalisierten Konstrukte. Die Ergebnisse der Studie, einschließlich der Hauptkomponentenanalyse, der Beurteilung der Mess- und Strukturmodelle sowie der Multigruppenanalyse, werden in Kapitel 5 präsentiert und diskutiert.
Schlüsselwörter
Text-zu-Bild-Generatoren, KI-generierte Bilder, Werbewirkung, Fashion Marketing, Social Media Advertising, S-O-R-Paradigma, Prompt-Entwicklung, PLS-SEM-MGA, Konsumentenverhalten, Akzeptanz, Glaubwürdigkeit.
- Arbeit zitieren
- Alexander Scharff (Autor:in), 2023, KI-generierte Bildinhalte im Marketing, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1433678
