A study on the impact of ai-created advertisements on consumer-based brand equity in the scope of Society 5.0

In this thesis study, the aim is to investigate the effect of artificial intelligencecreated advertisements on brand equity within the scope of the concept of Society 5.0. To this end, the research includes the topics of AI-created advertisements and consumer-based brand equity. In general, measuring the effects of digital transformation on the marketing world forms the basic research framework. Technological advancements, which are the driving force behind the rapid changes taking place in the world, have recently led to the emergence of the concept of Society 5.0 and the creation of "super-smart societies". Society 5.0 is a concept proposed by the Japanese government. It was prepared as a policy proposal in 2015 under the "5th Science and Technology Basic Plan" and was announced to the world at a conference in Japan in 2017. In the structure of Society 5.0, the goal is to digitize systems by prioritizing the well-being of the individual through industrial developments, thereby increasing the level of social development. The focus of the concept is to transform technology from a threat into something that is used for the benefit of society. Society 5.0 is a new social structure in which "the needs of society are customized to individual needs, and the necessary products are provided to those who need them at the time they are needed; a society where all people can receive quality service and live together". In this new era, new technologies developed through digitalization (such as artificial intelligence, the internet of things, big data, robotics, wireless sensor networks, etc.) will be used to improve the lives of people and the full integration of these technologies will create a super-smart society. Artificial intelligence technology is heavily used in the creation of a supersmart society. Artificial intelligence is the process of transferring tasks performed by humans to a computer (software) and having the software learn and improve over time. AI-created advertisements are a new type of advertising that uses this technology. Here, artificial intelligence can be used at every step of the advertising process, including researching consumer insights, optimizing ad placement, evaluating campaign effectiveness, and even creating ad messages. In this research, the aim is to investigate the effect of AI-created advertisements on brand equity within the scope of the concept of Society 5.0. To this end, the research includes the topics of AI-created advertisements and consumer-based brand equity. In general, measuring the effects of digital transformation on the marketing world forms the basic research framework. The concept of brand equity emerged in the 1980s and has become one of the most popular marketing concepts in literature to date. Brand equity has been approached from different perspectives by both producers and consumers. The approach from the producer perspective is seen to be more quantitatively measured, with companies being able to measure brand equity by the rate of increase in cash flow resulting from associating a brand with their own products. However, brand equity is not just a tool for businesses to increase profitability. It should be perceived as the sum of the added value that owning a brand brings to a company. According to current definitions in the literature, brand equity is a variable that is evaluated from a consumer-oriented perspective, especially within the context of relationship marketing. Consumer-based brand equity refers to the differentiating effect that a brand has on consumers when it is marketed. It reflects the added value that a brand offers to consumers. A review of the literature showed that various studies have been conducted on the topics of artificial intelligence and brand equity. There are many studies on the concepts of brand equity and consumer-based brand equity. Similarly, a high number of studies have been conducted in different disciplines and interdisciplinary studies about artificial intelligence. However, there is a limited number of studies in the literature related to AI-created advertisements. To date, there has been no study on the effect of AI-created advertisements on consumer-based brand equity within the scope of the concept of Society 5.0. Therefore, this study will be the first to investigate the effect of AI-created advertisements on consumer-based brand equity. The study will be conducted on Turkish consumers, which gives it original value. According to the research model, AI-created advertisements are identified as the independent variable, while consumer-based brand equity is identified as the dependent variable. While examining the effect of AI-created advertisements on brand equity, different scales are used for the dependent and independent variables. To create the scale for the independent variable of AI-created advertisements, the machine heuristic scale by Waddell (2008), the perceived eeriness of AI advertising scale by Ho and MacDorman (2017), the appreciation of AI-created advertisements by Van Rompay and Valkant (2014), and the ad attitude scale by Bakpayev et al. (2022) were used. The scale includes 4 machine heuristic items, 6 perceived eeriness of AI advertising items, 5 appreciation of AI-created advertisements items and 3 ad attitude items. For the dependent variable of brand equity, the consumer-based brand equity scale frequently used in the literature by Yoo and Donthu (2001) was used. This scale consists of four dimensions: perceived quality, brand loyalty, brand awareness/associations, and overall brand equity. Since the Lexus brand automobile advertisement, written by artificial intelligence, will be shown to the participants and they will be asked to respond to the questions by considering the Lexus brand, it is anticipated that consistent and meaningful results cannot be obtained from the brand loyalty questions. Therefore, the relevant statements have been removed from the scale. The scale includes 2 items of perceived quality, 6 items of brand awareness/association, and 4 items of overall brand equity, for a total of 12 statements. The research data was obtained by preparing and sampling survey questions, one of the methods of quantitative research. An online survey application was used as the method of collecting data in this study. The survey questions were prepared through Google Docs and the data was collected. Before the data collection stage, a pilot test was conducted by sending the survey form to 33 people and the reliability tests of the scales were carried out. The reliability tests were effective in deciding whether to remove any statements from the scales. As a result of the analysis, two statements were removed from the scale of perceived eeriness of AI advertising, and one statement was removed from the scale of appreciation of AI-created advertisements. After the mentioned regulation, a total of 32 questions were administered to the participants within the scope of the survey. These questions were grouped and presented in three main categories. The first part of the survey includes 12 questions related to the machine heuristic, perceived eeriness of AI advertising and appreciation of AI-created advertisements. The second part includes 12 questions related to consumer-based brand equity and 3 questions related to ad attitudes. Participants answered these sections based on a 5-point Likert scale ranging from "1: Definitely disagree" to "5: Definitely agree". In the third part of the survey, 5 closedended questions on the socio-demographic characteristics of consumers were asked. Socio-demographic characteristics are divided into age, gender, education level, occupation group and monthly average income. The data was collected in April 2022. This research was conducted on volunteers over the age of eighteen. Before starting the survey questions created for the study, it was stated in the written text that a commercial film written by artificial intelligence would be shown to the participants and the Lexus brand commercial film was added to the beginning of the survey questions. Participants were asked to answer the survey questions based on this commercial film. The survey questions were sent to the participants online through Google Docs. Due to time, cost and accessibility constraints, a total of 471 survey forms were collected from the participants, excluding the 33 participants who participated in the pilot test using the convenient sampling method, which is one of the non-random sampling methods. In the analysis, data from 11 participants were eliminated due to inconsistent responses. Therefore, 460 questionnaires was included in the analysis. The socio-demographic structure of the sample was first examined. It was observed that 53% of the participants were male and 47% were female in terms of gender distribution. Therefore, the distribution of participants according to gender has a balanced structure. According to the generation distribution of the participants, 44.7% of the participants were from Generation Y and 32.4% were from Generation X. Then, 12.2% are baby boomers and 10.7% are from Generation Z. According to education level, 55.9% of the participants are bachelor's, 23.9% are master's, 8.3% are high school, 6.1% are associate's, 4.9% are doctorate, and 0.9% are primary school graduates. Therefore, it has been determined that 90.8% of the sample consists of people with high education levels who have associate's or higher degree. According to occupational groups, 47.8% of the participants work in the private sector, 24.1% work in the public sector, 15.7% are retired, 7% are students, and 5.4% are housewives and non-working individuals. 94.6% of the data consists of students and people who know the working life. Finally, 49.8% of the participants' monthly income level is between 0-10,000 TL, 36.4% is between 10,000-25,000 TL, and 13.4% is 25,000 TL and above. Half of the participants have a monthly income level of 10,000 TL and below, while the other half has a monthly income level of 10,000 TL and above. After measuring the socio-demographic characteristics, the data was subjected to the necessary statistical analyses. In this stage, the reliability analysis of the scales was first carried out. Then, an AI-created advertising scale was developed for the independent variable. The scale consists of 3 factors and 13 statements. The factors of the AI-created advertising scale were named as ad attractiveness, ad reliability and ad attitude. The consumer-based brand equity scale is also composed of 3 factors and 11 statements. The factors are named as overall brand equity, brand awareness/associations and perceived quality. After these analyses, the research model was updated, and the sub-titles of the hypotheses were created. The main hypothesis of the research is "Hypothesis 1: AI-created advertisements have a positive effect on consumer-based brand equity". The sub-titles of the first hypothesis suggest that the factors of the AI-created advertising scale have a positive effect on the factors of the consumer-based brand equity scale. Simple linear regression tests were applied to measure the first hypothesis and all its sub-titles. To sum up, the hypothesis was accepted with all its sub-titles. In terms of measuring generation differences, independent one-way variance analyses were applied. According to the findings, a significant difference was detected between the Generation X and Generation Z. It was not possible to determine that the other generations developed high/low brand equity by being more or less affected by these advertisements. In conclusion, it has been determined that AI-created advertisements have a positive effect on consumer-based brand equity through this study. It is recommended that this new type of ad, which has the potential to fundamentally affect the advertising industry in professional life, be used by companies. Brands can benefit from artificial intelligence technology in terms of time, cost, and creativity in the process of creating ads. It is believed that marketing professionals can conduct successful advertising campaigns using AI-created advertisements. It is recommended that companies consider this issue when developing their marketing strategies in the coming years. Keywords: AI-created advertising, ad attractiveness, ad credibility, ad attitude, consumer-based brand equity. Dans cette étude de thèse, l'objectif est d'étudier l'effet des publicités créées par l'intelligence artificielle sur la valeur de marque dans le cadre de la notion de Société 5.0. A cet effet, la recherche inclut les thèmes des publicités créées par l'IA et de la valeur de marque basée sur le consommateur. En général, la mesure des effets de la transformation digitale sur le monde du marketing constitue le cadre de recherche de base. Les avancées technologiques, qui sont la force motrice derrière les rapides changements qui ont lieu dans le monde, ont récemment conduit à l'émergence du concept de la Société 5.0 et à la création de "sociétés super intelligentes". La Société 5.0 est un concept proposé par le gouvernement japonais. Il a été préparé en tant que proposition de politique en 2015 dans le cadre du "5ème plan de base de la science et de la technologie" et a été annoncé au monde lors d'une conférence au Japon en 2017. Dans la structure de la Société 5.0, l'objectif est de numériser les systèmes en accordant la priorité au bien-être de l'individu grâce aux développements industriels, ce qui augmente le niveau de développement social. Le concept vise à transformer la technologie d'une menace en quelque chose qui est utilisé pour l'avantage de la société. La Société 5.0 est une nouvelle structure sociale dans laquelle "les besoins de la société sont personnalisés aux besoins individuels et les produits nécessaires sont fournis à ceux qui en ont besoin au moment où ils en ont besoin; une société où tous les gens peuvent recevoir un service de qualité et vivre ensemble". Dans cette nouvelle ère, les nouvelles technologies développées grâce à la numérisation (telles que l'intelligence artificielle, l'internet des choses, les big data, la robotique, les réseaux de capteurs sans fil, etc.) seront utilisées pour améliorer la vie des personnes et l'intégration complète de ces technologies créera une société super intelligente. L'intelligence artificielle est largement utilisée dans la création d'une société super-intelligente. L'intelligence artificielle est le processus de transfert des tâches effectuées par les humains à un ordinateur (logiciel) et de laisser le logiciel apprendre et s'améliorer au fil du temps. Les publicités créées par l'IA sont un nouveau type de publicité qui utilise cette technologie. Ici, l'intelligence artificielle peut être utilisée à chaque étape du processus publicitaire, y compris la recherche des insights des consommateurs, l'optimisation de l'emplacement de l'annonce, l'évaluation de l'efficacité de la campagne et même la création de messages publicitaires. Dans cette recherche, l'objectif est d'étudier l'effet des publicités créées par l'IA sur l'équité de marque dans le cadre du concept de la Société 5.0. À cette fin, la recherche inclut les thèmes des publicités créées par l'IA et de l'équité de marque basée sur le consommateur. En général, la mesure des effets de la transformation numérique sur le monde du marketing constitue le cadre de base de la recherche. Le concept de la valeur de marque est apparu dans les années 1980 et est devenu l'un des concepts de marketing les plus populaires dans la littérature à ce jour. La valeur de marque a été abordée sous différents angles par les producteurs et les consommateurs. L'approche de la perspective des producteurs est considérée comme plus quantitativement mesurée, les entreprises étant en mesure de mesurer la valeur de marque par le taux de croissance du flux de trésorerie résultant de l'association d'une marque avec leurs propres produits. Cependant, la valeur de marque n'est pas seulement un outil pour les entreprises d'augmenter leur rentabilité. Elle devrait être perçue comme la somme de la valeur ajoutée que posséder une marque apporte à une entreprise. Selon les définitions actuelles de la littérature, la valeur de marque est une variable qui est évaluée d'un point de vue orienté vers les consommateurs, en particulier dans le contexte de la relation marketing. La valeur de marque basée sur les consommateurs fait référence à l'effet différenciant qu'une marque a sur les consommateurs lorsqu'elle est commercialisée. Elle reflète la valeur ajoutée que la marque offre aux consommateurs. Une revue de la littérature a montré qu'un certain nombre d'études ont été menées sur les thèmes de l'intelligence artificielle et de l'équité de marque. Il y a de nombreuses études sur les concepts d'équité de marque et d'équité de marque axée sur le consommateur. De manière similaire, un grand nombre d'études ont été menées dans différentes disciplines et études interdisciplinaires sur l'intelligence artificielle. Cependant, il y a un nombre limité d'études dans la littérature liées aux publicités créées par l'IA. À ce jour, il n'y a eu aucune étude sur l'effet des publicités créées par l'IA sur l'équité de marque axée sur le consommateur dans le cadre du concept de la Société 5.0. Par conséquent, cette étude sera la première à enquêter sur l'effet des publicités créées par l'IA sur l'équité de marque axée sur le consommateur. L'étude sera menée auprès de consommateurs turcs, ce qui lui confère une valeur originale. Selon le modèle de recherche, les publicités créées par l'intelligence artificielle sont identifiées comme la variable indépendante, tandis que l'équité de la marque basée sur le consommateur est identifiée comme la variable dépendante. En examinant l'effet des publicités créées par l'intelligence artificielle sur l'équité de la marque, différentes échelles sont utilisées pour les variables dépendantes et indépendantes. Pour créer l'échelle de la variable indépendante des publicités créées par l'intelligence artificielle, l'échelle heuristique de la machine de Waddell (2008), l'échelle de l'étrangeté perçue des publicités basées sur l'IA de Ho et MacDorman (2017), l'appréciation des publicités créées par l'IA de Van Rompay et Valkant (2014) et l'échelle de l'attitude publicitaire de Bakpayev et al. (2022) ont été utilisées. L'échelle comprend 4 items d'heuristique de machine, 6 items de l'étrangeté perçue des publicités basées sur l'IA, 5 items d'appréciation des publicités créées par l'IA et 3 items d'attitude publicitaire. Pour la variable dépendante de la valeur de marque, l'échelle de la valeur de marque basée sur le consommateur fréquemment utilisée dans la littérature par Yoo et Donthu (2001) a été utilisée. Cette échelle comprend quatre dimensions: qualité perçue, fidélité de marque, sensibilisation de marque/associations et valeur de marque globale. étant donné que l'annonce de voiture de marque Lexus, écrite par l'intelligence artificielle, sera montrée aux participants et qu'on leur demandera de répondre aux questions en tenant compte de la marque Lexus, il est prévu que des résultats cohérents et significatifs ne peuvent pas être obtenus à partir des questions de fidélité de marque. Par conséquent, les déclarations pertinentes ont été supprimées de l'échelle. L'échelle comprend 2 éléments de qualité perçue, 6 éléments de sensibilisation de marque/association et 4 éléments de valeur de marque globale, soit un total de 12 déclarations. La recherche de données a été obtenue en préparant et en appliquant une enquête par échantillonnage, l'une des méthodes de la recherche quantitative. Une application de sondage en ligne a été utilisée comme méthode de collecte de données dans cette étude. Les questions du sondage ont été préparées via Google Docs et les données ont été collectées. Avant la phase de collecte de données, un test pilote a été effectué en envoyant le formulaire de sondage à 33 personnes et les tests de fiabilité des échelles ont été effectués. Les tests de fiabilité ont été efficaces pour décider de retirer ou non des déclarations des échelles. En conséquence de l'analyse, deux déclarations ont été retirées de l'échelle de l'appréhension de la publicité AI et une déclaration a été retirée de l'échelle de l'appréciation de la publicité AI créée. Après la réglementation mentionnée, un total de 32 questions ont été administrées aux participants dans le cadre de l'enquête. Ces questions ont été regroupées et présentées dans trois grandes catégories. La première partie de l'enquête comprend 12 questions liées à l'heuristique machine, à l'étrangeté perçue des publicités AI et à l'appréciation des publicités créées par l'IA. La deuxième partie comprend 12 questions liées à l'équité de marque basée sur le consommateur et 3 questions liées aux attitudes publicitaires. Les participants ont répondu à ces sections en se basant sur une échelle de Likert à 5 points allant de "1 : Je ne suis pas du tout d'accord" à "5 : Je suis totalement d'accord". Dans la troisième partie de l'enquête, 5 questions fermées sur les caractéristiques socio-démographiques des consommateurs ont été posées. Les caractéristiques socio-démographiques sont divisées en âge, genre, niveau d'éducation, groupe d'occupation et revenu mensuel moyen. Les données ont été recueillies en avril 2022. La recherche a été menée sur des volontaires âgés de plus de dix-huit ans. Avant de débuter les questions du questionnaire créées pour l'étude, il a été précisé dans le texte écrit qu'un film publicitaire rédigé par l'intelligence artificielle serait montré aux participants et le film publicitaire de la marque Lexus a été ajouté au début des questions du questionnaire. Les participants ont été invités à répondre aux questions du questionnaire sur la base de ce film publicitaire. Les questions du questionnaire ont été envoyées aux participants en ligne via Google Docs. En raison de contraintes de temps, de coût et d'accessibilité, un total de 471 formulaires de questionnaire ont été recueillis auprès des participants, à l'exclusion des 33 participants qui ont participé au test pilote en utilisant la méthode d'échantillonnage opportuniste, qui est l'une des méthodes d'échantillonnage non aléatoires. Dans l'analyse, les données de 11 participants ont été éliminées en raison de réponses incohérentes. Par conséquent, 460 questionnaires ont été inclus dans l'analyse. D'abord, la structure socio-démographique de l'échantillon a été examinée. Il a été constaté que 53 % des participants étaient de sexe masculin et 47 % de sexe féminin en termes de distribution de genre. Par conséquent, la distribution des participants selon le genre est équilibrée. Selon la distribution générationnelle des participants, 44,7 % des participants appartenaient à la génération Y et 32,4 % à la génération X. Ensuite, 12,2 % sont des baby boomers et 10,7 % appartiennent à la génération Z. Selon le niveau d'éducation, 55,9 % des participants sont titulaires d'un baccalauréat, 23,9 % sont titulaires d'un master, 8,3 % ont un diplôme de lycée, 6,1 % ont un diplôme d'associé, 4,9 % ont un doctorat et 0,9 % ont un diplôme primaire. Par conséquent, il a été déterminé que 90,8 % de l'échantillon est composé de personnes ayant un niveau d'éducation élevé ayant un diplôme d'associé ou supérieur. Selon les groupes professionnels, 47,8 % des participants travaillent dans le secteur privé, 24,1 % travaillent dans le secteur public, 15,7 % sont retraités, 7 % sont étudiants et 5,4 % sont femmes au foyer et personnes non travailleuses. 94,6 % des données sont constituées d'étudiants et de personnes connaissant la vie professionnelle. Enfin, 49,8 % des revenus mensuels des participants se situent entre 0 et 10 000 TL, 36,4 % entre 10 000 et 25 000 TL et 13,4 % sont supérieurs à 25 000 TL. La moitié des participants ont un niveau de revenu mensuel de 10 000 TL et moins, tandis que l'autre moitié a un niveau de revenu mensuel de 10 000 TL et plus. Après avoir mesuré les caractéristiques sociodémographiques, les données ont été soumises aux analyses statistiques nécessaires. Dans cette étape, l'analyse de la fiabilité des échelles a d'abord été réalisée. Ensuite, une échelle de publicité créée par IA a été développée pour la variable indépendante. L'échelle comprend 3 facteurs et 13 énoncés. Les facteurs de l'échelle de publicité créée par IA ont été appelés attractivité publicitaire, fiabilité publicitaire et attitude publicitaire. L'échelle d'équité de marque basée sur le consommateur comprend également 3 facteurs et 11 énoncés. Les facteurs sont appelés équité de marque globale, conscience de la marque / associations et qualité perçue. Après ces analyses, le modèle de recherche a été mis à jour et les sous-titres des hypothèses ont été créés. L'hypothèse principale de la recherche est "Hypothèse 1 : les publicités créées par l'IA ont un effet positif sur le capital de marque basé sur le consommateur". Les sous-titres de la première hypothèse suggèrent que les facteurs de l'échelle de publicité créée par IA ont un effet positif sur les facteurs de l'échelle d'équité de marque basée sur le consommateur. Des tests de régression linéaire simple ont été appliqués pour mesurer la première hypothèse et tous ses sous-titres. En ce qui concerne la mesure des différences de génération, des analyses de variance indépendant. Il est recommandé que ce nouveau type de publicité, qui a le potentiel d'affecter de manière fondamentale l'industrie de la publicité dans la vie professionnelle, soit utilisé par les entreprises. Les marques peuvent bénéficier de la technologie de l'intelligence artificielle en termes de temps, de coûts et de créativité dans le processus de création de publicités. On pense que les professionnels du marketing peuvent réaliser des campagnes publicitaires réussies en utilisant des publicités créées par IA. Il est recommandé aux entreprises de prendre en compte ce sujet lors de l'élaboration de leurs stratégies marketing dans les années à venir. Mots-clés: publicité créée par l'IA, attractivité publicitaire, crédibilité publicitaire, attitude publicitaire, capital de marque basé sur le consommateur.