دانلود ترجمه مقاله هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال

1. مقدمه 2. مواد و روش ها 3. نتایج 4. بحث و بررسی 5. نتیجه گیری

چکیده – هوش مصنوعی (AI) به سرعت به عنوان یک نیروی تحول‌آفرین در بخش‌های مختلف ظهور کرده است و بازاریابی دیجیتال یکی از بهره‌برداران برجسته آن است. با پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی، پتانسیل آن‌ها برای تغییر شکل چشم‌انداز بازاریابی دیجیتال بیش از پیش آشکار می‌شود و پیامدهای عمیقی برای کسب‌وکارها و استراتژی‌های ارتباط دیجیتال آن‌ها دارد. این تحقیق به دنبال پاسخ به این سوال اساسی است: "چگونه می‌توان از کاربردهای هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال استفاده کرد؟" با استناد به یک مرور سیستماتیک مقالات، هدایت شده توسط چارچوب PRISMA (آیتم‌های گزارش‌دهی ترجیحی برای بررسی‌های سیستماتیک و تحلیل‌های متا)، این مطالعه 211 مقاله مرتبط را شناسایی کرده است. از طریق یک تحلیل کتاب‌سنجی جامع، یافته‌ها به خوشه‌های متمایز طبقه‌بندی شدند، از جمله: الگوریتم‌های AI/ML (یادگیری ماشین)، رسانه‌های اجتماعی، رفتار مصرف‌کننده، تجارت الکترونیک، تبلیغات دیجیتال، بهینه‌سازی بودجه و استراتژی‌های رقابتی. هر خوشه، بینش‌هایی در مورد نحوه استفاده از کاربردهای هوش مصنوعی برای تقویت تلاش‌های بازاریابی دیجیتال ارائه می‌دهد. نتیجه، یافته‌های کلیدی را ترکیب می‌کند و مسیرهای آینده برای اکتشاف در این تقاطع پویای هوش مصنوعی و بازاریابی دیجیتال را پیشنهاد می‌دهد. این تحقیق با ارائه یک تحلیل کتاب‌سنجی جامع از هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال، شناسایی روندهای کلیدی، چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده، به این حوزه کمک می‌کند. رویکرد سیستماتیک ما بینش‌های ارزشمندی را برای کسب‌وکارها و محققان، ارائه می‌دهد و درک نقش در حال تکامل هوش مصنوعی در استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال را افزایش می‌دهد.

Artificial intelligence (AI) has rapidly emerged as a transformative force in multiple sectors, with digital marketing being a prominent beneficiary. As AI technologies continue to advance, their potential to reshape the digital marketing landscape becomes ever more apparent, leading to profound implications for businesses and their digital outreach strategies. This research seeks to answer the pivotal question: “How could AI applications be leveraged to optimize digital marketing strategies”? Drawing from a systematic literature review guided by the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) framework, this study has identified 211 pertinent articles. Through a comprehensive bibliometric analysis, the findings were categorized into distinct clusters, namely: AI/ML (Machine Learning) Algorithms, Social Media, Consumer Behavior, E-Commerce, Digital Advertising, Budget Optimization, and Competitive Strategies. Each cluster offers insights into how AI applications can be harnessed to augment digital marketing efforts. The conclusion synthesizes key findings and suggests avenues for future exploration in this dynamic intersection of AI and digital marketing. This research contributes to the field by providing a comprehensive bibliometric analysis of AI in digital marketing, identifying key trends, challenges, and future directions. Our systematic approach offers valuable insights for businesses and researchers alike, enhancing the understanding of AI’s evolving role in digital marketing strategies.