Neues Spezial: KI-Stimmen in der Werbung optimieren

Mit KI erzeugte Stimmen lassen sich für die Werbung je nach Zielgruppe und Produkt einfach anpassen. Aber welche Auswirkungen haben diese Änderungen eigentlich? Eine wissenschaftliche Studie hat sich hierzu vor allem auf die Manipulation der Vokaltraktlänge konzentriert. In diese Spezial fassen wir die wichtigsten Ergebnisse zusammen.

(Illustration: © studiostoks, depositphotos.com)

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In diesem Spezial

  • Einleitung
  • Hintergrund der Studie
    • Ziel und Fragestellung
    • Theoretischer Rahmen
  • Methodik
    • Erklärung der Vokaltraktlänge (VTL) und ihrer Manipulation
    • Einschränkungen der Studie
  • Hauptergebnisse
    • Einfluss der VTL auf Wahrnehmung physischer Eigenschaften
    • Auswirkungen auf Maskulinitätswahrnehmung
    • Produkt-Stimme-Kongruenz
    • Effekte auf Werbeleistung (Klickraten, Kosten)
  • Praktische Implikationen für Content-Marketing

Über die Autor:innen

Fotis Efthymiou ist Doktorand am Institut für Verhaltenswissenschaften und Technologie, Universität St. Gallen, Schweiz

Christian Hildebrand ist Professor für Marketing Analytics, Institut für Verhaltenswissenschaften und Technologie, Universität St. Gallen, Schweiz

Emanuel de Bellis ist außerordentlicher Professor für Empirische Forschungsmethoden, Institut für Verhaltenswissenschaften und Technologie, Universität St. Gallen, Schweiz

William H. Hampton ist Senior UX Research Manager, TikTok, Vereinigte Staaten.

Quelle

Dieses Spezial fasst die wissenschaftliche Studie „The Power of AI-Generated Voices: How Digital Vocal Tract Length Shapes Product Congruency and Ad Performance“ von Fotis Efthymiou, Christian Hildebrand, Emanuel de Bellis und William H. Hampton zusammen, die in der Fachzeitschrift „Journal of Interactive Marketing“ erschienen ist.

Efthymiou, F., Hildebrand, C., de Bellis, E., & Hampton, W. H. (2024). The Power of AI-Generated Voices: How Digital Vocal Tract Length Shapes Product Congruency and Ad Performance. Journal of Interactive Marketing, 59(2), 117-134. https://doi.org/10.1177/10949968231194905

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