ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ПРОЦЕСИ МІЖНАРОДНОГО ІНФЛЮЕНС-МАРКЕТИНГУ - Кам’янецька, О.В. (Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка, 2026)
Сучасна парадигма міжнародного маркетингу визначається експоненційним зростанням інфлюенсер-маркетингу, однак глобальна експансія транснаціональних корпорацій стикається із системними обмеженнями, зумовленими високою фрагментацією цільових ринків, культурною різноманітністю та регуляторною нерівномірністю. Традиційні, суб’єктивні методи підбору інфлюенсерів, оцінки автентичності та прогнозування рентабельності інвестицій (ROI) є неефективними для масштабних транскордонних операцій, що створює критичну потребу у впровадженні інтелектуальних систем. В цій статті розглядаюиться перспективи розробки концептуально-методологічної основи для системної інтеграції штучного інтелекту, включаючи глибоке навчання (deep learning) та обробку природної мови (NLP), у міжнародні маркетингові стратегії. Обґрунтовується використання прогностичної аналітики predictive analytics) для транснаціонального прогнозування ROI. Моделі глибокого навчання (LSTM, attention mechanisms) інтегрують внутрішні метрики кампанії (CTR, engagement rate) та зовнішні макроекономічні й регуляторні індикатори, що дозволяє здійснювати точне сценарне моделювання та багатокритеріальну оптимізацію інвестицій. Детально проаналізовано багатомодальну адаптацію контенту. NLP використовується для транскреації - культурної адаптації повідомлень, що виходить за межі простого перекладу, а машинне зорове сприйняття (Computer Vision) на основі CNN забезпечує візуальну локалізацію, адаптуючи естетичний контекст до місцевих норм. Ця багатомодальна стратегія є необхідною умовою для підтримки стратегії «глокалізації». Результати підтверджують, що інтеграція AI трансформує міжнародний інфлюенсер-маркетинг на високоточну, керовану даними дисципліну, надаючи ТНК критично важливий механізм для досягнення глобальної узгодженості бренду та необхідної локальної автентичності. Подальші дослідження необхідні для вирішення проблем етичного управління AI, мінімізації ризиків алгоритмічної упередженості через нерепрезентативність міжнародних даних, а також для забезпечення безшовної крос-платформної інтеграції для повної реалізації потенціалу AI в даній сфері.