Abstrak
Iklan  telah  menjadi  salah  satu  faktor  yang  digunakan  untuk  menciptakan  pengaruh  pada  keputusan pembelian konsumen. Masifnya paparan iklan menyebabkan munculnya perilaku penghindaran iklan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  penggunaan  kecerdasan  buatan  dalam  mengurangi perilaku penghindaran iklan. Perilaku penghindaran iklan meliputi penghindaran iklan secara kognitif, afektif,  dan  konatif.  Metode  yang  digunakan  adalah systematic  literature  review (SLR)  untuk mengumpulkan  dan  menganalisis  secara  kritis  dengan  menyajikan  data-data  serta  temuan  yang berasal  dari  berbagai  macam  penelitian  sebelumnya.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa penggunaan AI yang dipersonalisasi mampu mengurangi perilaku penghindaran iklan.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan, Penghindaran Iklan .

## INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research
Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 12248-12261 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penggunaan Kecerdasan Buatan Dalam Mengurangi Perilaku Penghindaran Iklan
Elkuny Dovir Siratan 1 ✉ , Henilia Yulita 2 , Titi Widaningsih 3
(1) (2)Universitas Bunda Mulia
(2) Universitas Sahid
Email: esiratan@bundamulia.ac.id 1 ✉

## PENDAHULUAN
Kemajuan  di  bidang  teknologi,  dunia  telah  menjadi  jaringan-jaringan  yang  saling berhubungan  (Pires  &  Santos,  2023).  Kecerdasan  Buatan  ( artificial  intelligence )  dapat diterapkan  dalam  konteks  berbeda  dalam  skenario  bisnis  saat  ini.  Istilah  kecerdasan buatan (AI) diciptakan oleh ilmuwan komputer John McCarthy pada tahun 1954 (Rosário, 2021a). Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi baru yang banyak digunakan dan dapat didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh mesin (Davenport et al., 2020). AI adalah  ilmu  dan  rekayasa  pembuatan  mesin  cerdas  yang  menggunakan  sensor  untuk merasakan  dan efektor untuk bereaksi terhadap  lingkungan  eksternal  (Han  et al., 2021). Hal  ini  terkait  dengan  penggunaan  program  komputer  untuk  memahami  kecerdasan manusia.
Kehadiran  kecerdasan  buatan  (AI)  mampu  mengenali  ucapan,  merencanakan,  dan memecahkan  masalah.  Istilah  kecerdasan  buatan  memang  diciptakan  pada  tahun  1954. Namun,  perdebatan  mengenai  perannya  dalam  pemasaran  terus  meningkat  pesat terutama berhubungan dengan implikasinya di dunia akademis dan industry (Panggabean et  al.,  2023).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  banyaknya  makalah  penelitian  mengenai kecerdasan buatan yang dipublikasikan di Jurnal (Supriadi, 2024).
Pemasaran  pada  jaman  kontemporer  biasanya  mengandalkan  media  pemasaran tradisional  seperti  iklan  cetak  atau  radio,  bersifat  satu  arah,  monoton,  dan  semakin ditinggalkan  oleh  konsumen  (Yulita  &  Hidajat,  2021).  Berbeda  dengan  pendekatan pemasaran new  era atau jaman baru yang sangat terfokus pada kecerdasan buatan dan memiliki pengaruh langsung terhadap hasil pemasaran (Wijaya & Yulita, 2020).
Pemasaran AI didefinisikan sebagai pengembangan agen buatan yang, berdasarkan informasi  yang  mereka  miliki  tentang  pesaing,  konsumen,  dan  perusahaan,  mampu memberikan saran dalam pengambilan keputusan untuk mencapai hasil pemasaran

## Abstract
Advertisement  has  become  one  of  the  factors  used  to  create  influence  on  consumer  purchasing decisions.  Massive  exposure  to  advertisements  causes  the  emergence  of  advertisement  avoidance behavior.  This  study  aims  to  analyze  the  use  of  artificial  intelligence  in  reducing  advertisement avoidance  behavior.  Advertisement  avoidance  behavior  includes  cognitive,  affective,  and  conative advertisement  avoidance.  The  method  used  is  a  systematic  literature  review  (SLR)  to  collect  and critically analyze by presenting data and findings from various previous studies. The results of this study conclude that the use of personalized AI can reduce advertisement avoidance behavior.
Keywords: Advertisement Avoidance, Artificial Intelligence.
terbaik. Salah satu strategi pemasaran adalah melalui iklan (Christian et al., 2022).
Para  marketer  menganggap  bahwa  iklan  merupakan  salah  satu  taktik  pemasaran yang efektif (Junianti et al., 2023) karena iklan merupakan cara yang cukup singkat untuk menjangkau  begitu  banyak  khalayak  dan  target  pasar  dalam  waktu  singkat. Kecenderungan  dari  iklan  adalah  masif  dan  intrusif  (Henilia  Yulita  et  al.,  2022).  Itu sebabnya  iklan  dipasang  di  berbagai  tempat  dan  cenderung  muncul  tanpa  persetujuan dari khalayak. Masalah dari pendekatan ini adalah iklan yang masif dan intrusif kerap kali membuat  khalayak  dan  target  pasar  merasa  terganggu  dan  menyebabkan  munculnya fenomena penghindaran iklan (Indriyarti et al., 2023).
Perilaku  menghindari  iklan  sudah  terbentuk  mulai  dari  konsep  sederhana  yaitu meninggalkan  ruangan  yang  iklannya  sedang  ditayangkan  sampai  kepada  mengganti kanal program yang sedang menampilkan iklan (Indriyarti et al., 2022). Konsep lain dalam menghindari iklan menekankan pada aspek mengabaikan tampilan iklan itu sendiri tanpa harus  berpindah  tempat.  Konsep  ini  dikenal  dengan  tindakan  penghindaran  secara kognitif (Henilia Yulita et al., 2022).
Berdasarkan  penelItian  terdahulu,  fenomena  penghindaran  iklan  memiliki  dampak yang  sangat  besar  bagi  kelangsungan  sebuah  perusahaan.  Pemasar  harus  benar-benar memahami  perilaku  konsumen  terutama  generasi  milenial  agar  iklan  yang  dihasilkan dapat diterima dan tidak dihindari (Christian et al., 2023).
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan (Henilia  Yulita  et  al.,  2022)  mengenai  penghindaran  iklan  pada  generasi  milenial. Penghindaran  pada  iklan  dianggap  sebagai  tindakan  pengguna  dalam  mengurangi tampilan iklan yang muncul. Penelitian ini akan menganalisa peran AI dalam mengurangi perilaku penghindaran iklan pada generasi Z.

## METODE PENELITIAN
Penelitian saat ini menggunakan tinjauan literatur sistematis (SLR) dari literatur masa lalu  yang  relevan  dengan  pemasaran  AI  (Khajuria,  2023).  SLR  sebagai  proses mengidentifikasi  tren  yang  mendasarinya  dengan  menganalisis  dan  mengeksplorasi sejumlah  besar  data  yang  dipublikasikan  (Ljepava,  2022).  SLR  harus  komprehensif  untuk memastikan  bahwa  SLR  mengumpulkan,  meninjau,  dan  menilai  temuan-temuan sebelumnya  sekaligus  memanfaatkan  teknik  penelitian  yang  terstandarisasi  dan  telah ditentukan  sebelumnya  (Khajuria,  2023).  Pedoman  Rowley  dan  Slack  (2004)  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  melakukan  penelitian  yang  sistematis  (Chongcs  et  al.,  2023).
Secara  metodologis,  tinjauan  literatur  menggunakan  proses  multifaset  yang  dijelaskan pada bagian selanjutnya dari desain Penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kecerdasan buatan (AI) merupakan sistem komputer yang dapat melakukan tugas- tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, pemecahan masalah,  dan  pengambilan  keputusan  (Yau  et  al.,  2021).  Dalam  pemasaran,  AI  dapat digunakan  untuk  menganalisis  data,  mengidentifikasi  pola,  memprediksi  hasil,  dan mengotomatisasi  proses.  Di  dunia  sekarang  ini,  setiap  aspek  kehidupan  manusia dipengaruhi oleh teknologi (Pires & Santos, 2023).
Dengan  kemajuan  teknologi,  kecerdasan  buatan  (AI)  telah  menjadi  bagian  integral dari  industri  pemasaran.  AI  adalah  seperangkat  algoritme  dan  sistem  komputer  cerdas yang  dapat  mempelajari,  berpikir,  bernalar,  dan  melakukan  tugas-tugas  yang  biasanya memerlukan  kecerdasan  manusia  (Shaik,  2023a).  Peran  AI  dalam  pemasaran  terus berkembang dan terus berkembang.
Peran AI dalam pemasaran adalah pengelolaan data yang efektif. Perusahaan dapat menggunakan  AI  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  pelanggan  (Benhamou, 2020),  membantu  mereka  menemukan  wawasan  berharga  dan  mengungkap  tren,  pola, dan  perilaku  tersembunyi  (Verma  et  al.,  2021a).  Dengan  AI,  peneliti  pasar  dapat memahami data besar secara real-time untuk mengambil keputusan yang tepat. Analisis real-time ini memungkinkan bisnis untuk tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan, melakukan penyesuaian dengan cepat, dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka untuk efektivitas maksimum (Mustak et al., 2021a).
Penggunaan AI dalam pemasaran membuktikan keberhasilan yang mengesankan di berbagai  industri,  khususnya  di  bidang  promosi  (Thilagavathy  &  Praveen  Kumar,  2021). Kemajuan  terkini  dalam  teknologi  AI  dan  meningkatnya  jumlah  penggunaan  AI, membuktikan  efektivitasnya  di  kalangan  para  pemasar.  Pemasaran  AI  memerlukan perubahan  mendasar  pada  cara  pemasar  berinteraksi  dengan  pelanggan.  AI  telah mengubah proses penjualan yang berpusat pada manusia menjadi proses penjualan yang berpusat dari bisnis ke bisnis (B2B) (Verma et al., 2021b).
Basis data sangat penting dalam AI dan keunggulan AI adalah kemampuannya untuk belajar  dari  kumpulan  data  yang  besar.  Algoritme  AI  dan  Machine  Learning memungkinkan  pemrosesan  data  yang  efisien  yang  memungkinkan  perusahaan merumuskan keputusan yang tepat (Manoharan et al., 2023a). Penggunaan AI di bidang
pemasaran  membantu  manajemen  dalam  menganalisis  kebiasaan  konsumen,  kesukaan, ketidaksukaan,  pembelian,  dan  lain  sebagainya.  Kemajuan  AI  dan  mendemonstrasikan mesin  yang  didukung  AI,  yang  dapat  melacak  panca  indera  (penglihatan,  pendengaran, pengecapan, bau dan sentuhan) manusia. Hasilnya menunjukkan merek konsumen yang lebih baik.
Peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam Mengurangi Penghindaran Iklan
Peran  kecerdasan  buatan  (AI)  dalam  mendukung  pemasar  dalam  strategi  dan perencanaan  kegiatan  pemasaran,  dilakukan  dengan  membantu  pemasar  dalam segmentasi, penargetan, dan positioning (STP) (Chintalapati & Pandey, 2022). Segmentasi menjadi  semakin  halus,  menangkap  sejumlah  besar  segmen  mikro  yang  tepat. Penyempurnaan yang berkelanjutan ini pada akhirnya dapat mengarah pada titik di mana setiap konsumen menjadi segmen tertentu dan dapat ditargetkan dengan penawaran dan iklan yang disesuaikan berdasarkan profil tunggalnya (Masnita et al., 2024).
Segmentasi  AI  bersifat  fleksibel,  karena  dapat  memilah  pasar  menjadi  segmen- segmen  yang  sama  (yaitu  setiap  pelanggan  adalah  sebuah  segmen)  dan  dapat menggabungkan segmen-segmen panjang yang tersebar menjadi satu segmen (Ziakis & Vlachopoulou,  2023).  Alat  analisis  pemasaran  berbasis  kecerdasan  buatan  dapat mengukur  hal  tersebut.  AI  mampu  mengukur  kesesuaian  desain  produk  dengan kebutuhan  pelanggan  dan  kepuasan  pelanggan  yang  dihasilkan  (Manoharan  et  al., 2023b).  Pencarian  produk  membantu  pemasar  untuk  memahami  pemberi  rekomendasi produk  sistem  dan  menyelaraskan  strategi  pemasaran  untuk  manajemen  produk  yang bermakna.
AI juga dapat membantu bisnis dalam memprediksi perilaku pelanggan. Berdasarkan analisis  terhadap  perilaku  dan  pola  konsumen,  AI  dapat  memberikan  wawasan  tentang transaksi,  perilaku,  dan  keputusan  pembelian  di  masa  depan  (Mustak  et  al.,  2021b). Wawasan  ini  sangat  berguna  bagi  bisnis  karena  membantu  mereka  menyempurnakan iklan  mereka  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  mereka,  dan  merespons  kebutuhan pelanggan secara proaktif. AI adalah alat penting yang memainkan peran penting dalam pemasaran  dan  membentuk  lanskap  bisnis  modern  (Gabelaia,  2022).  Dengan memanfaatkan  AI,  bisnis  dapat  memperoleh  wawasan  berharga  tentang  perilaku  dan preferensi pelanggan serta meningkatkan efisiensi dan profitabilitas.
AI  bukanlah  pengganti  interaksi  manusia  namun  merupakan  bantuan  yang  dapat membantu menambah dan memperbaikinya (Rosário, 2021b). Faktanya, AI memungkinkan bisnis  untuk  bekerja  lebih  cerdas,  bukan  lebih  keras.  AI  dapat  membantu  bisnis
menciptakan  pengalaman  yang  dipersonalisasi  bagi  pelanggan  dengan  menganalisis perilaku  dan  preferensi  mereka.  Algoritme  AI  menganalisis  riwayat  penelusuran  dan pembelian, serta titik data perilaku lainnya, untuk membuat profil unik bagi individu (Sabili et  al.,  2024).  Dari  sana,  program-program  ini  dapat  menyusun  konten,  iklan,  dan rekomendasi yang disesuaikan secara khusus dengan minat.
Meskipun hal ini mungkin tampak seperti kemudahan kecil, namun hal ini berpotensi merevolusi cara manusia berinteraksi dengan teknologi dengan menciptakan pengalaman yang lebih intuitif dan personal (Vlačić et al., 2021). Namun, penting untuk dicatat bahwa tingkat  personalisasi  ini  juga  menimbulkan  kekhawatiran  tentang  privasi  dan  keamanan dalam  hal  cara  data  dikumpulkan  dan  digunakan.  AI  dapat  memprediksi  perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang bagi bisnis untuk menargetkan audiens tertentu (Eriksson et al., 2020).
AI  dapat  membantu  bisnis  menciptakan  pengalaman  yang  dipersonalisasi  bagi pelanggan  dengan  menganalisis  perilaku  dan  preferensi  konsumen.  Algoritme  AI menganalisis riwayat penelusuran dan pembelian, serta titik data perilaku  lainnya, untuk membuat profil unik bagi konsumen (Wu & Monfort, 2023). Dari sana, program-program ini  dapat  menyusun  konten,  iklan,  dan  rekomendasi  yang  disesuaikan  secara  khusus dengan minat.
AI  menawarkan  penyesuaian  dan  personalisasi  pesan  sesuai  profil  dan  kesukaan pelanggan. AI mampu mengidentifikasi promosi mana yang paling berhasil dan tercepat dengan pelanggan/segmen pasar mana, mampu mengidentifikasi penawaran mana yang harus  digunakan  dan  kapan.  Menggunakan  program  komputer  untuk  membaca  dan menyusun pesan individual, AI mampu membaca dan memberikan saran pada konsumen dengan informasi yang diperlukan.
Analisis prediktif melalui kecerdasan buatan (AI) mengacu pada proses penggunaan algoritma dan teknik AI untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan memprediksi hasil  di  masa  depan  (Sharma,  2023).  Penggunaan  analisis  prediktif  menjadi  semakin populer di kalangan bisnis di berbagai industri karena memungkinkan mereka membuat keputusan berdasarkan data dengan akurasi dan efisiensi yang lebih tinggi.
Manfaat analisis prediktif melalui AI mencakup kemampuan untuk mengoptimalkan proses  bisnis,  mengurangi  biaya,  meningkatkan  pengalaman  pelanggan,  dan meningkatkan pendapatan (Perakakis et al., 2019). Penggunaan teknologi ini memerlukan tenaga  profesional  terampil  yang  dapat  mengembangkan  model  pembelajaran  mesin yang efektif dan menafsirkan kumpulan data yang kompleks (Shaily & Emma, 2021).
Selain  itu,  bisnis  harus  memastikan  bahwa  mereka  mengikuti  pedoman  etika  saat menggunakan  analisis  prediktif  untuk  menghindari  bias  atau  konsekuensi  yang  tidak diinginkan.  Seiring  dengan  terus  berkembangnya  AI,  analitik  prediktif  siap  menjadi  alat yang lebih ampuh untuk meningkatkan kinerja bisnis dan mendorong inovasi di berbagai bidang (De Mauro et al., 2022).
AI dapat digunakan untuk meningkatkan kepuasan konsumen melalui personalisasi pengalaman.  Personalisasi  mengacu  pada  penciptaan  komunikasi  yang  disesuaikan  di tingkat  konsumen  berdasarkan  pola  sosio-demografis  dan  perilaku  pembelian sebelumnya  (Shaik,  2023b).  Algoritme  ML  dapat  dimanfaatkan  tidak  hanya  untuk memprediksi  kebutuhan  konsumen  namun  juga  untuk  menentukan  segmen  konsumen serupa,  sehingga  memungkinkan  perusahaan  untuk  menangani  penawaran  yang dipersonalisasi  dan  tepat  (Thakur  &  Kushwaha,  2024).  Komunikasi  satu  per  satu  yang sangat dipersonalisasi ini dimungkinkan oleh algoritme pembelajaran mesin.
Pembelajaran  mendalam  dapat  mempersonalisasikan  rekomendasi  tempat  menarik dan  membantu  menjelajahi  tempat-tempat  baru,  menawarkan  kemampuan  untuk menyesuaikan penawaran yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan (Grandinetti, 2020). Ketika  rekomendasi  sesuai  dengan  minat  konsumen,  maka  perilaku  penghindaran  iklan dapat diminimalkan.
Manajemen  promosi  memerlukan  perencanaan  media,  penjadwalan  media manajemen  seperti:  iklan,  kampanye  periklanan,  optimasi  mesin  pencari,  dan  lainnya. Strategi promosi berubah dari fisik menjadi non-fisik (Shahid & Li, 2019). Pemasaran digital dan  kampanye  media  sosial  mendapat  terobosan  pesat  berkat  transformasi  digital  di seluruh  dunia  (Aditya  Nirwana  et  al.,  2023).  Dalam  dunia  teknologi  yang  berubah, pelanggan  menentukan  konten,  tempat,  dan  waktu.  Kemampuan  AI  menawarkan personalisasi dapat menurunkan perilaku penghindaran iklan.

## SIMPULAN
Munculnya  kecerdasan  buatan  dalam  pemasaran  memiliki  konsekuensi  yang  luas. Kemampuan  untuk  mengintegrasikan  dan  mengelola  solusi  AI  dengan  benar  menjadi semakin penting bagi pemasar seiring dengan kemajuan AI  dan mendapatkan daya tarik di  industri.  pemasar  dapat  menggunakan  AI  untuk  tiga  keputusan  strategis  utama: segmentasi, penargetan, dan positioning.
AI  mampu  melacak  perasaan  audiens  dan  mempersonalisasi  pesan  iklan,  AI  juga mampu  memprediksi  untuk  membuat  dan  menyampaikan  konten  yang  dipersonalisasi
untuk  menarik  pelanggan.  Perusahaan  yang  memiliki  database  pelanggan  yang  besar, relevan, dan potensial, dapat mengoptimalkan penggunaan AI untuk menjalankan proses pengawasan  mengeksplorasi  pola  preferensi  atau  perilaku  pembelian  sebagai  dasar penargetan dan positioning.
Dengan bantuan AI, pemasar dapat mencurahkan lebih banyak waktu dan sumber daya  untuk  inisiatif  yang  secara  langsung  menguntungkan  pelanggan,  karyawan,  dan masyarakat  secara  keseluruhan,  seperti  mengembangkan  produk  baru,  menciptakan lingkungan  kerja  yang  lebih  positif,  dan  mendorong  ide-ide  inovatif.  Hasil  penelitian  ini mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh (- et al., 2023; Huang & Rust, 2022; M. Jabeen, 2022).
Saran  untuk  penelitian  berikutnya  dapat  menggunakan  metode  kualitatif  atau kuantitatif dalam menguji analisa penggunaan AI dalam mengurangi penghindaran iklan secara  lebih  nyata.  Pengembangan  kajian  juga  dapat  diperluas  dengan  meneliti menganalisa penggunaan AI dalam mengurangi penghindaran iklan dari berbagai sudut pandang generasi yang berbeda.
DAFTAR PUSTAKA
-, A. L. P., -, M. H., -, M. P., & -, Y. D. (2023). A Study on Artificial Intelligence in Marketing.
International Journal For
Multidisciplinary Research, 5(3). https://doi.org/10.36948/ijfmr.2023.v05i03.3789
Abdul  Moaz  Alkhayyat,  &  Ahmed  Mohamud  Ahmed.  (2022).  The  impact  of  artificial intelligence in digital marketing. School  of  Business,  Society  and  Engineering , Mälardalen University.
Abi, K., Zakraoui, S., Benahmed, A., Abi, K., Zakraoui, S., Benahmed, A., Intelligence, A., & Marketing, A. I. (2021). Artificial Intelligence ( AI ) .. Marketing  touchpoints  To  cite this version : HAL Id : hal-03505864. 04(03), 322–342.
Aditya Nirwana, Sudarmiatin, & Melany. (2023). Implementation of Artificial Intelligence in Digital Marketing Development: a Thematic Review and Practical Exploration. Jurnal
Manajemen Bisnis, Akuntansi
Dan Keuangan , 2(1), 85–112. https://doi.org/10.55927/jambak.v2i1.4034
Aramendia-Muneta, M. E., & Olarte-Pascual, C. (2019). Consumer attitudes towards mobile advertising: An updated vision. International  Journal  of  Internet  Marketing  and Advertising, 13(3), 235–252. https://doi.org/10.1504/IJIMA.2019.102564
Bashang,  S.  (2023).  The  Role  of  Artificial  Intelligence  in  Digital  Marketing:  A  Review.
IRJEMS  International  Research  Journal  of  Economics  and  Management  Studies Published by Eternal Scientific Publications , 2(3), 125–133.
https://doi.org/10.56472/25835238/IRJEMS-V2I3P118
Benhamou, S. (2020). Artificial intelligence and the future of work. In Revue d’Economie Industrielle (Vol. 169, Issue 1, pp. 57–88). https://doi.org/10.4000/rei.8727
Bruyn, A. De, Viswanathan, V., Beh, Y. S., Kai-uwe, J., Wangenheim, F. Von, Bruyn, A. De, Viswanathan, V., Beh, Y. S., Brock, J. K., & Wan-, F. Von. (2022). Artificial  Intelligence and Marketing : Pitfalls and Opportunities To cite this version : HAL Id : hal-03492336 Artificial Intelligence and Marketing : Pitfalls and Opportunities. 0–45.
Chintalapati,  S.,  &  Pandey,  S.  K.  (2022).  Artificial  intelligence  in  marketing:  A  systematic literature  review. International  Journal  of  Market  Research ,  64(1),  38–68. https://doi.org/10.1177/14707853211018428
Chongcs, J., Kathiarayan, V., Chong, J., & Sin, C. (2023). The Role of Artificial Intelligence in Strategic Decision-Making Opportunities, Challenges, and Implications for Managers in the Digital Age. International Journal of Management and Commerce Innovations , 11(May), 73–79. https://doi.org/10.5281/zenodo.7919645
Christian, M., Girsang, L., & Yulita, H. (2022). Measuring  Ease  of  Use  Aspects  of  Shopee Usage  Behavior  during  Pandemic  using  PLS-SEM  Approach .  192–197. https://doi.org/10.5220/0010750000003112
Christian,  M.,  Yulita,  H.,  Yuniarto,  Y.,  Wibowo,  S.,  Indriyarti,  E.  R.,  &  Sunarno,  S.  (2023). Resistant to Technology and Digital Banking Behavior Among Jakarta’s Generation Z. In 2023 International  Conference  on  IT  Innovation  and  Knowledge  Discovery , ITIKD 2023. https://doi.org/10.1109/ITIKD56332.2023.10099594
Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal  of  the  Academy  of  Marketing  Science , 48(1), 24–42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
De Mauro, A., Sestino, A., & Bacconi, A. (2022). Machine learning and artificial intelligence use in marketing: a general taxonomy. Italian  Journal  of  Marketing , 2022(4), 439– 457. https://doi.org/10.1007/s43039-022-00057-w
Eriksson, T., Bigi, A., & Bonera, M. (2020). Think with me, or think for me? On the future role of artificial intelligence in marketing strategy formulation. TQM  Journal , 32(4), 795–814. https://doi.org/10.1108/TQM-12-2019-0303
Gabelaia, I. (2022). The Applicability of Artificial Intelligence Marketing for Creating Data- driven Marketing Strategies. Journal of Marketing Research and Case Studies , 2022,
2165–7009. https://doi.org/10.5171/2022.466404
Grandinetti, R. (2020). How artificial intelligence can change the core of marketing theory.
Innovative  Marketing ,  16(2),  91–103.  https://doi.org/10.21511/IM.16(2).2020.08
Han,  R.,  Lam,  H.  K.  S.,  Zhan,  Y.,  Wang,  Y.,  Dwivedi,  Y.  K.,  &  Tan,  K.  H.  (2021).  Artificial intelligence  in  business-to-business  marketing:  a  bibliometric  analysis  of  current research status, development and future directions. Industrial  Management  and Data Systems, 121(12), 2467–2497. https://doi.org/10.1108/IMDS-05-2021-0300
Henilia Yulita, Christian, M., & Fabianus Fensi. (2022). Aspek Informatifitas, Hiburan, Iritasi, Kredibilitas,  Nilai  dan  Pengukuran  Sikap  Pada  Iklan  COVID-19  di  Kanal  YouTube. Jurnal E-Bis , 6(2), 386–395. https://doi.org/10.37339/e-bis.v6i2.979
Huang, M. H., & Rust, R. T. (2022). A Framework for Collaborative Artificial Intelligence in
Marketing. Journal of Retailing , 98(2), 209–223. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2021.03.001
Indriyarti,  E.  R.,  Christian,  M.,  Yulita,  H.,  Aryati,  T.,  &  Arsjah,  R.  J.  (2023).  Digital  Bank Channel Distribution: Predictors of Usage Attitudes in Jakarta’s Gen  Z. Journal  of Distribution Science, 21(2), 21–34. https://doi.org/10.15722/jds.21.02.202302.21 Indriyarti, E. R., Christian, M.,  Yulita, H., Ruminda, M.,  Sunarno, S., &  Wibowo, S. (2022). Online  Food  Delivery  App  Distribution  and  Determinants  of  Jakarta’s  Gen  Z Spending  Habits. Journal of Distribution Science ,  20(7),  73–86. https://doi.org/10.15722/jds.20.07.202207.73
Jamuna. (2022). Uses Of Artificial Intelligence And Machine Learning In Marketing Area. International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), 10(2), 773–780.
Jayasooriya, T. S., Shivany, Dr. S., & Vaikunthavasan, S. (2019). Intention Towards Mobile Multimedia Message (Mms) Advertisements. International  Journal  of  Engineering Applied Sciences
and Technology , 04(05), 138–149.
https://doi.org/10.33564/ijeast.2019.v04i05.020
Jayasuriya, N. (2019). Online  Behavioral  Advertising  Avoidance  in  Online  Retailing  in  Sri Lanka : Through the Mediating Role of Ad Skepticism Online Behavioral Advertising Avoidance in Online Retailing in Sri Lanka : Through the Mediating Role of Ad Skepticism . December.
Jong-Hyuok  Jung.  (2017).  Advertising Avoidance:  A  Consumer  Socialization Perspective. Online Journal of Communication and Media Technologies , 7(3), 1–26.
Junianti, S., Yulita, H., & Christian, M. (2023). a Multiple Regression Analysis of Tokopedia E-Commerce  Users’  Purchasing  Decisions. Proceeding  International  Conference  on
Entrepreneurship (IConEnt), 2, 195–200.
Khajuria, N. (2023). Application  of  Artificial  Intelligence  in  Marketing :  A  Narrative Literature Review . 25(3), 44–51. https://doi.org/10.9790/487X-2503014451
Li,  W.,  &  Huang,  Z.  (2016).  The  Research  of  Influence  Factors  of  Online  Behavioral Advertising Avoidance. American  Journal  of  Industrial  and  Business  Management , 06(09), 947–957. https://doi.org/10.4236/ajibm.2016.69092
Ljepava,  N.  (2022).  AI-Enabled  Marketing  Solutions  in  Marketing  Decision  Making:  AI Application in Different Stages of Marketing Process. TEM  Journal , 11(3), 1308–1315. https://doi.org/10.18421/TEM113-40
M. Jabeen. (2022). The use of AI in marketing: Its impact and future. World  Journal  of
Advanced Research and Reviews, 16(3), 730–733.
https://doi.org/10.30574/wjarr.2022.16.3.1419
Manoharan, G., Durai, S., Ashtikar, S. P., & Kumari, N. (2023a). Artificial  intelligence  in marketing applications. Artificial Intelligence for Business: An Implementation Guide Containing  Practical  and  Industry-Specific  Case  Studies,  October,  40–70. https://doi.org/10.4324/9781003358411-4
Manoharan, G., Durai, S., Ashtikar, S. P., & Kumari, N. (2023b). Artificial  intelligence  in marketing applications. Artificial Intelligence for Business: An Implementation Guide Containing  Practical  and  Industry-Specific  Case  Studies,  January,  40–70. https://doi.org/10.4324/9781003358411-4
Masnita,  Y.,  Ali,  J.  K.,  Zahra,  A.,  Wilson,  N.,  &  Murwonugroho,  W.  (2024).  Artificial Intelligence in Marketing: Literature Review and Future Research Agenda. Journal  of System and Management Sciences , 14(1), 120–140. https://doi.org/10.33168/JSMS.2024.0108
McNeal JU, M. S. (1984). An Analysis of Need-Appeals in Television Advertising. Journal  of the Academy of Marketing Science , 12(2), 176–190.
https://doi.org/10.1177/009207038401200205
Murthy,  A.,  Mamoria,  P.,  Kumar,  R.,  Shrivastava,  S.,  &  Kannnampallil  Thomas,  S.  (n.d.). Artificial  Intelligence  and  Machine  Learning  in  Marketing:  a  Review  of  Recent Advances  and  Future  Trends  Artificial  Intelligence  and  Machine  Learning  in Marketing: a Review of Recent Advances and Future Trends Artificial Intelligence and Machine Learning . Eur. Chem. Bull , 2023(8), 3517–3528.
Mustak,  M.,  Salminen,  J.,  Plé,  L.,  &  Wirtz,  J.  (2021a).  Artificial  intelligence  in  marketing: Topic modeling, scientometric analysis, and research agenda. Journal of Business
Research, 124(January),  389–404.  https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.044 Mustak,  M.,  Salminen,  J.,  Plé,  L.,  &  Wirtz,  J.  (2021b).  Artificial  intelligence  in  marketing:
Topic modeling, scientometric analysis, and research agenda .  Journal  of  Business Research, 1 24(2021), 389–404. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.044
Noranee, S., & Bin Othman, A. K. (2023). Understanding Consumer Sentiments: Exploring the Role of Artificial Intelligence in Marketing .  JMM17 :  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Dan Manajemen , 10(1), 15–23. https://doi.org/10.30996/jmm17.v10i1.8690
Panggabean, H. L., Suryawan, R. F., & Sani, I. (2023). Artificial Intelligence ( AI ) in Support of Marketing. 1(2), 37–43.
Perakakis, E., Mastorakis, G., & Kopanakis, I. (2019). Social  media  monitoring:  An  innovative intelligent approach. Designs, 3(2), 1–12. https://doi.org/10.3390/designs3020024 Pires, P. B., & Santos, J. D. (2023). Artificial  Intelligence  and  Marketing . 12(4), 95–118. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-8958-1.ch005
Rodgers, W., & Nguyen, T. (2022). Advertising Benefits from Ethical Artificial Intelligence Algorithmic Purchase Decision Pathways. Journal  of  Business  Ethics , 178(4), 1043– 1061. https://doi.org/10.1007/s10551-022-05048-7
Rosário, A.  (2021a).  the  Background  of  Artificial  Intelligence  Applied  To  Marketing. Academy of Strategic Management Journal , 20(6), 6104.
Rosário, A.  (2021b).  the  Background  of  Artificial  Intelligence  Applied  To  Marketing. Academy of Strategic Management Journal , 20(6), 6104.
Saadah, A. (2023). International Sustainable Competitiveness Advantage 2023 The Role Of Artificial Intelligence (AI) In Digital Marketing : How Personalization Of Content Has Implications For Purchase Intention In Ecommerce . 1–13.
Sabili, A. A., Khalisa, A., & Dewi, R. K. (2024). The effect of applying artificial intelligence in brand marketing strategies to improve company effectiveness and efficiency ( case study : j . co coffee & donuts Indonesia ). 13(01), 317–330.
Shahid, M. Z., & Li, G. (2019). Impact of Artificial Intelligence in Marketing: A Perspective of Marketing Professionals of Pakistan | Global Journal of Management And Business Research. 19(2). https://www.journalofbusiness.org/index.php/GJMBR/article/view/2704
Shaik,  M.  (2023a).  Impact  of  artificial  intelligence  on  marketing. East  Asian  Journal  of Multidisciplinary Research , 2(3), 993–1004. https://doi.org/10.55927/eajmr.v2i3.3112 Shaik,  M.  (2023b).  Impact  of  artificial  intelligence  on  marketing. East  Asian  Journal  of Multidisciplinary Research , 2(3), 993–1004. https://doi.org/10.55927/eajmr.v2i3.3112
Shaily, S. A., & Emma, N. N. (2021). Integration of Artificial Intelligence Marketing To Get Brand Recognition for Social Business. International  Review  of  Management  and Marketing, 11(4), 29–37. https://doi.org/10.32479/irmm.11542
Sharma, S. (2023). Role Of Artificial Intelligence In The Field Of Marketing During Purakala Role Of Artificial Intelligence In The Field Of Marketing. International  Sustainable Competitiveness Advantage , 13(May 2022), 1–13.
Soegoto, E. S., & Rahmansyah, M. R. (2018). Use of internet as product marketing media using internet marketing method. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering, 407(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/407/1/012053
Supriadi, A. (2024). Dampak Kecerdasan Buatan ( AI ) terhadap Strategi Pemasaran . 1(1), 146–153.
Thakur, J., & Kushwaha, B. P. (2024). Artificial intelligence in marketing research and future research  directions:  Science  mapping  and  research  clustering  using  bibliometric analysis. Global  Business  and  Organizational  Excellence ,  43(3),  139–155. https://doi.org/10.1002/joe.22233
Thilagavathy, N., & Praveen Kumar, E. (2021). Artificial  Intelligence  on  digital  Marketing-An overview. Volatiles & Essent. Oils, 8(5), 9895–9908.
Verma,  S.,  Sharma,  R.,  Deb,  S.,  &  Maitra,  D.  (2021a).  Artificial  intelligence  in  marketing: Systematic review and future research direction. International  Journal  of  Information Management Data Insights , 1(1), 100002. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2020.100002 Verma,  S.,  Sharma,  R.,  Deb,  S.,  &  Maitra,  D.  (2021b).  Artificial  intelligence  in  marketing: Systematic review and future research direction. International  Journal  of  Information Management Data Insights, 1(1), 100002. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2020.100002 Vlačić,  B.,  Corbo,  L.,  Costa  e  Silva,  S.,  &  Dabić,  M.  (2021).  The  evolving  role  of  artificial intelligence  in  marketing:  A  review  and  research  agenda. Journal  of  Business Research , 128(January 2021), 187–203. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.01.055 Wijaya, B., & Yulita, H. (2020). Effect of Emotional Experience, Electronic Word of Mouth, Reputation,  Customer  Satisfaction  on  Loyalty .  Ilomata  International  Journal  of Management, 1(4), 215–227. https://doi.org/10.52728/ijjm.v1i4.164
Wu, C. W., & Monfort, A. (2023). Role of artificial intelligence in marketing strategies and performance.
Psychology and Marketing , 40(3), 484–496. https://doi.org/10.1002/mar.21737
Yau, K. L. A., Saad, N. M., & Chong, Y. W. (2021). Artificial intelligence marketing (Aim) for enhancing  customer  relationships. Applied  Sciences  (Switzerland ),  11(18).
https://doi.org/10.3390/app11188562
Yulita, H., & Hidajat, K. (2021). Pengaruh Adopsi Inovasi E-Learning terhadap Minat Belajar Mahasiswa Dimediasi Motivasi Belajar pada Era New Normal. Journal  of  Business  & Applied Management, 14(1), 027. https://doi.org/10.30813/jbam.v14i1.2709
Ziakis, C., & Vlachopoulou, M. (2023). Artificial Intelligence in Digital Marketing: Insights from  a  Comprehensive  Review. Information  (Switzerland), 14(12),  1–30. https://doi.org/10.3390/info14120664