综述：人工智能如何推动饮料行业营销？——文献计量学综述

这篇综述系统回顾了AI（Artificial Intelligence）在饮料行业营销5.0（Marketing 5.0）中的应用，通过文献计量学方法揭示了研究趋势、技术热点（如机器学习ML）及行业空白，为中小企业（SMEs）的个性化营销策略提供了跨学科研究框架。

　　

引言

人工智能（AI）作为计算机科学的分支，正深刻重塑饮料行业的营销范式。从ChatGPT的爆发到机器学习（ML）算法的精准预测，AI技术通过消费者画像、动态定价和情感分析，推动营销5.0时代的个性化体验。然而，饮料行业因其感官特性和区域文化差异，对AI营销的需求尚未被充分挖掘。

研究方法

研究采用PRISMA协议，从Scopus和Web of Science（WoS）数据库中提取109篇文献（1994-2025年），通过VOS viewer构建科学图谱。关键词包括“AI”“Beverage”“Marketing”等，聚焦农业与经济学科交叉领域。时间序列分析（SPSS Expert Modeler）预测未来五年文献量将持续增长。

结果分析

文献分布：2024年文献量达峰值（29篇），但73.4%为技术类研究，仅少数涉及营销策略。澳大利亚、美国学者贡献最多，欧洲以英、意、法为代表。
技术热点：

• 集群1（红）：AI与消费者行为（信任、支付意愿）关联紧密，凸显心理因素对技术接受度的关键作用。
• 集群2（绿）：健康风险与营养评估，反映AI在饮料安全监测（如微生物污染）中的应用。
• 集群3（蓝）：葡萄酒营销与区块链技术结合，强化溯源透明性。
• 集群4（黄）：机器学习（ML）、计算机视觉主导生产自动化，与质量管控深度绑定。

核心发现：AI节点以42次共现居首，但“营销”仅39次链接，显示该领域仍处萌芽。葡萄酒行业因高附加值成为AI营销试验田，而中小企业亟需开源工具降低技术门槛。

讨论与展望

当前研究存在三大缺口：

1. 理论模型缺失：缺乏针对饮料行业的情感品牌化AI框架。
2. 实证数据不足：消费者对AI推荐系统的反应研究稀缺。
3. 伦理争议：数据隐私与算法偏见（如《Saura等，2024》所述）需政策协同。

未来方向包括：

• 开发跨学科（食品科学+经济学）AI营销模型，整合感官评价与大数据。
• 构建开放式ML平台，助力中小企业精准定位细分市场。
• 探索虚拟意见领袖（Virtual Influencers）在酒类品牌传播中的伦理边界。

结论

AI在饮料行业的应用已从生产端延伸至消费端，但营销5.0的潜力尚未释放。通过文献计量学“望远镜”，本研究既揭示了技术落地的“蜂鸣点”，也为学界划定了“无人区”——下一步，需将计算机视觉的“眼睛”与消费者心理的“脉搏”同步，酿造智能营销的“新风味”。