Как прозрачность ИИ влияет на реакцию молодых потребителей на рекламу в соцсетях

Краткое содержание исследования

Статья посвящена реакции потребителей на алгоритмическую рекламу в ленте в среде социальной коммерции. Под социальной коммерцией понимается торговля, встроенная в социальные платформы, где пользователи не только просматривают товары и услуги, но и общаются, делятся мнениями, рекомендуют покупки и взаимодействуют с рекламным контентом. В таких условиях реклама перестает быть отдельным баннером и становится частью пользовательской ленты, подбираемой алгоритмами на основе поведения, интересов, демографии и предыдущих взаимодействий.

Основной вопрос работы состоит в том, какие характеристики алгоритмической ленточной рекламы формируют у молодых взрослых положительное или отрицательное отношение, а также как это отношение связано с намерением совершить покупку и поделиться рекламным сообщением с другими пользователями. Авторы рассматривают прозрачность искусственного интеллекта как важный модератор, то есть фактор, который может усиливать или ослаблять связь между отношением пользователя к рекламе и его поведенческими намерениями.

Ключевая идея: рекламные стимулы не действуют напрямую. Сначала они влияют на внутренние психологические состояния пользователя, а уже затем формируют готовность купить товар или поделиться рекламой.

Что такое алгоритмическая реклама в ленте

Алгоритмическая реклама в ленте — это рекламные сообщения, которые встроены в естественный поток контента социальной платформы и отбираются автоматизированными системами. Пользователь может видеть такую рекламу между постами друзей, рекомендациями блогеров, новостными материалами или развлекательным контентом. В отличие от традиционной медийной рекламы, такая реклама часто выглядит более персонализированной и менее явно отделенной от обычного содержимого платформы.

Для социальной коммерции этот формат особенно важен, потому что путь от знакомства с товаром до покупки может быть очень коротким. Пользователь видит рекомендацию, переходит в магазин, читает отзывы, сравнивает цены и оформляет заказ, не покидая привычную цифровую среду. Кроме того, социальные функции позволяют быстро распространять рекламный контент через лайки, комментарии, репосты и личные сообщения.

Ключевые понятия исследования

• Алгоритмическая реклама в ленте — рекламный контент, автоматически подбираемый платформой и встроенный в пользовательскую ленту.
• Прозрачность искусственного интеллекта — степень, в которой пользователь понимает, почему система показывает ему именно эту рекламу, какие данные используются и как принимаются алгоритмические решения.
• Социальная коммерция — форма электронной торговли, объединяющая покупки, социальные взаимодействия, пользовательский контент и рекомендации внутри социальных платформ.
• Молодые взрослые — возрастная группа, которая обычно активно пользуется социальными сетями, мобильными приложениями и цифровыми торговыми сервисами.
• Эмоциональное отношение — чувственная реакция пользователя на рекламу: удовольствие, интерес, раздражение, симпатия или отторжение.
• Когнитивное отношение — рациональная оценка рекламы: полезность информации, доверие, восприятие качества, понимание преимуществ товара.
• Намерение покупки — готовность пользователя приобрести рекламируемый товар или услугу.
• Намерение поделиться — готовность пользователя переслать, опубликовать или рекомендовать рекламный контент другим людям.
• Навязчивость рекламы — ощущение, что реклама мешает просмотру контента, прерывает пользовательский опыт или нарушает личные границы.

Теоретическая основа: модель стимул—организм—реакция

Исследование опирается на теорию стимул—организм—реакция, или SOR-модель. В этой модели стимул означает внешний фактор, например рекламное сообщение, персонализацию, развлекательный элемент или поощрение. Организм обозначает внутренние процессы человека: эмоции, мысли, оценки, доверие и восприятие. Реакция — это итоговое поведение, например покупка, переход по ссылке, комментарий или репост.

Применительно к социальной коммерции модель работает следующим образом: характеристики рекламы выступают стимулами, психологические установки пользователя являются внутренним состоянием организма, а намерение купить или поделиться контентом представляет реакцию. Такой подход позволяет объяснить, почему две внешне похожие рекламные публикации могут вызывать разные ответы у разных пользователей.

Дизайн исследования и метод анализа

Авторы собрали данные с помощью онлайн-анкетирования. В исследовании приняли участие 609 молодых взрослых респондентов из Китая. Такой объем выборки позволяет применять количественные методы анализа и проверять сложные связи между несколькими переменными. Онлайн-формат был уместен, поскольку молодые пользователи социальной коммерции активно взаимодействуют с цифровыми платформами и могут оценивать рекламный опыт в естественной среде.

Для эмпирической проверки модели использовался метод моделирования структурных уравнений на основе частичных наименьших квадратов, или PLS-SEM. Этот метод подходит для исследований, где необходимо одновременно оценить множество связей между факторами, психологическими установками и поведенческими намерениями. Он также полезен при работе с опросными данными, когда переменные измеряются через несколько вопросов анкеты.

Факторы рекламного контента

В центре исследования находятся несколько характеристик алгоритмической рекламы в ленте. Первая — развлекательность. Если реклама вызывает удовольствие, удивление, интерес или эстетическое удовлетворение, пользователь может с большей вероятностью сформировать положительную эмоциональную реакцию. Вторая — персонализация, то есть соответствие рекламы интересам, потребностям и прошлому поведению пользователя. Третья — стимулы и поощрения: скидки, бонусы, промокоды, ограниченные предложения или специальные условия.

Также рассматриваются информативность и достоверность. Информативная реклама содержит полезные сведения о товаре, характеристиках, цене, условиях доставки или способах использования. Достоверная реклама воспринимается как правдивая, надежная и заслуживающая доверия. Наконец, важным негативным фактором является навязчивость: если реклама кажется чрезмерной, раздражающей, неожиданной или нарушающей пользовательский опыт, она может снижать как эмоциональное, так и рациональное принятие.

Основные результаты исследования

Развлекательность, персонализация и поощрения усиливают эмоциональное отношение

Первый важный вывод состоит в том, что развлекательность, персонализация и стимулы положительно влияют на эмоциональное отношение молодых пользователей к рекламе. Иными словами, если рекламное сообщение приятно смотреть, оно соответствует интересам человека и предлагает заметную выгоду, пользователь чаще испытывает симпатию, любопытство или желание взаимодействовать с контентом.

При этом информативность и достоверность не показали статистически значимой связи с эмоциональным отношением. Это не означает, что полезная и правдивая информация не важна. Скорее, она влияет на другие аспекты восприятия, например на рациональную оценку, доверие и понимание ценности товара. Реклама может быть полезной, но не обязательно вызывать яркие положительные эмоции.

Информативность, персонализация, поощрения и достоверность усиливают когнитивное отношение

Второй результат показывает, что информативность, персонализация, стимулы и достоверность положительно связаны с когнитивным отношением. Пользователь более рационально принимает рекламу, если она дает полезные сведения, соответствует его потребностям, предлагает выгоду и выглядит надежной. В этом случае человек может думать, что рекламное сообщение помогает принять решение, снижает неопределенность и облегчает сравнение вариантов.

Развлекательность, напротив, не оказала значимого влияния на когнитивное отношение. Это важный вывод для рекламодателей: юмор, яркие визуальные эффекты и развлекательный формат могут улучшать настроение, но сами по себе не убеждают пользователя в полезности товара. Для рациональной оценки нужны факты, аргументы, доказательства и понятные условия покупки.

Навязчивость снижает и эмоциональное, и когнитивное отношение

Третий вывод касается рекламной навязчивости. Чем сильнее реклама воспринимается как мешающая, чрезмерная или нарушающая пользовательский опыт, тем ниже эмоциональное и когнитивное отношение к ней. Это особенно важно для социальных платформ, где пользователь ожидает плавного, персонализированного и контролируемого потока контента.

Навязчивая реклама может вызывать раздражение, ощущение слежки, усталость от коммерческих сообщений и желание пропустить или заблокировать контент. Даже если товар объективно интересен, слишком агрессивная подача способна снизить доверие и уменьшить вероятность покупки.

Эмоциональное и когнитивное отношение повышают намерение купить и поделиться

Четвертый результат показывает, что оба типа отношения — эмоциональное и когнитивное — значимо усиливают намерение пользователя совершить покупку и поделиться рекламным сообщением. Это означает, что эффективная реклама в социальной коммерции должна работать одновременно на двух уровнях: вызывать положительную реакцию и давать рациональные основания для действия.

Эмоциональное отношение особенно важно для вовлечения, внимания и желания продолжить взаимодействие. Когнитивное отношение важно для уверенности, оценки риска и принятия решения. Когда пользователь и чувствует интерес, и понимает практическую пользу предложения, вероятность покупки и распространения рекламы возрастает.

Прозрачность искусственного интеллекта меняет связь между рациональной оценкой и покупкой

Пятый результат посвящен прозрачности искусственного интеллекта. Авторы обнаружили, что она существенно модерирует связь между когнитивным отношением и намерением покупки. Это значит, что понимание того, как алгоритм подбирает рекламу, может изменять силу связи между рациональной оценкой рекламы и готовностью купить товар.

Однако прозрачность искусственного интеллекта не оказала значимого модерационного эффекта на связь между эмоциональным отношением и намерением покупки. Иными словами, эмоциональная реакция на рекламу в большей степени зависит от самого содержания, дизайна, развлекательности, персонализации и предложения выгоды, тогда как рациональное решение о покупке сильнее связано с тем, насколько пользователь понимает и доверяет алгоритмической среде.

Практический смысл: прозрачность ИИ особенно важна там, где пользователь оценивает рекламу разумом: сравнивает, проверяет, сомневается и принимает решение о покупке.

Почему прозрачность ИИ важна для молодых пользователей

Молодые взрослые часто хорошо понимают цифровую среду, но это не означает, что они автоматически доверяют алгоритмам. Напротив, чем больше пользователь знает о персонализации, сборе данных и автоматических рекомендациях, тем выше может быть его чувствительность к вопросам приватности, манипуляции и скрытого влияния. Поэтому прозрачность становится не техническим дополнением, а условием доверительного взаимодействия.

Прозрачная реклама может объяснять, почему пользователь видит конкретное предложение: например, потому что он ранее интересовался похожими товарами, подписался на тематическое сообщество или находится в регионе с подходящими условиями доставки. Такие пояснения помогают снизить ощущение случайности, скрытого контроля или чрезмерного наблюдения.

Практические рекомендации для платформ социальной коммерции

• Балансировать персонализацию и приватность. Персонализированная реклама повышает релевантность, но чрезмерное ощущение слежки может вызывать отторжение.
• Объяснять алгоритмические рекомендации. Короткие пояснения о причине показа рекламы могут повышать доверие, особенно у рационально настроенных пользователей.
• Снижать навязчивость. Важно контролировать частоту показов, формат размещения и степень вмешательства рекламы в пользовательский опыт.
• Разделять эмоциональные и информационные задачи. Развлекательность помогает привлечь внимание, но для покупки нужны полезные сведения, доказательства и ясные условия.
• Использовать поощрения прозрачно. Скидки, бонусы и промокоды должны быть понятными, чтобы не создавать ощущение обмана или скрытых условий.
• Проверять доверие к рекламодателю. Достоверность формируется не только текстом объявления, но и отзывами, рейтингами, репутацией бренда и открытой информацией о доставке и возврате.

Рекомендации для дизайнеров рекламы и маркетологов

Для специалистов по рекламе результаты исследования показывают, что нельзя опираться только на один тип воздействия. Если кампания строится исключительно на развлечении, она может получить внимание, но не обязательно приведет к рациональному доверию. Если же реклама содержит только сухую информацию, она может быть полезной, но не вызвать эмоционального отклика. Наиболее перспективна комбинация: приятный формат, релевантное предложение, понятная выгода, достоверные сведения и уважение к пользовательскому опыту.

Также важно учитывать, что разные характеристики рекламы влияют на разные психологические механизмы. Персонализация и поощрения полезны как для эмоций, так и для рациональной оценки. Информативность и достоверность особенно важны для когнитивного отношения. Развлекательность работает преимущественно на эмоциональном уровне. Навязчивость, напротив, вредит обоим уровням восприятия.

Этические аспекты алгоритмической рекламы

Исследование имеет и этическое значение. Алгоритмическая реклама может быть эффективной, но при неправильном использовании она способна усиливать манипуляцию, эксплуатировать личные данные и создавать ощущение постоянного наблюдения. Поэтому социальная коммерция должна развиваться не только в направлении роста продаж, но и в направлении ответственного дизайна.

Ответственный подход включает понятные настройки приватности, возможность отказаться от персонализации, честную маркировку рекламы, отсутствие темных паттернов и уважение к праву пользователя на контроль над своим цифровым опытом. Для молодых потребителей это особенно важно, поскольку они часто находятся в центре внимания платформ, брендов и рекламных алгоритмов.

Ограничения исследования

Хотя выборка из 609 респондентов является достаточно крупной, результаты следует интерпретировать с учетом контекста. Данные были получены от молодых взрослых пользователей из Китая, поэтому перенос выводов на другие страны, возрастные группы и культурные среды требует осторожности. Отношение к рекламе, приватности и алгоритмам может заметно различаться в зависимости от уровня цифровой грамотности, законодательства о данных, привычек потребления и доверия к платформам.

Кроме того, онлайн-анкетирование отражает заявленные намерения, а не всегда фактическое поведение. Человек может сообщать о готовности купить товар, но в реальной ситуации отказаться из-за цены, доставки, отзывов или случайных обстоятельств. Поэтому дальнейшие исследования могут дополнять опросы экспериментами, поведенческими данными и лонгитюдным наблюдением.

Направления для дальнейших исследований

• Сравнить реакцию молодых и старших пользователей на алгоритмическую рекламу в ленте.
• Изучить различия между разными типами социальных платформ: видеосервисами, мессенджерами, маркетплейсами и социальными сетями.
• Проверить, как прозрачность ИИ влияет на доверие при рекламе дорогих, рискованных или чувствительных товаров.
• Исследовать долгосрочное влияние персонализации на усталость от рекламы и лояльность к платформе.
• Сопоставить заявленные намерения покупки с реальными действиями пользователей.
• Изучить культурные различия в восприятии алгоритмической рекламы и объяснимости искусственного интеллекта.

Связанные научные направления

В предоставленной карточке статьи указаны смежные области: бизнес и управление, информационные системы и информационные технологии, психология. Это логично, поскольку исследование находится на пересечении нескольких дисциплин. С точки зрения бизнеса оно помогает понять, как повышать эффективность рекламы и вовлеченность потребителей. С точки зрения информационных систем оно рассматривает роль алгоритмов и прозрачности искусственного интеллекта. С точки зрения психологии оно объясняет, как внешние стимулы превращаются в эмоциональные и когнитивные реакции.

Информация об авторах и аффилиациях

Авторы статьи: Zhan Huang, Yan Li и Depeng Du. Их аффилиация указана как Китайский сельскохозяйственный университет, Международный колледж, Пекин, 100083, Китай. Соответствующим автором, то есть исследователем, ответственным за научную переписку по статье, указан Yan Li. В карточке статьи также упоминается возможность просмотра публикаций авторов и поиска авторов в научных поисковых сервисах PubMed и Google Scholar.

Этические заявления

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов. Это означает, что они не сообщили о финансовых, профессиональных или личных обстоятельствах, которые могли бы повлиять на объективность исследования. Такие заявления важны для научной прозрачности, особенно в работах, связанных с технологиями, маркетингом и поведением потребителей.

Примечание издательства

Издатель Springer Nature сохраняет нейтралитет в отношении территориальных претензий на опубликованных картах и институциональных принадлежностей. Это стандартная формулировка, используемая для обозначения нейтральной позиции издательства по вопросам географических границ и afiliations организаций.

Открытый доступ и права использования

Статья распространяется в открытом доступе по международной лицензии Creative Commons с указанием авторства 4.0. Эта лицензия разрешает использовать, распространять, адаптировать и воспроизводить материал в любом носителе или формате при условии указания авторства, ссылки на источник, ссылки на лицензию и отметки о внесенных изменениях.

Изображения и другие сторонние материалы в статье включены в лицензию Creative Commons, если в подписи к материалу не указано иное. Если материал не входит в лицензию статьи, а предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки допустимого применения, необходимо получить разрешение непосредственно у правообладателя. Текст лицензии доступен по адресу http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Библиографическая информация

Рекомендуемая цитата: Huang, Z., Li, Y. и Du, D. Consumer responses to algorithmic infeed advertising: AI transparency as a moderator among young adults in social commerce. Scientific Reports, 2026. DOI — цифровой идентификатор объекта, постоянная ссылка на научную публикацию: https://doi.org/10.1038/s41598026727489.

В карточке статьи указаны следующие даты: получена 24 мая 2026 года, принята 17 сентября 2026 года, опубликована 22 сентября 2026 года. Также отмечено, что материал предоставлен инициативой совместного распространения контента Springer Nature SharedIt. В разделе обмена статьей указано, что в текущий момент общедоступная ссылка для совместного доступа может быть недоступна.

Ключевые слова статьи

Ключевые слова исходной публикации: алгоритмическая реклама в ленте, прозрачность искусственного интеллекта, социальная коммерция, молодые взрослые. Эти понятия отражают основную тематику исследования и помогают связать работу с научными направлениями маркетинга, цифровых платформ, поведения потребителей и объяснимого искусственного интеллекта.

Итоговый вывод

Исследование показывает, что алгоритмическая реклама в ленте влияет на молодых потребителей через сложную систему психологических реакций. Развлекательность, персонализация и поощрения помогают формировать эмоциональное принятие. Информативность, персонализация, поощрения и достоверность укрепляют рациональную оценку. Навязчивость снижает обе формы отношения. Положительное эмоциональное и когнитивное отношение, в свою очередь, усиливают намерение купить и поделиться рекламой.

Особая ценность работы заключается в том, что она выделяет прозрачность искусственного интеллекта как фактор, важный для рационального пути к покупке. Для платформ социальной коммерции это означает необходимость не только точно подбирать рекламу, но и объяснять пользователям логику рекомендаций. Для маркетологов — необходимость сочетать привлекательность, пользу, доверие и уважение к пользовательскому опыту. Для исследователей — возможность дальнейшей проверки модели на других аудиториях, рынках и типах цифровых платформ.