Научный журнал Байкальского государственного университета
Вопросы теории и практики журналистики
ISSN 2308-6203 (Print), 2308-6211 (Online)
Издается с 2012 года
Menu
РусскийEnglish

Информация о статье

Название статьи:

Между инновациями и скепсисом: анализ отношения молодежи к сгенерированной искусственным интеллектом рекламе

Авторы:
Мельникова И.Ю., кандидат экономических наук, доцент, доцент Высшей школы медиакоммуникаций и связей с общественностью, https://orcid.org/0000-0001-8912-4269, SPIN-код: 5465-6369, Scopus Autor ID: 57215874718, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, melnikova_iyu@spbstu.ru,

Абабкова М.Ю., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Связи с общественностью», https://orcid.org/0000-0002-6589-8523, SPIN-код: 6062-0162, Scopus Author ID: 57200258307, ResearcherID: B-8350-2018, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, miuababkova@etu.ru
Для цитирования:
Мельникова И.Ю. Между инновациями и скепсисом: анализ отношения молодежи к сгенерированной искусственным интеллектом рекламе / И.Ю. Мельникова, М.Ю. Абабкова. — DOI 10.17150/2308-6203.2025.14(4).763-780. — EDN IFVFPN // Вопросы теории и практики журналистики. — 2025. — Т. 14, № 4. — С. 763–780.
В рубрике:
СОЦИАЛЬНЫЙ МАРКЕТИНГ, PR И РЕКЛАМА
Год: 2025 Том: 14 Номер журнала: 4
Страницы: 763-780
Тип статьи: Научная статья
УДК: 659.11
DOI: 10.17150/2308-6203.2025.14(4).763-780
Аннотация:
В представленной статье исследуются эмоциональные реакции аудитории на рекламные постеры, созданные с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования - выявить особенности восприятия российской молодежью сгенерированных рекламных материалов, а также проанализировать эмоциональные и когнитивные реакции аудитории, определить потенциальные вызовы и перспективы внедрения ИИ в рекламную индустрию. В работе применялся метод фокус-групповых обсуждений, в рамках которых использовался специально разработанный сценарий с демонстрацией образцов ИИ-рекламы и сбором ассоциативных, эмоциональных, оценочных суждений. Основные результаты: респонденты отмечают как инновационность и высокий потенциал сгенерированной рекламы (ускорение рабочих процессов, новые форматы творчества, возможности для персонализации и инклюзивности), так и существенные ограничения: отсутствие «живого» начала, эмоциональной глубины, индивидуальности, а также частое ощущение искусственности визуальных образов. Зафиксированы разноплановые эмоциональные реакции - от интереса и удивления до неловкости, недоверия и чувства «зловещей долины». Научная новизна работы заключается в эмпирической проверке представлений российской молодежи о рекламном контенте, созданном ИИ, а также в подробном раскрытии эмоциональных аспектов его восприятия. В ходе исследования уточнены параметры эффективной интеграции ИИ в маркетинговые коммуникации с учетом особенностей целевой аудитории. Представленные результаты могут быть использованы маркетологами, рекламистами и разработчиками ИИ-продуктов для создания более релевантного, эмоционально насыщенного и этически корректного контента. Выводы способствуют формированию гибридных коммуникационных стратегий, сочетающих ресурсы искусственного интеллекта и человеческого креатива, что позволит брендам повышать вовлеченность и лояльность молодежной аудитории в условиях трансформации рекламного рынка.
Ключевые слова: искусственный интеллект, сгенерированный рекламный контент, молодежная аудитория, восприятие, эмоциональная реакция, доверие
Информация о статье: Дата поступления 8 сентября 2025 г.; дата поступления после доработки 29 сентября 2025 г.; дата принятия к печати 30 сентября 2025 г.; дата онлайн-размещения 18 декабря 2025 г.
Скачать полный текст статьи
Список цитируемой литературы:
  • Васюнова А.А. Искусственный интеллект в маркетинге и рекламе: отечественный опыт / А.А. Васюнова, Е.Д. Кукшинова, Д.П. Грачёва. - EDN EMDEYV // Журналистика, массовые коммуникации и медиа: взгляд молодых исследователей : материалы Всерос. науч.-практ. конф., Белгород, 12-14 апр. 2023 г. - Белгород, 2023. - С. 386-392.
  • Измайлов М.К. Применение искусственного интеллекта для оптимизации рутинных административных задач: возможности, проблемы и перспективы / М.К. Измайлов. - DOI 10.17072/1994-9960-2024-4-395-408. - EDN FCRTKM // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. - 2024. - Т. 19, № 4. - С. 395-408.
  • Шевердин А.А. Автоматизация маркетинговых процессов с помощью искусственного интеллекта: преимущества и вызовы / А.А. Шевердин. - EDN CGSJPV // Вестник науки. - 2024. - Т. 3, № 1 (70). - С. 139-150.
  • Яхнеева И.В. Интеллектуальная автоматизация маркетинга: угроза или возможность? / И.В. Яхнеева, А.В. Павлова. - EDN OCYJJY. - DOI 10.18334/vinec.12.1.114116 // Вопросы инновационной экономики. - 2022. - Т. 12, № 1. - С. 155-166.
  • Анненкова А.В. Искусственный интеллект и нейронные сети в рекламной индустрии: новый тренд на автоматизацию и симбиотическое сосуществование человека и технических инноваций / А.В. Анненкова. - DOI 10.60797/IRJ.2024.148.49. - EDN ZGYCRL // Международный научно-исследовательский журнал. - 2024. - № 10 (148). - С. 30.
  • Hartmann J. The Power of Generative Marketing: Can Generative AI Create Superhuman Visual Marketing Content? / J. Hartmann, Y. Exner, S. Domdey. - DOI 10.1016/j.ijresmar.2024.09.002 // International Journal of Research in Marketing. - 2025. - Vol. 42, no. 1. - P. 13-31.
  • Дибров П.С. Искусственный интеллект в рекламной индустрии: анализ технологий и эффективности применения / П.С. Дибров // Вестник науки. - 2025. - Т. 2, № 6 (87). - С. 2624-2633.
  • Мельникова И.Ю. Генерация визуального контента на основе AI-технологий: восприятие пользователем / И.Ю. Мельникова, П.В. Науменко, Э.Р. Пивторацкая // Журналистика будущего: диалог в метавселенной : сб. науч. статей. - Казань, 2024. - С. 539-548.
  • Ань В.Н. Технологии искусственного интеллекта и их роль в повышении эффективности рекламных коммуникаций / В.Н. Ань, В.А. Кошель. - EDN KLYXEE. - DOI 10.24412/2071-3762-2024-2320-10-15 // Практический маркетинг. - 2024. - № 2. - С. 10-15.
  • Аржанова К.А. Особенности использования искусственного интеллекта в маркетинговых коммуникациях компаний / К.А. Аржанова, Л.Д. Писклакова. - DOI 10.26425/2658-347X-2023-6-4-4-12. - EDN VTXDRP // Цифровая социология. - 2023. - Т. 6, № 4. - С. 4-12.
  • Калиновская И.Н. Использование искусственного интеллекта в маркетинговых исследованиях поведения потребителей / И.Н. Калиновская, Н.В. Дунец, М.С. Масейко. - EDN XWESUX // Молодой ученый. - 2018. - № 33 (219). - С. 42-45.
  • Yan Z. Recognition of Significance of Painting from Life in Image Era / Z. Yan. - DOI 10.2991/iemss-17.2017.13 // International Conference on Innovations in Economic Management and Social Science (IEMSS 2017), Hangzhou, 15-16 April 2017. - Hangzhou, 2017. - P. 60-63.
  • Analysis of Appeal for Realistic AI-Generated Photos / S. Göring, R.R.R. Ramachandra Rao, R. Merten, A. Raake. - DOI 10.1109/ACCESS.2023.3267968 // IEEE Access. - 2023. - Vol. 11. - P. 38999-39012.
  • Зарипова Я.Н. Фотореализм и нейросети: понятие авторства и эстетическая составляющая сгенерированных изображений / Я.Н. Зарипова. - EDN ZQLSMC // Язык. Культура. Медиакоммуникация. - 2024. - Т. 4, № 2. - C. 63-67.
  • Мельникова И.Ю. Применение тейнментных коммуникаций на российском медиарынке: проблемы и перспективы / И.Ю. Мельникова, М.Ю. Абабкова, К.А. Волкова. - DOI 10.12737/2587-9103-2024-13-3-85-91. - EDN ELKOTK // Научные исследования и разработки. Современная коммуникативистика. - 2024. - Т. 13, № 3. - С. 85-91.
  • Сурков А.В. Проблематика использования нейросетей как средства визуальной медиакоммуникации / А.В. Сурков. - EDN FHPKEO // Медиа как фактор адаптации человека к социальным, экономическим и политическим изменениям : материалы Междунар. науч.-практ. конф., Екатеринбург, Екатеринбург, 20-22 апр. 2023 г. - 2023. - С. 174-178.
  • Карпова Ю. (Не) конкурент: в чем нейросеть уступает человеку, а в чем нет / Ю. Карпова // РБК. - 2020. - URL: https://style.rbc.ru/life/5f634aa19a7947f640783b06?ysclid=m1gj8v2gk6577168701.
  • An Overview of GAN-DeepFakes Detection: Proposal, Improvement, and Evaluation / F. Ben Aissa, M. Hamdi, M. Zaied, M. Mejdoub. - DOI 10.1007/s11042-023-16761-4 // Multimedia Tools and Applications. - 2024. - Vol. 83, no. 11. - P. 32343-32365.
  • Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation / T. Karras, T. Aila, S. Laine, J. Lehtinen. - DOI 10.48550/arXiv.1710.10196 // Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR). - 2017.
  • Preparing for an Era of DeepFakes and AI-Generated Ads: A Framework for Understanding Responses to Manipulated Advertising / C. Campbell, K. Plangger, S. Sands, J. Kietzmann. - DOI 10.1080/00913367.2021.1909515 // Journal of Advertising. - 2022. - Vol. 51. - P. 22-38.
  • Стельмах Д.А. Роль искусственного интеллекта в трансформации рекламного контента: новые подходы и вызовы / Д.А. Стельмах. - EDN WIEHZO // Державинский форум. - 2025. - Т. 9, № 1. - С. 83-89.
  • Sharma G. User Engagement and Perception on Social Media: An Analysis of AI-Generated vs Human-Generated Images in Digital Advertising Campaigns / G. Sharma, D.R. Lal. - DOI 10.2139/ssrn.4747253 // SSRN Electronic Journal. - 2024. - P. 17
  • Wu L. Understanding AI Advertising from the Consumer Perspective: What Factors Determine Consumer Appreciation of AI-Created Advertisements? / L. Wu, T. Jing Wen. - DOI 10.2501/JAR-2021-004 // Journal of Advertising Research. - 2021. - Vol. 61, no. 2. - P. 133-146.
  • Zhang Y. Human Favoritism, Not AI Aversion: People's Perceptions (and Bias) Toward Generative AI, Human Experts, and Human-GAI Collaboration in Persuasive Content Generation / Y. Zhang, R. Gosline. - DOI 10.1017/jdm.2023.37 // Judgment and Decision Making. - 2023. - Vol. 18. - E41.
  • Исакович Е.И. Возможности применения нейросетей для повышения эффективности создания рекламных материалов / Е.И. Исакович, А.В. Касмынин. - DOI 10.24412/2949-4524-2024-2-34-41. - EDN PTVMZI // Вестник Университета российского инновационного образования. - 2024. - № 2. - С. 34-41.
  • Куренова Д.Г. Применение нейросетей в рекламной практике / Д.Г. Куренова, Е.И. Куренов. - EDN XLLPFP // Естественно-гуманитарные исследования. - 2023. - № 6 (50). - С. 259-263.
  • Exploring Consumer Acceptance of AI-Generated Advertisements: From the Perspectives of Perceived Eeriness and Perceived Intelligence / C. Gu, S. Jia, J. Lai, R. Chen, X. Chang. - DOI 10.3390/jtaer19030108 // Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. - 2024. - Vol. 19, no. 3. - P. 2218-2238.
  • Дэвид Г. Метод парных сравнений / Г. Дэвид. - Москва : Статистика, 1978. - 144 с.
  • Fitzgerald C. Rose-Thorn-Bud Method: Reflection and Personal Growth / C. Fitzgerald // Oak Innovation. - URL: https://www.oakinnovation.com/blog/free-instructional-design-skills/rose-thorn-bud.
  • Белановский С.А. Метод фокус-групп / С.А. Белановский. - Москва : Магистр, 1996. - 180 с.