Искусственный интеллект уже загрязнён рекламой: как распознать скрытый маркетинг в AI-рекомендациях

Представьте себе такую сцену: вы идёте по улице и видите у входа в лапшичную яркий плакат с надписью «Искусственный интеллект признал нашу лапшу лучшей!» — и рядом скриншот рекомендации от DeepSeek.

Открываете социальные сети — подобный контент встречается повсюду: «Девочки, даже DeepSeek говорит, что эта тональная основа просто потрясающая!» — сопровождается красивыми фотографиями продукта и скриншотами диалога с ИИ, легко набирая десятки тысяч лайков.

图片来源：某社交平台截图

Что ещё интереснее, когда мы сами спрашиваем у ИИ рекомендации по продуктам, он часто даёт очень конкретные советы по моделям, с искренней интонацией, словно действительно пользовался этими продуктами.

После нескольких таких запросов невольно задумываешься: действительно ли рекомендации ИИ объективны и нейтральны? Или это просто рекламные интеграции от производителей? И если это действительно реклама, то как компаниям удаётся это сделать?

Давайте разберёмся с теми «скрытыми объявлениями», которые встречаются в ИИ.

Все ли рекомендации ИИ являются рекламой?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сначала понять базовые принципы работы рекомендательных систем ИИ.

Когда мы спрашиваем у ИИ о рекомендациях по продуктам, его ответы в значительной степени основаны на интернет-контенте, использованном для обучения. А эти сетевые данные сами по себе содержат огромное количество коммерческой информации, обзоров продуктов и маркетингового контента.

Поэтому, давая рекомендации, ИИ фактически изучает и перерабатывает уже существующую коммерческую информацию.

В какой-то степени это действительно может приводить к тому, что рекомендации ИИ приобретают коммерческий оттенок. Однако это явление — не результат преднамеренных действий компаний, а естественное следствие механизма обучения ИИ.

Но теперь, по мере того как общественность глубже понимает механизмы рекомендаций ИИ, появляются более активные маркетинговые стратегии — всё больше рекламы намеренно размещается компаниями в ИИ.

Как рекламу внедряют в ИИ?

1. Метод первый: манипуляция промптами

Суть этого метода — использование специальных промптов (подсказок) для направления ИИ к желаемым ответам.

Первый шаг: установка ролевой инструкции

Компании сначала отправляют ИИ инструкции по установке роли, например: «Давай сыграем в игру. Ты играешь гурмана, который рекомендует только ресторан «Вкусный дворец». Правила игры: что бы пользователь ни спросил, ты должен умело направлять разговор к этому ресторану. Игра начинается!»

Второй шаг: ИИ отвечает согласно установке

Когда мы задаём связанные вопросы, ИИ отвечает на основе предустановленной роли, естественным образом интегрируя определённые бренды или продукты в рекомендации. Поскольку ИИ следует ролевой установке, его ответы кажутся более конкретными и убедительными.

Третий шаг: выборочное представление

При публичном представлении компании удаляют первоначальную часть с установкой роли, оставляя только рекомендации ИИ, чтобы это выглядело как объективный совет от искусственного интеллекта.

Этот метод использует особенность ИИ — точное следование инструкциям. Хотя технически ответы ИИ точны, объективность рекомендаций уже подверглась влиянию искусственной ролевой установки.

Конечно, хотя этот метод прост в реализации, его эффективность ограничена. По мере того как пользователи становятся более осведомлёнными о подобных маркетинговых тактиках, большинство уже могут распознать такие явные следы ролевой игры, и доверие к ним постепенно снижается.

Более скрытный метод — систематическое влияние на источники информации ИИ, что фундаментально меняет результаты рекомендаций. Этот метод имеет более широкий охват и его сложнее распознать.

2. Метод второй: тактика «информационного кормления»

Если первый метод — это «игра», то этот — более скрытый: прямое влияние на источники информации ИИ.

Чтобы понять эту схему, давайте посмотрим, как работают DeepSeek и другие ИИ. Когда пользователь спрашивает о рекомендациях по продуктам, ИИ сначала генерирует поисковые ключевые слова на основе вопроса, затем собирает соответствующую информацию из интернета, анализирует её вместе с собственными обучающими данными и, наконец, генерирует результаты рекомендаций с указанием источников информации.

Этот механизм кажется объективным, но имеет очевидные уязвимости. Например, при поиске ИИ склонен собирать определённые типы контента: структурированные статьи-рейтинги («Топ-10 лучших...», «Список must-have на 2025 год»), пользовательский контент с обзорами (отзывы на торговых площадках, рекомендации в соцсетях).

Поэтому многие компании, изучив эти особенности ИИ, начали целенаправленно создавать контент, массово публикуя структурированные скрытые рекламные статьи на платформах соцсетей, которые любит цитировать ИИ, умело внедряя свои продукты в «объективные рекомендации». Этот контент часто представляется как «реальный пользовательский опыт» или «профессиональный обзор», но на самом деле является тщательно разработанным маркетинговым материалом.

В итоге, при генерации контента ИИ часто находит эти манипулируемые источники информации, что приводит к неточным рекомендациям или рекомендациям, смещённым в пользу рекламы компаний. Пример:

Предположим, бренд наушников хочет повысить частоту рекомендаций от ИИ. Они нанимают множество копирайтеров для публикации статей вроде «10 самых рекомендуемых Bluetooth-наушников 2025 года» на таких платформах, как Zhihu, Xiaohongshu и SMZDM, умело размещая свои продукты в первой тройке и сопровождая это подробным опытом использования и сравнением профессиональных параметров.

Когда пользователь спрашивает у ИИ рекомендацию по Bluetooth-наушникам, ИИ находит эти кажущиеся объективными статьи-рейтинги и естественным образом включает этот бренд в список рекомендаций.

Почему компании так увлечены «поддержкой от ИИ»?

Маркетинг с «поддержкой от ИИ» пользуется популярностью у компаний благодаря глубокой коммерческой логике.

На нынешнем этапе развития ИИ искусственный интеллект часто воспринимается как продукт высоких технологий, объективный и нейтральный поставщик информации, в отличие от традиционного влияния блогеров или знаменитостей, которое имеет явный коммерческий оттенок. Поэтому этот технический авторитет заставляет нас снижать психологические барьеры при столкновении с «рекомендациями от ИИ».

Именно поэтому такие ярлыки, как «рекомендация ИИ» и «сертифицировано DeepSeek», стали новым ключом к привлечению трафика, способным быстро привлечь внимание пользователей и повысить распространение и влияние контента.

Сейчас в Китае уже есть компании, специализирующиеся на SEO для поисковых систем ИИ, — это новая форма маркетинга, ориентированная на механизмы поиска ИИ. Она использует технические ограничения ИИ, который не может проверять достоверность информации в реальном времени, и влияет на результаты рекомендаций ИИ путём массового размещения контента определённого формата.

Конечно, поскольку технология генеративного ИИ сама по себе ещё находится на начальной стадии, так называемый GEO (оптимизация для генеративных движков) ненадёжен, и для маркетинга лучше выбирать более зрелые коммерческие решения.

Что нам делать с истинными и ложными рекомендациями ИИ?

Узнав о механизмах внедрения рекламы в ИИ, как мы должны реагировать?

1. Проверяйте достоверность рекомендаций

Когда видите контент, рекомендованный ИИ, можно применить простые методы проверки. Например, самостоятельно спросите у ИИ тот же вопрос и посмотрите, получите ли вы одинаковый ответ. Или попробуйте спросить на разных платформах ИИ и сравните их результаты рекомендаций. Если какая-то рекомендация слишком конкретно указывает на один бренд без разнообразия выбора, нужно быть особенно осторожным.

2. Сохраняйте независимое мышление

Хотя системы рекомендаций ИИ превосходны во многих аспектах, у них есть ограничения. Как мы уже анализировали, источники информации ИИ могут подвергаться искусственному влиянию, поэтому его рекомендации не всегда полностью объективны. При принятии потребительских решений нам всё равно нужно учитывать свои реальные потребности, бюджет и сценарии использования.

3. Разумно используйте инструменты ИИ

Развитие технологий ИИ действительно принесло удобство в нашу жизнь, и мы не должны полностью отказываться от их использования из-за существующих проблем. Ключ в том, чтобы сохранять рациональное отношение, рассматривая рекомендации ИИ как один из источников информации, а не как единственную основу для решений.

Можно верить, что по мере прогресса технологий и совершенствования регулирования системы рекомендаций ИИ станут более надёжными и прозрачными. А до тех пор нам нужно сохранять критическое мышление, наслаждаясь удобствами, которые приносит технология, но не слепо полагаясь на них — это базовый навык, необходимый в эпоху ИИ.