Earticle

초록

한국어

본 숏폼 광고의 AI 추천 알고리즘 특성이 광고 피로도와 광고 회피에 미치는 영향을 실증적 으로 분석하였다. 디지털 미디어 환경에서 급성장하고 있는 숏폼 콘텐츠 플랫폼은 AI 기 반 추천 알고리즘을 통해 개인화된 광고를 제공하고 있으나, 이러한 개인화가 오히려 광고 피로 도와 회피 행동을 유발할 수 있다는 문제의식에서 출발하였다. 본 연구는 확증편향, 지각된 침입 성, 지각된 최적화, AI 알고리즘 신뢰성을 주요 독립변인으로 설정하고, 광고 피로도를 매개변인 으로 하여 광고 회피에 미치는 영향을 검증하였다. 분석 결과, 지각된 침입성은 광고 피로도에 강한 정적 영향을, 확증편향과 AI 알고리즘 신뢰성은 광고 피로도에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 최적화는 광고 피로도에는 유의한 영향을 미치지 않았으나 광고 회피에는 직 접적인 부적 영향을 미쳤다. 광고 피로도는 광고 회피에 강한 정적 영향을 미쳤으며, 매개효과 분석 결과 지각된 침입성과 AI 알고리즘 신뢰성이 광고 피로도를 매개로 광고 회피에 유의한 영 향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 숏폼 광고 환경에서 AI 추천 알고리즘의 부정적 효과 메커니즘을 체계적으로 규명한 첫 연구으로 디지털 마케팅 이론 확장에 기여하며, 실무적으로는 광고 피로도와 회피를 완화하기 위한 알고리즘 최적화 전략을 제시한다.

영어

This study empirically analyzes the impact of AI recommendation algorithm characteristics on ad fatigue and ad avoidance in short-form advertising. While short-form content platforms experiencing rapid growth in the digital media environment provide personalized advertisements through AI-based recommendation algorithms, this research originated from the recognition that such personalization may paradoxically induce ad fatigue and avoidance behaviors. The study established confirmation bias, perceived intrusiveness, perceived optimization, and AI algorithm trustworthiness as major independent variables, with ad fatigue as a mediating variable to examine their effects on ad avoidance. The results revealed that perceived intrusiveness had a strong positive effect on ad fatigue, while confirmation bias and AI algorithm trustworthiness had negative effects on ad fatigue. Perceived optimization did not significantly affect ad fatigue but had a direct negative effect on ad avoidance. Ad fatigue had a strong positive effect on ad avoidance. The mediation analysis confirmed that perceived intrusiveness and AI algorithm trustworthiness significantly influenced ad avoidance through ad fatigue as a mediator. This study represents the first systematic investigation of the negative effect mechanisms of AI recommendation algorithms in short-form advertising environments, contributing to the expansion of digital marketing theory. Practically, it provides algorithm optimization strategies to mitigate ad fatigue and avoidance.

목차

요약
1. 연구배경 및 목적
2. 이론적 배경
1) 숏폼 광고의 정의 및 주요 속성
2) AI 기반 추천 알고리즘의 주요 특성
3) 숏폼 광고의 광고 피로도와 광고 회피
3. 연구방법
1) 연구 대상 및 데이터 수집
2) 분석 방법 및 변수 측정
4. 연구결과
1) 신뢰도 및 주요변인의 기술통계
2) 상관관계 분석 및 연구모형의 타당도
3) 연구 가설의 검증
5. 결론 및 논의
1) 주요 연구결과 및 논의
2) 연구의 함의 및 제언
3) 연구의 한계 및 향후 연구 방향
참고문헌
Abstract

저자

• 김나경 [ Kim, Nakyoung | 협성대학교 미디어영상광고학과 초빙교수 ]

참고문헌