Dnešný prehľad prináša päť recenzovaných štúdií z roku 2026 o značkách, sociálnych sieťach a umelej inteligencii v prieskumoch. Najviac prekvapí zistenie z Journal of Marketing Research, podľa ktorého ľudia hodnotia svoje schopnosti vyššie pri činnostiach, ktoré ich bavia, a to bez ohľadu na to, akí dobrí v nich naozaj sú. Staršie vydania nájdete v sekcii Výskum v marketingu.

V skratke

  • Zákazníci, ktorých činnosť baví, sa v nej považujú za zdatnejších a siahajú po produktoch pre pokročilých.
  • Spoločný príspevok so značkou na Instagrame pridá tvorcovi v priemere 0,52 % sledovateľov, čo je zhruba týždeň bežného rastu.
  • Pod príspevkami AI influencerov komentujúci spoločne hľadajú dôkazy umelého pôvodu, častejšie pri príspevkoch označených ako AI.
  • Krátke videá z koncertov na TikToku zvyšujú záujem o lístky cez pocit spolupatričnosti, nie cez strach, že človeku niečo unikne.
  • Odpovede jazykových modelov sa dajú priblížiť odpovediam ľudí, ak sa skombinujú podľa súhrnných údajov zo skutočných prieskumov.

Keď zákazníka niečo baví, považuje sa v tom za lepšieho

Tím Jacoba D. Teenyho spojil dve vlny archívnych dát s 559 370 a 491 791 respondentmi, hodnotenia 100 bežných spotrebiteľských činností od 397 ľudí a šesť experimentov, z ktorých každý mal 251 až 593 účastníkov. Autori jav nazvali efekt „enjoy-able“: čím viac ľudí činnosť baví, či už ju práve zažívajú, alebo sa na ňu tešia, tým vyššie hodnotia vlastné schopnosti, a to nezávisle od skutočnej zdatnosti. Takíto zákazníci sa potom správajú ako experti, napríklad častejšie vyberajú produkty určené pre odborníkov, a pri obľúbených činnostiach sa považujú za lepších než priemer.

Podľa autorov za tým stojí ľudová predstava, že kto si činnosť užíva, ten v nej musí byť dobrý. Efekt slabne vtedy, keď majú ľudia po ruke iné vodidlo, napríklad presvedčenie, že odbornosť súvisí s námahou.

Čo z toho plynie pre marketing: Autori sami spomínajú dôsledky pre vývoj produktov, propagáciu, cielenie a gamifikáciu, teda pridávanie herných prvkov do produktov a služieb. Ak predávate výbavu na koníčky, zákazníci, ktorých činnosť baví, môžu byť otvorenejší produktom pre pokročilých, hoci ide o jednu štúdiu a ich skutočné schopnosti tým nerastú.

Zdroj: Teeny a kol. (2026), Journal of Marketing Research (Q1), DOI

Spoločný príspevok so značkou pridá tvorcovi asi týždeň rastu

Daniel Goetz a Andrew T. Ching spojili všetky spoločné príspevky od 260 popredných módnych a kozmetických značiek s dennými údajmi o počte sledovateľov menších a stredných tvorcov. Spoločný príspevok je funkcia Instagramu, pri ktorej sú značka aj tvorca uvedení ako autori jedného príspevku. Účinok merali metódou rozdielu v rozdieloch, teda porovnali vývoj po spoločnom príspevku s vizuálne podobnými príspevkami bez spolupráce.

Spoločný príspevok zvýšil tvorcovi počet sledovateľov v priemere o 0,52 %, čo zodpovedá približne týždňu bežného organického rastu, pričom zapojenie sledovateľov ani ochota tvorcu spolupracovať s ďalšími značkami sa nezmenili. Prínos pochádza najmä z toho, že tvorcu uvidí publikum značky. Väčšie značky síce za inak rovnakých podmienok prinášajú viac, no majú menej aktívne publikum a ich obsah sa viac odkláňa od štýlu tvorcu, takže účinok bol podobný pri značkách s 0,7 až 8,6 milióna sledovateľov.

Čo z toho plynie pre marketing: Ak tvorcovi namiesto honoráru ponúkate len zviditeľnenie, podľa tejto štúdie mu v priemere prinesiete pomerne málo nových sledovateľov. Väčšiu hodnotu mal podľa autorov spoločný príspevok so značkou, ktorá má aktívne publikum a tvorcovi nechá tvorivú voľnosť.

Zdroj: Goetz a Ching (2026), Journal of Marketing Research (Q1), DOI

Pod AI influencermi diváci spoločne pátrajú po stopách

Prashant Saxena a Andrew Prahl analyzovali 1 613 komentárov pod 128 príspevkami na Instagrame od 12 svetových virtuálnych influencerov, teda postáv vytvorených počítačom, z rokov 2018 až 2025. Každý komentár posúdili dvaja nezávislí hodnotitelia. V 100 zo 128 diskusií našli to, čo nazývajú davová forenzika: komentujúci si všímajú chyby v obraze a svetle, pátrajú po pôvode obsahu a spochybňujú taktiku, pričom podozrenie jedného diváka sa stáva signálom pre ďalších.

Davová forenzika bola častejšia pri príspevkoch, ktoré použitie umelej inteligencie priznávali. Opačný mechanizmus, keď si diváci skladajú estetické, technologické a normatívne dôvody, prečo je takýto obsah v poriadku, sa objavil v 32 diskusiách, a to najmä pri karuseloch a menej viditeľných príspevkoch.

Čo z toho plynie pre marketing: Publikum umelú postavu často rozoberá verejne a diskusia pod príspevkom tak môže vnímanie kampane posunúť jedným aj druhým smerom. Autori vidia dôsledky pre pravidlá označovania obsahu z AI aj pre výber formátu príspevku, takže ak s virtuálnym influencerom pracujete, komentáre sa oplatí sledovať.

Zdroj: Saxena a Prahl (2026), Journal of Advertising (Q1), DOI

Videá z koncertov predávajú lístky cez pocit spolupatričnosti

Fabian Mayer a kolegovia urobili v Nemecku v roku 2024 dva online experimenty s 234 a 261 účastníkmi, v ktorých skúmali, ako krátke videá z koncertov na TikToku pôsobia na divákov. Videá, ktoré viac zachytávali ľudí a spoločný zážitok, cez pocit spolupatričnosti nepriamo zvýšili ochotu reagovať na obsah aj kúpiť si lístok. Komentáre používateľov ovplyvnili, nakoľko diváci s obsahom vnútorne polemizovali, no na ochotu konať nepriamo nevplývali.

Najsilnejšie predpovedal ochotu konať strach, že človeku niečo unikne (FOMO), lenže sledované vlastnosti videí ani komentáre ho nevyvolali.

Čo z toho plynie pre marketing: Pri propagácii podujatí cez krátke videá môže pomôcť ukazovať atmosféru a publikum, nielen samotné vystúpenie. Samotné video podľa tejto štúdie FOMO nevyvolalo, hoci práve ono predpovedalo nákup lístka najsilnejšie.

Zdroj: Mayer a kol. (2026), Journal of Marketing Communications (Q1), DOI

Odpovede AI v prieskumoch sa dajú priblížiť ľuďom

Veľké jazykové modely (LLM, teda nástroje typu ChatGPT) sa čoraz častejšie používajú na meranie preferencií a názorov ľudí, lenže ich odpovede sa od ľudských líšia. Yan Leng, Yunxin Sang a Ashish Agarwal preto navrhli metódu HuMCal, ktorá zo súhrnných údajov o skutočných ľuďoch zistí, ako dodatočne skombinovať odpovede modelu získané rôznymi zadaniami, personami a verziami modelu. Pri údajoch o nákupoch zákazníkov a pri prieskumoch verejnej mienky sa takto výsledky zhodovali s ľudskými lepšie než pri bežných spôsoboch spájania odpovedí, a naučené váhy často fungovali aj v inom čase, krajine, odvetví či pri iných skupinách otázok. Veľkosť vzorky abstrakt neuvádza.

Čo z toho plynie pre marketing: Ak skúšate testovať reklamy alebo produkty na simulovaných zákazníkoch z AI, surové odpovede jedného zadania môžu byť od skutočných ľudí vzdialené. Bez porovnania s údajmi o reálnych zákazníkoch im preto neverte naslepo, viac o praktickom využití nástrojov nájdete v článkoch AI v podnikaní.

Zdroj: Leng a kol. (2026), Marketing Science (Q1), DOI

Časté otázky

Oplatí sa spolupracovať s tvorcami len za zviditeľnenie?

Podľa Goetza a Chinga prinesie spoločný príspevok tvorcovi v priemere 0,52 % sledovateľov, teda zhruba týždeň bežného rastu. Štúdia však skúmala 260 popredných módnych a kozmetických značiek, takže pre menšie firmy ju treba brať s rezervou.

Spoznajú ľudia, že influencer je vytvorený umelou inteligenciou?

V analýze 1 613 komentárov sa spoločné pátranie po znakoch umelého pôvodu objavilo v 100 zo 128 diskusií. Štúdia však hodnotila komentáre, nie to, koľko divákov umelú postavu naozaj spoznalo.

Môžu odpovede AI nahradiť prieskum so zákazníkmi?

Podľa štúdie v Marketing Science sa odpovede modelov od ľudských líšia a metóda HuMCal ich zbližuje len vďaka súhrnným údajom od skutočných ľudí. Ľudské dáta teda stále potrebujete, aspoň ako porovnávací základ.