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영어

This study challenges the limitations of conventional approaches that explain advertising effects in the context of generative AI–driven recommendation advertising solely through individual information processing or attitudinal evaluation. Because generative AI recommendation advertising delivers personalized messages while simultaneously being perceived as widely disseminated to others through the same algorithms and platforms, its persuasive effects are likely to be shaped not only by individual-level persuasion but also by social inferences regarding the influence of the advertising on others. Accordingly, this study adopts Presumed Media Influence (PMI) theory as its core explanatory framework to empirically examine the effects of exposure to generative AI recommendation advertising, perceived personalization, and algorithm preference on the formation of PMI, as well as the structural pathways through which PMI leads to advertising attitudes and purchase intention. Data collected through an online survey were analyzed using confirmatory factor analysis and structural equation modeling. The results demonstrate that the persuasive effects of generative AI recommendation advertising are formed not direct outcomes of individual information processing; rather, they are formed through the mediating role of presumed social influence. By applying PMI theory to the context of generative AI–based commercial advertising, this study extends the theoretical scope of advertising effects research and offers practical implications for the development of algorithmbased advertising strategies.

한국어

본 연구는 생성형 AI 추천 광고 맥락에서 광고 효과를 개인의 정보 처리나 태도 평가만으로 설명하는 기존 접근의 한계에 문제를 제기한다. 생성형 AI 추천 광고는 개인 화된 메시지를 제공하는 동시에 동일한 알고리즘과 플랫폼을 통해 다수에게 확산된다 는 인식을 동반하기 때문에, 광고 효과는 개인적 설득을 넘어 광고가 타인에게 미칠 영 향에 대한 사회적 추정을 통해 형성될 가능성이 크다. 이에 본 연구는 추정된 미디어 영향(Presumed Media Influence, PMI) 이론을 핵심 설명 틀로 적용하여, 생성형 AI 추천 광고에 대한 노출, 지각된 개인화, 알고리즘 선호가 PMI 형성에 미치는 영향 과 PMI가 광고 태도와 구매 의도로 이어지는 구조적 경로를 실증적으로 검증하였다. 온라인 설문조사를 통해 수집된 자료를 확인적 요인분석과 구조방정식 모형으로 분석 한 결과, 생성형 AI 추천 광고의 설득 효과는 개인적 정보 처리의 직접적 결과라기보다 광고의 사회적 영향력에 대한 추정을 매개로 형성됨을 확인하였다. 본 연구는 PMI 이 론을 생성형 AI 기반 상업 광고 맥락에 적용함으로써 광고 효과 연구의 이론적 확장을 제시하고, 알고리즘 기반 광고 전략 수립에 실무적 시사점을 제공한다.