論文の概要: Seeing Is Not Perceiving: When Synthetic Consumers Can and Cannot Pretest Visual Marketing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25677v1
• Date: Tue, 22 Sep 2026 04:29:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.223613
• Title: Seeing Is Not Perceiving: When Synthetic Consumers Can and Cannot Pretest Visual Marketing
• Title（参考訳）: 消費者が視覚的マーケティングを前もって試すことはできない
• Abstract要約: 6つのビジュアルマーケティング実験を用いて仮定をストレステストする。 どちらの構成も6つの人間の効果のうち2つ以上を再現しなかった。 これらの結果をAIガバナンスプロトコルに統合します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1729613870032812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Marketers now deploy generative AI agents as synthetic consumers to pretest visual assets such as logos, packaging, and advertising at a fraction of human-panel cost. However, this procedure assumes that a model seeing a visual cue can also perceive its consumer meaning, which is largely untested. We stress-test the assumption using six canonical visual marketing experiments, varying the two levers managers control: model generation (GPT-4o-mini vs. GPT-5.4-mini) and input format (plain text vs. JSON). Every resulting configuration passed the manipulation checks; however, none of the configurations reproduced more than two of the six human effects, and the remainder were nonsignificant. The one exception was a significant reversal of the human pattern. Providing conceptual or empirical evidence through in-context learning steers average responses toward the human effect. Yet steering has a limit: even when it succeeds, a configuration reproduces less than half of the natural spread of human responses and so understates consumer heterogeneity. We integrate these results into an AI governance protocol (Calibrate, Intervene, Deploy) that delineates when synthetic consumers can responsibly screen creatives and when human panels remain necessary.
• Abstract（参考訳）: マーケターは、生成的AIエージェントを合成消費者としてデプロイし、ロゴ、パッケージング、広告などの視覚的資産を、人件費のごく一部で事前に検証する。 しかし、この手順は、視覚的なキューを見るモデルがその消費者の意味を認識できると仮定する。 モデル生成(GPT-4o-mini 対 GPT-5.4-mini 対 PT-5.4-mini)と入力形式(プレーンテキスト対 JSON 対 プレインテキスト対 JSON )の2つのレバーマネージャ制御を用いて、この仮定をストレステストする。 すべての構成が操作チェックをパスしたが、6つの人間の効果のうち2つ以上の構成は再現されず、残りは重要ではなかった。 1つの例外は、人間のパターンを大きく逆転させることだった。 文脈内学習による概念的または経験的証拠の提供は、人間の効果に対する平均的な反応を示す。 しかし、ステアリングには限界があり、たとえそれが成功したとしても、構成は人間の反応の自然な拡散の半分未満を再現するので、消費者の不均一性を過小評価する。 これらの結果をAIガバナンスプロトコル(Calibrate, Intervene, Deploy)に統合します。

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