摘要
广告回避是营销传播领域的一个持久性难题。社交媒体原生广告虽试图通过与平台内容的无缝融合来克服广告回避，但用户的实际注意比例仍然偏低。现有研究主要关注广告回避的结果导向，缺乏对视觉注意这一核心机制的深入探讨。本研究采用2（广告形式：显性/隐性）×2（广告标识：有/无）的实验设计，结合眼动追踪和自我报告收集数据。研究发现：第一，广告形式与标识显著调节视觉注意分配，注视时长的差异揭示了广告回避的双重加工路径。第二，尽管隐性广告延长了注视时间，但并未带来显著更高的广告回忆。这表明，原生广告引发的深层加工主要指向内容性质识别而非品牌信息编码。第三，注视时长与广告回避呈显著负相关，反映了原生化设计对用户心理防御机制的延迟效应。本研究证实,有限容量理论在社交媒体环境下的适用性，明确了内容原生化通过调节认知加工路径来争取注意力窗口期的作用机制，并指出未来的原生广告需从单纯的形式伪装转向价值供给，以实现从识别到说服的有效转化。
关键词
眼动实验 小红书 广告效果 广告披露 信息流广告
Abstract
Advertising avoidance remains a persistent challenge in marketing communications. Although social media native advertising attempts to overcome ad avoidance through seamless integration with platform content, users' actual attention rates remain low. Existing research primarily focuses on the outcome-oriented aspects of ad avoidance, lacking in-depth exploration of visual attention as a core mechanism. This study employs a 2 (advertising format: explicit/implicit) × 2 (advertising label: present/absent) experimental design, combining eye-tracking and self-report data collection. The findings reveal: First, ad format and labeling significantly regulate the allocation of visual attention; differences in gaze duration reveal the dual cognitive processing paths underlying ad avoidance. Second, although implicit ads elicited longer gaze duration, they did not result in significantly higher ad recall. This indicates that the deep processing triggered by native advertising is primarily directed toward identifying the nature of the content rather than encoding brand information. Third, a significant negative correlation was found between gaze duration and ad avoidance, reflecting a latency effect of native design on users' psychological defense mechanisms. This study confirms the applicability of the Limited Capacity Model within social media environments and clarifies the mechanism by which content nativeness secures an attention window by regulating cognitive processing paths. Furthermore, it suggests that future native advertising must shift from mere formal camouflage to the provision of substantive value to achieve an effective transition from recognition to persuasion.
Keywords
Eye movement Experiment Xiaohongshu Advertising Effectiveness Advertising Disclosure In-feed Advertising
1 引言
广告回避是营销传播领域的一个持久性难题。自电视广告时代始，学者们就开始关注用户在广告出现时换台、离座等规避行为[1]。随着互联网技术发展，广告回避表现出新的特征：用户不仅通过安装广告拦截器等技术手段主动规避广告，还会在浏览网页时本能地忽视横幅广告区域，形成所谓的横幅失明（banner blindness）[2]。这些研究揭示了一个关键事实：当广告与其所处环境存在明显区隔时，用户往往会采取认知或行为策略来回避广告。
近年来，社交媒体的兴起带来了新的广告形态——原生广告。这种广告形式通过与平台内容和形式的无缝融合，[3]试图突破传统广告回避的困境。然而，与传统广告环境不同，社交媒体平台呈现出独特的认知情境：首先，社交媒体的信息流形态模糊了广告与内容的界限，[4]使得简单依靠广告标识来解释用户的回避行为变得不再充分。其次，用户在快速滚动的信息流中需要同时处理大量混合信息，[5]这种认知负荷显著改变了广告加工的机制。注意力分配更依赖于内容的视觉显著性而非预设的广告位置，社交媒体环境下的广告识别和回避也可能更多依赖自动化的认知加工，而非传统广告环境中的控制性加工。[6]这一独特性使得传统广告研究中的发现难以直接迁移到社交媒体环境。
现有对原生广告的研究大多关注广告回避的结果和原因，而非过程，缺乏对视觉注意这一核心机制的深入探讨。另外，研究方法主要依赖用户自我报告数据，缺乏对实际视觉加工过程的客观测量。因此，本研究聚焦于社交媒体环境下原生广告的认知加工机制，重点考察两个核心问题：一是探究社交媒体信息流环境下用户如何在有限认知资源条件下快速识别和加工广告信息；二是揭示在原生广告回避形成的视觉注意机制。本研究提出社交媒体环境下的广告回避可能主要通过自动化加工完成，而这一过程受到广告视觉特征的调节。
基于此，研究选取广告标识和广告形式作为自变量，结合眼动追踪技术和自我报告数据进行研究。选择这两个自变量的依据在于：一方面，广告标识体现了原生广告的透明度原则，是商业信息披露的基本要求；[7] [8]视觉形式反映了原生广告的自然融入性，是实现内容融合的基础手段，[9][10]这两个变量共同构成原生广告区别于传统广告的根本特征。另一方面，在社交媒体的快速浏览情境下，广告标识和形式作为关键且基础的视觉特征，可能通过影响自动化认知加工的程度来调节广告回避。具体而言，广告标识作为外显的商业提示线索，可能直接触发用户的自动化防御反应；而广告形式则通过影响内容的视觉显著性，调节自动化加工的启动阈值。
2 文献回顾及研究假设
2.1社交媒体原生广告的广告回避研究
广告回避是指消费者采取认知或行为等策略来减少广告接触的倾向。[11]包括认知回避（有意识地忽视广告）和行为回避（主动采取行动避免接触广告）两个维度。认知回避主要体现在选择性注意和信息过滤，而行为回避则包括离开页面、关闭广告等具体操作。[11][12]广告回避严重影响广告效果，是广告研究的核心问题之一。
早期的广告回避研究主要集中在传统媒体环境下，关注受众对电视广告、平面广告等形式的规避行为。[1]随着互联网技术发展，学者们的研究重点转向数字广告回避。Kelly等人发现，与传统媒体相比，数字环境下的广告回避呈现出更加主动和多样化的特点，用户不仅会安装广告拦截器、关闭弹窗，还会对广告内容进行更有选择性的过滤。[13]这种转变反映了媒介环境变迁对广告回避行为的深刻影响。
社交媒体的兴起进一步改变了广告传播的格局。社交媒体原生广告是指在社交媒体平台上，通过与平台内容形式和功能相匹配的方式呈现的付费广告。[3] [14]与传统广告和早期数字广告相比，社交媒体原生广告呈现出四个独特特征：内容融合性（广告内容在视觉和功能上与用户生成内容高度统一）、互动性（支持用户评论、分享、点赞等社交互动行为）、个性化（基于用户画像和行为数据进行精准投放）及标识灵活性（可选择不同形式的商业标识展示方式）。[15] [16]这些特征使得用户对社交媒体原生广告的识别和处理变得更加复杂。
研究表明，社交媒体原生广告回避行为受多种因素影响：广告识别方面，包括广告标识的显著程度等；[17]广告干扰方面，社交流量中的广告密度和对社交互动的干扰程度会影响用户回避意愿；[18]内容相关性方面，如广告内容与用户兴趣的匹配度及其与社交情境的契合度等；[19]此外，广告的视觉显著性和与平台原生内容的融合度，[20]以及用户的广告态度、隐私关注程度和社交媒体使用习惯[21][22]等个体特征同样会影响广告回避行为。
2.2社交媒体原生广告的视觉注意研究
视觉注意作为人类信息加工的重要环节，在社交媒体广告研究中具有特殊意义。其理论基础主要涉及有限容量理论和选择性注意理论。有限容量理论强调人类的注意力资源是有限的。[23]在信息密集的社交媒体环境中，用户需要在有限的注意力资源下同时处理社交信息、广告内容和平台功能等多个信息源。这种认知负荷使得广告必须在有限的时间窗口内实现有效传播。[24]研究表明，当用户的注意力资源被社交任务占用时，对广告的处理深度会显著降低。[25]在有限容量理论的基础上，选择性注意理论指出，个体会根据刺激的特征和任务目标有选择地分配注意力资源。[26]在社交媒体环境中，由于信息密度高、更新频繁，用户更倾向于采用选择性注意策略来过滤信息。[20][27]这种选择性注意机制直接影响着用户对广告内容的加工深度，解释了为什么某些广告更容易获得关注，而某些广告则被忽视。[28]
眼动追踪技术为测量用户视觉注意提供了客观方法。广告研究主要采用注视时间和注视点数量两个指标：注视时间反映信息加工深度，[29]较长的注视时间表明更深入的认知加工；注视点数量体现注意力分配范围，[30]较多的注视点意味着更广泛的视觉探索。通过热力图可视化这些指标，不仅能反映用户的注意力分配模式，还能揭示其对广告内容的即时加工过程。
研究表明，视觉注意与广告效果之间存在密切关系。在传统广告研究中，发现注视时间越长，用户对广告的记忆效果越好。[31]这一发现在社交媒体情境下得到进一步验证，注视时间不仅影响记忆效果，还会影响用户的品牌态度。[32]在社交媒体原生广告情境下，这种关系可能更为复杂，因为用户需要同时处理广告内容和社交信息。因此，通过眼动指标研究用户的视觉注意分配，不仅能够揭示原生广告的认知加工机制，还能为优化广告设计提供客观依据。
2.3原生广告的关键变量及其关系
原生广告的效果受多个因素影响，其中广告标识和广告形式是两个最基础的视觉特征，它们从不同维度体现了原生广告的原生化程度。广告标识是指在广告内容中明确标明其商业属性的提示信息，通常以“广告”“赞助”等字样呈现。[7][10]广告标识的位置、大小、措辞等特征不仅影响其效果，[33]还决定了广告在界面层面的原生化程度，无标识内容在视觉上更接近平台原生内容，而有标识内容则通过明确的商业属性标记与普通内容形成区分。
广告形式则反映了内容层面的原生化特征，主要分为显性和隐性两种：显性广告通过直接展示品牌和产品信息传递商业意图，其内容形式与平台的一般用户生成内容（UGC）存在明显区别；隐性广告则采用更贴近平台日常内容的表现方式，如通过影响者推荐、用户体验分享等方式传递商业信息。[34]这种形式上的区别本质上反映了广告内容与平台常规内容的相似程度。
已有研究从多个角度验证了这两个变量对广告效果的影响。关于广告标识，研究表明其不仅是实现商业传播透明度的关键要素，还直接影响用户的广告识别能力和品牌态度。[35][36]基于说服知识模型，当用户识别出广告时，会激活其说服知识并采取防御策略，[37]这种防御机制会减少用户对广告的注视时间和探索行为。Campbell等学者发现，清晰的广告标识会导致用户采取更理性的加工方式，降低广告的说服效果。[38]Evans等学者的研究进一步表明，无标识内容往往能获得更多的注意力资源，提高广告记忆和品牌态度。[39]
关于广告形式的影响，研究发现不同形式会影响用户的注意力捕获方式和处理深度。[40]隐性广告由于与平台内容的高度融合，更容易获得用户的自然关注，产生更长的注视时间和更多的注视点。[41]相比之下，显性广告虽然容易引起初始注意，但也更容易触发用户的广告防御心理，导致更高的广告回避。而且，隐性广告不仅能获得更多的视觉注意资源，还能提升品牌记忆和广告态度。[42] [43]
综上所述，广告标识和广告形式这两个变量分别从界面整合度和内容相似度两个维度刻画了原生广告的原生化特征，共同决定了广告内容在社交媒体平台中的自然融入程度。它们通过影响用户的认知加工和视觉注意，进而影响最终的广告效果。
此外，视觉注意在广告回避中扮演着关键角色。一项实验表明，注视时间和注视点数量与广告回避呈显著负相关，较长的注视时间和更多的注视点往往意味着更低的广告回避倾向。[44]这一发现得到了多项实证研究的支持：注视时间越长，用户对广告内容的加工越深入，广告回避倾向越低；[45]Zhang和Yuan则证实，注视点数量越多，用户对广告的探索程度越高，广告回避水平越低。[46]
基于以上，我们提出下面的假设：
H1:相较于披露赞助信息标识的广告，未披露赞助信息标识的广告的注视时间会更长（a），注视点数量会更多（b），广告记忆越高（c），广告吸引力越高（d），广告回避越低（e）。
H2:相较于显性广告，隐性广告的注视时间会更长（a），注视点数量会更多（b），广告记忆越高（c），广告吸引力越高（d），广告回避越低（e）。
H3：注视时间（a）、注视点数量（b）与广告回避呈负相关。
3 实验设计
3.1实验材料
3.1.1广告材料制作
本研究首先通过预实验对原生广告材料进行筛选。广告素材选用日常高辨识度的咖啡品类作为实验产品。为控制品牌熟悉度的影响，研究采用Photoshop创建虚构品Fosca（见图1A），替换原广告中的品牌名称与Logo。预实验的主要目的有二：一是通过李克特7级量表对虚构品牌名和Logo进行品牌熟悉度统计，结果表明被试对该虚构品牌的熟悉度均值极低（M=1.36, SD=0.52），且显著低于量表中值4（t = －32.45, p <0.001），证明虚构品牌操控有效，排除了品牌熟悉度的干扰；二是基于广告识别度（李克特7级量表）筛选材料，本研究将广告显隐性操作化定义为受众对内容商业属性的感知程度。预实验（N=42）选取了广告识别度高于均值的笔记作为显性广告材料（M=5.82, SD=0.89），低于均值的笔记作为隐性广告材料（M=2.15, SD=1.03），独立样本t检验表明，显性广告组与隐性广告组在广告识别度上存在显著差异（t =14.56, p <0.001），实验材料的示例及组成要素见图1B。
正式实验材料严格控制以下要素：笔记标题控制在15—20字，采用无人物主体的3:4广告图（720×960分辨率），产品居中，品牌名称位于左上角，文案位于图片下方。显性广告在左上角设置品牌Logo，隐性广告仅在产品包装上显示Logo。广告标识组的标识统一位于笔记封面右下角，与实际投放一致（见图1C）。
3.1.2实验界面设计
本研究采用原型绘制软件仿制小红书信息流界面，选择该平台作为研究对象基于三点考虑：一是平台以图文笔记为主的统一内容形式便于控制实验条件；二是用户群体画像清晰（年轻女性占比约80%）且对商品推荐接受度高；三是平台原生广告形式成熟，与普通内容界限模糊，适合研究广告效果。
实验界面设计包含以下要素：每页至少4篇完整笔记（含真实笔记和处理后的原生广告），保留笔记图片、发布账号、标题、赞助标识等元素。为控制位置效应，在12则笔记中随机分配广告位置。所有笔记仅显示未点赞状态的心形按钮，不显示具体点赞数据（见图1D），以控制社会影响因素。这种设计既确保了实验条件的可控性，又最大限度地模拟了用户真实的浏览体验。
图1 实验材料示意图
3.2实验设计与流程
本研究采用2（广告标识：有标识、无标识）×2（广告形式：显性、隐性）的两因素被试间设计。采用德国ERGONEERS公司Dikablis Glasses3眼动仪记录被试视线数据，设备眼部摄像头采样率60Hz（648×488像素），前置摄像头分辨率1920×1080。被试与屏幕观看距离保持20—30cm，数据通过D-Lab平台采集分析。图2展示了被试当前在视野范围的注视点落点情况和被试眼球运动追踪情况。
图2 眼动设备展示
3.2.1实验流程
实验在温度适宜的安静明亮实验室进行，分为三个阶段：
准备阶段：被试签署知情同意书，佩戴并调试眼动仪，完成校准和练习任务。
实验阶段：被试按日常习惯浏览随机分配的小红书模拟界面，内容包含1则广告笔记和11则普通笔记，同时记录被试的眼动数据。
问卷阶段：被试摘除眼动仪后完成后测问卷。
实验过程中实施了严格的注意力检查与数据筛选程序。第一，技术性检查，实验开始前，所有被试均需完成9点校准，只有平均注视偏差小于0.5°的被试方可进入正式实验。同时，在实验过程中，若眼动仪采样率低于85%（表明被试频繁闭眼或视线长时间偏离屏幕），该样本将被视为无效数据予以剔除。第二，行为性检查，在实验结束后，问卷中设置了1道事实核查题（刚才图片中出现的产品是什么），回答错误的被试被判定为未集中注意力，其数据未纳入最终分析。
3.2.2后测问卷设计
本研究基于成熟量表，结合社交媒体原生广告情境设计问卷，采用5级李克特量表（1=非常不同意，5=非常同意）。问卷包含16个题项，分为两个模块：研究测量10题（见表1），包括认知回避和行为回避各3题，广告回忆采用线索再忆和确信度评分（6级）方式测量；人口统计学6题，包括基本信息（性别、年龄、学历）、社交媒体使用特征（使用习惯、频率、时长）。
表1 因变量测量题项
3.3被试
本次招募被试57人。均为周均饮用2—3杯咖啡的消费者，以控制产品品类影响。被试随机分配至4个实验组，排除眼动数据有缺失、问卷存在恶意乱选或完全一致的情况，最终获得50份有效样本，被试构成见表1。
有效样本中，被试年龄为18-30岁（M=22.84，SD=3.70），其中女性33人，男性17人，符合小红书用户特征。所有被试均为自愿参与实验，具备正常视力（无色盲、色弱等眼部疾病）或矫正视力正常，同时能够熟练操作智能手机且为小红书移动端App的活跃用户。
表2 实验样本构成
4 实验结果
利用D-lab软件为实验材料设定兴趣区。本实验关注被试对信息流中笔记广告材料的注意情况，因此，兴趣区设定为被试注视点进入目标笔记材料直至视线离开目标笔记材料范围的单个或多个完整浏览时间段组合。眼动数据和自我报告数据使用SPSS进行分析。
4.1操纵检验
本研究通过操纵检验验证实验材料有效性。如表3所示，广告形式（F（1，50）= 21.548，p < 0.001，ηp² = 0.319）和广告标识（F（1，50）= 5.884，p < 0.05，ηp² = 0.113）的主效应显著，实验材料操纵。
表3 不同类型广告的识别度
4.2眼动数据结果
4.2.1 注视时间
如表4所示，广告形式主效应显著（F（1，50）= 4.679，p < 0.05，ηp² = 0.092），隐性广告的注视时长（M =3.265）显著长于显性广告（M=2.413）。广告标识主效应显著（F（1，50）=5.644，p < 0.05，ηp²=0.109），无赞助标识的广告注视时长（M=3.095）显著长于有赞助标识的广告（M =2.583）。广告形式和广告标识的交互作用不显著（F（1，50）=0.652，p = 0.424，ηp² = 0.014）。H1a、H2a得到支持。
表4 不同类型广告的注视时长（单位：s）
4.2.2注视点数量
广告形式主效应不显著（F（1，50）= 3.325，p = 0.075，ηp² = 0.067）。广告标识主效应不显著（F（1，50）= 2.223， p= 0.143，ηp ²= 0.046）。二者交互作用不显著（F（1，50）= 0.159，p = 0.692，ηp² = 0.003）。H1b，H2b未能得到支持。
4.2.3热点图分析
热点图通过颜色深浅反映注视情况：红色代表注视最集中区域，黄色和绿色表示注视较少区域，颜色深浅取决于注视点数量和时长。由于本研究的实验材料以下滑滚动的形式呈现，不适合采用传统的热点图叠加分析方法，因此通过典型案例分析不同类型广告的注视特点。
隐性有标识广告（图3A，被试2110）：热点主要分布在产品中心（注视最长）和笔记标题，较少关注“赞助”标识；显性有标识广告（图3B，被试1103）：热点分布较分散，覆盖产品展示区和笔记标题，较多关注赞助标识，但忽视品牌Logo；显性无标识广告（图3C，被试1207）：热点集中于笔记标题和发布者信息，较少关注商业图像和品牌Logo；隐性无标识广告（图3D，被试2207）：获得较长平均注视时间，注视点均匀分布于产品主体、发布者信息和笔记标题区域。
图3 广告浏览热力图
4.3自我报告数据结果
4.3.1 广告回忆
结果显示，广告形式的主效应不显著（F（1，50）= 0.116，p = 0.735，ηp² = 0.003），表明显性和隐性广告在回忆效果上并无显著差异；广告标识的主效应也不显著（F（1，50）= 0.866，p = 0.357，ηp² = 0.018），说明标识的存在与否并未对广告回忆产生显著影响。此外，两个变量之间的交互作用同样不显著（F（1，50）= 0.477，p = 0.647，ηp² = 0.005）。H1c，H2c未能得到支持。
4.3.2 广告吸引力
如表5所示，广告形式存在显著的主效应（F（1，50）= 5.859，p < 0.05，ηp² = 0.113），隐性广告（M = 4.364）比显性广告（M = 3.324）表现出更强的吸引力。然而，广告标识的主效应并不显著（F（1，50）= 2.637，p = 0.111，ηp² = 0.054）此外，两个变量之间的交互作用也不显著（F（1，50）= 2.254，p = 0.140，ηp² = 0.047）。H1d未能得到支持，H2d得到支持。
表5 不同类型广告的吸引力
4.3.3 认知回避与行为回避
如表6所示，对认知回避而言，广告标识主效应显著（F（1，50）=13.895，p ≤ 0.05，ηp² = 0.232），有赞助标识广告的认知回避要显著高于无赞助标识的广告；广告形式的主效应也显著（F（1，50）= 5.118，p < 0.05，ηp² = 0.100），显性广告的认知回避要显著高于隐性广告；显隐性和有无标识不存在交互作用（F（1，50）= 0.573，p = 0.453）。
表6 显隐性与有无标识对认知回避的描述统计分析
如表7所示，对行为回避而言，广告标识主效应显著（F（1，50）= 6.533，p < 0.05，ηp² = 0.020），有赞助标识的广告行为回避高于无标识的广告；广告形式的主效应显著（F（1，50）= 4.892，p < 0.05，ηp² = 0.096），显性广告的行为回避要显著高于隐性广告；而显性与有无标识的交互作用对行为回避无显著影响（F（1，50）= 0.918，p = 0.343）。H1e，H2e得到支持。
表7 显隐性与有无标识对行为回避的描述统计分析
4.4眼动数据与广告回避
为检验视觉注意与广告回避的关系，本研究采用Pearson相关分析分别考察注视时间和注视点数量与广告回避的相关性。
如表8所示，注视时间与广告回避的两个维度均存在显著的负相关关系：注视时间与认知回避显著负相关（r = -0.291，p<0.05），与行为回避也呈现显著负相关（r= -0.320，p< 0.05）。然而，注视点数量与广告回避的相关性分析并未发现显著关系：注视点数量与认知回避的相关性不显著（r = 0.128，p = 0.374），与行为回避的相关性同样不显著（r = －0.039，p = 0.788）。H3a得到支持，H3b未能得到支持。
表8 眼动指标与广告回避间的相关性分析
5 讨论与结论
5.1广告形式及标识与视觉注意：原生广告的认知加工路径
本研究从社交媒体广告形态的原生化特征对广告回避展开探讨。研究发现，广告形式和标识都显著影响了用户的视觉注意分配。隐性广告获得了显著长于显性广告的注视时间，这种差异一方面源于隐性广告通过降低视觉显著性来减少自上而下的注意捕获，另一方面也反映了用户对不同类型广告采取了不同的认知处理策略。
广告浏览热力图显示，隐性广告呈现出均匀的注视分布，表明用户将其视为需要理解的常规内容，而非简单地通过广告图式进行快速过滤。根据Craik和Lockhart的加工层次理论，注视时间的延长通常意味着认知资源的更多投入。[47]但是原生广告语境下的投入不一定指向品牌信息的深度记忆，更可能指向对内容属性的解码与识别。当广告标识隐蔽时，用户无法依赖表面线索快速决策，被迫进入更复杂的认知加工流程以理解内容含义，自然拉长了注视时间。[33]
通过进一步的眼动轨迹数据，我们发现用户在浏览信息流时形成了“先扫描后深入”的模式。注视点数量的相似性表明视觉扫描范围基本一致，注视时长的显著差异则表明信息加工深度的不同。需要指出的是，这里的深度更多体现在为了识别内容性质进行的认知努力。这一发现丰富了注意力选择性理论，表明在社交媒体环境下，内容的原生化程度通过改变用户识别广告的难度，从而改变了注意力的时间分配策略。
5.2社交媒体广告回避的认知机制：基于双加工视角的解释
研究还发现了另一个值得注意的现象，尽管广告形式和标识在注视时间、广告回避和吸引力方面存在显著差异，但广告回忆效果并无显著差别。注视时间显示，显性/有标识广告的平均注视时长约为2.4秒，而隐性/无标识广告则延长至3.2秒，结合回忆效果的无差异性，我们认为注视时间的差异揭示了社交媒体环境下广告回避的双重认知加工路径。根据启发式－系统式模型（Heuristic-Systematic Model, HSM）及双加工理论[6]，本研究在眼动数据中观察到了自动化加工与控制性加工的分野。
眼动数据显示，用户对显性及有标识广告的注视时间较短，且回避反应迅速。这表明，当广告具备显著的视觉特征（如明显的商业标识、强烈的营销色调、特定的排版）时，这些特征会充当启发式线索。在社交媒体快速信息流中，用户往往依赖这些线索进行自动化加工，[48][49]他们无须调用大量认知资源进行深度阅读，仅凭视觉线索即可迅速激活大脑中的广告图式。一旦图式被激活，防御机制随即在无意识层面启动，导致用户在进行深度的语义理解之前便产生了回避行为。因此，显性广告的回避主要体现为由图式驱动的、自下而上的自动化加工过程，解释了为何显性广告注视时间短且难以形成深度的广告记忆。
相反，隐性及无标识广告获得了更长的注视时间。由于缺乏明确的启发式线索（如标识隐蔽、内容高度原生化），自动化回避机制难以被瞬间触发，分类的不确定性迫使用户不得不投入更多的认知资源，从快速的视觉扫描转向更慢速的语义阅读，以判断内容的性质。延长的0.8秒正是控制性加工介入的证据，用户需要对内容进行初步的分析和评估，这是由内容驱动的、自上而下的判断过程。值得注意的是，虽然隐性广告触发了控制性加工，但实验结果显示其广告回忆并未显著提升，可能是因为这种控制性加工主要用于内容性质识别（判断这是否为广告），而非品牌信息编码[50]。即使用户投入了更多时间，一旦在阅读中途识别出商业意图，或许仍会产生心理回避，或者用户将其作为普通娱乐内容消费，并未对品牌要素进行深度存储。
5.3广告回避的形成机制与优化策略：显隐性广告与内容原生化设计的关键作用
研究结果显示，显性广告和有标识广告与较高的认知及行为回避得分存在显著关联，注视持续时间与广告回避则呈现出显著的负相关关系，这种高注视时长与低回避得分的共变关系，或许可以归因于防御机制的延迟效应。
具体而言，隐性广告凭借高度的原生化特征，在视觉上有效隐藏了触发用户心理防御的商业线索。由于缺乏明显的回避诱因，用户在未能第一时间识别出商业属性之前，将其作为常规内容进行了较长时间的注视与加工。也就是说，注视时间的延长不意味着用户对广告产生了积极偏好，更可能反映了广告识别过程的拉长以及回避反应被推迟的现象，这为广告实践提供了重要的策略启示。虽然单纯延长注视时间并不等同于消除了回避，但揭示了原生化设计的核心价值，通过降低商业特征的视觉显著性，品牌能够有效推迟用户认知防御系统的激活，从而争取到宝贵的注意力窗口期。其实，社交媒体环境下单纯追求注意力的广度（即视觉扫描覆盖率）已不足以应对用户的高速浏览习惯，通过内容伪装获得注意力的时长（即注视停留）成为新的竞争关键。
但必须警惕的是，由形式原生化带来的停留具有脆弱性。正如本研究中低广告回忆度所示，延长的注视并未自动转化为深度的品牌记忆。如果原生内容仅能做到形式上的融合以骗取注视，无法在用户最终识别出广告意图后提供实质性的信息或情感价值，那么用户的注视投入将止步于浅层的内容识别阶段，无法完成从识别向说服的转化。因此，未来的原生广告优化策略不应仅局限于长得像内容以获取注视时长，更应在内容价值的供给上发力，确保在延迟防御的窗口期内，实现品牌信息的有效传递与深层植入。
总体而言，本研究通过整合视觉注意、广告回避和说服知识模型，在以下几个方面拓展了原生广告相关理论：首先，研究验证了有限容量理论和注意力选择性理论在社交媒体环境下的适用性，揭示了用户如何在信息流场景中分配有限的注意力资源；其次，通过引入眼动追踪方法，为广告回避研究提供了直接的行为证据，深化了对用户广告认知加工机制的理解；最后，研究发现了广告识别的双加工路径，即可以通过自动化和控制性两种方式影响用户态度，这丰富了说服知识模型在数字环境下的应用。研究结果对社交媒体广告实践也具有重要指导意义，在内容设计上，适度的原生化处理能够有效提升用户注意力，广告主应注重内容与平台的自然融合，而非过度强调商业属性；广告标识虽然其存在会在一定程度上影响广告效果，但合规的标识展示有助于建立长期的品牌信任。
尽管得出了上述结论，但本研究仍存在若干局限，需在后续研究中予以探讨和完善。第一，受限于眼动实验条件，本研究样本量相对较小，可能限制了统计检验力。建议未来研究扩大样本容量或采用组内设计，以减少个体差异，提升结果稳健性。第二，尽管经过筛选，但无法完全排除广告创意、文案风格等因素对吸引力的干扰。未来研究应尝试更严格的控制变量法（如统一素材仅微调标识），以精准剥离内容创意与广告形式的交互影响。第三，对个体差异的考量不足。目前研究未将用户的社交媒体使用习惯（如重度/轻度用户）及对广告的预存态度等变量完全纳入统计控制，这些因素可能会调节用户对原生广告的反应。第四，本研究仅考察了特定品类和平台在单次曝光下的短期效果。未来研究可尝试开展纵向追踪以探究长期动态影响，引入脑电（EEG）等生理指标深入解析认知机制，并扩展至更多新兴平台与品类，以检验结论的普适性与边界条件。
基金项目：2025年上海市促进文化创意产业发展专项资金产业研究类项目“创意科技与文化深度融合路径思考”（项目编号：2025020057）、2025年复旦大学“两大工程”三期项目“文化科技融合驱动创意产业高质量发展研究”阶段性研究成果。
作者简介
张殿元，复旦大学新闻学院教授
童斯诺，2020级复旦大学新闻学院博士生
姚 洁，2022级复旦大学新闻学院博士生
樊丹婷，2021级复旦大学新闻学院硕士生
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