生成式AI品牌拟人化如何塑造品牌尊重与品牌英雄：基于道德美德与认知体验的双路径机制

本研究针对生成式AI(GenAI)品牌在激烈市场竞争中的可持续发展问题，创新性地探讨了品牌拟人化(BA)四维度（道德美德、意识情感性、外观、认知体验）对品牌尊重和品牌英雄的影响机制。通过美英315名用户的跨文化调查，采用PLS-SEM分析发现：道德美德、外观和认知体验显著提升品牌尊重，而道德美德、外观和意识情感性促进品牌英雄形成。研究为GenAI品牌差异化战略提供了实证依据，特别揭示了年龄对BA效应的重要调节作用。

　　

在ChatGPT引爆生成式人工智能(GenAI)革命的浪潮中，全球科技巨头纷纷加码布局这一价值千亿美元的新兴市场。然而当前研究多聚焦于GenAI的技术应用效能，却鲜少关注一个关键问题：在层出不穷的AI应用洪流中，品牌如何通过有效的拟人化策略建立持久的消费者关系？这正是《Humanizing generative AI Brands》研究试图解答的核心命题。

由国际团队开展的本项研究首次系统考察了品牌拟人化(BA)的四维特征对品牌尊重和品牌英雄的差异化影响机制。研究基于社会认同理论框架，创新性地将BA解构为道德美德(moral virtue)、意识情感性(conscious emotionality)、外观(appearance)和认知体验(cognitive experience)四个维度，通过美英两国315名GenAI用户的实证数据，采用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)和重要性-绩效图分析(IPMA)等前沿方法，揭示了BA影响消费者行为的内在机理。研究发现：道德美德作为BA的核心维度，其标准化路径系数高达0.495，成为驱动品牌尊重的首要因素；而外观特征则以0.240的直接影响效应，成为培育品牌英雄的关键抓手。这些发现为GenAI品牌在"红海竞争"中实现差异化提供了科学依据。

研究方法上，研究团队通过Prolific平台采用目的抽样策略，筛选非学生群体且具有GenAI使用经验的英美用户（美国167人，英国148人）。使用SmartPLS 4.0软件进行验证性因子分析(CFA)和路径分析，所有构念的复合信度(CR)均高于0.87，平均变异抽取量(AVE)超过0.61，证实了测量模型的可靠性。通过全共线性检验（VIF<1.67）和Harman单因子检验（方差解释率40.41%）有效控制了共同方法偏差。

研究结果部分呈现了多层次发现：

1. BA维度对品牌尊重的差异化影响：道德美德(β=0.495)、认知体验(β=0.291)和外观(β=0.109)显著正向影响品牌尊重，而意识情感性影响不显著。IPMA分析显示道德美德在重要性和绩效表现上均居首位。
2. BA维度对品牌英雄的塑造机制：外观(β=0.240)、意识情感性(β=0.228)和道德美德(β=0.116)直接促进品牌英雄形成，认知体验的影响不显著。值得注意的是，品牌尊重在其中起部分中介作用，特别是对道德美德到品牌英雄的路径中介效应达0.126。
3. 年龄的调节效应：研究发现年龄显著增强道德美德对品牌尊重的影响(β=0.109)，却削弱外观的效应(β=-0.117)。而品牌尊重对品牌英雄的转化效应也随年龄增长而增强(β=0.152)。

在讨论环节，研究揭示了几个关键理论贡献：首次将BA研究拓展至GenAI领域，验证了社会认同理论在AI消费情境的适用性；发现品牌尊重作为BA与品牌英雄间的关键中介机制；识别出年龄作为重要的边界条件，表明年长用户更重视道德属性而非外观特征。这些发现为理解AI时代的消费者-品牌关系提供了新视角。

该研究的实践意义尤为突出：对GenAI开发者而言，应优先优化系统的道德算法框架，确保输出内容的可信度；对营销人员则建议针对不同年龄段采取差异化传播策略——面向年轻群体强调交互体验的拟人化设计，而对成熟用户则突出产品的伦理价值。研究同时警示了过度拟人化可能引发的伦理风险，建议在提升用户体验与保持技术透明度之间寻求平衡。

这项发表在《Computers in Human Behavior Reports》的研究开辟了AI品牌管理的新研究方向，其创新性体现在三个方面：首次将品牌英雄这一新兴构念引入AI研究领域；建立了BA多维度影响机制的理论模型；为GenAI产品的生命周期管理提供了实证依据。未来研究可进一步探索文化差异对BA效应的影响，以及不同类型GenAI应用（如图像生成vs对话系统）的拟人化策略差异。