Marketing and marketing research Marketing and marketing research Маркетинг и маркетинговые исследования 2074-5095 2618-8872 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 126120 10.18334/marketing.31.3.126120 JKNPXX Articles Статьи Research Article Impact of artificial intelligence generated images on consumer behavior in decorative cosmetics category on marketplaces Влияние изображений, созданных с применением технологий искусственного интеллекта, на формирование потребительского поведения в категории декоративной косметики на маркетплейсах https://orcid.org/0000-0002-9020-64966293-1412O-1481-2013 Gerasimenko Valentina Vasiliyevna Герасименко Валентина Васильевна

Доктор экономических наук, профессор, научный руководитель кафедры маркетинга Экономического факультета

 vv_gerasimenko@mail.ru https://orcid.org/0009-0002-4272-9564PLR-9915-2026 Ermolina Valeriya Valeriyevna Ермолина Валерия Валерьевна

Аспирант кафедры маркетинга Экономического факультета

 LVErmolina@gmail.com Lomonosov Moscow State University Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова 30 09 2026 31 3 VOL 31, NO3 (2026) ТОМ 31, №3 (2026) 359 382 27 04 2026 22 05 2026 Copyright ©; 2026, Gerasimenko V.V., Ermolina V.V. Copyright ©; 2026, Герасименко В.В., Ермолина В.В. 2026 Gerasimenko V.V., Ermolina V.V. Герасименко В.В., Ермолина В.В. https://1economic.ru/lib/126120

The article examines the impact of visual content generated using artificial intelligence on consumer behavior in the decorative cosmetics category on online marketplaces. Particular attention is given to the role of image origin in shaping brand perception and purchase decision-making. The study aims to assess the significance of this factor within the structure of consumer choice. The empirical design combines an online survey (n = 420) with regression-based analysis of marketplace user behavior. The results show that consumers do not demonstrate a stable ability to distinguish between AI-generated images and traditional photographs. The findings indicate that the origin of visual content does not have a statistically significant effect on click-through rates, add-to-cart actions, or purchase completion, and does not exhibit independent explanatory power. Price and user reviews remain the primary determinants of consumer behavior. The study contributes by integrating cognitive attitudes with observed behavior and supports the use of AI-generated images without reducing key performance metrics.

В статье представлены результаты исследования влияния визуального контента, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, на потребительское поведение в категории декоративной косметики на маркетплейсах. Особое внимание уделяется роли происхождения изображений как фактора, влияющего на восприятие бренда и принятие решения о покупке. Цель исследования заключается в оценке значимости данного фактора в структуре потребительского выбора. Эмпирическая база включает онлайн-опрос (n = 420) и анализ поведенческих метрик пользователей маркетплейса с применением регрессионного анализа. Показано, что потребители не демонстрируют устойчивой способности различать изображения, созданные с применением технологий искусственного интеллекта, и традиционные фотографии. Установлено, что происхождение визуального контента не оказывает статистически значимого влияния на кликабельность, добавление в корзину и оформление заказа, а также не обладает самостоятельной объясняющей способностью в моделях потребительского поведения. Выявлено, что ключевыми факторами принятия решения остаются цена и пользовательские отзывы, тогда как влияние происхождения визуального контента носит вторичный характер. Научная новизна исследования заключается в интеграции экспериментального и поведенческого подходов для оценки роли происхождения визуального контента с сопоставлением когнитивных установок и фактического поведения пользователей на маркетплейсе. Практическая значимость работы состоит в обосновании возможности использования изображений, созданных с применением технологий искусственного интеллекта, без риска снижения ключевых поведенческих метрик.

 artificial intelligence visual content consumer behavior online marketplaces cosmetic industry искусственный интеллект визуальный контент потребительское поведение маркетплейсы косметическая отрасль 1. Баева Е.В., Матвеева Н.П. Возрастающее использование искусственного интеллекта в торговле. / Сборник научных статей. Трансформация экономики евразийских стран в условиях неопределенности. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2024. – 114-119 c. 2. Герасименко В.В. Цифровая этика применения искусственного интеллекта в бизнесе: осознание новых возможностей и рисков // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. – 2023. – № 1. – c. 37-54. – doi: 10.38050/2078-3809-2023-15-1-37-54. 3. Герасименко В.В., Куркова Д.Н., Курбацкий А.Н. Внедрение технологий искусственного интеллекта в маркетинг российских компаний: перспективы и барьеры // Российский журнал менеджмента. – 2024. – № 3. – c. 483-508. – doi: 10.21638/spbu18.2024.306. 4. Измайлова А.А., Солдатова А.В., Будрин А.Г. Применение искусственного интеллекта в цифровом маркетинге компании: анализ кейса // Российский журнал менеджмента. – 2025. – № 2. – c. 332-350. – doi: 10.21638/spbu18.2025.210. 5. Луань Б. Трансформация мотивов потребительского поведения на российском рынке электронной коммерции в условиях доминирования маркетплейсов // Финансы и управление. – 2025. – № 4. – c. 88-104. – doi: 10.25136/2409-7802.2025.4.77099. 6. Магомедова Р.Н. Трансформация потребительского поведения на рынке e-commerce // Вопросы управления. – 2023. – № 6(85). – c. 20-34. – doi: 10.22394/2304-3369-2023-6-20-34. 7. Федорова А.В., Лагутина М.А. Применение нейронных сетей в создании и развитии бренд-айдентики // Практический маркетинг. – 2026. – № 2(344). – c. 71-75. – doi: 10.24412/2071-3762-2026-2344-71-75. 8. Хомик О.С., Авдашева С.Б. Влияние маркетплейсов на продвижение товаров повседневного спроса // Российский журнал менеджмента. – 2025. – № 2. – c. 271-290. – doi: 10.21638/spbu18.2025.207. 9. Ярош О.Б., Калькова Н.Н., Реутов В.Е. Управление визуальным вниманием потребителя в условиях информационной асимметрии // Управленец. – 2020. – № 5. – c. 97-111. – doi: 10.29141/2218-5003-2020-11-5-8. 10. Alharbi A., Ruban A., Musaev R. The price of trust: Financial implications of marketing transparency in digital marketplaces // Journal of Marketing Social Research. – 2025. – № 2. – p. 54-64. – doi: 10.61336/jmsr/25-05-07. 11. Bleier A., Harmeling C.M., Palmatier R.W. Creating Effective Online Customer Experiences // Journal of Marketing. – 2018. – № 2. – p. 1-22. – doi: 10.1177/0022242918809930. 12. Chang H.J., Chen Ch.H. The inhibitory mechanism of information disclosure transparency on purchase hesitation in e-commerce: A moderated mediation analysis integrating signaling theory and the SOR model // Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. – 2026. – № 3. – p. 80. – doi: 10.3390/jtaer21030080. 13. Grewal D., Satornino C.B., Davenport T., Guha A. How generative AI is shaping the future of marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. – 2024. – doi: 10.1007/s11747-024-01064-3. 14. Huang M.-H., Rust R.T. A strategic framework for artificial intelligence in marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. – 2021. – № 1. – p. 30-50. – doi: 10.1007/s11747-020-00749-9. 15. Lemon K.N., Verhoef P.C. Understanding customer experience throughout the customer journey // Journal of Marketing. – 2016. – № 6. – p. 69-96. – doi: 10.1509/jm.15.0420. 16. Mavlanova T., Benbunan-Fich R., Koufaris M. Signaling theory and information asymmetry in online commerce // Information Management. – 2012. – № 5. – p. 240-247. – doi: 10.1016/j.im.2012.05.004. 17. Mayzlin D., Dover Y., Chevalier J. Promotional Reviews: An Empirical Investigation of Online Review Manipulation // The American Economic Review. – 2014. – № 8. – p. 2421-2455. – doi: 10.1257/aer.104.8.2421. 18. Schneider F., Dykmann P., Teubner T. Mixed signals: The effects of online rating discrepancy on user trust // Journal of Management Information Systems. – 2025. – № 3. – p. 894-925. – doi: 10.1080/07421222.2025.2520178. 19. Развитие электронной коммерции в России. Яков и Партнёры. [Электронный ресурс]. URL: https://yakovpartners.ru/upload/iblock/4e2/mbwxtiyh90amepx6nvhjhfeiplgoix5n/Razvitie_elektronnoy_kommertsii_v-Rossii.pdf (дата обращения: 12.02.2026). 20. Путь покупателя в электронной коммерции. Ашманов и партнёры. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ashmanov.com/education/articles/put-pokupatelya-v-e-commerce/ (дата обращения: 12.02.2026).