1. 文献综述与问题提出
1.1. 文献综述
1、关于算法推荐的研究
算法推荐技术的研究已渗透至多个领域，这些领域的研究多在于分析算法推荐给社会带来的影响，其中多为伦理挑战。在信息传播领域，学者聚焦于算法的“信息茧房”效应及其社会影响。Eli Pariser提出互联网算法形成的“过滤气泡”能够通过用户画像构建同质化信息环境，隐藏受众对部分信息的接收[1]。石旭雯等则进一步揭示，算法的圈层化推荐会加剧社会认知的分裂，对主流意识形态传播形成潜在挑战[2]。在商业营销领域，研究集中于算法的精准化应用，杨炳成等通过实验验证，基于用户或产品的解释框架与购买情境的匹配效应，算法推荐能显著影响消费者的采纳意愿[3]。在技术伦理领域，敬馨从功利主义视角批判算法的商业逻辑对公共利益的侵蚀，强调需在算法效率与社会价值之间建立平衡机制[4]。
算法推荐技术给各领域带去了双重影响，有学者对算法推荐的研究回归到算法推荐本身，包括对算法推送系统的认识以及算法治理的策略。吕东润等研究剖析了新媒体算法推送机制的运行机理，并从技术、价值、用户三个维度探讨了新媒体算法推送机制所面临的传播困境[5]。冯圆圆对抖音平台的算法推送机制提出了集成多样性控制模块与公平性函数、建立多维度评价体系等多条优化策略，以促进体育文化传播[6]。
算法推荐研究的核心成果也重塑着其他领域的研究思维，推动其走向一个更精准、更主动、更智能的新范式。
2、关于公益广告的研究
公益广告的研究主要集中在公益广告针对时代变革的创新传播策略研究，这些策略研究主要围绕内容生产与传播形式展开。在内容层面，学者强调公益广告需突破“说教式”模式，转向故事化、情感化表达。李树明以综艺娱乐节目中的公益广告为例，提出需结合受众心理设计主题，避免同质化与审美疲劳[7]。在传播形式层面，孙肇伦提出利用手机新媒体的便携性与互动性，构建“传统媒体 + 社交媒体”的整合传播网络[8]。边微则强调分众传播策略，主张根据不同群体的媒介接触习惯定制内容[9]。
对公益广告的研究能够帮助公益广告适应时代和技术变革的要求，将公益理念广发传播，促进公益事业良性发展。
3、算法推荐与公益广告的交叉研究
目前，算法推荐与公益广告的关联性研究尚处于起步阶段，有研究者从内容生产、算法优化等方面提出相关的传播策略。池蕾提出树立“受众本位”的理念，激发用户参与，借力“大V”资源等举措[10]。万欣荣提出“用主流价值导向驾驭算法”，主张将社会主义核心价值观嵌入平台算法设计的底层逻辑[11]。
综上，现有研究虽已初步揭示算法推荐对公益广告的传播壁垒作用，但系统性研究不够，也缺乏实证性研究，亟需在算法逻辑与公益传播的深度耦合机制、实证化策略验证及伦理规制创新等方面展开更具针对性的探索，以推动公益广告在智能传播时代传播效能的提升。
1.2. 问题提出
随着智能传播技术的迅猛发展，公益广告传播面临严峻挑战，在算法流量分配中面临“边缘化”困境，曝光率仅为商业广告的1/5。算法推荐机制虽然提升了信息分发效率，但协同过滤、标签算法等算法机制也严重限制了公益广告的传播范围和传播效率。
本文以智能时代的公益广告为研究对象，采用文献查阅、案例分析、数据分析等研究方法，分析AI技术广泛应用背景下公益广告传播所面临的算法推荐机制的挑战，研究目的在于探讨公益广告有效突破算法推荐壁垒的传播策略。
从理论意义来看，当前学术界对于公益广告在算法推荐系统中的传播机制尚未系统解构，缺乏针对算法偏好的公益广告内容生产与分发策略。本研究能够深化公益广告传播与智能算法关系的认知，进一步完善智能时代公益广告传播理论体系，推动公益广告传播理论的创新与发展。从实践意义来看，传统公益广告依赖行政力量推动，难以适应算法驱动的精准传播需求。本研究能够为政府部门、公益组织和有关平台提供可操作的算法适配方案，更好发挥公益广告在社会价值引导、公益理念普及、社会问题解决等方面的积极作用，推动公益广告行业在智能传播时代的可持续发展。
在智能时代下，公益广告享受着平台算法带来的精准传播，但也忍受着自身与算法推荐运行机制的矛盾冲突。为突破平台推荐系统给公益广告传播带来的算法壁垒，需要理清公益广告与算法推荐之间的耦合机制，探寻有效的传播策略。以下是本文需要研究的问题：智能时代下的公益广告传播现状是如何的？算法推荐系统又对其产生了哪些影响？公益广告应如何创新传播策略以突破算法推荐的壁垒？
2. 公益广告的特点及传播现状
2.1. 公益广告的特点
公益广告以公共利益为导向，是不以营利为目的而为社会提供免费服务的广告活动。我国建国以后，公益性的广告活动日益增多，对全社会进行道德和思想教育发挥了重要作用。其以“实现中华民族伟大复兴的中国梦”为核心主题，包含社会治理、安全教育、文化传承等多类主题，具有非营利性、价值导向性和情感共鸣性三大核心特征。
本质上，公益广告属于公益行为，具有非营利性。传播内容上，公益广告注重价值导向，以社会主义核心价值观为主要传播内容，将公益理念传播给大众。传播形式上，公益广告以叙事共情和宣传理念为主。同时，它也注重情感化表达，力图激活受众共情，区别于商业广告的流量逻辑，更强调社会价值的深层传递。如哔哩哔哩平台播放量靠前的公益广告中，“网络暴力”“儿童防拐”等主题通过故事化叙事引发青年网民共鸣。
2.2. 公益广告在短视频平台的传播现状
1、传播主体结构失衡：个人主导与机构缺位
公益广告在短视频平台的传播呈现出显著的“个人用户主导、官方机构缺位”特征。以公益机构入驻情况来看，截至2019年8月7日，在民政部指定的20家互联网募捐信息平台中，有15家没有在抖音和快手设立官方账号；中国的十大慈善机构中，有7家入驻抖音、4家入驻快手。入驻抖音的7家机构中6家未能达到自身微博粉丝量的十分之一[12]。
以视频上传情况来看，在哔哩哔哩平台中，在播放量排名前50的公益广告中，全部都是由up主自主上传的内容，其中，个人账号46个，官方账号只有4个。在抖音平台搜索关键字“公益”，排名前三的均为个人用户，粉丝数超过百万、获赞数超千万。可见，在短视频平台，公益机构的知名度和影响力目前小于个人[13]。
2、传播内容受限：兴趣错配与主题同质化
个人用户受限于制作资源，常依赖低成本的二次加工，内容同质化严重，重复上传同一国外公益广告达4次。而官方机构账号受限于传统宣传思维与重大主题传播责任，内容多为政策解读或直白说教，某些公益广告直接搬运科普条文，难以吸引年轻受众。
在哔哩哔哩平台中，官方账号内容多为单一主题的宣传，如禁毒教育、反诈骗宣传。此外，个人用户的上传形式以转载和剪辑为主，原创内容不足。这种结构导致内容质量参差不齐。
3、传播渠道分散：缺乏专属阵地与算法依赖
短视频平台尚未为公益广告建立独立传播阵地。以哔哩哔哩为例，其内容分区中未设置“公益广告”专属类目，相关内容被分散归类至一些泛娱乐板块，导致用户难以通过主动搜索精准获取公益内容。在抖音等平台，公益广告常被纳入“广告”标签，与商业广告混流推送，但用户又对广告标签的主动屏蔽率较高，进一步削弱了传播效果。
公益机构在平台的入驻率不高，且没有专区，只能依靠用户主动搜索相关视频和算法推送。除开关注公益事业及与广告有关的群体会主动搜索，其余用户只会被动接受算法推送的公益视频。这意味着公益广告对算法推荐具有较大的依赖性。
4、传播效果量化困境：流量与价值的割裂
公益广告的播放量与社会价值呈现显著的“量质背离”现象。一方面，偏娱乐化的公益内容凭借叙事优势获得高流量，如澳大利亚动画公益广告《蠢蠢的死法》以幽默风格获得23亿次播放，但其内容深度不足，高流量并不能代表其价值。另一方面，严肃或者宏大主题的公益广告因缺乏吸睛元素，完播率较低。这类主题的公益广告虽然符合社会主义核心价值观的内容，具有重要的社会教育价值，但缺乏吸引力，传播效果较差。
3. 算法推荐为公益广告传播带来的影响
算法推荐本质上是一个信息过滤系统，其运行机理是一个综合性的过程，首先从多个渠道收集用户行为轨迹数据，再生成用户日志和用户画像，推荐算法则对用户的兴趣爱好进行建模，将用户图像和内容特征进行精准匹配，预测用户对内容、服务等的兴趣程度并进行排序，最终生成个性化强、契合度高的推荐内容。Adomavicius等提出三种算法分类标准：基于内容的推荐方法、协作推荐方法和混合推荐方法[14]。有学者基于这样的算法分类标准，将新媒体平台的算法推荐运行机理分为基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐及混合推荐三种算法[5]。三种算法使用不同的算法对用户数据进行过滤与分析，从而实现精准传播。但在效用价值的背后也具有算法缺陷，对传播主体与对象之间的信息交流产生着巨大影响。现根据其运行机制对公益广告传播带来的影响进行分析。
3.1. 算法推荐：精准迎合、扩大内容影响
1、精准触达受众
平台通过收集用户数据和历史行为，建立用户画像建模，标记用户和公益广告的特征表示，将公益广告推送给兴趣相关人群。如“儿童防拐”公益广告通过算法定向推送给家长群体，有效传达公益理念，提高传播效率。
2、放大优质内容影响力
部分平台利用爆款算法，标记高互动的内容为优质内容，利用过滤协同的算法技术将内容推荐给相似用户。而互动性强的视频也吸引着用户主动分享，实现病毒式传播。少数高互动的公益广告就可通过算法实现病毒式传播。例如罕见病发展中心的“橙子微笑挑战”，初期仅通过小众病友社群传播，但随着用户分享行为增加，“社交互动特征”持续强化其embedding权重，最终在抖音获得23亿次浏览量。
3.2. 算法失灵：数据稀疏、评估体系待完善
1、协同过滤算法的局限性
协同过滤算法依赖用户历史数据和相似性计算。虽能够实现“熟客”和“日常产品”的精准传播，但对于新用户或新物品，由于缺乏足够的历史数据支持，难以判断新用户的兴趣取向和新物品的特征，就无法在用户之间以及物品之间建立相似度，进而出现“冷启动”问题，无法进行有效推荐。
哪怕是比协同过滤算法更为复杂的技术框架——双塔模型，也面临这种困境。模型分为“用户塔”与“物品塔”，前者通过用户历史行为(如点击、停留、收藏)、基础属性(年龄、地域)生成用户embedding，后者则提取内容的主题、风格、标签等特征生成物品embedding，再通过向量相似度计算推送匹配度高的内容。
双塔模型的精准性高度依赖用户与物品的历史数据。但公益广告中的小众主题内容，普遍面临“数据双稀疏”问题：一方面，普通用户极少有点击、收藏公益内容的历史行为，“用户塔”中缺乏“公益相关特征”，无法生成指向公益内容的embedding；另一方面，小众公益广告上传量少、互动数据匮乏，“物品塔”中难以提取有效特征。这种技术困境导致小众公益内容难以进入推荐链路[15]。
2、标签机制与公益广告特征的矛盾
平台使用的标签机制倾向于将内容简化为特定标签，而公益广告内容往往具有复杂性和深度，难以用单一标签准确概括。此外，公益广告很难成为用户的信息刚需，难以进入用户画像识别标签[10]。用户在刚刚注册平台账号时，往往会勾选一些自己喜欢的内容品类，诸如时尚、体育、美食、新闻、综艺等，但公益广告并不在其列。用户勾选的选项成为平台识别用户喜好的标签，这些标签成为用户画像的重要来源。一般来说，除非从事相关工作的专业用户，普通用户很少将“公益”“公益广告”作为信息接收需求。换言之，普通用户的“画像”很难生成“公益”标签，进而影响了公益内容被推荐给大众。
3、爆款导向与公益广告传播需求的冲突
部分平台运行爆款推荐算法。这种算法追求爆款内容，倾向于将高流量、高互动的信息标记为优质内容，会大力推送这类内容，扩大其影响力。而公益广告注重社会价值和教育意义，一些含有深度意义的公益广告，可能缺乏吸引眼球的元素，难以在前三秒的黄金时间内留住用户。由于不符合爆款特征，这类公益广告在流量池测试中难以获得足够曝光，导致传播受限。同时，在相关主管部门所建立的公益广告库中，存在不少“直接倡导式”的公益广告，缺少互动数据，易被标记为缺乏价值的视频。
相较于算法推荐给公益广告传播带来的积极影响，其协同过滤算法、标签算法等机制，以及其他部分更为复杂的技术框架都更加限制着公益广告的传播范围和效果。因此，公益广告如何突破算法推荐壁垒成为其实现传播生态良性发展的重要问题。
4. 公益广告突破算法推荐壁垒的传播策略
上文详细阐述了公益广告的传播特点与现状，以及平台算法推荐的运行机理。可见，公益广告自身的传播体系与算法推荐系统存在诸多冲突。一是，部分公益广告的传播内容和表现形式不具有吸引用户眼球的能力；二是，算法推荐系统的确在一些场景存在局限性，需要优化其算法设计；三是平台对公益广告等正能量内容的支持力度不足，导致其在算法推荐系统下传播受阻。因此，公益广告想要突破算法推荐壁垒，实现良性传播，可以从以下两个思路着力。
4.1. 内驱力：公益广告主动适应算法推荐机制
1、“投其所好”，创新内容生产
“投其所好”是智能推荐算法设计的初衷。在这样的传播环境下，公益广告的创作者应转变过去精英化的传者本位的创作理念，树立以用户为中心的思维方式，强化内容的“网感”，满足网络用户的内容需求。有研究者对短视频平台上点赞量较高的公益广告作专门研究，发现故事叙述型和视觉冲击型两类公益广告的点赞量最高[16]。因此，公益广告应以情感为突破口，采用叙事性故事代替空洞口号，增强内容的感染力。此外，公益广告还可拓展传播主题，除扶贫、儿童、环保等常见主题外，将传统文化、心理健康等纳入日常传播范围，吸引有不同兴趣的用户关注公益广告。还可以适当融入青年网民喜爱的元素，如二次元文化、动漫、游戏等元素，制作符合青年网民接受特点的公益广告。
此外，根据标签算法的推荐机制，公益广告的内容生产者在设置发布信息时，可以根据主题添加多项标签，打破单一标签的传播圈层，扩大公益广告的传播范围。
2、跟进新兴技术，变革传播模式
随着新媒体技术的不断更新，公益广告传播形式也应得到创新。在内容生产的时候，公益广告可以适当采用Vlog、H5、移动场景传播等新媒体技术手段，提高其交互性[9]。例如，通过VR/AR技术让用户沉浸式体验公益场景，增强参与感。
还可借鉴传统媒体报道方式，变革其传播模式。可以推出系列公益短视频，协调信息完整度和注意力碎片化的冲突。在实操过程中，账号运营者可从现有公益广告作品库筛选出故事性佳、视听效果震撼的作品，列入备播计划，再进行二次创作，通过添加解说、补充文字说明等方式，优化竖屏观看体验，增强内容吸引力。此外，运营者还能借鉴影视博主的运营思路，制作“盘点××十大感人公益广告”等整合类视频，实现内容传播的多维突破。
3、重视用户力量，共创公益价值
在网络传播生态下，个体的自我觉醒与自主参与重构着公益广告价值[17]。用户间的互动交流一定程度上能助推公益主张的二次传播乃至公益内容的二次创作，同时也契合平台的算法推荐偏好。运营人员可在内容中“提示”用户进行点赞或参与讨论，激发用户互动。当新的用户刷到一则内容，发现其点赞量、转发量或评论热度很高，便有可能产生好奇，从而多作停留。而高热度的互动也契合平台流量池机制的推荐偏好。另一方面，账号运营人员要在评论区积极回应用户的留言，通过不断交互，激发更多用户参与讨论。
除了重视与用户间的互动，公益广告也可以引入“大V”资源，打造爆款作品，共创公益价值。有研究指出粉丝和好友等强社交关联的用户是重点的推荐对象[18]。“大V”的庞大粉丝基数能为公益广告传播、公益主张落地提供必要保障。“大V”的内容共创、内容转发都能提高公益广告的传播效果，弘扬公益主张。
公益广告需要通过“投其所好”的内容创新贴近用户生活与需求，借助新媒体技术赋能提升用户体验，并最终通过激发用户共创来形成传播裂变。公益广告需主动适应而非被动推荐，从而在智能传播时代实现公益价值的有效抵达与广泛共鸣。
4.2. 外动力：平台强化责任意识与优化算法推荐
1、完善平台治理，构建公益传播新生态
开设公益广告专区：平台在首页导航栏或二级菜单中开辟独立的“公益广告”专区，对内容进行分类，如“社会治理”“安全教育”“文化传承”等，并通过关键词搜索、热门推荐等功能提升可触达性。同时，结合公益节日，如“世界环境日”“国际禁毒日”或社会热点，推出临时性专题专区。对进入专区的公益广告给予流量倾斜，增加基础推荐量、优先进入更大流量池，激励创作者生产优质内容。
鼓励用户上传原创公益视频：利用算法推荐的爆款算法机制，重视用户参与，提高公益广告传播的互动性。平台可利用流量推广、资金扶持用户上传原创公益内容。平台在首页或专区页面举办线上公益广告征集活动，鼓励用户上传原创公益广告，网友进行投票评选优秀广告作品，激发用户的创造力和积极性。用户共创公益广告能够为公益广告的内容生产提供新鲜养料，为其创作提供灵感。同时，也能让更多人关注公益广告，促进公益主张的传播。
加强监管与审核：建立健全公益广告审核机制，对用户上传的公益信息进行严格审核，确保内容真实、合法、有益，减少恶搞公益内容、造假公益信息、诋毁公益行为等情况。同时，规范用户对信息内容的标签设置，减少对标签与内容不符的算法推送，提升“推送友好度”。
2、推动算法向善，优化公益传播新路径
优化算法推荐设计：在算法设计过程中，应将功利主义伦理原则深度融入，摒弃单纯追求流量、商业利益的短视导向，确立以提升用户整体福祉、促进社会信息多元流通为核心的设计理念[4]。提升信息质量评估权重，引入专业评审、用户反馈多维度打分机制，对内容真实性、深度、客观性量化评估，防止优质公益内容流失[19]，提高公益信息等正能量内容在算法推荐中的权重，优先推荐该类内容。同时，在算法中增设“信息拓展”目标维度，定期推送跨领域、异质性公益内容，避免用户陷入信息茧房。也要利用好用户画像，在精准推送公益广告的同时，有效挖掘潜在的公益受众，扩大其传播范围。
公开算法推荐运行机制，避免“技术黑箱”：可以利用图表、案例、数据说明等方式将算法推荐的运行机理公开给公益机构和个人账号[20]，使其了解算法推荐系统的运行逻辑，适应其推送规则，也能更快掌握“流量密码”，提高公益广告的传播效果。
强化与公益广告生产者和传播者的沟通与交流：将用户对公益广告的点赞、评论、转发等反馈数据实时反馈给公益机构，便于公益机构了解用户需求和传播效果，调整其传播策略，传播内容实现“投其所好”。
平台不是算法的旁观者，而应是“科技向善”的守护者。平台应将制度化的责任意识与伦理化的算法设计相结合，构建一个对公益内容更友好、更开放的传播环境，从而履行其不可或缺的社会公共责任。
5. 总结
本研究聚焦智能时代下公益广告传播与算法推荐机制的深层矛盾，系统解析公益广告在算法环境下的传播困境及其突破路径。研究指出，算法推荐的核心机制构成了公益广告传播的算法壁垒：协同过滤算法因依赖用户历史数据，导致小众公益内容与新用户间面临“冷启动”困境；标签机制将复杂公益主题简化为单一标签，难以触达标签外的潜在受众；爆款算法则让侧重社会价值的严肃公益广告因缺乏娱乐化元素，在流量池竞争中处于劣势。
针对上述挑战，研究构建“内驱力–外驱力”协同的突破策略体系。在内驱力层面，公益广告需主动适配算法逻辑：以情感叙事创新内容，用故事化场景替代“说教式”表达，融入二次元等青年元素扩大圈层；借VR/AR、H5等技术构建沉浸式交互场景，推出系列短视频平衡信息完整度与注意力碎片化；通过“点赞提示”“评论互动”激活用户参与，借力大V的强社交链实现公益内容病毒式传播。在外驱力层面，平台需强化社会责任：设立“公益广告专区”并给予流量倾斜，结合公益节日推出专题内容，通过征集活动激励用户原创；同时优化算法设计，将社会主义核心价值观纳入推荐权重，引入多维度评估体系为深度内容护航，增设“信息拓展”维度打破“信息茧房”，并通过公开算法逻辑、反馈用户数据，帮助公益机构形成“内容生产–算法适配–效果优化”的闭环。
在与既有研究的衔接上，本研究始终围绕文献综述中指出的“系统性不足”“耦合机制不明”等缺口展开：首先立足“受众本位”、“主流价值驾驭算法”等理论基础，将过往零散的策略建议整合为“内驱力–外驱力”系统框架；其次以“算法商业逻辑侵蚀公共利益”理论为切入点，具体拆解了三大算法机制与公益广告核心特征的矛盾，清晰回应了“算法与公益传播深度耦合”的研究诉求。
本研究不仅揭示了算法推荐与公益传播的耦合机制，完善了智能时代下公益广告传播的理论框架，更为政府、公益组织与平台提供了“适配算法规则–强化平台责任–优化技术伦理”的立体化解决方案。未来需进一步关注算法技术迭代中的伦理规制创新，推动公益价值与技术效率的动态平衡，助力公益广告在智能传播生态中实现社会效能的最大化落地。