TikTok formalnie nie profiluje reklam dla nieletnich, ale treści influencerów omijają tę ochronę — badanie wykryło 5–8 razy silniejsze profilowanie treści komercyjnych

Wynik „5–8 razy silniejsze profilowanie” łatwo odczytać źle. Nie oznacza, że nastolatkowie dostawali pięć czy osiem razy więcej reklam niż dorośli. Nie oznacza też, że ponad 90% ich całego feedu stanowiły materiały komercyjne. Badacze zmierzyli coś innego: jak mocno reklamy i treści komercyjne pasowały do zainteresowań kontrolowanych kont w porównaniu z poziomem bazowym.

W audycie przeprowadzonym w grudniu 2025 r. formalny system reklamowy TikToka nie wykazał spójnego profilowania zainteresowaniami na badanych kontach osób nieletnich. Zupełnie inny obraz pojawił się przy filmach influencerów i innych treściach komercyjnych, które trafiały do użytkownika przez zwykły system rekomendacji. W trzech analizowanych kategoriach tematycznych efekt profilowania takich materiałów u kont nieletnich wyniósł od +83,68 do +93,18 pkt proc.

To mocny wynik, ale trzeba od razu postawić granicę: eksperyment obejmował kilka sztucznie utworzonych kont, działał przez 10 dni, korzystał z desktopowego TikToka i ruchu z Niemiec. Nie jest to pomiar tego, jak zachowuje się feed każdego europejskiego nastolatka. Jest natomiast kontrolowanym eksperymentem pokazującym, że ochrona zastosowana w formalnym systemie TikTok Ads nie musi obejmować wszystkich treści o faktycznie komercyjnym charakterze.

Dla marek działających w Polsce konsekwencja jest praktyczna. Samo założenie „TikTok ogranicza targetowanie reklam do osób poniżej 18 lat, więc kampania z influencerem jest pod tym względem bezpieczna” jest zbyt daleko idące. Reklama kupiona od platformy i film influencera promowany przez algorytm rekomendacji to dwa różne mechanizmy.

Audyt zaczął się od czterech par kont. Do końcowej analizy weszły trzy

Badacze nie obserwowali prawdziwych nastolatków. Utworzyli kontrolowane konta typu sock-puppet, aby zmieniać możliwie mało parametrów naraz i sprawdzić, czy sam deklarowany wiek użytkownika zmienia zachowanie systemu.

Początkowo powstały cztery pary profili zainteresowań:

• beauty,
• fitness,
• gaming,
• politics.

W każdej parze jedno konto deklarowało wiek 16–17 lat, a drugie 20–21 lat. Płeć w obrębie pary była taka sama. Wiek TikTok otrzymywał przez datę urodzenia podaną podczas zakładania konta.

To ważniejsze, niż może się wydawać. Badacze nie porównywali więc przypadkowego nastolatka interesującego się grami z przypadkową dorosłą osobą oglądającą makijaż. Zestawiali konta o tym samym przygotowanym zainteresowaniu, różniące się przede wszystkim deklarowanym wiekiem.

Eksperyment przeprowadzono w grudniu 2025 r. na desktopowej wersji TikToka w Chrome. Konta korzystały ze statycznych residential proxies zlokalizowanych w Niemczech. Wynik należy więc traktować jako obraz działania systemu w konkretnych warunkach europejskich, a nie bezpośredni pomiar polskich użytkowników aplikacji mobilnej.

Najpierw każdy profil przeszedł jednodniową fazę budowania zainteresowania. Bot wyszukiwał filmy związane z przypisaną kategorią, a GPT-4.1 oceniał ich zgodność tematyczną. Jeżeli materiał pasował, konto zachowywało się w sposób bardzo czytelny dla systemu rekomendacji: oglądało film do końca, zostawiało polubienie i zapisywało go.

Faza treningowa trwała do obejrzenia 25 trafnych tematycznie filmów albo oceny maksymalnie 51 kandydatów. Nie próbowano więc odtworzyć przeciętnego, chaotycznego korzystania z TikToka. Profile były celowo „wyostrzone”, żeby algorytm dostał jednoznaczny sygnał zainteresowania.

Potem rozpoczął się właściwy pomiar. Przez 10 dni każde konto korzystało z TikToka około godziny dziennie. Pary działały równolegle. Gdy film nie odpowiadał przypisanemu zainteresowaniu, bot go pomijał; przy trafnych materiałach ponownie wykonywał mocne interakcje.

Łącznie zebrano 7095 filmów.

Pierwotnie miało być analizowanych osiem kont, ale para dotycząca polityki została wyłączona. W tym profilu pojawiła się specyficzna bańka informacyjna, materiały trudne do jednoznacznego przypisania oraz problemy z klasyfikacją m.in. treści satyrycznych generowanych przez AI i filmów związanych z polityką pakistańską. Końcowe wnioski dotyczą więc trzech par, czyli sześciu kont: beauty, fitness i gaming.

Kolejny istotny szczegół: „nieoznaczonych reklam” nie identyfikowano wyłącznie ręcznie. Po zakończeniu audytu filmy klasyfikował multimodalny model Qwen3-VL-4B-Instruct, który analizował trzy klatki: początek, środek i koniec materiału.

Treści dzielono na cztery podstawowe kategorie:

• formal ads — reklamy oznaczone przez platformę jako „Sponsored” lub „Ad”,
• disclosed ads — treści komercyjne twórców z oznaczeniem takim jak „Paid partnership” lub „Promotional content”,
• undisclosed ads — materiały bez takiego systemowego oznaczenia, ale zawierające wyraźne sygnały komercyjne,
• materiały niebędące reklamą.

Do kategorii nieoznaczonych treści komercyjnych mogły prowadzić m.in. wyraźne rekomendacje produktu, kod rabatowy, element promocyjny widoczny w filmie albo inne sygnały sprzedażowe. To oznacza, że określenie „undisclosed ad” jest kategorią zastosowaną w metodologii badania, a nie prawomocnym stwierdzeniem, że każdy taki film naruszał przepisy.

Badacze sprawdzili również, jak dobrze działa automatyczna klasyfikacja. Na próbce 113 ręcznie ocenionych materiałów zgodność modelu w klasyfikacji rodzaju reklamy wyniosła 90,3% względem pierwszego anotatora i 88,5% względem drugiego. Dwaj ludzie byli zgodni między sobą w 94,7% przypadków.

To dobry poziom, lecz nie 100%. Część materiałów mogła zostać przypisana do niewłaściwej kategorii. W tekście eksperckim nie powinno się tego ukrywać, bo właśnie znajomość granic pomiaru odróżnia mocny wniosek od przesadzonej tezy.

Ograniczeń jest więcej. Badanie obejmowało niewielką liczbę kontrolowanych profili, tylko trzy ostatecznie analizowane zainteresowania, jeden kraj lokalizacji ruchu, desktopowy interfejs i 10-dniowe okno obserwacji. Boty nie zachowywały się jak przeciętny nastolatek: celowo wysyłały algorytmowi bardzo silne sygnały. Do tego TikTok stale modyfikuje rekomendacje, polityki reklamowe i mechanizmy oznaczania treści.

Mimo tych ograniczeń eksperyment ma jedną dużą zaletę: pozwala porównać prawie identycznie przygotowane konta i zobaczyć, gdzie zachowanie systemu zaczyna różnić się w zależności od rodzaju treści komercyjnej.

Formalne reklamy i filmy influencerów zachowywały się zupełnie inaczej

Spośród 7095 zebranych filmów 1346, czyli 18,97%, zaklasyfikowano do jednej z badanych kategorii reklamowych.

Rozkład nie był jednak równy. Konto beauty osoby nieletniej zobaczyło 169 materiałów reklamowych wśród 651 filmów, czyli 25,96%. Przy fitness było to 45 na 876 filmów, czyli 5,14%, a przy gaming — 51 na 868, czyli 5,88%.

Już te liczby pokazują, dlaczego nie należy sprowadzać badania do prostego stwierdzenia „nastolatki dostają mnóstwo reklam”. Liczba materiałów reklamowych mocno zależała od profilu. Główne pytanie badaczy dotyczyło czegoś innego: czy reklamy były tematycznie dopasowane do zainteresowania, które wcześniej zbudowano na koncie.

Największą kategorią w całym zbiorze były nieoznaczone treści komercyjne — 55,8% wszystkich wykrytych materiałów reklamowych.

Na kontach nieletnich ich dopasowanie do zainteresowania było bardzo wysokie:

• beauty: 129 z 140, czyli 92,1%,
• fitness: 39 z 44, czyli 88,6%,
• gaming: 36 z 39, czyli 92,3%.

Te liczby wymagają właściwego mianownika. 92,1% nie oznacza, że 92,1% całego feedu konta beauty stanowiły reklamy. Oznacza, że spośród 140 nieoznaczonych materiałów komercyjnych wykrytych na tym koncie 129 odpowiadało przygotowanemu zainteresowaniu beauty.

Podobnie jest z głośnym wynikiem „5–8 razy”.

Badacze posługiwali się miarą profiling effect. Najpierw liczyli personalization rate, czyli odsetek reklam danego rodzaju zgodnych z zainteresowaniem konta. Następnie porównywali go z baseline rate — udziałem reklam o tej samej tematyce pojawiających się u użytkowników w tym samym przedziale wiekowym, ale mających inne zainteresowania.

Różnica między tymi wartościami, wyrażona w punktach procentowych, była efektem profilowania.

Po połączeniu oznaczonych i nieoznaczonych komercyjnych filmów na kontach nieletnich wyniki wyglądały następująco:

Dla formalnych reklam wyświetlanych dorosłym kontom efekt był wyraźnie mniejszy:

• beauty: +16,43 pkt proc.,
• fitness: +10,39 pkt proc.,
• gaming: +14,44 pkt proc.

Tu właśnie powstaje liczba z tytułowego wyniku. Przy porównaniu odpowiadających sobie kategorii:

• beauty: 86,27 / 16,43 ≈ 5,25 raza,
• fitness: 83,68 / 10,39 ≈ 8,05 raza,
• gaming: 93,18 / 14,44 ≈ 6,45 raza.

Mówimy więc o mniej więcej 5–8 razy większej wielkości efektu profilowania, a nie o pięciu–ośmiu razy większej liczbie reklam.

Co ciekawe, formalne reklamy na kontach nieletnich nie dały porównywalnego, spójnego wyniku. Konto beauty miało efekt -23,81 pkt proc., fitness nie otrzymał żadnej formalnej reklamy w analizowanej kategorii, a gaming osiągnął +33,34 pkt proc., ale przy zaledwie kilku materiałach. Próba była zbyt mała, żeby na tej podstawie uznać gaming za dowód systematycznego targetowania.

Wniosek autorów jest przez to bardziej subtelny niż hasło „TikTok profiluje reklamy dzieciom”. W tym kontrolowanym audycie formalny system reklamowy zachowywał się zgodnie z oczekiwaniem wynikającym z ograniczeń dotyczących profilowania nieletnich. Silne dopasowanie pojawiało się obok niego — w treściach komercyjnych dystrybuowanych przez zwykły system rekomendacji.

I tu znajduje się najważniejsza granica interpretacji.

Czego badanie nie dowodzi:

• nie dowodzi, że każdy nieletni użytkownik TikToka jest profilowany w taki sam sposób,
• nie dowodzi, że nastolatki widzą 5–8 razy więcej reklam,
• nie dowodzi, że około 92% całego feedu stanowią materiały komercyjne,
• nie dowodzi automatycznie, że TikTok naruszył art. 28 ust. 2 DSA swoim formalnym systemem TikTok Ads.

Badanie jest mocnym eksperymentalnym sygnałem istnienia określonego mechanizmu w kontrolowanych warunkach. Nie jest pomiarem częstości jego występowania wśród wszystkich europejskich nastolatków.

DSA ogranicza reklamy profilowane dla nieletnich, ale influencer marketing nie mieści się idealnie w tym samym schemacie

Art. 28 ust. 2 Digital Services Act zabrania platformom prezentowania nieletnim reklam opartych na profilowaniu wykorzystującym ich dane osobowe, jeżeli platforma wie z rozsądną pewnością, że odbiorca jest osobą nieletnią.

Samo słowo „reklama” ma tu jednak znaczenie techniczne. Art. 3 lit. r DSA wiąże je z informacją promującą określony przekaz, prezentowaną przez platformę za wynagrodzeniem otrzymanym konkretnie za promowanie tej informacji.

Klasyczna kampania TikTok Ads pasuje do tego modelu bez problemu: reklamodawca płaci TikTokowi za emisję reklamy.

Przy influencerze przepływ pieniędzy może wyglądać inaczej. Marka płaci twórcy, przekazuje mu produkt, rozlicza współpracę barterem albo wypłaca prowizję afiliacyjną. Film trafia później do zwykłego feedu i może być rozpowszechniany przez algorytm rekomendacji, mimo że marka nie zapłaciła platformie za promocję konkretnego materiału.

Autorzy badania właśnie tutaj widzą regulatory blind spot — potencjalną lukę wynikającą z konstrukcji definicji reklamy w DSA. Nie jest to to samo co stwierdzenie, że każda współpraca influencera znajduje się poza prawem albo że TikTok został przyłapany na łamaniu art. 28 ust. 2.

DSA przewiduje też mechanizmy ujawniania komercyjnego charakteru treści. Platforma powinna udostępnić twórcom funkcję deklarowania commercial communication. Problem wskazany przez badaczy polega na tym, że przejrzystość oznaczenia i ograniczenie behawioralnego profilowania to dwie różne rzeczy.

Aktualne zasady TikToka dodatkowo to pokazują. W Europejskim Obszarze Gospodarczym kampanie obejmujące użytkowników poniżej 18 lat mają ograniczone możliwości szczegółowego targetowania. Reklamodawca nie może dla tej grupy korzystać m.in. z:

• płci,
• interests & behaviors,
• niestandardowych audiences,
• spending power,
• household income,
• kodu pocztowego.

Pozostają bardziej ogólne parametry, takie jak wiek, język, kraj lub miasto oraz część cech urządzenia. Jeżeli grupa kampanii obejmuje jednocześnie osoby niepełnoletnie i dorosłe, szczegółowe targetowanie ma być stosowane tylko wobec odbiorców 18+.

Dla odbiorców poniżej 18 lat ograniczone są również niektóre cele kampanii, w tym Lead Generation oraz Sales związany z TikTok Shop.

Te zasady odnoszą się jednak do formalnego systemu reklamowego platformy. Nie należy automatycznie przenosić ich na każdy film twórcy, który zarabia na promocji produktu.

TikTok wymaga obecnie oznaczania treści komercyjnych. Przy promocji własnej marki pojawia się oznaczenie „Promotional content”, a przy współpracy z podmiotem trzecim — „Paid partnership”. Platforma deklaruje również, że samo włączenie disclosure nie obniża dystrybucji posta.

To daje dość niewygodny, ale praktyczny wniosek: oznaczenie współpracy informuje użytkownika, że ogląda treść komercyjną, ale nie jest przełącznikiem wyłączającym system rekomendacji.

Trzeba też oddzielić stan z audytu z grudnia 2025 r. od dzisiejszych zasad. Aktualne wytyczne TikToka przewidują, że platforma może sama zastosować oznaczenie wobec wykrytej treści komercyjnej albo ograniczyć jej obecność w For You, jeżeli disclosure jest nieprawidłowe. Powtarzające się naruszenia mogą prowadzić do dalszych ograniczeń. Nie można więc brać obserwacji sprzed kilku miesięcy i przedstawiać jej tak, jakby TikTok w 2026 r. deklarował całkowity brak reakcji na nieoznaczone współprace.

Regulacyjnie temat nie zniknął. 13 marca 2026 r. w Parlamencie Europejskim złożono pytanie do Komisji Europejskiej odnoszące się bezpośrednio do tego badania i ryzyka związanego z influencer-style commercial content kierowanym do osób nieletnich. Pytano m.in., czy obecne przepisy wystarczają oraz czy problem powinien zostać uwzględniony w przyszłych regulacjach dotyczących cyfrowej uczciwości.

Z kolei 24 lipca 2026 r. Komisja Europejska przedstawiła TikTokowi wstępne ustalenia dotyczące możliwego naruszenia DSA w zakresie bezpieczeństwa kont osób nieletnich. Ta sprawa dotyczy m.in. ustawień prywatności i rekomendowania treści publikowanych przez młodych użytkowników, a nie wyników opisywanego eksperymentu reklamowego. Nie jest więc potwierdzeniem tezy o profilowaniu treści komercyjnych. Pokazuje jednak, że sposób projektowania TikToka dla nieletnich pozostaje pod aktywnym nadzorem regulatorów.

Polska marka ma jeszcze drugi poziom ryzyka: treść samego komunikatu sprzedażowego.

Art. 9 pkt 5 ustawy o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym traktuje jako niedopuszczalną praktykę umieszczanie w reklamie bezpośredniego wezwania skierowanego do dzieci, aby kupiły produkt albo nakłoniły rodziców lub inną osobę dorosłą do jego zakupu.

Nie oznacza to zakazu każdej reklamy oglądanej przez osobę poniżej 18 lat. Ryzyko rośnie tam, gdzie komunikat jest faktycznie skierowany do dzieci, ma sprzedażowy charakter i zawiera bezpośrednią presję na zakup.

Widać to w polskiej praktyce. 13 lipca 2026 r. UOKiK poinformował o zarzutach wobec dwóch influencerów gamingowych w związku z materiałami mogącymi bezpośrednio nakłaniać dzieci do zakupów. Urząd zwracał uwagę m.in. na presję niedostępności i komunikaty sprzedażowe skierowane do młodej widowni. To na razie zarzuty, a nie prawomocne stwierdzenie naruszenia. Jeżeli jednak zostaną potwierdzone, konsekwencje finansowe mogą być poważne.

Dla firmy znacznie rozsądniejsze jest więc rozpoczęcie kontroli kampanii przed publikacją, a nie po skardze albo interwencji regulatora.

Marka powinna sprawdzić w pierwszej kolejności:

1. Jaki jest rzeczywisty udział osób nieletnich w widowni twórcy — nie tylko grupa docelowa wpisana w briefie.
2. Czy twórca prawidłowo oznaczał wcześniejsze współprace.
3. Czy umowa wymaga użycia narzędzia disclosure TikToka i jednoznacznego oznaczenia komercyjnego charakteru materiału.
4. Czy finalny scenariusz nie zawiera bezpośrednich komunikatów w rodzaju „kup”, „zamów teraz”, „poproś rodziców”, kierowanych do dzieci.
5. Czy przekaz nie wykorzystuje wobec młodej widowni agresywnego FOMO, presji grupy albo sztucznej niedostępności.
6. Czy produkt jest w ogóle odpowiedni dla wieku znaczącej części odbiorców.
7. Czy po publikacji ktoś po stronie marki albo agencji obejrzy rzeczywiście opublikowaną wersję, a nie tylko zatwierdzony wcześniej scenariusz.
8. Czy raport kampanii pokazuje strukturę wiekową odbiorców, zamiast ograniczać się do wyświetleń, CTR i sprzedaży.

Ten ostatni punkt często jest pomijany. Kampania może wyglądać świetnie w arkuszu wynikowym, a jednocześnie docierać do grupy, dla której użyty komunikat sprzedażowy był źle zaprojektowany.

Influencer powinien zacząć od prostszego pytania: czy istnieje ekonomiczny związek z marką? Pieniądze są oczywiste, ale w praktyce trzeba sprawdzić również barter, prowizję afiliacyjną, opłaconą usługę, sponsorowane zaproszenie czy inną wymierną korzyść. Sam brak klasycznej faktury za publikację nie zamienia materiału w neutralną rekomendację.

Przy młodej widowni nie wystarczy też dopisać „współpraca” i uznać sprawę za zamkniętą. Trzeba przejrzeć język filmu. Oznaczona reklama może nadal zawierać zbyt agresywny komunikat sprzedażowy skierowany do dzieci.

Rodzic nie ma natomiast jednego przełącznika wyłączającego opisany mechanizm. Sens ma rozmowa o tym, jak rozpoznawać kod rabatowy, afiliację, produkt własny twórcy, „Paid partnership” i reklamę udającą zwykłą rekomendację. Można korzystać z narzędzi zarządzania rekomendacjami i opcji „Nie interesuje mnie”, ale opisywane badanie nie sprawdzało, czy takie działania skutecznie ograniczają profilowanie treści komercyjnych. Nie należy więc obiecywać efektu, którego eksperyment nie zmierzył.

FAQ

Czy badanie dowodzi, że TikTok łamie art. 28 ust. 2 DSA?
Nie. W audycie nie wykryto spójnego efektu profilowania formalnych reklam na kontrolowanych kontach nieletnich. Autorzy wskazują przede wszystkim na problem treści komercyjnych funkcjonujących poza klasycznym systemem płatnej emisji reklam.

Czy „5–8 razy” oznacza, że dzieci dostają 5–8 razy więcej reklam?
Nie. Chodzi o wielkość efektu profilowania, czyli różnicę między dopasowaniem reklam do zainteresowania danego profilu a poziomem bazowym. Liczba wyświetlonych reklam to inna miara.

Czy wynik 92% oznacza, że prawie cały feed nastolatka był reklamą?
Nie. Przykładowe 92,1% dla beauty oznacza, że 129 ze 140 wykrytych nieoznaczonych treści komercyjnych pasowało do zainteresowania konta. Nie jest to udział reklam we wszystkich filmach na feedzie.

Czy eksperyment przeprowadzono na prawdziwych kontach nastolatków?
Nie. Badacze stworzyli kontrolowane konta deklarujące wiek 16–17 lat i porównali je z odpowiednimi kontami dorosłych. Dzięki temu łatwiej było wyizolować wpływ wieku, ale zachowanie botów nie odtwarza w pełni naturalnego korzystania z aplikacji.

Czy wyniki można bezpośrednio przenieść na Polskę?
Nie jeden do jednego. Audyt korzystał z infrastruktury zlokalizowanej w Niemczech i desktopowego TikToka. Dla Polski wyniki są istotne ze względu na wspólne ramy DSA i europejskie zasady platformy, ale nie są pomiarem polskich nastolatków.

Czy oznaczenie „Paid partnership” zatrzymuje personalizację filmu?
Nie ma takiej gwarancji. Oznaczenie służy przejrzystości i informuje o komercyjnym charakterze materiału. Obecne zasady TikToka mówią wręcz, że włączenie disclosure samo w sobie nie powinno ograniczać dystrybucji posta.

Czy barter i afiliacja wymagają oznaczenia?
Jeżeli twórca otrzymuje korzyść ekonomiczną w zamian za promocję, należy traktować materiał jako komercyjny i odpowiednio go oznaczyć. Przy afiliacji znaczenie ma prowizja związana ze sprzedażą lub ruchem, a przy barterze — otrzymany produkt albo usługa będące wynagrodzeniem za świadczenie twórcy.

Jaki błąd marka powinna usunąć jako pierwszy?
Przestać zakładać, że ograniczenia TikTok Ads dla osób poniżej 18 lat automatycznie zabezpieczają również kampanie influencerskie. Pierwszym krokiem powinno być sprawdzenie realnej struktury wiekowej widowni twórcy oraz faktycznej wersji publikowanego materiału: oznaczenia współpracy, wezwania do zakupu i presji sprzedażowej skierowanej do młodych odbiorców. Dopiero później ma sens optymalizowanie zasięgu, CTR czy kosztu kampanii.