Название: Автодополнение поискового запроса как механизм формирования спроса на культурный и медиаконтент Цель исследования: выявить и сравнить способы влияния алгоритмов автодополнения (поисковых подсказок) на формирование спроса на культурный и медиаконтент на трёх типах цифровых платформ. Методология: исследование выполнено в рамках сравнительно-явленческого маршрута. Проведён ручной сбор поисковых подсказок (n = 30 запросов) в режиме инкогнито с контролем персонализации (регион, устройство, очистка истории). Анализ построен на четырёхконтурной модели социальных архитектур Н. Н. Калмыкова (институционально-регулятивный, пространственно-сценарный, семиотико-интерфейсный, цифрово-данный контуры). Результаты: выявлено, что автодополнение не является нейтральным инструментом ускорения ввода, а выполняет функцию конструирования спроса. Логика подсказок зависит от типа платформы: поисковый сервис (Google) направляет пользователя к социально одобренному и популярному контенту; медиаплатформа (YouTube) — к вовлекающим форматам (объяснения, разборы); маркетплейс (Steam) — к конкретным товарам, минуя этап исследования категории. Все три архитектуры поощряют репродуктивное потребление и затрудняют исследовательское. Вывод: тип выявленной социальной архитектуры — регулятивно-рыночный с элементами поведенческого программирования. Предложены рекомендации для более прозрачного проектирования подсказок (режим «исследовательских подсказок», визуальное маркирование, объяснимость алгоритма) и практика «контр-поиска» для пользователей. Ключевые слова: автодополнение, поисковые подсказки, социальные архитектуры, культурный спрос, медиаконтент, алгоритмическая видимость, Google, YouTube, Steam.