當發送者擁有私人資訊，且進行實驗的成本與正面和負面消息的相對成本相關時，說服的有效性會受到顯著影響。
在多接收者貝氏說服問題中，儘管聯合信念分佈整體上很複雜，但當我們將其條件化於狀態時，其結構會變得非常簡單：可行性只會限制每個接收者在不同狀態下的邊際信念分佈，而狀態內部沒有聯合限制。
在先驗資訊未知的情況下，資訊設計者可以透過重複互動，設計出學習演算法，在面對兩種不同類型的接收者時，都能達到近似於已知先驗資訊的最佳訊號策略。
