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微博与微信广告接受意愿影响因素对比研究

 论文永利娱乐网投F永利网投网址栏目:新闻传播论文永利娱乐网投F永利网投网址     更新时间:2018-03-30   浏览

 关键词:微博广告;微信广告;用户接受意愿;UTAUT模型

中图分类号:G206.2 文献标识码:A 文章编号:1672-8122(2017)12-0076-04

根据中国互联网信息中心(CNNIC)在2017年8月发布的《第40次中国互联网络发展状况统计报告》,截至2017年6月,中国网民规模达7.51亿,手机网民规模达到7.24亿,网民中使用手机上网的占比已提升至96.3%[1]。中国移动广告市场增长迅速,移动广告的受众接受度一直都是国内外学者们经常探讨的问题,广告主和移动端平台也一直在寻求商业利益和用户体验的平衡。微博与微信是目前国内最具代表性的两大移动端广告媒体平台,而且因为性质相似常被互相比较。国内对微博与微信广告的研究主要以定性研究为主,基于平台特性挖掘广告价值,基于现状发现问题提出对策,都是从平台和广告本身出发,很少有从用户的角度进行实证研究。对微博与微信广告的对比研究也更多是停留在描述性层面上,因此本文选择从用户接受度的角度对微博与微信广告进行对比实证研究,无论是对于微博广告研究和微信广告研究,还是两者的对比研究,都是一个补充。

本研究中的微博广告是指基于移动端微博平台发布的关于商品或服务的营销信息,具体形式包括首页“推荐”广告、页面横窗和下拉式广告、关键词搜索广告、话题植入广告、软文广告、营销活动植入广告等;微信广告是指基于微信平台发布的关于商品或服务的营销信息,具体形式包括公众号推送的广告、朋友圈广告、漂流瓶广告等。

一、理论基础与研究假设

1.模型理论基础。在研究移动广告问题时,国内外研究者都借助了主要的技术接受理论来研究移动广告接受的影响因素,包括理性行为理论(TRA)、计划行为理论(TPB)、技术接受模型(TAM)和整合型技术接受与使用模型(UTAUT)。这些技术接受理论模型之间的关联性很强,都是经过实证研究不断验证不断完善而形成的成熟体系。UTAUT模型虽提出的比较晚,但讨论的因素范围更广、更加全面,对接受行为的解释能力也比较高。该模型在信息技术应用方面的研究比较多,本研究中的微博与微信都属于新媒体广告信息传播平台,属于信息技术应用范畴。已有学者将UTAUT模型应用到移动互联技术接受的实证研究中:如俞坤(2012)基于UTAUT模型构建了移动互联网广告的用户接受模型[2];崔越以UTAUT模型为基础,通过实证分析验证了各类因素对移动端微博及微信用户使用意愿及行为差异化的影响[3]。因此,本研究选择以UTAUT模型作为基础模型,UTAUT基础模型如图1所示。

2.研究假设。在结合前人理论和研究的基础上,本文将UTAUT模型中的绩效期望变量细分为内容绩效期望和广告奖励两个因子,保留努力期望和社会影响两个原始模型中的核心變量,同时引入感知风险和感知精准性两个新变量。本研究中广告接受意愿是指用户在可接受的条件下,接收和阅读微博/微信广告信息,并参与广告互动,会关注、分享广告信息的主观意愿。

(1)内容绩效期望。Ducoffe认为消费者对广告的感知价值是衡量广告效果非常有用的评估标准,消费者评估网络广告的价值,与广告态度的形成有直接的关系[4]。内容绩效期望是指用户认为广告的信息内容能为其带来价值的程度,包含实用与娱乐价值两方面。用户使用微博、微信主要是为了获取有用的信息,即信息实用价值,受众非常看重微博广告传播的信息内容是否对他们有用[5]。自我决定理论(Self-determination theory)研究中提到,娱乐性是消费者采取某一行为的内在动机的一个重要前提因素[6];微博与微信两个平台都兼具娱乐功能,承载了用户的娱乐需求,追求娱乐价值是用户产生态度与行为的重要内在动机。冯旭艳发现用户对微信营销的感知愉悦性正向影响其对微信营销的态度,用户期望从参与企业微信营销行为中获取更多乐趣[7]。综上可提出假设:内容绩效期望正向影响用户对微博/微信广告的接受意愿。

(2)广告奖励。广告奖励指的是微博或微信广告为用户提供的转发抽奖、红包福利等激励措施。吴岱芸在对“游戏化”营销的研究中认为人的大脑中有一套“奖励系统”,奖励可以引发愉悦感,并且有助于产生正面情绪[8],在广告中充分运用奖励的力量能够吸引消费者主动参与,产生积极的广告态度。刘红艳也发现广告奖励对用户意愿有显著性正向影响[9]。因此可提出假设:广告奖励正向影响用户对微博/微信广告的接受意愿。

(3)努力期望。努力期望是指用户感知到获取、解读和参与广告的简易性和便利性。消费者会通过权衡利益与成本来形成对价值的感知。Mirella等构建了一个移动广告用户感知价值评估框架,其中感知风险和感知努力成本构成成本因素,对价值产生消极作用,相比感知风险,感知努力成本因素的影响作用更大[10]。现在用户的时间和注意力越发碎片化,如果在移动广告服务使用过程中操作比较复杂,或者使用成本过高,容易产生抵触情绪。因此可提出假设:努力期望正向影响用户对微博/微信广告的接受意愿。

(4)社会影响。本研究的社会影响指的是指用户受其周围特定的人或群体对微博或微信广告的态度和接受情况的影响程度。Yang对台湾大学生使用移动广告的意向影响因素的研究发现社会影响对移动广告态度有显著作用[11]。用户对微博/微信广告的接受会受到周围朋友、家庭、工作环境等的影响,对广告的正面或负面体验,会在用户的社会关系中传递。而且在微博和微信环境中,信息分享和口碑传播是很常见的,必须非常重视口碑的作用。因此可提出假设:社会影响正向影响用户对微博/微信广告的接受意愿。(5)感知风险。感知风险是用户感知价值的另一个重要成本因素,指用户在考虑接受广告时会评估可能产生的损失。精准营销可能使用户产生个人信息被滥用的风险感知;广告中带有链接、二维码可能会使手机中毒,存在安全隐患,这些都会影响用户接受广告的意愿。因此可提出假设:感知风险负向影响用户对微博/微信广告的接受意愿。

(6)感知精准性。感知精准性指用户主观感知到微博或微信广告信息与自身需求的匹配程度。大数据技术使得广告的精准投放成为可能,用户需求的多样性也需要广告投放更加个性化,提高营销效率,避免不必要的营销成本浪费。根据《朋友圈首份用户研究报告》的数据,用户比较倾向于与自己较为相关的信息流广告[12]。因此可提出假设:感知精准性正向影响用户对微博/微信广告的接受意愿。

基于以上的分析和讨论,本研究提出微博/微信广告的用户接受意愿影响因素概念模型如图2所示。

由于本研究只涉及意愿的影响因素,不涉及具体的行为转化,而且很多实证研究也已证明了意愿与行为之间有着密切的联系,所以使用行为变量在本研究中暂不考虑放进研究模型中。另外,本研究还将性别、年龄、职业、学历和使用时长作为该模型的控制变量,来研究其对影响因素与用户接受意愿之间关系的影响。

二、量表设计

本文主要参考国内对移动广告的实证研究设计,对模型中所涉及的变量进行定义,并完成对各个变量测量维度的设计,形成符合中国语境特点的研究量表。量表参照李克特七级量表。具体量表内容如表1所示。

三、数据分析与结果

本研究调查问卷主要通过线上渠道进行发放与回收,最后总计回收240份问卷,其中有效的问卷191份,本文运用SPSS 21.0软件来对有效问卷进行数据分析。

1.描述性统计分析结果。样本男女性百分比分别为30.4%和69.6%,以女性占多数。样本最大的年龄为57岁,最小为18岁,样本覆盖的年龄面是比较广。89.5%为本科以上学历,职业中学生占67%。样本人群较为偏向90后学生群体,这也是微博和微信主要活跃的用户群体。另外,随着智能手机的普及和移动通讯技术的发展,微博与微信这类移动社交媒体软件的使用人群不仅仅只是年轻人群,特别是微信,用户的年龄面较宽泛。

微博因为早于微信面世,用户平均使用时长要长于微信,59.2%的样本使用时长在三年到四年以上,而微信使用时长主要集中在两年到四年内。

2.效度与信度检验。本研究通过验证性因子分析对量表进行效度检验,在对微信广告量表进效度检验时,本应归属于“社会影响”因子的题项“我周围认识的很多人都会关注微博/微信广告”,在因子分析中被单独析出,故将其单独列为一个因子,命名为“亲友关注度”。因子分析检验结果显示微博、微信广告量表各因子层面的题项变量的因子负荷量均在0.5以上。效度检验结果表明微博与微信广告量表都有较好的聚合度。信度检验结果显示,微博广告和微信广告各变量的Cronbach α值都在0.7以上,各变量题项的内部一致性信度良好,说明本研究问卷测试效果的可信度很高。

从表2、表3可以看出除了感知风险以外,微信广告对应的各变量得分均值都高于微博廣告,感知风险总分均值低于微博广告,说明整体而言,用户对微信广告的态度、体验和接受意愿都要高于微博广告。

3.回归分析。本研究运用逐步多元回归分析方法,深入探讨各影响因素是如何影响用户接受意愿的,建构一个最佳的接受意愿回归模型。逐步多元回归分析会从数个自变量中找出对因变量最具预测力的自变量,以建构一个最佳的回归分析模型,回归系数未达显著的自变量会被排除于回归模型之外。

(1)微博广告用户接受意愿影响因素回归分析由表4可知,控制变量与接受意愿的回归分析显著度(p>0.05)都未达到显著水平,可知性别、年龄、学历、职业和使用时长对微博广告用户接受意愿没有显著影响。回归分析结果显示共有四个影响因素进入回归模型。这四个因素分别是“社会影响”“感知精准性”“努力期望”和“内容绩效期望”,他们的回归系数均达到显著水平,且回归系数为正,故这四个影响因素对微博广告用户接受意愿有显著的正向影响,并且与控制变量无关,假设1、3、4、6得到验证。此外,“广告奖励”与“感知风险”的回归系数没达到显著水平(p>0.05),被排除在回归模型外。根据标准化回归系数β值,可以得到回归方程式:

(2)微信广告用户接受意愿影响因素回归分析。由表5可知,控制变量与接受意愿的回归分析显著度(p>.05)都未达到显著水平,可知性别、年龄、学历、职业和使用时长对微信广告用户接受意愿没有显著影响。微信广告回归分析结果中也有四个影响因素进入回归模型,这四个因素分别是“感知精准性” “努力期望”“社会影响”和“亲友关注度”,他们的回归系数均达到显著水平,且回归系数为正,故这四个影响因素对微信广告用户接受意愿有显著的正向影响,且与控制变量无关,假设3、4、6得到验证。另外,“内容绩效期望”“广告奖励”和“感知风险”的回归系数没达到显著水平(p> .05),被排除在回归模型外。根据标准化回归系数β值,可以得到回归方程式:

微信广告用户接受意愿=0.339*感知精准性+0.270*努力期望+0.206*社会影响+0.172*亲友关注度。

四、结 语

本研究试图发现影响用户广告接受意愿的因素在微博与微信上的差异性,通过寻找到各自不同的侧重点,讨论微博与微信在广告营销中如何充分发挥出各自的优势,为广告营销实务提供实证参考依据。

1.研究结果表明对微博广告用户接受意愿影响最大的是社会影响因素,而微信广告是感知精准性。这反映用户对微博与微信广告接受的侧重点有所不同。用户对微博广告关注的侧重点是所在群体里其他用户的态度,而对微信广告关注的侧重点是广告是否匹配自己的需求,这与微博和微信不同的平台属性特点有关。 微博平台上的交互行为都是开放透明的,用户更容易受到所在群体中其他人的影响,这也从一个侧面反映了普通用户在微博上更多地是“围观”和“跟随”,围观热点话题,跟随意见领袖。虽然是自媒体平台,但微博上的话语权和影响力还是主要集中在少数人手中,意见领袖的影响力非常大,通过意见领袖的中介作用能深刻影响普通用户的态度,这也是很多广告主选择微博的明星大V博主进行代言或推送广告的原因。微博平台弱关系链最典型的表现形态就是以明星大V微博为核心的粉丝圈子,各圈子相互嵌套勾连,大V账号间的互动可以产生多元中心效应,一对多到多对多,扩大传播范围,增加边缘受众。而微信相比于微博更加私密个人化,信息传播和交互相对封闭,很难营造出微博上全民关注的大热门话题,在私密的社交平台上,用户对与之不相关的营销信息的打扰会非常排斥。相对于微博的一对多到多对多的传播模式,微信上更多的是一对一的深度互动,微信用户的主导权利较大,只有推送用户感兴趣的内容才能吸引用户主动长时间关注。

2.社会影响对微博与微信广告的用户接受意愿都有显著正向影响。这说明用户在决定是否接受微博和微信广告时很大程度上会受到身边特定群体的影响。而其中亲友关注度是用户接受微信广告意愿的一个重要正向影响因素,而在微博广告中这一因素并没有被单独的特别强调;内容绩效期望显著影响微博广告的用户接受意愿,而对微信广告影响不显著。该结果从广告接受的角度反映微博的媒体属性更强,微信的社交属性更强。以上的不同与微博和微信用户关系链的不同特点有关。

微博用户之间为单向关注的弱关系链,弱关系在信息传播方面的作用显著[13],因此微博具有较强的媒体属性,用户很看重微博广告传递内容的实用与娱乐价值,他们愿意接受能够提高效率、带来愉悦感的微博广告。依据Granovetter对关系强度的界定,在强关系链中,联系时间较长,情感强度、相互的信任度较高,彼此的互惠性强[13],因此强关系具有一定的影响力[14]。依靠强关系的微信主要提供一对一的互动体验,具有更强的社交属性,Pasquale研究认为强关系将同一社群的用户在内部建立连接[15],本就紧密的熟人圈因为微信提供的社交便利只会变的更加聚合,同一圈子内部个体之间知识结构、经验、背景、兴趣取向都很相似,因此当有人对广告产生关注,这势必会影响到圈内其他人,这种影响不会扩散很广,但确有实实在在的影响作用。

3.广告奖励对微博、微信广告的用户接受意愿的影响都不具有统计意义上的显著性。以往研究中广告奖励是影响用户对移动广告接受意愿的重要因素,而本研究的结果有所不同,这就提出了一个现实问题:微博与微信上单一重复的转发抽奖活动对于用户的吸引力还剩多少?笔者认为广告奖励只是提高感知价值、吸引用户参与的手段,如果没有更加创新的奖励形式,那么用户更看重的是其他因素,比如广告内容本身能带给用户的价值或者广告能否精准匹配用户需求。

4.努力期望对微博广告与微信广告的用户接受意愿都有显著正向影响。在这个注意力稀缺的时代,面对两个平台巨大而冗杂的信息量,用户没有太多时间和精力去应付复杂的营销信息。对努力成本的降低,能够提升用户感知的广告价值。因此用户对容易获取、解读和参与的微博和微信广告会更积极地接受。

5.感知风险因素对微博和微信广告接受意愿都不具有显著的影响作用。虽然在以往很多研究中感知风险是重要的消极影响因素,但近几年已经有研究也发现感知风险的影响作用并没有预想的显著了,消费者对移动技术的感知风险在逐渐降低[10]。因为移动通讯技术的普及,消费者对移动新媒体的使用越来越熟练,已经有意识和能力规避和预防风险,当然这与移动平台自身对安全与风险管理的优化也离不开关系。另外,也有可能是因为感知风险因素需要通过其他变量来对用户接受意愿产生影响,而这需要进一步的研究来验证。

参考文献:

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[2] 俞坤.基于UTAUT模型的移动互联网广告的用户接受模型的研究[D].北京邮电大学,2012.

[3] 崔越.基于移动互联网的微博和微信用户使用行为影响因素比较研究[D].北京邮电大学,2015.

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[14] Bian Y. Bringing strong ties back in: Indirect ties, network bridges, and job searches in China[J]. American sociological review,1997(3):366-385.

[15] De Meo P, Ferrara E, Fiumara G. On Facebook, most ties are weak[J].Communications of the ACM, 2014(11):78-84.

作者:王佳昕?

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