抖音短视频APP原生广告用户参与度实证研究
——基于UTAUT模型

2020-05-21 01:58杨玲玲
视听 2020年5期
关键词:参与度信度问卷

□ 杨玲玲

随着年轻一代的注意力不断向移动智能终端转移,互联网广告也迎来新的发展机遇。短视频凭借“短、快、新”的优势,在算法的加持下,实现了将广告与场景相融合,有效触发用户的消费需求,获得大批广告商青睐。根据艾瑞咨询《中国原生视频广告投放策略研究》,视频内容行业市场规模快速增长,预计2021年视频行业整体规模达3933.1亿元。国内研究学者认为,原生广告通过高曝光率和精准率实现裂变式传播,将成为大数据时代下互联网广告变革的前锋。

近年来,国内对于原生广告的研究也有很多,但较多集中于微信朋友圈这样一个以人际传播为主的“闭环式”传播模式下进行。随着短视频的发展,原生广告凭借其风口也迎来了新的发展。那么,在短视频环境下,原生广告的参与度如何?又存在着什么样的问题?该如何提升原生广告的参与度?基于以上问题,本文采用实证方式探析原生视频广告参与现状及影响因素,并提出相应建议。

一、文献综述

在本研究中涉及的概念主要包括原生广告、短视频以及用户参与度。

(一)原生广告

喻国明认为,原生广告即内容风格与页面一致、设计形式镶嵌在页面之中,同时符合用户使用原页面的行为习惯的广告。而原生视频广告即指以视频为承载形式的原生广告。

笔者通过梳理文献发现,国内对于原生广告的研究主要集中在两个方面:一是有关原生广告的伦理问题,二是对于原生广告的效果研究。在广告伦理方面,康谨认为不当的原生广告将给用户带来欺骗、侵扰问题,并于原生广告情景下提出了心流体验形成的模型。在广告效果方面,邱爱梅在UTAUT 模型基础上分析微信朋友圈广告接受意愿的影响,结果显示广告质量、广告契合度和关系强度通过广告接受度间接影响广告参与度。吴哲基于“漏斗模型”对原生广告的传播、销售和品牌效果设计了可测量的细化指标,以此对原生广告效果进行系统性、科学性的评估。

纵观整个学界对于原生广告的效果研究,以定性为主,但大多集中在朋友圈原生广告效果的研究,针对视频平台的原生广告效果的研究还很少。

(二)短视频APP

目前学界对于短视频的定义,常常与微视频混淆,其争论的焦点主要是视频的时长问题,但较为统一的定义认为:短视频APP 是一种在智能终端使用且集视频拍摄与社交功能于一体的应用程序,用户可以使用短视频APP 拍摄一段时长较短的视频经过处理后快速上传网络,其与多种社交网络平台实现了无缝链接,具有分享和互动的社交和娱乐功能。

从查阅的文献来看,关于短视频APP 的研究集中在多个方面。其中包括对短视频APP 发展现状及趋势的研究。如张梓轩、王海、徐丹对比了国内短视频APP的兴起及应用范围,认为短视频APP 的出现及发展给传统新闻报道带来了新的生机。包圆圆认为,目前的短视频APP 内容同质化严重,主要集中于搞笑、模仿等,而未来短视频APP 的竞争点将是工具性的视频功能。另外还有一些学者对短视频APP 的传播进行研究。张睿总结出了短视频APP 的定位策略、内容发布策略、推广传播策略、营销策略。

(三)用户参与度及UTAUT模型

参与度从字面意思理解即用户参与到某种行为中的强弱程度,但其在不同领域的界定不尽相同。在广告传播领域,用户参与度是指用户对于广告生产、传播、互动等过程的参与强度。但用户参与度其实是可以进行量化的,学界常使用用户行为模型对其进行测量探析,这类研究主要集中在电子商务、网络社区以及广告传播等领域。

UTAUT模型是由技术接受模型经过不断发展演变而来。1975年,学者Fishbein 最先提出了TRA(理性行为理论),以此来考察态度因素对个人行为的影响。之后,又有学者不断对其进行完善。2003年,Venkatesh等学者在综合了以上几个模型后,最终提出了整合型技术接受与使用模型(如图1所示)。在这一模型中,存在着绩效期望、努力期望、便利条件、社会影响四个核心变量,同时性别、年龄、经验、自愿性通过调节变量在模型中发挥作用。这一模型提出后,在互联网、电子商务、新媒体技术、移动通信等领域不断被验证。

图1 整合型技术接受与使用模型

如徐晨飞、陈珂以众筹网为例,基于UTAUT模型构建用户参与模型,最终证明感知有用性、感知愉悦、社会交互等会影响到参与度,人们只有在众筹过程中看到精神上的愉悦和物质投资受益才参与到其中。在广告领域,吴文汐和周婷在UTAUT 模型基础上新增了感知风险、社会临场感、广告奖励三个变量,探析它们对微信朋友圈原生广告接受度的影响。张舒基于UTAUT模型构建了新浪微博信息流广告的用户接受度的模型,新增了感知风险、广告创意、精准投放三个变量。结果表明,努力期望、社群影响、广告创意、精准投放正向影响用户对微博信息流广告的使用意愿,而感知风险负向影响用户使用意愿。

目前学界对于短视频APP 的研究大多集中于定性,对于短视频APP 的定量研究很少,特别是对于短视频APP 类的原生广告研究更少。而较少的定量研究也主要聚集在用户的使用意愿即态度层面的研究上,没有深入到对用户参与即行为层面的研究。因此,本文采用定量方法探究短视频APP 原生广告的用户参与行为。

二、研究假设

本研究建立在UTAUT 模型基础之上,自变量保留了UTAUT模型中绩效期望、努力期望、社会影响三个变量。因前期的大多数研究中,已经证实便利条件对于用户广告接受度和广告参与度的影响并不大,同时由于算法技术的发展,用户获取自己所需要的信息十分便利。因此在这里把便利条件删去。同时抖音原生广告是一种新的互联网广告形式,用户对于原生广告还比较生疏,因此没有太多自愿性可以借鉴。因此在这里舍弃四个调节变量。同时又根据抖音APP 平台的特性和用户心理新增了广告质量、精准投放、交互动机、感知风险四个变量。因变量为广告参与度,中介变量为广告接受度。综上所述,共提出以下研究假设,如表1所示。

利用SPSS21.0 和AMOS21.0 两个统计分析软件对问卷调查数据进行分析,验证影响抖音APP 原生广告用户参与度的影响因素是否包含7个维度,检验哪个因素对于用户的接受意愿和参与行为影响更大。

三、研究方法

(一)变量测量

本文最终确定了7个自变量,参考以往研究中较为成熟的量表,并根据抖音短视频原生广告特性加以调整,问卷统一采用李克特五维度量表。

1.绩效期望。本文对绩效期望的定义为:用户在浏览抖音APP 的过程中获取所需信息,提高选购商品效率、感受娱乐消遣的程度。其测量维度参考引用Venkatesh 的问卷,确定3 个题项。对绩效期望量表的信度进行分析,Cronbach's α系数值为0.881。

2.努力期望。本文对努力期望的定义为:用户在浏览抖音APP 对抖音原生广告内容、操作以及理解等方面的容易程度。其测量维度引用Venkatesh 的问卷,确定3 个题项。因分项对总项的相关系数均小于0.25,所以删除努力期望变量。

3.社会影响。本文对社会影响的定义为:用户在浏览抖音APP 原生广告的过程中受到周围特定人群的影响程度。其量表依旧采用Venkatesh 的问卷,分别从好友评价、好友推荐和公众形象三个方面进行测定。

4.广告质量。本文对广告质量的定义为:用户所浏览的抖音APP 原生广告的内容和设计的合理程度。其量表采用邹伯涵的问卷,分别从广告创意、广告设计和视觉表现三个方面来测定,最终包括3个题项。对广告质量量表的信度进行分析,Cronbach's α 系数值为0.891。

5.精准投放。本文对精准投放的定义为:抖音APP平台根据抖音用户在浏览短视频过程中的习惯,向抖音用户推送原生广告的精准性的程度。其量表引用张舒的问卷,分别从商品、信息和位置精准三个方面来测定,最终包括3个题项。对精准投放的问卷信度进行分析,Cronbach's Alpha值为0.730。

6.交互动机。本文对交互动机的定义为:用户在浏览抖音APP 原生广告的过程中,通过与其他成员的交流互动达到对抖音APP 原生广告内容的理解。其量表引用乔尼的问卷,分别从结交好友、交流互动和拓宽人际三个方面来测定,最终包括3个题项。对交互动机的问卷信度进行分析,Cronbach's Alpha值为0.881。

7.感知风险。本文对感知风险的定义为:用户在浏览或参与抖音APP 原生广告时认为原生广告会给自己带来的风险评估。其量表引用邹伯涵的问卷,并加以调整,分别从时间、财务、隐私和虚假信息四个方面入手,最终包括4个题项。对感知风险的问卷信度进行分析,Cronbach's Alpha值为0.730。

8.广告接受度。本文对广告接受度的定义为:用户对抖音APP 原生广告的接受意愿的强弱程度。其量表的测量维度Venkatesh & Davis 的问卷,分别从接受意愿、浏览意愿和个人印象三个方面来测定,最终包括3个题项。对广告接受度的问卷信度进行分析,Cronbach's Alpha值为0.785。

表1 研究假设

9.广告参与度。本文对广告参与度的定义为:用户在接收抖音APP 原生广告时,对原生广告的点赞、评论、转发等行为。其量表引用徐智的问卷,分别从点赞、评论、转发以及查看详情和消费购买等五个方面来测定,共包括5个题项。对广告参与度的问卷进行信度分析以后,Cronbach's Alpha值为0.903。

(二)问卷调查

1.问卷设计。结合前人学者研究中所用到的变量,并结合抖音APP 本身的媒介特性,对问卷中各潜在变量的题项进行设计。在初步完成问卷的设计后,笔者咨询了定量研究的相关学者,并对周围20-35岁的同学进行了预调查,结合受访者的填写建议,对问卷措辞与表达进行进一步的修改,减少调查过程中的语言歧义。

2.选择样本。本文研究的主要对象为使用过抖音APP并且浏览过抖音APP原生广告的用户,以此来保证问卷的可信度。另一方面,互联网主要的使用群体是年轻的用户,同时这批用户也是原生广告服务的接触人群,其适配度更高,一定程度上可提高问卷的有效性。

3.数据收集。本文的问卷调查采用线上和线下相结合的方式,共发布275 份问卷,在线上借助问卷星平台发布200 份问卷,最终有效问卷155 份。线下发布75份问卷,有效问卷56 份。合计有效问卷为211 份,有效回收率为76.7%。

(三)分析方法

本文主要采用信度分析、探索性因子分析、验证性因子分析和结构方程模型分析。信度分析用来检测问卷稳定性和可靠性。探索性因子分析和验证性因子分析主要用来确定维度划分。结构方程模型是以极大似然估计法进行参数估计验证结构模型,对所提假设进行验证。

四、研究过程

(一)自变量信度及因子分析

1.信度分析及效度分析。通过收集到的数据,对自变量进行信度分析,其中重V19校正的项总计相关性低于0.2,予以删除。从“删除该题项的Cronbach’s Alpha值”看,删除V4会引起Cronbach’s Alpha系数值增加,因此删除V4。最后,对删除后的数据再进行分析,各个潜在变量的信度皆达到要求。其中交互动机、广告质量、绩效期望、精准投放、感知风险的Cronbach’s Alpha 系数均高于0.7 以上,信度较好,显示出各因子具有较好的内部一致性。之后对剩下的题项进行Bartlett’s 球形检验,结果显示X2 即近似卡方值为1689.016(自由度df=210),显著性水平为.000,KMO值为0.862,说明适合做因子分析(如表2)。

2.因子分析。接下来,笔者采用主成分分析法进行降维分析,对初始矩阵进行方差极大正交旋转(Varimax)。在分析过程中,重V18、V8、V6、V5 同时与两个因子的相关性较高,予以删除。最后提取6 个因子,共能解释变异量77.506%,因子负荷量皆在0.5以上,可知自变量的各个题项建构效度较高。因子1命名为“交互动机”;因子2 命名为“广告质量”;因子3 命名为“绩效期望”;因子4 命名为“精准投放”;因子5 命名为“感知风险”;因子6 命名为“社会影响”。其中的因子5“感知风险”变量在做分析前已进行了反向赋值。(如表3)

表2 自变量探索性因子分析结果

表3 自变量验证性因子分析结果

表4 自变量验证性因子分析模型适配指数

在利用SPSS21.0 对数据进行探索性因子分析以后,通过AMOS21.0 建构模型,对数据进行验证性因子分析。模型各适配指标均已符合要求,且因子载荷系数均达到要求,表明观察变量与潜在变量有较强的正向相关性。同时,根据表3 和4 的数据可知RMR 值接近0,GFI、NFI、CFI、AGFI 各项判断均大于 0.9,P 值达到显著水平,卡方自由度小于3,说明测量模型模型适配度很好。同时,绩效期望、广告质量、交互动机、感知风险构念信度值大于0.7 以上,AVE(平均变异量抽取值)大于0.50,表明收敛效度良好。而精准投放构念信度值大于0.7以上,AVE接近于0.50,表明信度一般。

(二)假设检验

根据所提假设,建构抖音APP 原生广告参与度的结构方程模型(如图2):

图2 抖音APP原生广告用户参与度模型

表5 假设验证情况

表6 模型适配指数

从图2 可知,模型适配指标均已符合要求。同时,由表 5 和表 6 的数据可知,RMR 值接近于 0,GFI、CFI、NFI、AGFI各项判断值均大于0.9,P值达到显著水平,模型判断标准均已满足,说明测量模型的适配度很好。在前文中建构的结构模型的基础上,对自变量和因变量进行直接效果和间接效果分析。交互动机对广告参与度产生显著的直接影响(0.424)和通过广告接受度对广告参与度产生显著的间接效果(0.056)。精准投放对广告参与度产生显著的直接影响(0.206)和通过广告接受度对广告参与度产生显著的间接效果(0.102)。绩效期望通过广告接受度对广告参与度产生显著的间接效果(0.395)。(如表7)

表7 直接效果和间接效果

五、结论

(一)研究结果

通过对前文中所提到的假设进行验证,建构模型以后,可以看出最终影响广告参与度的因素有5个。结论如下:

1.绩效期望、精准投放、交互动机对接受度产生显著的正向影响。

2.精准投放、交互动机对广告参与度也会产生显著的正向影响效果。

3.感知风险对广告接受产生显著的负向影响。

4.广告接受度直接对广告参与度产生显著的正向影响。

(二)优化建议

1.建立用户数据库,精准投放提高信息匹配度。从本文的研究结论来看,精准投放对提高抖音APP 原生广告的参与度有着重要影响。随着大数据时代的到来,把握用户的个人数据对广告投放来说至关重要。因此企业要建立自己的数据库,提高推送人群的精准性,减少额外的广告费用支出。另外,企业也需要提高用户信息的匹配程度,根据用户的性别、兴趣、爱好以及地址等,精准描绘用户群像,发掘用户行为习惯、消费习惯,通过计算统计分析出匹配的用户。

2.引导用户分享,增强互动与奖励。在研究结论中,我们可以看出,绩效期望、交互动机对抖音APP 原生广告的参与度有着直接的影响。抖音APP 原生广告的互动主要体现在对广告的点赞、评论、转发的操作上,但经过观察发现,一些中小品牌的原生广告互动极少,此外还有一些原生广告虽然评论较多但大多为“网络水军”,这种情况并不能激起用户参与的心理。在前文中,笔者将绩效期望划分为信息获取、提高选购效率以及带来愉悦感三个方面,因此平台要通过抽奖、UGC 参与广告制作等方式,加大对用户的奖励,利用奖励措施积极引导用户主动参与到原生广告当中,以此来提高用户的参与度。除此之外,抖音APP 平台也应该联合意见领袖发布原生广告,利用意见领袖的话语权,影响普通用户的参与意愿。

3.降低用户感知风险。感知风险会降低用户参与到抖音APP 原生广告互动中的意愿。这些风险主要体现在对个人隐私泄露的担忧和购买商品或服务时支付的财务风险。大数据的发展,使品牌商根据用户的行为习惯来为用户提供更准确的信息,这种趋势可以为用户提供便利,减少用户搜索信息的时间,但同时也使用户的职业、性别、年龄、个人收入水平等信息被利用,落入犯罪分的手中,信息安全隐患也随之而来。因此,对于企业而言,在利用用户的数据尽享精准投放的同时,也要保障用户的信息安全,谨防数据泄露,同时也要加强安全利益保障机制建设,保障支付过程中的用户财务安全。

(三)研究不足

1.研究样本。在研究中,笔者采用线上问卷收集配合线下调查的方式进行,但是在问卷样本方面仍然存在一些不足。一是问卷主要以高校学生为主,年龄分布在20-25 岁之间,虽然在青少年这一群体间具有代表性,但是随着近些年流量下沉,抖音APP 的使用群体也开始向二三线城市中的中老年群体间扩散。二是由于所选样本来源大多集中在河南、湖北两地,数据不具有全国代表性。因此,在以后的研究中,研究者可适当扩大调查对象的年龄范围。在经费充足的情况下,也可适当扩大研究范围,在各个省市进行抽样调查,提高研究的适用性。

2.研究角度。在研究中,笔者使根据UTAUT 模型的基础上结合抖音APP的特性,最终确定了7个自变量对广告接受度和广告参与度的影响。然而影响抖音APP 原生广告接受度和广告参与度的因素并不仅仅局限在这7 个方面。另外,笔者在选定UTAUT 模型时,并未考察性别、年龄、经验和自愿性等控制变量,因此也忽视了一些侧面和维度。国内原生广告目前还处于发展阶段,其技术和形式未来还会继续发展变化。因此,在以后的研究中,研究者可以借鉴多个学科理论,建立更加严谨科学的模型,丰富影响变量的核心变量和控制变量。

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