1緒論 11.1研究背景與目的 11.2研究意義與創(chuàng)新點(diǎn) 11.2.1研究意義 11.2.2創(chuàng)新點(diǎn) 22理論基礎(chǔ) 22.1信息流廣告的概念與特點(diǎn) 22.2杭州信息流廣告的特點(diǎn) 32.3杭州信息流廣告對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響 33研究假設(shè)與模型 43.1研究模型建構(gòu) 43.1.1自變量 43.1.2因變量 43.2研究假設(shè) 53.2.1廣告表現(xiàn)對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響 53.2.2明星效應(yīng)對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響 53.2.3績(jī)效期望對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響 63.2.4廣告頻率對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響 63.2.5社群影響對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響 63.3研究模型 74問(wèn)卷設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)收集 74.1量表設(shè)計(jì) 74.2數(shù)據(jù)收集 85數(shù)據(jù)分析以及假設(shè)驗(yàn)證 95.1描述性統(tǒng)計(jì)分析 95.2信度和效度分析 5.2.1信度分析 5.2.2效度分析 5.3相關(guān)性分析 5.4多元回歸線性分析 5.5假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果 6研究結(jié)論以及建議 6.1研究結(jié)論 6.1.1績(jī)效期望對(duì)用戶購(gòu)買意愿的影響最強(qiáng) 6.1.2社群影響對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響較強(qiáng) 6.1.3廣告表現(xiàn)對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響較強(qiáng) 6.1.4明星效應(yīng)對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響較弱 6.1.5廣告頻率對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響最弱 6.2.1提高廣告投放的精準(zhǔn)度，滿足用戶對(duì)廣告的績(jī)效期望 6.2.2增強(qiáng)廣告的可互動(dòng)性，吸引用戶點(diǎn)贊評(píng)論互動(dòng) 6.2.3廣告內(nèi)容創(chuàng)意化，重視內(nèi)容營(yíng)銷，提高廣告質(zhì)量 7研究局限與展望 7.1研究局限 7.1.1問(wèn)卷調(diào)查樣本相對(duì)單一 7.1.2模型構(gòu)建沒(méi)有加入中介變量，可能不夠嚴(yán)謹(jǐn) 7.1.3在文獻(xiàn)方面參考的國(guó)外文獻(xiàn)不多 7.2研究展望 參考文獻(xiàn) 11緒論1.1研究背景與目的隨著科技的發(fā)展，出現(xiàn)了一種依托于社交媒體信息流的新廣告形式——“信息流廣告”。信息流廣告起初源于國(guó)外的社交軟件Facebook和Twitter,這種類型的廣告與社交軟件上的其他信息一樣，穿插在用戶的瀏覽界面中，因?yàn)闃邮脚c用戶日?？吹降纳缃恍畔⒑芟嗨?，所以能夠降低用戶的厭惡感，因而提高廣告的宣傳效果。2015年，杭州正式應(yīng)用信息流廣告，發(fā)布了第一條杭州信息流廣告。廣告主可以在騰訊廣告平臺(tái)投放杭州信息流廣告，廣告的出現(xiàn)方式就像普通信息流一樣，用戶可以點(diǎn)贊、評(píng)論，可以彼此看到點(diǎn)贊、評(píng)論動(dòng)態(tài)，用戶也可以與好友在廣告下評(píng)論互動(dòng)。目前杭州信息流廣告已經(jīng)非常常見，融入了我們的日常生活。有著龐大用戶群體的杭州平臺(tái)具有強(qiáng)大的影響力，杭州信息流廣告能利用大數(shù)據(jù)推薦推送給合適的用戶群體，在這種背景下使得許多企業(yè)選擇在杭州投放信息流廣告，希望能讓廣告?zhèn)鞑サ酶鼜V，廣告轉(zhuǎn)化率更高。本文將探究對(duì)提高消費(fèi)者購(gòu)買意愿的杭州信息流廣告影響因素有哪些，根據(jù)研究結(jié)果為企業(yè)提供投放杭州信息流廣告的建議，幫助他們更好地制定廣告內(nèi)容策略，達(dá)到利益最大化。1.2研究意義與創(chuàng)新點(diǎn)1.2.1研究意義杭州信息流廣告發(fā)展的時(shí)間較短，目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于杭州信息流廣告的研究文獻(xiàn)還比較少，而且大多數(shù)文獻(xiàn)只是闡述信息流廣告的概念、特點(diǎn)等，多為定性研究，沒(méi)有真實(shí)的調(diào)查數(shù)據(jù)支撐，說(shuō)服力較弱，于此特定條件之下結(jié)論自然浮出水面不能給杭州平臺(tái)和企業(yè)主比較有信服力的實(shí)踐建議。所以本文希望以定量研究的方式研究杭州信息流廣告對(duì)用戶購(gòu)買意愿的影響，給杭州平臺(tái)和企業(yè)主有效的實(shí)踐建議，幫助平臺(tái)更好地完善投放機(jī)制，幫助企業(yè)主更好地投放信息流廣告，優(yōu)化廣告內(nèi)容。2杭州信息流廣告是2015年才出現(xiàn)的新型廣告，目前關(guān)于這方面的研究文獻(xiàn)定程度上傳達(dá)并且本文創(chuàng)新性地加入了一個(gè)在該領(lǐng)域?qū)嵶C研究文獻(xiàn)未研究的新變量“明星效應(yīng)”,可以幫助企業(yè)主思考廣告中明星選擇的重要性。2理論基礎(chǔ)2.1信息流廣告的概念與特點(diǎn)陳思遠(yuǎn)，楊雨萱(2015)認(rèn)為信息流廣告是原生廣告的一種形式，它插入媒介信息流中，為用戶提供有價(jià)值，廣告內(nèi)容與媒介環(huán)境融為一體1。劉宇和，趙晨曦(2018)認(rèn)為信息流廣告本質(zhì)上是內(nèi)容營(yíng)銷，在社交媒體上作為信息的一部分發(fā)布2。這種雙重視角不僅加深了對(duì)研究對(duì)象內(nèi)在機(jī)制的理解，也為解決實(shí)際問(wèn)題提出了更具針對(duì)性的建議。張文杰，黃婧怡(2019)認(rèn)為信息流廣告與app綜上所述，我們可以總結(jié)歸納出，信息流廣告就是基于“用戶畫像”,通過(guò)2.2杭州信息流廣告的特點(diǎn)在內(nèi)容形式上，趙啟航，吳夢(mèng)瑤(2018)認(rèn)為信息流廣告沒(méi)有傳統(tǒng)廣告那么3驗(yàn)，更加貼近消費(fèi)者的生活，避免過(guò)于商業(yè)化，降低干擾程度5。研究期間采取在傳播特征上，鄭澤宇，孫雅琪(2019)認(rèn)為信息流廣告不像傳統(tǒng)廣告的投2.3杭州信息流廣告對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響在廣告表現(xiàn)上，高博文，何佳琳(2016)認(rèn)為用戶更喜歡時(shí)尚、豐富有趣的廣告信息8]。陳環(huán)環(huán)(2019)認(rèn)為廣告形式與購(gòu)買意愿的相關(guān)性不強(qiáng)，在這樣的背景下對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響小或無(wú)影響9。孫哲宇，林靜雯(2019)認(rèn)為廣告的生動(dòng)性對(duì)廣告效果有非常積極的影響，生動(dòng)性是是否能吸引到受眾的重要因素技術(shù)或策略具有良好的可行性和有效性。李俊凱，周雨彤(2017)認(rèn)為具有可讀晨(2018)認(rèn)為創(chuàng)意好、高格調(diào)、高品味的廣告，更受用戶青睞，能提高用戶對(duì)在社群影響上，陳夢(mèng)琪，楊婷婷(2019)認(rèn)為廣告得到好友點(diǎn)贊是影響用戶評(píng)論、分享等會(huì)提升廣告的傳播效果14]。張哲瀚，劉雨桐(2018)認(rèn)為社群影響在績(jī)效期望上，趙子豪，魏穎珊(2019)認(rèn)為廣告中符合用戶的需求是影響4用戶購(gòu)買意愿的主要因素161。上述的優(yōu)化成果建立在對(duì)當(dāng)前情況的深刻剖析及露出了明顯優(yōu)越性。徐鵬飛，賈馨月(2016)認(rèn)為用戶更喜歡更符合需求、更實(shí)用的廣告信息17]。周思遠(yuǎn)，李欣怡(2017)認(rèn)為效用期望(指廣告是否滿足用戶從而提高用戶接受意愿18。鄒天宇，朱靜怡(2018)認(rèn)為，提高廣告的感知個(gè)性化(即投放精準(zhǔn)度),能夠減少用戶的廣告回避[191。在廣告頻率上，吳彭博，何雯瑤(2019)認(rèn)為廣告頻率對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響3研究假設(shè)與模型參考了多位學(xué)者的觀點(diǎn)加上自己的思考與創(chuàng)新，設(shè)由于本文探討的是杭州信息流廣告對(duì)購(gòu)買意愿的影響，所以因變量理所當(dāng)然地設(shè)立為“用戶購(gòu)買意愿”,在這樣的配置中并將用戶購(gòu)買意愿定義為用戶是否考慮購(gòu)買杭州信息流廣告的產(chǎn)品或用戶是否會(huì)推薦朋友購(gòu)買杭州信息流廣告3.2研究假設(shè)廣告表現(xiàn)是提高消費(fèi)者購(gòu)買欲望的一個(gè)重要因素。董紀(jì)昌(2014)認(rèn)為廣告5形象的樹立22]。高月明，鄭彤彤(2017)認(rèn)為信息流廣告比其他廣告更加精準(zhǔn)，有互動(dòng)特性，而且廣告內(nèi)容也更加豐富[231。張偉杰，王雯婷(2019)認(rèn)為，從這些細(xì)節(jié)中看出用戶的廣告沉浸感非常重要，廣告的畫面和音樂(lè)都需要與品牌形象一致，否則就會(huì)打破沉浸的場(chǎng)景[24]。鄧子和，鄒雯萱(2018)在杭州信息流廣告效果影響因素的研究中也使用了“廣告表現(xiàn)”這一變量[25。筆者對(duì)以上學(xué)者的觀點(diǎn)表示認(rèn)可，認(rèn)為廣告表現(xiàn)好的廣告容易給消費(fèi)者留下積極的印象，從而更愿意購(gòu)買廣告中的產(chǎn)品。因此廣告表現(xiàn)是本文研究其中一個(gè)重要變量，廣告表現(xiàn)變量定義為用戶感知到杭州信息流廣告的文字、H5等多種表現(xiàn)方式?；诖?，筆者提出以下假設(shè)：H1:杭州信息流廣告的廣告表現(xiàn)對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響。3.2.2明星效應(yīng)對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響李昊天，王子凡(2007)認(rèn)為粉絲對(duì)明星有光環(huán)效應(yīng)心理，粉絲可能會(huì)盲目喜歡的明星有關(guān)的一切，從中可窺一斑所以粉絲可能會(huì)接受明星代言的一切商品[26。劉宇和，趙晨曦(2018)在研究分析得出明星效應(yīng)對(duì)廣告效果有積極的影響，消費(fèi)者主觀上將對(duì)明星的喜愛(ài)轉(zhuǎn)化為對(duì)明星相關(guān)的事物，從而對(duì)一些明星相關(guān)的產(chǎn)品和品牌給予高度的認(rèn)可和青睞，所以明星效應(yīng)也會(huì)在一定程度上影響消費(fèi)者的消費(fèi)行為(趙瑾萱，劉奕辰，2022)增加了研究的深度。本階段研究成果通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)鍵理論和實(shí)證發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)梳理與綜合分析，本文厘清了該領(lǐng)域的主要研究趨勢(shì)、存在的爭(zhēng)議點(diǎn)以及亟待解決的問(wèn)題。根據(jù)以往學(xué)者的觀點(diǎn)，明星效應(yīng)對(duì)提高消費(fèi)者購(gòu)買意愿也非常重要，筆者以自身角度出發(fā)加上對(duì)身邊人的詢問(wèn)，憑這些表現(xiàn)跡象可以推知普遍認(rèn)為明星效應(yīng)會(huì)對(duì)購(gòu)買意愿產(chǎn)生影響，于是本研究將“明星效應(yīng)”作為一個(gè)重要變量列入自變量中，并將明星效應(yīng)定義為用戶感知到杭州信息流廣告中出現(xiàn)的明星(殷梓和，霍慧妍，2022)。基于此，筆者提出以下假設(shè)：H2:杭州信息流廣告的明星效應(yīng)對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響。6作者Venkatesh等人提出了整合型技術(shù)接受和使用(UTAUT)3.2.4廣告頻率對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響陳寧(2001)則認(rèn)為在大多數(shù)情況下，消費(fèi)者需要看很多次廣告，廣告的內(nèi)容才3.2.5社群影響對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響杭州信息流廣告呈現(xiàn)出很明顯的社交特征，消費(fèi)者與之激消費(fèi)者點(diǎn)贊評(píng)論。趙啟航，吳夢(mèng)瑤(2018)提到，目前商業(yè)廣告在往情感化的認(rèn)同32]。在社群影響下，用戶可能會(huì)更樂(lè)于接受信息流廣告，現(xiàn)有結(jié)果清晰地7表明了我們的推論方向所以社群影響也是一個(gè)重要的影響變量，并將社群影響定義為在杭州信息流廣告中，用戶感知到其受好友互動(dòng)影響的程度，基于此，筆者提出以下假設(shè)(費(fèi)嘉偉，陸婉君，2023):H5:杭州信息流廣告的社群影響對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響。3.3研究模型根據(jù)上文提到的自變量和因變量，本篇文章建立了消費(fèi)者對(duì)杭州信息流廣告購(gòu)買意愿的影響因素研究模型，如圖1所示。明星效應(yīng)社群影響用戶購(gòu)買意愿圖1研究模型圖4.1量表設(shè)計(jì)在變量測(cè)量維度設(shè)計(jì)上，本文參考借鑒了多位學(xué)者在研究中使用的變量測(cè)量維度，再根據(jù)自己的思考創(chuàng)新做了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，最終形成了本研究的變量測(cè)量表。表1變量測(cè)量維度我更喜歡能跳轉(zhuǎn)至H5界面類型的杭州信息流廣告我更喜歡視頻形式的杭州信息流廣告我更喜歡圖文形式的杭州信息流廣告我認(rèn)為杭州信息流廣告有創(chuàng)意，不俗氣8明星效應(yīng)績(jī)效期望社群影響用戶購(gòu)買意愿我更喜歡有我感興趣的明星出現(xiàn)的杭州信息流廣告情杭州信息流廣告沒(méi)有阻礙到我閱讀其他信息我覺(jué)得杭州平臺(tái)投放廣告是精準(zhǔn)的當(dāng)有許多好友點(diǎn)贊廣告時(shí)，我也會(huì)想點(diǎn)贊該廣告當(dāng)有許多好友在廣告下評(píng)論時(shí)，我也會(huì)想評(píng)論互動(dòng)當(dāng)廣告下有好友點(diǎn)贊或評(píng)論時(shí)，我會(huì)更想查看廣告詳情互動(dòng)我會(huì)向朋友或家人推薦我在杭州信息流廣告中看到的產(chǎn)品徐智(2016)共收到有效問(wèn)卷312份。其中男性61人，占比19.6%;女性251人，占比80.4%,18歲以下2人，占比0.6%;18~25歲305人，占比97.8%;26-30歲3人，占比1.0%;31~40歲1人，占比0.3%,51~60歲1人，占比0.3%(欒志豪，姜慧清，2022)。9統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在調(diào)查對(duì)象的性別上，男性共有61人，占比19.6%;女性共有251人，占比80.4%?？梢钥闯霰狙芯空{(diào)查對(duì)象女性偏多。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在調(diào)查對(duì)象的年齡段上，18歲以下有2人，占比0.6%;18~25歲有305人，占比97.8%;26-30歲有3人，占比1.0%;31~40歲有1人，占比0.3%,51~60歲有1人，占比0.3%。根據(jù)這形勢(shì)來(lái)考量所以調(diào)查對(duì)象的年齡主要在杭州使用率上，157人使用非常頻繁，占比50.3%;115人使用較為頻繁，占比36.9%;33人和7人使用分別不太頻繁和不頻繁，分別占比10.6%和2.2%?？梢钥闯霰敬握{(diào)查對(duì)象在杭州使用率上大多數(shù)為非常頻繁和較為頻繁，總共占表2SPSS人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量基本情況(N=312)百分比(%)性別男女年齡段18歲以下218~25歲26~30歲331~40歲151~60歲1非常頻繁不太頻繁不頻繁75.2信度和效度分析5.2.1信度分析Cronbach'sAlpha系數(shù)可以衡量?jī)?nèi)部所有題項(xiàng)的一致性，當(dāng)Cronbach'sAlpha系數(shù)小于0.6時(shí)，說(shuō)明信度不佳；當(dāng)系數(shù)介于0.6-0.7,則說(shuō)明信度中等，尚可接受；當(dāng)系數(shù)高于0.8時(shí)，則說(shuō)明信度很高；當(dāng)系數(shù)在0.7-0.8之間時(shí)，則說(shuō)明信度SPSS信度分析結(jié)果顯示，各變量單獨(dú)信度分析時(shí)，Cronbach'sAlpha系數(shù)均分別達(dá)到了0.8以上，在這特定的環(huán)境中將所有變量一起信度分析時(shí)，Cronbach'sAlpha系數(shù)達(dá)到了0.884,系數(shù)高于0.8,因而說(shuō)明本研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量很高。這些資料的選擇基于其權(quán)威性、時(shí)效性和代表性，以確保能夠從多個(gè)角度全面地反映研究主題發(fā)展的真實(shí)情況。明星效應(yīng)46績(jī)效期望43社群影響52本文用探索性因子進(jìn)行效度分析，以檢驗(yàn)研究數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)合理性。如果KMO值高于0.8,則說(shuō)明效度高；在這樣的條件下如果此值介于0.7-0.8之間，則說(shuō)明效度較好；如果此值介于0.6-0.7,則說(shuō)明效度可接受；如果此值小于0.6,說(shuō)明SPSS效度分析結(jié)果顯示，所有變量的KMO值都大于或等于0.6,說(shuō)明研究數(shù)據(jù)具有效度，五個(gè)自變量的KMO值都在0.7、0.8左右，介于0.7-0.8之間，只有自變量用戶購(gòu)買意愿的KMO值為0.6,說(shuō)明研究的量表效度較高(殷嘉逸，陸婉瑩，2022)。6明星效應(yīng)43績(jī)效期望4社群影響525.3相關(guān)性分析本節(jié)將采用Pearson分析法進(jìn)行相關(guān)性分析，已驗(yàn)證自變量與因變量之間的說(shuō)明兩變量之間有極強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，在0.6-0.8之間，說(shuō)明兩變量之間有較強(qiáng)的果用戶購(gòu)買意愿明星效應(yīng)顯著性(雙側(cè))顯著性(雙側(cè))績(jī)效期望Pearson相關(guān)性顯著性(雙側(cè))0.000顯著性(雙側(cè))社群影響顯著性(雙側(cè))從表5可以得出以下結(jié)論：所有因變量與購(gòu)買意愿的相關(guān)分析檢驗(yàn)雙尾顯著性均為0,呈現(xiàn)出0.01水平廣告表現(xiàn)變量的Pearson系數(shù)為0.614,大于0.6,說(shuō)明廣告表現(xiàn)與用戶購(gòu)買明星效應(yīng)變量的Pearson系數(shù)為0.546,在0.4與0.6之間，說(shuō)明明星效應(yīng)和廣告頻率變量的Pearson系數(shù)為0.504,在0.4與0.6之間，說(shuō)明廣告頻率與績(jī)效期望變量的Pearson系數(shù)為0.736,大于0.6,說(shuō)明績(jī)效期望和用戶購(gòu)買社群影響變量的Pearson系數(shù)為0.736,大于0.6,說(shuō)明社群影響和用戶購(gòu)買相關(guān)系數(shù)大小排序：績(jī)效期望>社群影響>廣告表現(xiàn)>明星效應(yīng)>廣告頻率，5.4多元回歸線性分析為更進(jìn)一步驗(yàn)證本文的研究假設(shè)，本文將對(duì)各變量進(jìn)行多元線性回歸分析，平方和自由度F5TP(常量)明星效應(yīng)社群影響意愿的回歸分析結(jié)果。由此可以判斷其中F值為105.070,p<0.001,可以說(shuō)明回歸效果非常顯著。R方=0.632,說(shuō)明明星效應(yīng)、廣告表現(xiàn)、廣告頻率、績(jī)效期望、廣告表現(xiàn)、明星效應(yīng)、廣告頻率、績(jī)效期望、社群影別在0.05的水平上達(dá)到顯著,通過(guò)t檢驗(yàn)，影響顯著,回歸系數(shù)分別為0.215、Y(用戶購(gòu)買意愿)=0.187×(明星效應(yīng))+0.215×(廣告表現(xiàn))+×0.152×(廣告頻率)+0.282×(績(jī)效期望)+0.265×(社群影響)+0.432戶購(gòu)買意愿的影響程度為：績(jī)效期望>社群影響>廣告表現(xiàn)>明星效應(yīng)>廣告頻削減不必要的操作環(huán)節(jié)、采用性價(jià)比更高的選項(xiàng)，有效地控制了總成本，讓方案變得更加經(jīng)濟(jì)。5.5假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果根據(jù)上文的回歸分析，各變量的Beta值均大于0,且P值均小于0.05,說(shuō)明各變量都對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿有正向顯著影響，前文提出的假設(shè)均成立。表8假設(shè)驗(yàn)證表假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果成立成立成立成立成立6研究結(jié)論以及建議6.1研究結(jié)論6.1.1績(jī)效期望對(duì)用戶購(gòu)買意愿的影響最強(qiáng)根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，績(jī)效期望與用戶購(gòu)買意愿之間的Pearson系數(shù)為0.736,說(shuō)明二者之間的相關(guān)性很強(qiáng)，通過(guò)多元線性回歸分析后，可以得出該變量的回歸系數(shù)為0.265,這在某種程度上表征說(shuō)明績(jī)效期望對(duì)用戶購(gòu)買意愿有較強(qiáng)的正向影響，且Pearon系數(shù)和回歸系數(shù)在所有自變量中都最高，說(shuō)明其影響效果最強(qiáng)。由此說(shuō)明，用戶十分重視廣告的內(nèi)容是否是他們所需要的，杭州信息流廣告是否能精準(zhǔn)推送對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響很大，廣告需要能為用戶提供他們真正需要的信6.1.2社群影響對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響較強(qiáng)根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，社群影響與用戶購(gòu)買意愿之間的Pearson系數(shù)為0.714,社群影響與用戶購(gòu)買意愿之間相關(guān)性很強(qiáng)，通過(guò)多元線性回歸分析后，可以得出該變量的回歸系數(shù)為0.265,從這些研究中得知該結(jié)果反映了社群影響的影響效果較強(qiáng)。該方案在研發(fā)過(guò)程中引入了多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，突破了傳統(tǒng)方案的局限，為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路和方法。杭州信息流廣告底下的好友點(diǎn)贊評(píng)論互動(dòng)，會(huì)對(duì)用戶產(chǎn)生心理作用，使他們對(duì)該廣告更感興趣，對(duì)廣告內(nèi)容更加好奇，有利于提高購(gòu)買意愿，所以社群影響也是比較重要的影響因素(殷浩然，項(xiàng)麗君，2020)。6.1.3廣告表現(xiàn)對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響較強(qiáng)根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，廣告表現(xiàn)與用戶購(gòu)買意愿之間的Pearson系數(shù)為0.614,大于0.6,從這些討論中明白說(shuō)明社群影響與用戶購(gòu)買意愿之間相關(guān)性較強(qiáng)，通過(guò)多元線性回歸分析后，可以得出該變量的回歸系數(shù)為0.215,從以上數(shù)據(jù)可以反映廣告表現(xiàn)的影響效果較強(qiáng)，目前消費(fèi)者更喜歡更有創(chuàng)意的廣告而不是對(duì)產(chǎn)品的簡(jiǎn)單推銷，受消費(fèi)者喜愛(ài)的廣告內(nèi)容可以降低消費(fèi)者對(duì)廣告的排斥心理，所以形式豐富、有創(chuàng)意不俗氣的信息流廣告更能吸引用戶注意，有利于提高購(gòu)買意愿(盛嘉豪，孔婉清，2022)。利用此方法，本文得以更迅速地組織好分析所需的信息資源，同時(shí)減少了復(fù)雜處理可能導(dǎo)致的誤差。本文制定了詳盡的研究計(jì)劃，并全面考慮了可能引入誤差的多種因素，包括環(huán)境變動(dòng)、人為操作的不一致性以及測(cè)量計(jì)算的精度。6.1.4明星效應(yīng)對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響較弱根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，明星效應(yīng)與用戶購(gòu)買意愿之間的Pearson系數(shù)為0.546,通過(guò)多元線性回歸分析后，可以得出該變量的回歸系數(shù)為0.187,相較于前面三個(gè)影響因素來(lái)說(shuō)，通過(guò)這點(diǎn)顯示影響效果較弱(邵志杰，樊慧君，2021)。這說(shuō)明，廣告中有用戶感興趣的明星出現(xiàn)，會(huì)吸引用戶的注意，讓用戶更有動(dòng)力點(diǎn)開廣告查看詳情，提高購(gòu)買意愿，但是明星的影響有限，相比之下，該廣告的產(chǎn)品是否是用戶需要的、廣告表現(xiàn)內(nèi)容是否有創(chuàng)意、底下是否有好友互動(dòng)，這三個(gè)影響因素的影響效果更強(qiáng)，更能提高用戶購(gòu)買意愿。6.1.5廣告頻率對(duì)用戶購(gòu)買意愿影響最弱根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，明星效應(yīng)與用戶購(gòu)買意愿之間的Pearson系數(shù)為0.504,通過(guò)多元線性回歸分析后，這確切顯現(xiàn)了可以得出該變量的回歸系數(shù)為0.152,數(shù)值較低(殷子和，殷靜琳，2022)。由此說(shuō)明，廣告頻率雖然也對(duì)用戶購(gòu)買意愿有正向顯著影響，但與其他影響因素相比效果最弱，可能是因?yàn)閺V告中內(nèi)容是否是用戶所需要的、是否有好友在廣告下互動(dòng)、廣告表現(xiàn)是否豐富有創(chuàng)意以及是否有用戶感興趣的明星出現(xiàn)更能吸引用戶，廣告出現(xiàn)的次數(shù)反而不是那么重要。通過(guò)6.2建議6.2.1提高廣告投放的精準(zhǔn)度，滿足用哪類型的用戶(愛(ài)好、地區(qū)、年齡、性別等),在投放時(shí)應(yīng)該更加精細(xì)地篩選廣互動(dòng)性的杭州信息流廣告(比如需要手勢(shì)滑動(dòng)等)”這一題目，選擇“比較同意”和“非常同意”的占比是58%,超過(guò)半數(shù)，說(shuō)明大部分用戶比較喜歡具有互動(dòng)性己的看法，這在一定尺度上呈現(xiàn)也可以設(shè)置“明星回復(fù)”,即在杭州底下留下一7研究局限與展望7.1.1問(wèn)卷調(diào)查樣本相對(duì)單一由于在問(wèn)卷數(shù)據(jù)收集時(shí)間有限，加上填寫問(wèn)卷的人大多為筆者身邊的朋友，本文在文獻(xiàn)綜述時(shí)絕大多數(shù)梳理的都是國(guó)內(nèi)的文7.2研究展望杭州平臺(tái)在廣告頻率上把控比較合理到位，就目前調(diào)查接受度很高。廣告投放的篩選條件過(guò)于簡(jiǎn)單，未來(lái)還需要提升技術(shù)，讓大數(shù)據(jù)推薦更加精準(zhǔn)、筆者希望未來(lái)企業(yè)能夠更加了解他們的受眾群體的在杭州信息流廣告這個(gè)領(lǐng)域上筆者認(rèn)為還有許多未知的能發(fā)展的越來(lái)越好，越來(lái)越完善。參考文獻(xiàn)：[1]施琴.社會(huì)化媒體信息流廣告研究——以杭州信息流廣告為例[J].傳媒，2015(17):66-68.[2][5]李昊天，王子凡.新媒體環(huán)境下原生廣告推廣與傳播——以杭州為例[J].新媒體研[3][10][14][21]陳思遠(yuǎn)，楊雨萱.社交媒體信息流廣告效果的影響因素研究[D].云南大[4]劉宇和，趙晨曦.鑲嵌、創(chuàng)意、互動(dòng)：三個(gè)層面看信息流廣告的傳播策略一—以杭州為[6]張文杰，黃婧怡.基于SWOT模型對(duì)杭州信息流廣告推送的研究[J].新聞研究導(dǎo)[7]王曉宇，邱瑞婷.杭州信息流廣告特點(diǎn)及應(yīng)用[J].傳播力研究，2019,3(32):287.[8][17]趙啟航，吳夢(mèng)瑤.大學(xué)生對(duì)杭州廣告的偏好研究[J].現(xiàn)代商業(yè)，2016(24):180-182.[9][13][16][20]鄭澤宇，孫雅琪.杭州原生廣告對(duì)大學(xué)生購(gòu)買意愿影響的實(shí)證研究[J].新媒[11][18]高博文，何佳琳.杭州用戶對(duì)杭州廣告接受意愿的影響因素研究[D].青島大[12][15][25][29]孫哲宇，林靜雯.杭州信息流廣告效果影響因素的實(shí)證研究[D].華南理[13][16][20]李俊凱，周雨彤.杭州原生廣告對(duì)大學(xué)生購(gòu)買意愿影響的實(shí)證研究[J].新媒體[19]劉雨晨，黃銘晨.青年群體杭州信息流廣告回避反應(yīng)及影響因素研究[J].東南傳56.DOI:10.16604/ki.issn2096-0360.2017.19.020.99.DOI:10.15997/ki.qnjz.2019.05.062.73.DOI:10.16824/ki.issn10082832.2007.09.025.[27]徐鵬飛，賈馨月(LETHUHANG).明星效應(yīng)與植入式廣告效果的實(shí)證研究[D].華[28]VenkateshV.MorrisM.G.DavisG.B.&DavisF.D.(2003).Ustechnology