PAGE3PAGE用戶點(diǎn)擊廣告的影響因素實(shí)證研究目錄摘要 III1前言 11.1研究背景 11.2研究意義 31.3研究?jī)?nèi)容 31.4技術(shù)路線 42研究綜述和理論基礎(chǔ) 62.1研究綜述 62.2信息行為理論 72.3計(jì)劃行為理論 83理論模型構(gòu)建 113.1廣告維度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響 113.2用戶維度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響 113.3外部環(huán)境維度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響 123.4互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)的調(diào)節(jié)效應(yīng) 133.5研究模型 144實(shí)證設(shè)計(jì)與實(shí)證結(jié)果 154.1問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集 154.2信度分析 184.3實(shí)證模型構(gòu)建 204.4相關(guān)性分析 204.5回歸結(jié)果分析 215結(jié)論 285.1研究結(jié)論 285.2研究不足與展望 28參考文獻(xiàn) 30附錄 32摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人們足不出戶就能滿足衣食住行，同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的便利為企業(yè)家開辟了新思路也為廣告行業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇，互聯(lián)網(wǎng)廣告營(yíng)銷應(yīng)運(yùn)而生。關(guān)鍵詞廣告是互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷經(jīng)常運(yùn)用到搜索引擎的一種方式。關(guān)鍵詞廣告是搜索引擎廣告的一種，是用戶利用搜索引擎進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索后出現(xiàn)在結(jié)果項(xiàng)頁(yè)面的網(wǎng)站鏈接廣告，根據(jù)點(diǎn)擊次數(shù)搜索引擎企業(yè)向廣告發(fā)布者收取費(fèi)用。如何利用搜索引擎進(jìn)行關(guān)鍵詞廣告營(yíng)銷，提高營(yíng)銷效果，是企業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的話題。因此，本論文從廣告維度、用戶維度、外部環(huán)境維度三個(gè)方面，全面考察影響用戶是否愿意點(diǎn)擊關(guān)鍵詞廣告的多重因素，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，有助于切實(shí)提高互聯(lián)網(wǎng)廣告營(yíng)銷的效果。首先，本論文基于信息行為理論和計(jì)劃行為理論，構(gòu)建了關(guān)鍵詞廣告用戶點(diǎn)擊意愿的影響因素理論模型，同時(shí)還考慮了用戶互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)對(duì)影響的調(diào)節(jié)效應(yīng)，進(jìn)而提出研究假設(shè)。其次，使用調(diào)查問(wèn)卷收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行信度分析，采用多元線性回歸方法構(gòu)建實(shí)證模型，并進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。結(jié)果表明：信息豐富度、內(nèi)容關(guān)聯(lián)度、產(chǎn)品熟悉度、廣告信任、搜索背景顯著正向影響用戶對(duì)關(guān)鍵詞廣告的點(diǎn)擊意愿，互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)在內(nèi)容關(guān)聯(lián)度、搜索背景影響用戶對(duì)關(guān)鍵詞廣告的點(diǎn)擊意愿的過(guò)程中起到負(fù)向調(diào)節(jié)的作用。研究結(jié)論為廣告發(fā)布者取得良好推廣效果提供幫助，為搜索引擎企業(yè)提供高效精準(zhǔn)的信息服務(wù)提供借鑒，為用戶點(diǎn)擊意愿的研究豐富內(nèi)容。關(guān)鍵詞：搜索引擎；關(guān)鍵詞廣告；多元線性回歸1前言1.1研究背景根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)《第46次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示：截至2020年6月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)9.40億，約占我國(guó)總?cè)丝诟鶕?jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，截止2019年末，我國(guó)總?cè)丝跒?40005萬(wàn)人。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，截止2019年末，我國(guó)總?cè)丝跒?40005萬(wàn)人?；ヂ?lián)網(wǎng)為電商經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了便捷的環(huán)境、豐富的客源，而搜索引擎又為電商經(jīng)濟(jì)發(fā)展開辟了新思路。圖1.1展示了2015~2022年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)搜索引擎企業(yè)營(yíng)收規(guī)模及增長(zhǎng)率的詳細(xì)數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2022年搜索引擎企業(yè)營(yíng)收規(guī)模約增長(zhǎng)1.15倍，2017年增長(zhǎng)率最高為29.4%，2019年的增長(zhǎng)率最低為4.4%。圖1.12015~2022年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)搜索引擎企業(yè)營(yíng)收規(guī)模及增長(zhǎng)率近年來(lái)，搜索引擎用戶數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，用戶越來(lái)越依賴搜索引擎，搜索引擎吸引用戶的注意力，占用用戶的碎片化時(shí)間。當(dāng)代搜索引擎企業(yè)通過(guò)讓搜索引擎具備更多元、更全面、更準(zhǔn)確的內(nèi)容服務(wù)，不斷更換自身的設(shè)備來(lái)提高平臺(tái)運(yùn)營(yíng)的穩(wěn)定性，利用福利待遇吸引計(jì)算機(jī)方面的技術(shù)人才來(lái)更好地提升網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)等多種技術(shù)水平，為搜索引擎用戶提供更加快速、高效、精確的信息服務(wù)。同時(shí)搜索引擎還滲透了互聯(lián)網(wǎng)廣告營(yíng)銷，為營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)提供新的發(fā)展平臺(tái)，利用搜索引擎平臺(tái)的口碑和用戶群體宣傳產(chǎn)品，吸引用戶點(diǎn)擊，最終產(chǎn)生購(gòu)買行為，獲得收益。參考CNNIC《第46次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》和艾瑞咨詢的《2020年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)廣告市場(chǎng)年度洞察報(bào)告》的相關(guān)數(shù)據(jù)和具體分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前搜索引擎企業(yè)不斷持續(xù)豐富搜索引擎內(nèi)容，提升智能化服務(wù)水平，推動(dòng)搜索引擎向智能化、專業(yè)化、全面化、多元化發(fā)展。因此，搜索引擎用戶數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，用戶也越來(lái)越依賴搜索工具，促進(jìn)商家因大規(guī)模用戶從而選擇搜索引擎作為產(chǎn)品和服務(wù)的宣傳渠道。對(duì)搜索引擎平臺(tái)來(lái)說(shuō)，要吸引商家在網(wǎng)站投放廣告，既要保證平臺(tái)有大規(guī)模用戶群體，平臺(tái)運(yùn)營(yíng)狀況良好，又需要有良好的口碑，為商家提供讓消費(fèi)者駐目的廣告位置。對(duì)選擇互聯(lián)網(wǎng)廣告的商家來(lái)說(shuō)，要達(dá)到售出產(chǎn)品獲得收益的最終目的，就要慎重地選擇投放廣告的搜索引擎平臺(tái)，并在廣告內(nèi)容、類型等上面多下功夫。對(duì)消費(fèi)用戶而言，要購(gòu)買到心儀的產(chǎn)品或服務(wù)，就要在搜索時(shí)確定好關(guān)鍵詞，檢索出多條結(jié)果后仔細(xì)挑選認(rèn)真查看相關(guān)信息，才能找到滿足需求的產(chǎn)品或服務(wù)。因此，一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)廣告的成功，是需要到商家、搜索引擎、消費(fèi)用戶三方共創(chuàng)共贏的。為了更加全面地了解用戶是否會(huì)點(diǎn)擊搜索引擎廣告，文本擬綜合外部環(huán)境、關(guān)鍵詞廣告、搜索引擎用戶三個(gè)維度，結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查和實(shí)證回歸分析方法，深入研究用戶點(diǎn)擊廣告意愿的影響因素，為精準(zhǔn)滿足用戶需求、提高電商經(jīng)濟(jì)提供理論指導(dǎo)。1.2研究意義本研究為互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷取得良好效果提供了幫助，使廣告設(shè)計(jì)者和發(fā)布者更加充分地了解了搜索引擎用戶對(duì)廣告內(nèi)容的需求及對(duì)廣告展示產(chǎn)品類型的偏好，讓廣告更加吸引用戶的注意力，達(dá)到宣傳的目的；為搜索引擎企業(yè)未來(lái)的發(fā)展指明了新思路，不僅僅專注發(fā)展搜索引擎，也可以將眼光發(fā)展在衍生的服務(wù)上拓寬收益渠道，利用搜索引擎平臺(tái)現(xiàn)有資源和廣告商合作，使搜索引擎經(jīng)營(yíng)者可以了解到能吸引用戶注意力的網(wǎng)頁(yè)位置，為廣告發(fā)布者提供更精準(zhǔn)的廣告位置，達(dá)到盈利的目的；為消費(fèi)者更快速更精準(zhǔn)地滿足需求。同時(shí)豐富了關(guān)鍵詞廣告用戶點(diǎn)擊行為的研究。用戶產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿是廣告內(nèi)容引起注意的表現(xiàn)，是廣告商宣傳產(chǎn)品成功的第一步，是最終產(chǎn)生購(gòu)買行為并為商家創(chuàng)造利益的前提。只有充分研究影響用戶點(diǎn)擊意愿的因素，才能更好地為廣告主、媒體和營(yíng)銷服務(wù)商推廣產(chǎn)品出謀劃策，為電商經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量。1.3研究?jī)?nèi)容本論文共包括5個(gè)章節(jié)：第一章前言，本部分主要闡述了本文的研究背景和意義，簡(jiǎn)要概括了本文的研究?jī)?nèi)容，同時(shí)還采用流程圖闡釋了本研究的技術(shù)路線。第二章研究綜述和理論基礎(chǔ)，本部分主要描述了之前學(xué)者的研究方向和結(jié)論，介紹了兩個(gè)研究理論：信息行為理論、計(jì)劃行為理論。第三章理論模型構(gòu)建，本部分首先針對(duì)主要變量對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響分成廣告、用戶、外部環(huán)境三個(gè)維度進(jìn)行論述，其次對(duì)互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行詳細(xì)描述，最后用結(jié)構(gòu)模型圖構(gòu)建理論模型。第四章實(shí)證設(shè)計(jì)與實(shí)證結(jié)果，本部分首先問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集，對(duì)問(wèn)卷內(nèi)容、發(fā)放問(wèn)卷方式、采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述；其次信度分析，對(duì)數(shù)據(jù)利用SPSS24.0進(jìn)行信度系數(shù)法確保數(shù)據(jù)可靠；再次實(shí)證模型構(gòu)建，采用多元線性回歸模型構(gòu)建了主要變量、全部變量、調(diào)節(jié)效應(yīng)對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響三個(gè)模型，用文字和公式進(jìn)行表述；進(jìn)而相關(guān)性分析，保障數(shù)據(jù)符合進(jìn)行多元線性回歸的條件；最后回歸結(jié)果分析，分別對(duì)三個(gè)模型的實(shí)證結(jié)果通過(guò)文字和表格進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述，實(shí)證結(jié)果小節(jié)對(duì)第三章提出的假設(shè)進(jìn)行結(jié)論說(shuō)明。第五章結(jié)論，本部分主要對(duì)本文的研究結(jié)論進(jìn)行簡(jiǎn)要描述，還對(duì)研究中的不足及未來(lái)展望進(jìn)行說(shuō)明。1.4技術(shù)路線針對(duì)用戶點(diǎn)擊廣告意愿的影響因素研究，本文首先通過(guò)研究綜述和理論研究，進(jìn)行理論模型構(gòu)建；其次通過(guò)問(wèn)卷設(shè)計(jì)與發(fā)放收集研究數(shù)據(jù)，進(jìn)行信度分析確保問(wèn)卷的可靠性，采用多元線性回歸模型構(gòu)建實(shí)證模型，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，排除共線性問(wèn)題符合回歸分析的條件，對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行分析；最后得出結(jié)論。具體而言，本論文遵循的技術(shù)路線如圖1.1所示。圖1.1技術(shù)路線圖1.1技術(shù)路線2研究綜述和理論基礎(chǔ)2.1研究綜述雖然目前有許多研究關(guān)鍵詞廣告或搜索引擎廣告方面的文獻(xiàn)，但大多是研究廣告效果的。王丹的《產(chǎn)品類型_位置對(duì)網(wǎng)頁(yè)廣告效果的影響》，將本科大學(xué)生作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，采用直接測(cè)量的再認(rèn)評(píng)價(jià)法，利用廣告位置和產(chǎn)品類型這兩個(gè)主要測(cè)量變量的混合設(shè)計(jì)來(lái)研究其對(duì)網(wǎng)頁(yè)廣告效果的影響。此研究的意義是為廣告設(shè)計(jì)提出指導(dǎo)建議。[]金摞美的《數(shù)字戶外廣告類型及效果研究》，把100位本科大學(xué)生作為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，問(wèn)卷中包含所有的數(shù)字戶外廣告類型，從每種類型中挑選出14個(gè)廣告作為選擇項(xiàng)。此研究的意義在于根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果得出正面影響廣告效果的影響因素，以這些正向影響因素為基礎(chǔ)提出廣告策略方案，并且為廣告分類增加了新的標(biāo)準(zhǔn)。[]通過(guò)對(duì)知網(wǎng)、獨(dú)秀、萬(wàn)維等電子數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)查詢，發(fā)現(xiàn)研究影響用戶點(diǎn)擊意愿因素的研究維度大多是單一維度，研究用戶維度或廣告維度。比如段鋼的《手機(jī)APP廣告點(diǎn)擊意愿的影響因素研究》，從用戶的角度出發(fā)，采用整合信息技術(shù)模型(UTAUT)，利用問(wèn)卷調(diào)查和實(shí)地走訪的方法獲取數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析，得出影響用戶點(diǎn)擊手機(jī)APP意愿的變量，并根據(jù)研究結(jié)論為廣告行業(yè)提出發(fā)展建議，幫助國(guó)內(nèi)手機(jī)軟件廣告業(yè)更好地發(fā)展，壯大其在廣告市場(chǎng)的占比份額。[].目前，針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)廣告研究較多的用戶行為有用戶檢索、瀏覽行為、查詢和點(diǎn)擊行為。有學(xué)者研究用戶檢索行為，從搜狗搜索引擎上爬取用戶的查詢?nèi)罩静?duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出分析結(jié)論，此研究的意義在于幫助軟件工程師改進(jìn)程序，提升中文檢索算法水平，提高檢索結(jié)果的精確度。[]有學(xué)者研究用戶瀏覽行為，采用方差分析的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)使用搜索引擎的用戶相關(guān)情況（用戶檢索的內(nèi)容、URL即統(tǒng)一定位資源符的點(diǎn)擊情況）和用戶檢索出的網(wǎng)頁(yè)信息分布狀況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出搜索引擎用戶的行為特點(diǎn)，此研究的意義是協(xié)助搜索引擎系統(tǒng)開發(fā)者優(yōu)化后臺(tái)算法。[]有學(xué)者研究用戶查詢和點(diǎn)擊行為，通過(guò)用戶行為的分析對(duì)搜索引擎的性能進(jìn)行自動(dòng)評(píng)價(jià)，此研究幫助搜索引擎經(jīng)營(yíng)者減少了人力成本，指導(dǎo)技術(shù)人員提高用戶需求與網(wǎng)頁(yè)信息的相關(guān)度。[]有很多學(xué)者特別關(guān)注了關(guān)鍵詞廣告用戶行為的影響因素，包括用戶查詢信息滿意度，廣告的分布，廣告內(nèi)容與用戶需求的關(guān)聯(lián)度等方面。綜上所述，目前大多數(shù)學(xué)者研究互聯(lián)網(wǎng)廣告目的是給廣告行業(yè)發(fā)展提建議，為廣告發(fā)展提供戰(zhàn)略方向，研究?jī)?nèi)容主要是用戶對(duì)廣告的態(tài)度，以及廣告內(nèi)容和位置對(duì)廣告效果的影響。大多數(shù)學(xué)者研究用戶點(diǎn)擊行為多是根據(jù)搜索引擎日志，通過(guò)點(diǎn)擊記錄分析用戶的行為，為搜索引擎的發(fā)展提供建設(shè)性意見(jiàn)。研究的維度過(guò)于單一，集中在廣告維度或用戶維度，還需要研究搜索引擎自身以及外部環(huán)境。為了豐富研究?jī)?nèi)容，本研究通過(guò)廣告、用戶、外部環(huán)境三個(gè)維度對(duì)影響用戶點(diǎn)擊意愿的因素進(jìn)行分析。2.2信息行為理論德國(guó)心理學(xué)家?guī)鞝柼亍けR因提出人類行為（B）是人（P）及其環(huán)境（E）的函數(shù)，即B=F（P，E）。同樣，網(wǎng)絡(luò)用戶信息行為也受到網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境和用戶自身的影響。網(wǎng)絡(luò)用戶信息行為是網(wǎng)絡(luò)用戶有信息需求就利用互聯(lián)網(wǎng)所提供的信息服務(wù)，對(duì)信息進(jìn)行檢索、瀏覽、選擇、存儲(chǔ)、吸收利用等活動(dòng)。用戶信息行為是一種信息需要不斷外顯，轉(zhuǎn)化為明確的信息需求，付諸信息獲取和利用活動(dòng)的往復(fù)過(guò)程。[]下文介紹網(wǎng)絡(luò)用戶信息行為的3種，主要描述行為的含義及行為產(chǎn)生的原因。（1）網(wǎng)絡(luò)用戶信息查詢行為網(wǎng)絡(luò)用戶信息查詢行為是個(gè)體為了滿足信息需求而采取的獲取信息的活動(dòng)。[]網(wǎng)絡(luò)信息查詢行為則是指有信息需求的互聯(lián)網(wǎng)用戶為獲取所需信息，在利用互聯(lián)網(wǎng)輸入關(guān)鍵詞檢索信息的過(guò)程中發(fā)生的肢體行為和心理活動(dòng)，這種行為的產(chǎn)生過(guò)程主要通過(guò)信息檢索行為（Information-searchingBehavior）與信息瀏覽行為（Information-browsingBehavior）這兩類信息行為來(lái)完成[]。網(wǎng)絡(luò)信息檢索行為是具有明確了解自己的信息需求的網(wǎng)絡(luò)用戶借助專門信息檢索工具和使用信息檢索語(yǔ)言獲取所需信息的活動(dòng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息檢索工具除了原先的檢索系統(tǒng)之外，還包括了搜索引擎、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)等工具。其中搜索引擎是最常使用的，在用戶檢索信息時(shí)使用的最方便快捷的，為用戶的信息檢索提供了新的平臺(tái)。信息檢索語(yǔ)言用戶常用的是關(guān)鍵詞。網(wǎng)絡(luò)信息瀏覽行為是沒(méi)有明確的信息需求和檢索目的的用戶，在網(wǎng)頁(yè)上隨意瀏覽信息或點(diǎn)擊鏈接查看相關(guān)內(nèi)容來(lái)獲取信息的行為。（2）網(wǎng)絡(luò)用戶信息選擇與存儲(chǔ)行為網(wǎng)絡(luò)用戶信息選擇行為是指用戶根據(jù)自己的需求，以自己的知識(shí)面為參考依據(jù)，利用自己的分析判斷能力，篩選互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)顯示的信息，最終留下與自己的需求匹配相關(guān)性最高的信息。[]信息存儲(chǔ)行為是指用戶保存滿足自己需求的信息及篩選出的對(duì)自己有用的信息的行為。（3）網(wǎng)絡(luò)用戶信息吸收與利用行為網(wǎng)絡(luò)用戶信息吸收行為是指用戶將通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)檢索到滿足個(gè)人需求的信息，在大腦中對(duì)其進(jìn)行分類、識(shí)別、匯總，借助自己的學(xué)習(xí)接受能力，將信息理解吸收轉(zhuǎn)化成自己的知識(shí)儲(chǔ)備。網(wǎng)絡(luò)用戶吸收信息的時(shí)候會(huì)受到自身和外部環(huán)境相互作用的影響，外部環(huán)境是指互聯(lián)網(wǎng)提供的信息，自身是指?jìng)€(gè)人的信息需求和知識(shí)存儲(chǔ)。用戶喜歡贊同和認(rèn)可那些自己熟悉的信息或者能夠滿足自己需求的信息，[]對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)提供的那些與自己的價(jià)值觀相違背或自己不熟悉甚至未曾聽(tīng)聞過(guò)的信息就會(huì)下意識(shí)地抵觸。網(wǎng)絡(luò)用戶信息利用行為是指用戶根據(jù)自己的知識(shí)儲(chǔ)備，將知識(shí)靈活運(yùn)用到個(gè)人的日常生活、學(xué)習(xí)生活、人際交往等方面，例如運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)解決日常購(gòu)物性價(jià)比的問(wèn)題。換句話說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)用戶互信息利用行為就是將理論知識(shí)進(jìn)行實(shí)踐。2.3計(jì)劃行為理論計(jì)劃行為理論（TheoryofPlannedBehavior，TPB）是社會(huì)心理學(xué)中最著名的態(tài)度行為關(guān)系理論，該理論認(rèn)為行為意向是影響行為最直接的因素，行為意向反過(guò)來(lái)受態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制的影響。[]計(jì)劃行為理論有以下幾個(gè)主要觀點(diǎn)：（1）行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制是決定行為意向的3個(gè)主要變量，態(tài)度越積極、重要他人支持越大、知覺(jué)行為控制越強(qiáng)，行為意向就越大，反之就越小。[]（2）準(zhǔn)確的知覺(jué)行為控制反映了實(shí)際控制條件的狀況，因此它可作為實(shí)際控制條件的替代測(cè)量指標(biāo)，直接預(yù)測(cè)行為發(fā)生的可能性（如下圖虛線所示），預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性依賴于知覺(jué)行為控制的真實(shí)程度；（3）行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制從概念上可完全區(qū)分開來(lái)，但有時(shí)它們可能擁有共同的信念基礎(chǔ)，因此它們既彼此獨(dú)立，又兩兩相關(guān)；（4）非個(gè)人意志完全控制的行為不僅受行為意向的影響，還受執(zhí)行行為的個(gè)人能力、機(jī)會(huì)以及資源等實(shí)際控制條件的制約，在實(shí)際控制條件充分的情況下，行為意向直接決定實(shí)際行為。第四個(gè)觀點(diǎn)是本研究的重要依據(jù)。用結(jié)構(gòu)模型圖表示計(jì)劃行為理論如圖2.1所示。計(jì)劃行為理論具有解釋和預(yù)測(cè)個(gè)體日常行為的能力，是大多數(shù)學(xué)者研究個(gè)體行為的理論基礎(chǔ)，其適用行為領(lǐng)域包含衣食住行：衣是指外出時(shí)選擇服裝的行為；食表示日常飲食和食用藥物成癮行為，如吃蔬菜補(bǔ)充纖維素、戒煙戒酒；住是選擇居住場(chǎng)所的行為；行是指運(yùn)動(dòng)、社會(huì)、學(xué)習(xí)行為，如跑步、選舉、考試等等。圖2.1計(jì)劃行為理論結(jié)構(gòu)模型圖3理論模型構(gòu)建基于信息行為理論和計(jì)劃行為理論，綜合廣告維度、用戶維度、外部環(huán)境維度三個(gè)方面，提出影響關(guān)鍵詞廣告用戶點(diǎn)擊意愿的理論模型，并詳細(xì)闡釋了每個(gè)維度的內(nèi)涵。其中，廣告維度主要考察關(guān)鍵詞廣告本身的信息豐富度，以及與用戶需求內(nèi)容的關(guān)聯(lián)度；用戶維度主要考察用戶自身對(duì)關(guān)鍵詞廣告宣傳產(chǎn)品的熟悉度，以及對(duì)關(guān)鍵詞廣告的信任；外部環(huán)境維度主要考察用戶瀏覽關(guān)鍵詞廣告的搜索背景；同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)在變量對(duì)關(guān)鍵詞廣告用戶點(diǎn)擊意愿的影響中起到調(diào)節(jié)作用。本章從理論上建立了關(guān)鍵詞廣告用戶點(diǎn)擊意愿的研究模型，并提出了相應(yīng)假設(shè)。3.1廣告維度影響因素本部分從廣告內(nèi)容本身來(lái)考察用戶點(diǎn)擊意愿的影響因素，主要包括廣告所包含的信息豐富度、廣告內(nèi)容與用戶需求的關(guān)聯(lián)度兩個(gè)方面。[]信息豐富度是信息數(shù)量和信息質(zhì)量的統(tǒng)一。信息豐富度是影響消費(fèi)者選擇的重要因素之一，影響消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和渠道等的認(rèn)知能力[]，也影響消費(fèi)者的在線采購(gòu)決策。[]將信息豐富度作為采納線上采購(gòu)的前變量，并證實(shí)了信息豐富度對(duì)采納意愿的積極影響。關(guān)鍵詞廣告展示自己的產(chǎn)品或服務(wù)的相關(guān)信息越豐富、越簡(jiǎn)明扼要、越真實(shí)可靠，即信息數(shù)量越多、信息質(zhì)量越高。用戶會(huì)潛意識(shí)對(duì)信息豐富度高的廣告更加信任，更加滿意，因此更容易產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿。主題推廣作為新生的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷方式，發(fā)展至今還存在很多問(wèn)題，但是隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，搜索引擎商家對(duì)企業(yè)使用反饋的借鑒和參考，主題推廣的廣告關(guān)聯(lián)程度會(huì)不斷提升，關(guān)鍵詞廣告不僅能夠獲得較多的點(diǎn)擊率，也可以獲得令商家更加滿意的推廣效果和轉(zhuǎn)化率[]。關(guān)鍵詞廣告用戶使用搜索引擎是為了滿足自己的需求。因此，用戶檢索出來(lái)的結(jié)果項(xiàng)與用戶的需求匹配度越高，用戶越愿意點(diǎn)擊；用戶檢索出的結(jié)果項(xiàng)能夠?qū)τ脩粲兴鶐椭?，用戶也?huì)愿意花時(shí)間點(diǎn)擊并查看相關(guān)信息。H1：關(guān)鍵詞廣告的信息豐富度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿有正向影響。H2：關(guān)鍵詞廣告的內(nèi)容關(guān)聯(lián)度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿有正向影響。3.2用戶維度影響因素本部分從用戶本身對(duì)關(guān)鍵詞廣告的偏好與態(tài)度來(lái)考察用戶點(diǎn)擊意愿的影響因素，主要包括用戶對(duì)關(guān)鍵詞廣告宣傳產(chǎn)品或服務(wù)的熟悉度，用戶對(duì)廣告的信任兩個(gè)方面。[]產(chǎn)品熟悉度是衡量用戶的知識(shí)積累與產(chǎn)品的相關(guān)信息之間聯(lián)系水平的度量衡[]。產(chǎn)品熟悉度根據(jù)是否受主觀意識(shí)的影響分為主觀和客觀兩種度量方式。學(xué)者們認(rèn)為，客觀熟悉度以用戶自身原有的記憶為根據(jù)，為研究其對(duì)消費(fèi)者做出選擇過(guò)程的影響提供了便利。但是主觀熟悉度測(cè)試內(nèi)容的主觀意識(shí)較重，數(shù)據(jù)受到消費(fèi)者的心情、偏好等無(wú)關(guān)因素的影響，此度量的研究有助于了解消費(fèi)者在選擇評(píng)估和決策中系統(tǒng)性偏見(jiàn)的形成。[]本文所采用的產(chǎn)品熟悉度概念指的是主觀熟悉度。根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買過(guò)程理論，消費(fèi)者在形成購(gòu)買意向時(shí)，需要先評(píng)估產(chǎn)品的各種屬性與功能[]。這一評(píng)估過(guò)程往往直接受到消費(fèi)者產(chǎn)品知識(shí)水平的影響。關(guān)鍵詞廣告用戶使用搜索引擎檢索時(shí)，網(wǎng)頁(yè)顯示的結(jié)果項(xiàng)中有廣告，上面宣傳的產(chǎn)品或服務(wù)是用戶之前了解過(guò)（看過(guò)產(chǎn)品或服務(wù)的相關(guān)說(shuō)明，閱讀過(guò)購(gòu)買者的評(píng)論）、購(gòu)買過(guò)或使用過(guò)的，那么在看到類似產(chǎn)品或服務(wù)的廣告時(shí)會(huì)迅速做出判斷。如果此類廣告正好是用戶所需要的，那么用戶會(huì)產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿；如果用戶對(duì)廣告展示的內(nèi)容不熟悉甚至聞所未聞，會(huì)對(duì)用戶的認(rèn)知產(chǎn)生障礙，產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿的可能性降低。現(xiàn)在有許多網(wǎng)騙利用用戶的獵奇心理在一些新奇產(chǎn)品或服務(wù)的廣告上下功夫，隨著類似事件增多，用戶對(duì)于不了解的廣告為了自己的財(cái)產(chǎn)安全很難產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿。廣告的信任度表示用戶對(duì)廣告的認(rèn)可程度，主要有兩個(gè)方面：用戶看到廣告時(shí)產(chǎn)生的初步印象與受外部環(huán)境或廣告信息等因素的影響導(dǎo)致用戶對(duì)廣告的判斷發(fā)生變化。[]一方面網(wǎng)絡(luò)廣告的內(nèi)容與傳播方法影響用戶對(duì)其的信任程度，包括廣告展示的信息是否真實(shí)可靠，是否是最新的內(nèi)容，在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布的廣告通過(guò)鏈接還是彈窗等其他方式對(duì)用戶的觀感有影響；另一方面網(wǎng)頁(yè)廣告的設(shè)計(jì)者和發(fā)布平臺(tái)也會(huì)讓用戶對(duì)其的評(píng)價(jià)有變化，廣告設(shè)計(jì)企業(yè)、發(fā)布網(wǎng)站或媒體的聲譽(yù)和口碑是否良好，是否符合大眾的審美，能否滿足大眾的需求；此外，用戶所處的社會(huì)環(huán)境、接受的文化教育等對(duì)于網(wǎng)絡(luò)廣告的認(rèn)可程度也會(huì)有影響。因此，搜索引擎企業(yè)要對(duì)平臺(tái)信息加強(qiáng)監(jiān)管，保障信息的可信性。關(guān)鍵詞廣告用戶用搜索引擎進(jìn)行檢索，搜索到的廣告是有權(quán)威平臺(tái)認(rèn)可或有信息真實(shí)保證的結(jié)果項(xiàng)，用戶就會(huì)比較信任，會(huì)產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿。H3：關(guān)鍵詞廣告用戶的產(chǎn)品熟悉度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿有正向影響。H4：關(guān)鍵詞廣告用戶的廣告信任對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿有正向影響。3.3外部環(huán)境維度影響因素用戶是否處在時(shí)間寬松的搜索背景下是一項(xiàng)重要的外部環(huán)境因素。有學(xué)者采用Microsoft順序分析與聚類分析算法對(duì)用戶搜索日志中的搜索時(shí)間進(jìn)行分析，識(shí)別用戶利用搜索引擎時(shí)普遍采用的搜索策略，并概括不同類型搜索策略的特征。[]在時(shí)間充足時(shí)，關(guān)鍵詞廣告用戶會(huì)在對(duì)檢索到的第一個(gè)結(jié)果項(xiàng)點(diǎn)擊瀏覽后，又對(duì)其他的結(jié)果項(xiàng)進(jìn)行仔細(xì)查看，選擇滿足最自己需求的，這與H.Chen等提出的試錯(cuò)策略[]有相似之處；在時(shí)間緊張時(shí)，關(guān)鍵詞廣告用戶對(duì)檢索到的結(jié)果項(xiàng)來(lái)不及瀏覽信息或者產(chǎn)生信息疲憊，很可能忽略了一些合適的且滿足需求的結(jié)果項(xiàng)，產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿的可能性降低。H5：寬松的搜索背景對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿有正向影響。3.4互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)研究者通常根據(jù)計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)使用經(jīng)驗(yàn)，尤其是搜索引擎使用經(jīng)驗(yàn)，將互聯(lián)網(wǎng)用戶分為專家和新手[]。已有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)使用經(jīng)驗(yàn)區(qū)分研究中，通常會(huì)統(tǒng)計(jì)用戶一周以及每天使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間和頻率，使用時(shí)間長(zhǎng)和頻率高的用戶就會(huì)在網(wǎng)絡(luò)使用經(jīng)驗(yàn)方面獲得較高的分?jǐn)?shù)。[]關(guān)鍵詞廣告用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間越長(zhǎng)，對(duì)網(wǎng)頁(yè)上廣告的發(fā)布形式以及位置比較熟悉，對(duì)網(wǎng)頁(yè)展示和時(shí)常彈出的廣告很反感，在瀏覽時(shí)有很大概率選擇略過(guò)廣告去看經(jīng)驗(yàn)貼，使用搜索引擎大多是為了查找一些自己不了解的知識(shí)或吸取別人的一些方法教訓(xùn)，要網(wǎng)購(gòu)一些產(chǎn)品大多會(huì)通過(guò)淘寶、京東等購(gòu)物軟件，網(wǎng)購(gòu)軟件上的相關(guān)信息比關(guān)鍵詞廣告的內(nèi)容更加豐富真實(shí)全面可靠。當(dāng)用戶使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)間越長(zhǎng)，用戶對(duì)廣告的甄別力就會(huì)越強(qiáng)、警戒性就會(huì)越高，從而影響廣告效果。因此，用戶的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗(yàn)會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)用戶、廣告、外部環(huán)境等因素對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響。H6A：關(guān)鍵詞廣告用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間對(duì)廣告效果起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，用戶互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)越長(zhǎng)，用戶產(chǎn)品熟悉度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響越小。H6B：關(guān)鍵詞廣告用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間對(duì)廣告效果起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，用戶互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)越長(zhǎng)，搜索背景對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響越小。H6C：關(guān)鍵詞廣告用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間對(duì)廣告效果起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，用戶互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)越長(zhǎng)，用戶廣告信任對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響越小。H6D：關(guān)鍵詞廣告用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間對(duì)廣告效果起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，用戶互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)越長(zhǎng)，關(guān)鍵詞廣告內(nèi)容關(guān)聯(lián)度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響越小。H6E：關(guān)鍵詞廣告用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間對(duì)廣告效果起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，用戶互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)越長(zhǎng)，關(guān)鍵詞廣告信息豐富度對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響越小。3.5理論模型構(gòu)建關(guān)鍵詞廣告用戶對(duì)產(chǎn)品的熟悉度、對(duì)廣告的信任會(huì)影響用戶的點(diǎn)擊意愿，廣告的信息豐富度、內(nèi)容關(guān)聯(lián)度會(huì)影響到用戶的點(diǎn)擊意愿，關(guān)鍵詞廣告用戶瀏覽廣告時(shí)的外部環(huán)境即搜索背景也會(huì)影響到用戶的點(diǎn)擊意愿。使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間在變量對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響中有調(diào)節(jié)作用。綜上所述，研究模型如圖3.1。圖3.1關(guān)鍵詞廣告用戶點(diǎn)擊意愿的影響因素理論模型

4實(shí)證設(shè)計(jì)與實(shí)證結(jié)果4.1問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集4.1.1問(wèn)卷設(shè)計(jì)與發(fā)放本研究的調(diào)查問(wèn)卷是基于標(biāo)題、前言、個(gè)人基本信息、問(wèn)題這四部分編寫的，詳見(jiàn)附錄《搜索用戶對(duì)關(guān)鍵詞廣告點(diǎn)擊意愿影響因素的研究》調(diào)查問(wèn)卷。標(biāo)題為“搜索用戶對(duì)關(guān)鍵詞廣告點(diǎn)擊意愿影響因素的研究”，點(diǎn)明調(diào)查主體與研究?jī)?nèi)容。前言也稱為“封面信”，在問(wèn)卷正文開始前將調(diào)查者的身份、調(diào)查內(nèi)容與目的、保密原則、填寫指導(dǎo)、對(duì)調(diào)查對(duì)象的致謝進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明，請(qǐng)調(diào)查對(duì)象認(rèn)真且放心填寫。個(gè)人基本信息與問(wèn)題是問(wèn)卷的主體部分，一共23道題目，前7道題目為單選題是對(duì)調(diào)查對(duì)象的基本情況進(jìn)行簡(jiǎn)單了解，包括年齡、性別、學(xué)歷、收入、使用搜索引擎頻率、互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)、職業(yè)，后16道題目用于測(cè)量本研究中的主要潛變量：產(chǎn)品熟悉度、廣告信任、信息豐富度、內(nèi)容關(guān)聯(lián)度、搜索背景、用戶點(diǎn)擊意愿，每個(gè)變量的題目都是參考前人成熟量表進(jìn)行編制，如表4.1所示。對(duì)衡量這些潛變量的題目，分別讓用戶根據(jù)自己的真實(shí)感受對(duì)題項(xiàng)描述進(jìn)行打分，從1分到5分代表滿意的不同程度，分別是“完全不同意”、“不太同意”、“不確定”、“比較同意”、“完全同意”。調(diào)查問(wèn)卷詳見(jiàn)附錄1。本問(wèn)卷的發(fā)放對(duì)象主要是經(jīng)常上網(wǎng)使用百度、360等搜索引擎的群體。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)民群體數(shù)據(jù)顯示：20~29歲、30~39歲、40~49歲三個(gè)年齡段總占比59%，超過(guò)50%，也就說(shuō)明網(wǎng)民群體大部分主要是青年人和中年人，要將他們作為主要調(diào)查對(duì)象，數(shù)據(jù)才能保證有效性。又考慮到上網(wǎng)時(shí)間和軟件使用熟練程度等因素，所以本問(wèn)卷將調(diào)查對(duì)象的年齡界定在上網(wǎng)時(shí)間較充裕的18~36歲。同時(shí)，考慮到疫情的影響，在寒假期間為了自己與他人身體健康，遵守政策要求減少外出，取消了實(shí)地走訪發(fā)放問(wèn)卷的方式，問(wèn)卷發(fā)放主要采用線上發(fā)布和線上收集的方式，可以實(shí)時(shí)查看收集到的問(wèn)卷情況。通過(guò)問(wèn)卷星設(shè)計(jì)問(wèn)卷，采用雙管齊下的方式發(fā)放問(wèn)卷，將生成的鏈接發(fā)布到自己的社交軟件上邀請(qǐng)自己的好友填寫，還加入了微博上大學(xué)生超話群相互填寫問(wèn)卷，。表4.1影響因素測(cè)量量表項(xiàng)目代碼度量指標(biāo)參考文獻(xiàn)產(chǎn)品熟悉度N1N2N3我更愿意關(guān)注我熟悉的產(chǎn)品和服務(wù)的廣告。我更愿意關(guān)注我不熟悉的產(chǎn)品和服務(wù)的廣告。當(dāng)出現(xiàn)名牌產(chǎn)品的廣告時(shí)，我會(huì)更有興趣關(guān)注它。黃鵬強(qiáng)（2012）Switzer(1991)搜索背景N4N5時(shí)間緊迫時(shí)，我會(huì)著重關(guān)注搜索結(jié)果頁(yè)面前幾項(xiàng)和我的需求相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)廣告。時(shí)間充裕時(shí)，我會(huì)細(xì)致查看搜索結(jié)果頁(yè)面的各個(gè)網(wǎng)頁(yè)廣告信息。Brian(1993)Schmidt(1996)廣告信任N6N7N8我認(rèn)為網(wǎng)頁(yè)上的廣告都是不可信的。我認(rèn)為網(wǎng)頁(yè)上的廣告是有一定可信度的。我認(rèn)為網(wǎng)頁(yè)上的廣告都是誠(chéng)實(shí)可信的。Jansen(2007)Resnick(2006)內(nèi)容關(guān)聯(lián)度N9N10N11網(wǎng)頁(yè)廣告的標(biāo)題與我的搜索請(qǐng)求越匹配，我越愿意關(guān)注它。網(wǎng)頁(yè)廣告的內(nèi)容與我的搜索請(qǐng)求越匹配，我越愿意關(guān)注它。相比于排名，我更關(guān)注廣告是否與我的搜索請(qǐng)求一致。Ducoff(1992)Chiris(1998)Lorigo(2006)信息豐富度N12N13對(duì)我來(lái)說(shuō)，網(wǎng)頁(yè)廣告展示的有效信息量越豐富，我越愿意關(guān)注它。網(wǎng)頁(yè)廣告的信息真實(shí)度越高，我越會(huì)關(guān)注它。代海明（2013）用戶點(diǎn)擊意愿N14N15N16如果覺(jué)得看到的廣告符合我的需求，我會(huì)馬上點(diǎn)擊它。如果覺(jué)得看到的廣告符合我的需求，我可能會(huì)點(diǎn)擊它。如果覺(jué)得看到的廣告符合我的需求，我愿意點(diǎn)擊它，但我會(huì)再具體了解一下。Jansen(2007)4.1.2數(shù)據(jù)收集與樣本分析通過(guò)問(wèn)卷星平臺(tái)完成問(wèn)卷數(shù)據(jù)收集工作，并且可以直觀地看到問(wèn)卷填寫的相關(guān)信息，包括調(diào)查對(duì)象的填寫時(shí)間、填寫時(shí)長(zhǎng)、每道題目的填寫情況等，可以幫助篩選出有效問(wèn)卷。本次研究通過(guò)問(wèn)卷星共發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷265份，回收調(diào)查問(wèn)卷份數(shù)與發(fā)放數(shù)相同，查看填寫情況后所有的問(wèn)卷都是有效問(wèn)卷，問(wèn)卷回收率為100%。對(duì)265份有效問(wèn)卷進(jìn)行樣本分析，調(diào)查對(duì)象的7項(xiàng)基本信息如表4.2所示。年齡：主要集中在18~35歲之間，占比96.61%，符合當(dāng)前網(wǎng)民年齡群體特征；性別：女性占比較大，為77.36%，男性占比較小，為22.64%，男女比例約為1:3，主要是因?yàn)榫W(wǎng)購(gòu)用戶中女性占比較大，為67.8%，男性僅占比32.8%；學(xué)歷：大學(xué)本科占比最高為87.92%，高學(xué)歷的人對(duì)關(guān)鍵詞廣告有更深層次的見(jiàn)解；收入：主要是沒(méi)有收入的在校學(xué)生，占比為73.21%，收入0~3000元和3000~5000元的占比相等都是10.57%。使用搜索引擎頻率：日均3~8次占比64.91%，表明調(diào)查對(duì)象的使用頻率比較高，體現(xiàn)了調(diào)查對(duì)象的有效性；使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)間：6~8年占比44.15%，9年及以上占比30.57%，說(shuō)明調(diào)查對(duì)象接觸互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間較長(zhǎng)，經(jīng)驗(yàn)比較豐富；職業(yè)：主要是學(xué)生，在校大學(xué)生在網(wǎng)購(gòu)群體中占比較大，研究他們的點(diǎn)擊行為，對(duì)于商家的產(chǎn)品定位和營(yíng)銷很有幫助。表4.2調(diào)查對(duì)象的基本信息表項(xiàng)目選項(xiàng)人數(shù)比例年齡18歲及以下72.64%18~25歲24492.08%26~35歲124.53%36歲及以上20.75%性別男6022.64%女20577.36%學(xué)歷大學(xué)本科以下155.66%大學(xué)本科23387.92%碩士155.66%碩士以上20.75%收入無(wú)收入（在校學(xué)生）19473.21%3000元以下2810.57%3000~5000元2810.57%5000~8000元103.77%8000元以上51.89%使用搜索引擎頻率日均2次及以下5320%日均3~5次12246.04%日均6~8次5018.87%日均9次及以上4015.09%使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)間2年及以下51.89%續(xù)表4.2項(xiàng)目選項(xiàng)人數(shù)比例使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)間3~5年6223.4%6~8年11744.15%9年及以上8130.57%職業(yè)政府及事業(yè)單位工作者103.77%公司職員269.81%學(xué)生22584.91%自由職業(yè)者31.13%其他10.38%4.2信度分析可信度又稱為可靠性，它主要是為了測(cè)試結(jié)果的一貫性、一致性、再現(xiàn)性和穩(wěn)定性，[]即測(cè)驗(yàn)結(jié)果是否反映了被測(cè)者在情緒穩(wěn)定的情況下的真實(shí)回答。目前常見(jiàn)的信度分析方式主要有重測(cè)信度法、復(fù)本信度法、折半信度法和信度系數(shù)法。本文采用的是SPSS軟件中默認(rèn)的信度系數(shù)法，用以測(cè)度16個(gè)潛變量題項(xiàng)的可信度。在信度系數(shù)法中，若>0.8，則代表該量表的信度良好；若>0.7，則代表該量表可以接受；若>0.6，則代表量表應(yīng)該進(jìn)行修訂；若<0.5，則代表量表需要進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。但利用該方法進(jìn)行信度估計(jì)的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)注意其相應(yīng)的題項(xiàng)數(shù)量。若量表包含10個(gè)題項(xiàng)，則其系數(shù)通常大于0.8，而量表若只包含4個(gè)題項(xiàng)，則其系數(shù)有可能低于0.5。因此，在通過(guò)該方法判斷信度的時(shí)候，應(yīng)該以其所選取的題項(xiàng)數(shù)目作為基礎(chǔ)，由此來(lái)評(píng)判其系數(shù)是否達(dá)標(biāo)。表4.3表明，本研究中的潛變量測(cè)量共包括16個(gè)題項(xiàng)，Alpha信度系數(shù)為0.876，具有較好的整體信度。表4.4分別匯報(bào)了每個(gè)變量的信度分析結(jié)果，按照從小到大的順序排列：廣告信任三個(gè)題項(xiàng)的Alpha信度系數(shù)為0.510，搜索背景兩個(gè)題項(xiàng)的Alpha信度系數(shù)為0.567，產(chǎn)品熟悉度三個(gè)題項(xiàng)的Alpha信度系數(shù)為0.575，信息豐富度兩個(gè)題項(xiàng)的Alpha信度系數(shù)為0.764，用戶點(diǎn)擊意愿三個(gè)題項(xiàng)的Alpha信度系數(shù)為0.832，內(nèi)容關(guān)聯(lián)度三個(gè)題項(xiàng)的Alpha信度系數(shù)為0.867。綜上所述，本調(diào)查問(wèn)卷的整體信度良好，各個(gè)變量的Alpha信度系數(shù)均大于0.5，結(jié)果可靠。表4.3整體信度分析克隆巴赫Alpha基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的克隆巴赫Alpha測(cè)試項(xiàng)0.8760.88116表4.4各變量分析潛變量指標(biāo)克隆巴赫Alpha基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的克隆巴赫Alpha產(chǎn)品熟悉度PF10.5750.581PF2PF3搜索背景SBG10.5670.571SBG2廣告信任AT10.5100.514AT2AT3內(nèi)容關(guān)聯(lián)度CR10.8670.867CR2CR3信息豐富度IR10.7640.765IR2用戶點(diǎn)擊意愿UCI10.8320.836UCI2UCI34.3實(shí)證模型構(gòu)建回歸分析是對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間數(shù)量變化的一般關(guān)系進(jìn)行測(cè)定，并選擇一個(gè)合適的數(shù)學(xué)模型，用自變量來(lái)估計(jì)因變量。只有一個(gè)自變量的線性回歸分析稱為一元線性回歸分析；包含兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量的線性回歸分析稱為多元線性回歸分析。[]為了探討產(chǎn)品熟悉度、內(nèi)容關(guān)聯(lián)度、搜索背景等變量對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響，本研究構(gòu)建如下多元線性回歸模型：（公式1）（公式2）（公式3）上式中，y是用戶點(diǎn)擊意愿，是信息豐富度，是內(nèi)容關(guān)聯(lián)度，是產(chǎn)品熟悉度，是廣告信任，是搜索背景，C是控制變量包括用戶的年齡、性別、學(xué)歷、職業(yè)等個(gè)人信息，T是交互項(xiàng)——使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間，ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。公式1是用來(lái)考察主要變量對(duì)y的影響，公式2是用來(lái)考察全部變量對(duì)y的影響，公式3是用來(lái)考察調(diào)節(jié)效應(yīng)對(duì)y的影響。4.4相關(guān)性分析為了檢驗(yàn)各主要研究變量（X）之間的相關(guān)性，進(jìn)行變量之間的相關(guān)性分析，表4.5匯報(bào)了皮爾遜相關(guān)系數(shù)。由表可知，所有自變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.7，表明各變量之間相關(guān)性并不太高，上述模型基本不會(huì)出現(xiàn)共線性問(wèn)題。[]共線性會(huì)導(dǎo)致回歸分析結(jié)果有偏，無(wú)法反應(yīng)X對(duì)Y影響的真實(shí)效應(yīng)。[]此外，還計(jì)算了方差膨脹因子VIF，所有自變量的VIF值均小于5，說(shuō)明沒(méi)有明顯的多重共線性，符合進(jìn)行多元線性回歸的條件。表4.5六大變量之間的相關(guān)性產(chǎn)品熟悉度搜索背景廣告信任內(nèi)容關(guān)聯(lián)度信息豐富度用戶點(diǎn)擊意愿VIF產(chǎn)品熟悉度11.615搜索背景0.56911.668廣告信任0.0940.1811.051內(nèi)容關(guān)聯(lián)度0.460.480.17112.785信息豐富度0.4720.4770.10.68612.777用戶點(diǎn)擊意愿0.510.570.2640.6350.6714.5回歸結(jié)果分析使用SPSS24.0軟件，將問(wèn)卷星收集到的完整數(shù)據(jù)表導(dǎo)入軟件中，篩選好分析的數(shù)據(jù)并確定好數(shù)據(jù)類型，對(duì)處理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析。4.5.1主要變量對(duì)Y的影響實(shí)證結(jié)果表4.6匯報(bào)了多元線性回歸模型（1）的回歸結(jié)果概要，由表可知調(diào)整后為0.567，說(shuō)明在“用戶點(diǎn)擊意愿”取值的變差中，能被該多元回歸方程所解釋的比例為56.7%。表4.7匯報(bào)了多元線性回歸模型（1）的變量系數(shù)，由表可知所有主要變量的回歸系統(tǒng)t統(tǒng)計(jì)量的P值均小于0.05，表明產(chǎn)品熟悉度、廣告信任、內(nèi)容關(guān)聯(lián)度，信息豐富度、搜索背景均會(huì)對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿產(chǎn)生顯著影響。其中，信息豐富度的回歸系數(shù)最高（0.368），說(shuō)明信息豐富度對(duì)用戶產(chǎn)生點(diǎn)擊意愿尤為重要。回歸系數(shù)T統(tǒng)計(jì)量的P<0.05，表明和也都顯著影響“用戶點(diǎn)擊意愿”。表4.6主要變量的模型概要RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差.758a0.5750.5670.577373089表4.7主要變量的系數(shù)未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Betat顯著性

（P值）變量B標(biāo)準(zhǔn)誤差信息豐富度0.3680.0680.3655.4110內(nèi)容關(guān)聯(lián)度0.1590.0680.1592.3560.019產(chǎn)品熟悉度0.1430.060.1232.3930.017廣告信任0.1710.0480.1483.5750搜索背景0.2120.050.2234.2550（常量）-0.1760.222-0.7920.4294.5.2全部變量對(duì)Y的影響實(shí)證結(jié)果表4.8匯報(bào)了多元線性回歸模型（2）的回歸結(jié)果概要，由表可知調(diào)整后為0.57，說(shuō)明在“用戶點(diǎn)擊意愿”取值的變差中，能被該多元回歸方程所解釋的比例為57%。與回歸模型（1）的進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，控制變量的加入并沒(méi)有帶來(lái)的大幅提升，說(shuō)明控制變量對(duì)“用戶點(diǎn)擊意愿”的影響非常有限。表4.9匯報(bào)了多元線性回歸模型（2）的變量系數(shù)，由表可知，加入控制變量之后，主要研究變量（產(chǎn)品熟悉度、廣告信任、內(nèi)容關(guān)聯(lián)度，信息豐富度、搜索背景）的回歸系數(shù)T統(tǒng)計(jì)量的P值均小于0.05，說(shuō)明主要研究變量依舊顯著影響“用戶點(diǎn)擊意愿”。與回歸模型（1）的結(jié)果一致，驗(yàn)證了回歸模型的穩(wěn)健性。其他變量如性別、年齡、學(xué)歷、收入等的顯著性較低，詳細(xì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表4.9。綜上所述，假設(shè)H1、H2、H3、H4、H5得證。表4.8實(shí)證回歸模型概要RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差.783a0.6130.570.574969314表4.9實(shí)證回歸結(jié)果未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Betat顯著性（P值）變量B標(biāo)準(zhǔn)誤差主要變量信息豐富度0.3440.070.3414.9280內(nèi)容關(guān)聯(lián)度0.1630.0690.1632.3540.019產(chǎn)品熟悉度0.1460.0610.1262.3790.018廣告信任0.1410.050.1222.820.005搜索背景0.1980.0520.2083.8370控制變量年齡-0.0090.02-0.022-0.4490.654性別0.0790.0920.0380.8510.396大學(xué)本科4.55E-050.175001碩士0.2720.2290.0721.1870.236碩士以上0.1250.4460.0120.2790.78收入9.87E-0600.0220.3080.758使用頻率-0.0140.014-0.043-0.9980.319互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)-0.010.019-0.023-0.5260.6政府及事業(yè)單位工作者0.1950.240.0420.8130.417續(xù)表4.9未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Betat顯著性（P值）變量B標(biāo)準(zhǔn)誤差控制變量公司職員0.1920.1850.0651.0370.301自由職業(yè)者0.1340.3960.0160.3370.736其他職業(yè)0.1090.6150.0080.1770.86常量（常量）0.030.5390.0570.9554.5.3調(diào)節(jié)效應(yīng)實(shí)證結(jié)果表4.10匯報(bào)了多元線性回歸模型（3）的回歸結(jié)果概要，主要用于檢驗(yàn)“用戶互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)”的調(diào)節(jié)效應(yīng)。由表可知調(diào)整后為0.588，說(shuō)明在“用戶點(diǎn)擊意愿”取值的變差中，能被該多元回歸方程所解釋的比例為58.8%。表4.11匯報(bào)了多元線性回歸模型（3）的變量系數(shù)，交互項(xiàng)（互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×搜索背景）和交互項(xiàng)（互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×內(nèi)容關(guān)聯(lián)度）的回歸系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量的P值<0.05，說(shuō)明這兩個(gè)交互項(xiàng)都顯著影響“用戶點(diǎn)擊意愿”；交互項(xiàng)（互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×產(chǎn)品熟悉度）和交互項(xiàng)（互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×廣告信任）的回歸系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量的P值>0.05，雖然交互項(xiàng)（互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×信息豐富度）的回歸系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量的P值<0.05但是信息豐富的t統(tǒng)計(jì)量的P值>0.05，因此，說(shuō)明這三個(gè)交互項(xiàng)都不顯著影響“用戶點(diǎn)擊意愿”。在表4.10中，通過(guò)兩個(gè)交互項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)值，可以看出互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)在內(nèi)容關(guān)聯(lián)度、搜索背景對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的顯著影響中起負(fù)向調(diào)節(jié)的作用。其他變量的系數(shù)、t統(tǒng)計(jì)量及P值見(jiàn)表4.11。綜上所述，假設(shè)H6B、H6D得證，假設(shè)H6A、H6C、H6E不得證。表4.10調(diào)節(jié)效應(yīng)的模型概要RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差.797a0.6350.5880.563186061表4.11調(diào)節(jié)效應(yīng)的系數(shù)未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Betat顯著性（P值）變量B標(biāo)準(zhǔn)誤差主要變量信息豐富度-0.5110.31-0.508-1.6480.101內(nèi)容關(guān)聯(lián)度0.7010.2880.7012.4320.016產(chǎn)品熟悉度-0.0330.283-0.029-0.1180.906廣告信任-0.2010.19-0.175-1.0580.291搜索背景0.6810.2140.7153.1810.002交互項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*信息豐富度0.1220.0431.4292.8530.005互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*內(nèi)容關(guān)聯(lián)度-0.0770.039-0.897-1.9530.047互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*產(chǎn)品熟悉度0.0280.0410.2830.6870.493互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*廣告信任0.0520.0270.461.8860.06互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*搜索背景-0.0720.03-0.812-2.3910.018控制變量年齡-0.010.02-0.024-0.4920.623性別0.0860.0910.0410.9450.346大學(xué)本科以下0.0340.1740.0090.1980.843碩士0.2590.1750.0681.4830.139碩士以上0.0760.4060.0070.1860.853收入7.17E-0600.0160.2270.821使用頻率-0.0120.014-0.036-0.8470.398互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)-0.1740.138-0.395-1.2590.209政府及事業(yè)單位工作者0.1850.2360.040.7850.433公司職員0.2240.1810.0761.2360.218自由職業(yè)者0.4180.4050.051.030.304其他職業(yè)0.0490.6060.0030.0810.936常量（常量）1.1071.0571.0480.2964.5.4實(shí)證回歸結(jié)果小結(jié)總結(jié)而言，通過(guò)表格中主要變量的未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)及顯著性得出信息豐富度、內(nèi)容關(guān)聯(lián)度、產(chǎn)品熟悉度、廣告信任、搜索背景均正向顯著影響用戶點(diǎn)擊意愿的結(jié)論，說(shuō)明用戶是否點(diǎn)擊搜索引擎廣告是同時(shí)受用戶、廣告、環(huán)境多方面因素影響的。此外，用戶的互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)主要變量對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響中發(fā)揮了一定調(diào)節(jié)作用，負(fù)向調(diào)節(jié)內(nèi)容關(guān)聯(lián)度和搜索背景對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的影響。模型1為主要變量對(duì)Y的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，模型2為全部變量對(duì)Y的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，模型3為調(diào)節(jié)效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果。表4.12總結(jié)了三個(gè)模型的變量系數(shù)、模型、調(diào)整后的、F統(tǒng)計(jì)量、P值。表4.12回歸分析結(jié)果變量模型1模型2模型3主要變量產(chǎn)品熟悉度0.143*0.146*-0.033搜索背景0.212***0.198***0.681**廣告信任0.171***0.141**-0.201內(nèi)容關(guān)聯(lián)度0.159*0.163*0.701*信息豐富度0.368***0.344***-0.511交互項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*信息豐富度0.122**互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*內(nèi)容關(guān)聯(lián)度-0.077*互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*產(chǎn)品熟悉度0.028互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*廣告信任0.052互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)*搜索背景-0.072*控制變量年齡-0.009-0.01性別0.0790.086收入9.87E-067.17E-06使用頻率-0.014-0.012互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)-0.01-0.174學(xué)歷0.2720.259職業(yè)0.1920.076模型擬合指標(biāo)模型0.5750.6130.635調(diào)整后的0.5670.570.588F統(tǒng)計(jì)量70.029***14.471***13.541***注：“*”代表p<0.05，“**”代表p<0.01，“***”代表p<0.001表4.13總結(jié)歸納了主要變量和調(diào)節(jié)變量對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿的假設(shè)支持情況，得出具體結(jié)論。表4.13主要變量與調(diào)節(jié)變量對(duì)用戶點(diǎn)擊意愿影響的假設(shè)檢驗(yàn)情況假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果信息豐富度→用戶點(diǎn)擊意愿（+）支持內(nèi)容關(guān)聯(lián)度→用戶點(diǎn)擊意愿（+）支持產(chǎn)品熟悉度→用戶點(diǎn)擊意愿（+）支持廣告信任→用戶點(diǎn)擊意愿（+）支持搜索背景→用戶點(diǎn)擊意愿（+）支持互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×信息豐富度→用戶點(diǎn)擊意愿（－）不支持互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×內(nèi)容關(guān)聯(lián)度→用戶點(diǎn)擊意愿（－）支持互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×產(chǎn)品熟悉度→用戶點(diǎn)擊意愿（－）不支持互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×廣告信任→用戶點(diǎn)擊意愿（－）不支持互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)×搜索背景→用戶點(diǎn)擊意愿（－）支持5結(jié)論5.1研究結(jié)論通過(guò)構(gòu)建理論模型，設(shè)計(jì)問(wèn)卷，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析得出以下結(jié)論：關(guān)鍵詞廣告自身的信息豐富度正向影響用戶的點(diǎn)擊意愿，以及與用戶需求的關(guān)聯(lián)度正向影響用戶的點(diǎn)擊意愿；關(guān)鍵詞廣告用戶對(duì)廣告宣傳產(chǎn)品的熟悉度正向影響用戶的點(diǎn)擊意愿，對(duì)關(guān)鍵詞廣告的信任正向影響用戶的點(diǎn)擊意愿；關(guān)鍵詞廣告用戶瀏覽檢索結(jié)果項(xiàng)的搜索背景正向影響用戶的點(diǎn)擊意愿。關(guān)鍵詞廣告用戶的互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)在關(guān)鍵詞廣告用戶瀏覽檢索結(jié)果項(xiàng)的搜索背景影響用戶的點(diǎn)擊意愿的過(guò)程中起負(fù)向調(diào)節(jié)的作用，同時(shí)負(fù)向調(diào)節(jié)關(guān)鍵詞廣告自身的信息豐富度影響用戶的點(diǎn)擊意愿的過(guò)程。希望本研究的結(jié)論能夠?yàn)樗阉饕鎻V告行業(yè)的發(fā)展壯大用戶群體提供理論指導(dǎo)，為搜索引擎行業(yè)與營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)合作拓寬新的收益渠道，為廣告營(yíng)銷行業(yè)的全覆蓋發(fā)展完善推廣戰(zhàn)略，為關(guān)鍵詞廣告用戶享有更加高效、精確的智能化服務(wù)增添助力，為順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的電商經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供幫助。5.2研究不足與展望問(wèn)卷設(shè)計(jì)中量表設(shè)計(jì)存在不足。雖然量表的Alpha信度系數(shù)均大于0.5，收集的數(shù)據(jù)比較可靠，可以進(jìn)行回歸分析，但是Alpha信度系數(shù)大于0.8，才能說(shuō)明量表信度良好。因此，未來(lái)設(shè)計(jì)量表時(shí)，不僅僅關(guān)注題項(xiàng)內(nèi)容，也要注意題項(xiàng)數(shù)目也會(huì)影響Alpha信度系數(shù)。調(diào)查對(duì)象比較集中，不夠多元化。填寫問(wèn)卷的調(diào)查對(duì)象主要集中在學(xué)生群體，得到數(shù)據(jù)的全面性和科學(xué)性較低。因此，未來(lái)發(fā)放問(wèn)卷時(shí)不僅僅局限于一種形式，可以線上發(fā)放與實(shí)地走訪相結(jié)合，保障用戶的多樣性，使數(shù)據(jù)更加充足，研究結(jié)果更加科學(xué)可信。參考文獻(xiàn)[1]王丹.產(chǎn)品類型、位置對(duì)網(wǎng)頁(yè)廣告效果的影響[J].天水師范學(xué)院學(xué)報(bào),2016(4期):116-119.[2]金摞美.數(shù)字戶外廣告類型及效果研究[J].廣告大觀(理論版),2018,587(05):21-29.[3]段鋼,蔣杉杉,Duan,等.手機(jī)APP廣告點(diǎn)擊意愿的影響因素研究[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社科版),2014,03(v.16;No.78):67-70.[4]余慧佳,劉奕群,張敏,等.基于大規(guī)模日志分析的搜索引擎用戶行為分析[J].中文信息學(xué)報(bào),2007,21(1):49-55.[5]王建勇,單松巍,雷鳴,等.海量Web搜索引擎系統(tǒng)中用戶行為的分布特征及其啟示[J].中國(guó)科學(xué):技術(shù)科學(xué),2001,31(4):372-384.[6]劉奕群,岑榮偉,張敏,等.基于用戶行為分析的搜索引擎自動(dòng)性能評(píng)價(jià)[J].軟件學(xué)報(bào),2008,19(011):3023-3032.[7]查先進(jìn),張晉朝,嚴(yán)亞蘭,等.網(wǎng)絡(luò)信息行為研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)述評(píng)[J].中國(guó)圖書館學(xué)報(bào),2014,40(004):100-115.[8]張結(jié)魁.消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)信息搜尋行為研究[D].合肥工業(yè)大學(xué),2010.[9]周賀來(lái),賈琳琳,王雪蓮.信息管理學(xué)基礎(chǔ)[M].中國(guó)水利水電出版社,2006：299-300[10]張漪,朱憲辰,章平.個(gè)體的認(rèn)知進(jìn)步與行為選擇——以科技用戶網(wǎng)絡(luò)信息搜索行為為例[J].制度經(jīng)濟(jì)學(xué)研究,2006(03):113-125.[11]任志剛.信息社會(huì)中用戶信息需求的特點(diǎn)與服務(wù)[J].中小學(xué)圖書情報(bào)世界,2007,000(012):22-24.[12]段文婷,江光榮.計(jì)劃行為理論述評(píng)[J].心理科學(xué)進(jìn)展,2008,16(2):315-320.[13]FishbeinM,AjzenI.Belief,Attitude,Intention,andBehavior:AnIntroductiontoTheoryandResearchReading,MA:Addison-Wesley,1975[14]代海明.搜索用戶對(duì)競(jìng)價(jià)廣告點(diǎn)擊意愿的影響因素研究[D].遼寧工程技術(shù)大學(xué),2013.[15]DaftRL,LengelRH.OrganizationalInformationRequirements,MediaRichnessandStructuralDesign[J].ManagementScience,1986,32(5):554--571[16]BrunelleE,LapierreJ.TestingMediaRichnessTheorytoExplainConsumers’IntentionsofBuyingOnline[C].Austria,ACMInternatio