微信朋友圈信息流广告用户参与效果研究原文刊于《国际新闻界》2016年第5期。作者：徐智，中国人民大学新闻学院博士研究生。? ? ? ? ? ?杨莉明，北京大学新闻与传播学院博士研究生。一、引言根据腾讯在2015年6月所公布的中期业绩报告，微信及WeChat（微信海外版）的合并月活跃用户已经达到了六亿(腾讯控股有限公司,2015)。面对庞大且粘度较强的用户群，微信一直在权衡商业化策略，但却相对谨慎。自2011年推出微信后，腾讯直到2015年1月25日，才在微信朋友圈投放了第一批信息流广告，这一举动被认为是腾讯在移动广告市场上迈出的一大步。信息流广告是微信根据广告主的需求，通过后台的大数据对用户特征进行分析和细分，选择不同的目标受众来推送信息，从而实现差异化投放的广告。研究普遍认为，微信朋友圈信息流广告的效果是成功的。然而上述结论都仅是推论，缺乏实证研究的支持。微信用户对于信息流广告的实际参与情况如何？这是本文研究的出发点。本文以期通过实证研究弥补现有文献的不足，找出影响用户参与微信朋友圈信息流广告的因素有哪些，为社交媒体平台上的广告的策划和投放提出有意义的参考意见，为下一步对信息流广告效果反应机制的研究做好前期探索，并且深化对于依托社交媒体平台进行差异化投放的这种新形式的广告的理解。?二、文献梳理随着2015年1月腾讯首次在朋友圈推送信息流广告，关于微信广告的研究也开始变得具体。其中不少研究者是基于传播视角出发：有研究者以原生广告的角度，以传播要素为依据对微信广告进行分析，认为这是一种传播途径的改变，而通过对信息内容的镶嵌和对受众心理的把握，这种细分的社交圈广告所造成差额心理将带来传播效果的扩大化(李亚楠,2015)。另外一部分研究者则从微信功能和属性出发，研究微信广告的社会化效果：比如研究者结合朋友圈信息流广告和微信平台的强连接关系特征进行讨论，并有意将这种信息流广告的模式和效果与新浪微博平台的信息流广告区分开来，强调朋友圈的私密性和“熟人社交”特性对信息流广告效果的影响(韩杰,2015)。相比之下，海外有关社交媒体营销的研究较为系统。社交媒体被细分和解构，学者们通过社会化平台来研究社交媒体内的消费者行为，并给出了部分社交媒体具体的测量指标(凯利,2012/2014；塔腾与所罗门,2013/2014)。值得注意的是，海外研究者更多地选择定量研究方法。如从用户认知和用户行为的角度来考察移动社交媒体广告的效果，通过问卷调查的数据证明了在社交媒体中“广告被认知的信息化越高/娱乐化越高/刺激度越低，广告价值将得到更高的评估”等假设关系，提出考察社交媒体广告效果的理论框架(Ha, Park & Lee,2014)。总结国内的相关文献，并与海外研究进行对比后发现，目前国内有关微信广告的研究较为宽泛，且未将研究落实于具体的广告形态和广告策略上。另外，国内的微信广告研究仍然缺乏定量的研究方法对研究结果进行支撑，大多数研究为描述性或总结性，结论相对主观。据此，本文使用定量的研究方法对微信朋友圈信息流广告的参与效果进行实证性的检验。三、研究问题和相关变量广告参与：点赞、评论、查看详情本文研究者认为“参与”是社交媒体的广告研究和评估中不可缺少的重要指标，并将研究重点放在了微信朋友圈信息流广告的用户参与效果和其影响因素上，提出如下研究问题：RQ：哪些因素会影响用户对微信朋友圈信息流广告的参与效果？考虑到微信朋友圈信息流广告是依托社交媒体平台所推送的广告信息，本文从信息流广告本身的广告属性和微信的社交媒体平台属性两个角度出发，提出可能产生影响的因素。从广告属性来看，结合信息流广告的特性，衡量其效果的指标有广告频率、广告表现、广告品牌与用户的契合度这三个因素；从微信社交媒体属性来看，对于信息流广告可能产生影响的因素有：用户在朋友圈的日常操作习惯和好友对信息流广告的参与这两个因素。以下分别讨论这五个因素：广告频率广告的曝光频率是广告部门需要决策的重要项目之一，因此在考察用户对信息流广告参与效果时，广告频率这个自变量被首先考虑在内。据本文的研究者观察，在2015年1月之前，微信平台内并无任何由腾讯官方投放的广告，这成为了用户和腾讯都认可的平台生态优势。微信一直对朋友圈信息流广告的投放表现谨慎，担忧广告的投放将造成“用户友善（User Friendly）”度的下降。在第一批信息流广告投放过后，有调查显示，有40.3%的受访微信用户表示自己会因为“广告出现频率高”而反感朋友圈信息流广告(艾媒咨询集团,2015)。于是，本文推测，微信朋友圈信息流广告推送频率与用户对微信朋友圈信息广告的参与效果之间可能存在关联，因此，将广告频率列入讨论范围。广告表现广告的创意和表现对于吸引受众注意力、加强受众的记忆效果、形成对品牌的好感度方面均有影响。互联网技术在各个网络平台实现了文字、图片、音频、视频等多种表现方式的叠加。在微信朋友圈上，除了文字、图片和音视频，还能通过链接接入第五代HTML互动页面等。广告的创意和表现在科技的支持下得到了极大的延伸空间。所以，本文认为在讨论微信信息流广告时，广告表现也应该作为重要的变量列入研究。信息流广告品牌的契合度在微信朋友圈中，品牌被微信“伪装”成了用户认证过的“好友”，使品牌变成了与用户一样的社交平台使用者，消费者对于品牌的看法和态度通过“点赞”和“评论”得到直接体现，将品牌关系具象化。由于品牌和消费者联结较强、品牌关系越成熟时，双方的互动和联系将越频繁。因此本文推测投放的广告的精准程度可能会影响用户对广告的参与，将其列入研究的范围。用户在朋友圈的日常操作习惯社交媒体的互动性是以用户的参与为基础的。在讨论用户对于信息流广告的参与时，本文亦将用户平时在朋友圈的操作习惯纳入考察，具体来说，考察用户平时在朋友圈点赞、平时在朋友圈评论以及平时在朋友圈点击文章查看详情这三种行为习惯对于信息流广告参与的影响。微信好友对信息流广告的参与以微信为例，经过互相认证的好友，当收到同一条信息流广告时且参与互动时，好友间均能看见互动内容，构建了共同情境。这种产品机制将用户对品牌的反应和认知直接反映在广告下方，形成了与品牌关联的网络口碑。共同情境的存在，也使这种网络口碑同时具备了社会认同的影响。好友对于信息流广告的参与是否也会影响用户的参与？这也是本文要探讨的因素。四、研究问题和相关变量本文的研究者于2015年8月期间在问卷星网站（www.sojump.com）发布了一份网络问卷来调查微信用户对朋友圈信息流广告的参与。在无法获知微信信息流广告推送对象的总体的情况下，研究者根据《2015微信生活白皮书》（腾讯科技，2015）中提及的微信用户人口统计特征，通过判断抽样的方法增加了部分通过调查网站较难接触到的群体的样本数，例如年龄在40岁以上微信用户，使样本结构尽可能接近该报告中提及的比例。一共回收到621份问卷。经筛查，删除了填答具有明显规律性和答案前后矛盾的无效填写问卷，并且排除了从未接收过信息流广告的微信用户，最终得到有效问卷512份，有效回收率为82.45%。问卷中的变量包括：1. 用户对信息流广告的参与效果变量：据统计，用户是否曾对信息流广告点赞（是=211，41.2%；否=301，58.8%）、是否曾在信息流广告下发表过正面的评论（是=125，24.4%；否=387，75.6%）、是否曾查看信息流广告详情（是=288，56.2%；否=224，43.8%）。2. 与广告有关的变量：包括广告频率、广告频率上限、广告表现、广告品牌契合度。广告频率是指用户接收到的微信朋友圈信息流广告的频率，选项按频繁程度由低至高分为：数月1-2条（n=68, 13.3%）、每月1-2条（n=144, 28.1%）、每周1-2条（n=126, 24.6%）、每周3-4条（n=46, 9.0%）、每天1-2条（n=76, 14.8%）、每天3条及以上（n=52, 10.2%）。为了进一步考察用户对微信信息流广告的推送频率的心理预期是否会影响参与效果，研究者提出“广告频率上限”这个变量。它是指用户最多能够接受的信息流广告推送频率上限，选项按频繁程度由低至高分为：不能接受任何信息流广告（n=50, 9.8%）、数月1-2条（n=55, 10.7%）、每月1-2条（n=88, 17.2%）、每周1-2条（n=141, 27.5%）、每周3-4条（n=63, 12.3%）、每天1-2条（n=91,17.8%）、每天3条及以上（n=24, 4.7%）。广告表现是指用户对微信朋友圈推送的信息流广告的创意表现的评价，选项分为：差（n=123, 24.0%），一般（n=315, 61.5%），好（n=74, 14.5%）。广告品牌契合度是指用户认为微信朋友圈推送的信息流广告的品牌是否适合自己，这个问题实际上综合了用户对于品牌或产品的偏好、自身的消费习惯等因素在内。选项分为不适合（n=244, 47.7%），一般（n=240, 46.9%），适合（n=28,5.5%）。3. 与微信有关的变量：包括微信好友人数、自己平时在朋友圈点赞/评论/查看详情的频率、微信好友是否曾对广告点赞/正面评论。问卷将用户微信中的好友人数分为：1-49人（n=53, 10.4%）、50-99人（n=92,18.0%）、100-199人（n=130, 25.4%）、200-299人（n=94, 18.4%）、300-499人（n=73, 14.3%）、500-799人（n=52, 10.2%）、800人及以上（n=18, 3.5%），统计结果在一定程度上也反映出邓巴数字的规律，微信好友人数范围的峰值出现在100-199人的区间。自己平时在朋友圈点赞/评论/查看详情的频率：这类频率在问卷中用五级量表来测量，受访者要从“从不”、“很少”、“有时”、“经常”、“总是”做出选择，选项分别赋值1-5。据统计，平时朋友圈点赞的频率（M=3.23，SD=0.912）、平时朋友圈评论的频率（M=2.96，SD=0.832）、平时朋友圈点击文章查看详情（M=2.82，SD=0.934）。微信好友对广告点赞/正面评论：该组变量是指据受访者的观察，微信朋友圈中是否有好友曾对信息流广告点赞和评论，据统计，好友曾对信息流广告点赞（是=434，84.8%；否=78，15.2%）、好友曾在信息流广告下发表正面的评论（是=190，37.1%；否=322，62.9%）。4. 人口统计学变量：本组变量包括性别、年龄、受教育程度、经济水平和职业。在512个样本中，男性（n=186，36.3%），女性（n=326，63.7%）。年龄分布上，19岁及以下（n=59，11.5%），20-29岁（n=326，63.7%），30-39岁（n=111，21.7%），40岁及以上（n=16，3.1%）。受教育程度划分为本科以下（n=77，15.0%），大学本科（n=273，53.3%），研究生学历（n=162，31.6%）。经济水平以月收入来衡量，分为：无收入（n=59，11.5%），1000元以下（n=26，5.1%）；1001-2000元（n=65，12.7%）；2001-3000元（n=59，11.5%）；3001-5000元（n=85，16.6%）；5001-8000元（n=82，16.0%）；8000元以上（n=136，26.6%）。职业按照受访者现今从事的工作是否与信息流广告有关，分为“相关行业”（n=155，30.3%）和“无关行业”（n=357，69.7%），相关行业包括广告/公关/营销/宣传、IT业、传统渠道销售业、电商、社交媒体平台运营以及这些领域的科研教学人员。无关行业指的是非上述工作领域，学生和离退休人员亦属于此类。五、研究发现与分析由于本文中的因变量都是二分的定类变量，研究者运用SPSS16.0软件中的BinaryLogistic回归来分析数据，将因变量分别设为用户是否曾对信息流广告点赞、是否曾发表正面评论以及是否曾查看广告详情，将相关的变量作为协变量输入回归方程。在进行回归分析之前，所有的定类变量都已处理成了虚拟变量。为使某些变量能更好地拟合模型，研究者对其进行了数学形式上的变换。以“是否曾对广告点赞”、以“是否曾对广告发表正面评论”、以“是否曾查看广告详情”分别作为因变量的三次Logistic回归统计结果分别如表一、表二和表三所示。以下三个Logistic回归模型都通过了共线性诊断，确保模型中的自变量之间，特别是成分项与交互项之间不存在多元共线性问题。从表一可知，对于用户是否对信息流广告点赞来说，性别（OR=2.008，p<0.05）、年龄的平方（OR=0.666，p<0.01）表现出了不同程度的影响，受教育程度的倒数、月收入的立方和职业不显著，但受教育程度的倒数与年龄的平方的交互效应是显著的（OR=1.682，p<0.01）。职业与月收入的立方构成的交互项也表现出了显著的影响（OR=1.005，p<0.05）。与广告有关的四个变量（广告频率、广告频率上限、广告表现、广告品牌契合度）都没有表现出显著性。而与微信有关的变量在模型中都是显著的，并且影响都是正向的。按Wald检验值排序，这组变量作用的显著度从高至低依次是：自己是否曾查看广告详情（OR=5.780，p<0.001）、自己是否曾对广告正面评论（OR=5.867，p<0.001）、平时朋友圈点赞的频率（OR=1.862，p<0.001）、微信好友人数（OR=1.392，p<0.01）、微信好友是否曾对广告点赞（OR=4.039，p<0.01）。这表明，用户平时在朋友圈点赞的频率越高，微信好友人数越多以及微信好友曾对广告点赞、用户曾对广告发表正面评论、曾查看详情，那么用户对广告点赞的可能性就越大。哪些因素对于用户在信息流广告下面发表正面评论有影响？根据表二的统计结果，在人口统计学变量中，月收入越高的群体，曾对信息流广告发表过正面评论的可能性越低（OR=0.793，p<0.01），而性别与年龄的七次方（OR=1.000，p<0.05）、职业与受教育程度的倒数（OR=22.963，p<0.05）构成的交互项也有不同程度的显著影响。在表二中，与广告有关的四个变量依然没有表现出显著的影响，p值均大于0.05。而在与微信有关的变量中，微信好友人数的立方虽然没有表现出显著性，但它与性别之间的交互效应是显著的（OR=0.993，p<0.05）。微信好友是否曾对广告点赞，这也不会对用户自身发表正面评论产生显著影响。但如果微信好友曾对广告发表过正面评论（OR=6.994，p<0.001），那么用户自身采取同样行为的可能性也会大幅提升。至于用户平时在朋友圈中评论的频率这一日常习惯，并没有对他是否对广告发表正面评论产生显著影响。但如果用户曾对信息流广告点赞（OR=5.345，p<0.001）或查看详情（OR=2.467，p<0.01），那么他对广告发表过正面评论的可能性也会相应的更大。表三的统计结果表明，对于预测用户是否查看广告详情，首先在人口统计学变量上，性别（OR=1.940，p<0.05）和受教育程度四次方的倒数（OR=7.233，p < 0 . 0 5）是显著的，年龄与受教育程度四次方的倒数的交互项也是显著的（OR=0.425，p<0.05）。而月收入与职业这两个变量的作用未达显著。其次，在与广告有关的变量中，广告频率上限表现出了很强的显著性（OR=1.399，p<0.001），该优势比表明，用户对广告推送频率的接受程度越高，他们查看广告详情的可能性就越大。广告表现对于用户是否查看详情没有直接的显著影响，但它与性别、微信好友是否对广告正面评论之间存在显著的三向交互效应（OR=0.436，p<0.001）。在与微信有关的变量中，微信好友人数和微信好友是否曾对广告点赞这两个变量没有表现出显著性，但是如果微信好友曾对广告发表过正面评论，用户查看广告详情的可能性也更大（OR=2.162，p<0.05），它的影响不仅表现在主效应上，也表现在交互效应上。就用户自身而言，平时在朋友圈查看详情的频率也会对其查看广告详情有非常显著的影响（OR=1.872，p<0.001）。曾对广告点赞的人，其查看广告详情的概率是那些从未对广告点赞的人的5.862倍（OR=5.862，p<0.001）。曾对广告发表正面评论的人，其查看广告详情的概率是从未对广告发表正面评论的人的2.195倍（OR=2.195，p<0.05）。六、结论本研究通过问卷调查的方法来研究影响用户参与微信朋友圈信息流广告的因素。经过数据分析后可发现：（1）对于用户是否曾给信息流广告点赞，显著的变量包括性别、年龄、受教育程度、月收入、职业、微信好友人数、平时朋友圈点赞的频率、微信好友是否曾给广告点赞、自己是否曾对广告正面评论、自己是否曾查看广告详情。在表一所示的回归模型中，与广告有关的四个因素：广告频率、广告频率上限、广告表现、广告品牌契合度都未达显著；（2）对于用户是否曾对信息流广告发表正面评论，显著的因素有：性别、年龄、受教育程度、月收入、职业、微信好友人数、自己是否曾给广告点赞、自己是否曾查看广告详情、微信好友是否曾对广告正面评论。与广告有关的四个指标在表二所示的模型中同样均不显著；（3）对于用户是否曾查看广告详情的影响因素有：性别、年龄、受教育程度、广告频率上限、广告表现、平时朋友圈查看详情的频率、自己是否曾给广告点赞以及对广告正面评论、朋友是否曾对广告正面评论。从参与行为上看，用户对信息流广告点赞、查看详情、发表正面评论这三种参与行为是互相促进的。有过其中一种参与行为的人，表现出另外两种行为的可能性也越大。总的来说，通过数据的分析和对比，与微信作为社交媒体有关的变量比与广告有关的变量更具解释力。与微信有关的变量中，用户自身平时在朋友圈中点赞、查看详情的习惯使得他们在面对信息流广告这种“伪信息”时，有更大的可能会去点赞、查看详情。同时，如果微信好友曾对广告点赞、在广告下发表正面评论，那么用户自身对于信息流广告的参与（点赞、查看详情、正面评论）也会比较积极。所谓“物以类聚，人以群分”，微信是用户以自己为中心建立起来的社交圈子，出于血缘、地缘、趣缘等形成连接，因此个体的行为也会和大多数的微信好友的行为相对一致。这和微信这种社交平台的特点是分不开的。相比之下，与广告有关的变量的显著性十分有限。其原因可能是多方面的。首先，本调查询问的是用户对自己所接触过的信息流广告的综合评价，并不是针对单则信息流广告的感知。其次，信息流广告在形式上与用户日常发布的朋友圈信息比较相似，不易引人注意，这固然可以降低广告的侵入度，但也可能造成用户的忽视，因而用户对信息流广告的投放次数、广告表现、广告中的品牌等都不敏感，使得与广告有关的变量在本研究中显得不太重要。上述原因从侧面反映出信息流广告原生性的问题，本质上这是新媒体与传统媒体之间的差异。相对而言，传统媒体广告的播放和观看具有强制性，而新媒体广告更注重的是用户体验和互动性。仅从本研究的结果看，在微信这个平台上做广告，广告推送频率、广告表现、广告品牌都不是最重要的，重要的是如何借助广告促进好友之间的互动和社交，再以好友间的互动来刺激用户对广告的记忆、认知等后续反应。另外，本文的研究结果也反映出，对社交媒体这一类新媒体广告的效果评估和传统媒体环境中的广告效果评估是不同的。本文系简写版，原文刊载于《国际新闻界》2016年第5期。点击 [阅读原文] 至《国际新闻界》官方网站阅读全文。（本期执编：毕格菲斯）慷慨打赏￥２.００订阅信息全国各地邮局均可订阅《国际新闻界》，国内邮发代号：82-849，欢迎您订阅！您也可访问《国际新闻界》官方网站 ?http://cjjc.ruc.edu.cn/?，免费获取往期pdf版本。此外，编辑部还存有少量过刊，您若需要，可微信私信我们或发邮件至?gjxwj0@126.com?与我们联系哦！
