邵萍,张辉
(中国传媒大学 数据科学与智能媒体学院,北京 100024)
有关于植入式广告的相关研究已经有很多学者进行过,例如班杰明等人的研究结论:植入式广告通过影响观众的判断力从而影响品牌传播效果[1]。中国人民大学舆论研究所在研究报告中指出政府管理对植入式广告的影响[2]。
目前国内有关植入广告的研究大多集中在电影和电视剧中,但随着媒介的内容与形式不断发展创新,基于不同传播媒介的植入式广告也在不断发展。偶像养成类节目作为新型选秀节目,增加了与观众的互动性与参与感,带来了巨大的流量和网络热度,也为植入式广告的发展创造了新的机遇。本文所研究的《青春有你Ⅱ》植入式广告现状如下:
①创意中插为广告植入的主要形式
偶像类养成节目主要采用创意中插的形式进行广告植入,由节目中的选手通过“情景短剧”的方式进行产品卖点的宣传,从而加深观众的品牌记忆,达到产品推广的作用。
②融入竖屏LIVE创意广告形式
短视频飞速发展的今天,用户的观看习惯逐渐迁移到了移动手握的竖屏模式,相较于横屏广告而言,竖屏的优势不容小觑。在节目中,黑人牙膏产品就以竖屏广告的形式出现,取得了不错的效果。
受众在观看过植入式广告之后,需要一些指标来评判广告传播效果。有学者将对待该广告产品的反应作为植入式广告效果的评判依据,受众具体的反应可划分为对该广告产品的认知、识别、记忆、回忆、行为等层面。这几个层面基本与影响力等级模型所划定的三个层次:感知、情感和行为相对应[3]。因此,在本文中选择了三个变量:品牌记忆、品牌评价和购买意愿,来作为衡量植入式广告效果的指标。
本文所运用到的数据全部来自于调查问卷。问卷共分为三部分:第一部分是人口统计学因素调查。第二部分是对植入式广告的影响因素的测量。第三部分是对植入式广告效果的测量。量表采用和借鉴了李克特量表中的五点尺度设计,研究中所提出的的指标如表1所示。
表1 指标与命名对应表
2.2.1 信度检验
在SPSS检验结果中,Cronbach’s Alpha值在0.8以上,说明样本数据通过了信度检验。
2.2.2 效度检验
效度指的是测量结果的有效性。一般情况下采用 KMO和巴特利球形检验,其中KMO检验常用来比较变量之间的简单相关系数和偏相关系数。KMO值越接近于1,原有变量越适合做因子分析。巴特利球形检验用于检验数据的分布和各个变量之间的独立情况。在SPSS检验结果中,如果sig值小于0.05,说明各个变量存在独立性[4]。
由表2可知,KMO值为0.855,大于0.8,Bartlett球形检验,近似卡方值为2014.068,自由度为55,sig值为0,说明效度良好,可以认为本文的调查问卷数据适合做因子分析。
表2 KMO和巴特利球形检验
本次研究先对性别进行了独立样本t检验,再对年龄、学历、职业进行单因素方差分析,由SPSS输出结果,得出结论:人口统计学变量对偶像养成类节目植入式广告的传播效果有显著影响。
本文选择了11个指标来表示植入广告传播效果的影响因素,为了降低影响因素维度,简化模型,现对影响因素指标进行因子分析。
首先选用主成分法进行公因子的提取,该方法假设变量是各因子的线性组合,从原始方差的总变异出发,尽可能使原始变量的方差能够被主成分所解释[5]。
由主成分提取统计表可知,初始特征值大于1的因子一共有三个,累计解释方差变异为77.202%,11指标提取的3个公共因子对于原始数据的解释较为理想。
为了得到更有现实意义的因子,现进行因子旋转。选用方差最大的正交旋转法,使得旋转后的因子载荷矩阵中的列元素尽可能拉开距离。
根据旋转成分矩阵可以判断各个指标的因子归属,其中x3、x4、x5、x1、x2属于因子1,其因子载荷均大于0.7,按照所反映变量的逻辑规律可以将公因子1命名为F1:植入载体因子;其中x8、x10、x11属于因子2,其因子载荷均大于0.7,可以将公因子2命名为F2:受众敏感因子;其中x7、x6、x9属于因子3,其因子载荷均大于0.7,可以将公因子3命名为F3:植入模式因子。
3.2.1 模型的建立与检验
运用结构方程模型研究植入式广告传播效果的影响因素具有十分明显的优势,主要有:①模型可以同时考虑多个因变量,在本此研究中,选取了三个因变量y1:品牌记忆y2:品牌评价y3:购买意愿。②自变量和因变量都允许存在误差。③研究者可根据理论构建模型,并根据模型与数据的拟合程度来调整模型[6]。
在这里选用AMOS进行结构方程建模分析,在前面分析的基础之上,把样本数据逐一导入模型中,得到初始模型路径图如下。
图1 结构方程模型图
数据运行以后,需要选取一些指标来分析模型整体拟合度,本文选取的具体指标有:卡方自由度比、RMSEA(近似均方误差根)、NFI(规范拟合指数)、GFI(拟合优度指数)、CFI(比较拟合指数)、IFI(增加拟合指数)、TLI(非规范拟合指数)。初次执行后得到的参数如表2。
表3 总方差分解表
表4 正交旋转表
由表2可以看出,选择的指标的拟合系数均大于0.7,RMSEA的系数也属于[0,1],所以认为模型拟合度良好。
3.2.2 模型的修正
一般认为,当变量路径系数的sig值小于0.001时被认为显著性很高,sig值超过0.005则视为未达到显著性水平,需要对模型进行修正。由上表可以看出,未达到显著性水平的路径包括y1←F2、y2←F2、y3←F2。它们分别代表受众敏感因子与品牌评价,受众敏感因子与品牌记忆,受众敏感因子与购买意愿。将这三条路径删除后,检验拟合度的指标有所提升,可以认为模型修正效果较好。
模型修正以后的结果来看,删除掉受众敏感因子F2与因变量y1,y2,y3的所有路径之后,最终的结构方程模型如图2所示。
表5 拟合系数表
表6 变量路径系数对照表
图2 修正后的结构方程模型图
首先通过对人口统计学变量进行统计分析,认为人口统计学变量对植入式广告的传播效果有显著性影响。通过因子分析和结构方程模型发现,结构方程在有关植入载体因子和植入模式因子均达到了显著性水平,因此可以得出结论:用户忠诚度、传播平台的性质、节目偏好性、投入程度、品牌参与度对植入式广告的传播效果有显著影响。广告植入模式、广告植入显著程度、植入品牌与节目内容的契合度对植入式广告的传播效果有显著影响。
但是受众敏感因子没有达到显著水平,因此可以推断,在偶像养成类节目中,受众敏感因子并非是影响植入式广告传播效果的明显因子。对于其中所包含的偶像效应,认为在此类节目中,人气较高的参赛选手还未成长为成熟的艺人,因此在参与品牌植入时,虽然会获得较高的关注,增加受众的品牌记忆,但并没有改变受众的品牌评价和购买意愿,因此没有对广告效果产生显著影响。
对偶像养成类节目而言,节目制作方式仍然是内容输出的核心,也是品牌植入的基础。在打造好节目内容的同时,应当精心设计好广告植入节点;在广告植入环节,应当更加注重品牌与节目内容的契合程度,而不是仅靠人气选手进行卖点宣传。同时,也应当不断提高参赛选手的自身实力和影响力,为艺术与品牌搭建一个合适的桥梁,实现节目效果与传播效果的双赢。