楊東紅,康金嶺,徐 暢

(東北石油大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,黑龍江 大慶 163318)

數(shù)字經(jīng)濟時代各種社交媒體平臺的信息撲面而來,作為一種稀缺資源,社會注意力被賦予可資本化的價值,品牌與用戶形成共鳴正是一個吸引用戶注意力的過程[1]。作為用戶與品牌之間關(guān)系的終極象征,當(dāng)品牌和用戶之間共鳴度高,用戶粘性和忠誠度會進一步提高[2]。各個短視頻公司已經(jīng)意識到下一代消費主力是Z世代(1)“Z世代”是一個網(wǎng)絡(luò)流行語,指新時代人群。也稱為“網(wǎng)生代”“互聯(lián)網(wǎng)世代”“二次元世代”“數(shù)媒土著”,通常是指1995年至2009年出生的一代人。人群。B站作為目前最大的Z世代聚集地,受到字節(jié)跳動系、騰訊系、百度系、阿里系、新浪系等短視頻平臺的沖擊,用戶流失嚴(yán)重。為了提高用戶粘性,必須要扶持up主進行品牌建設(shè),與用戶達成品牌共鳴。因此對于用戶和up主品牌之間形成品牌共鳴的影響因素進行研究顯得尤為重要。

一、文獻綜述

(一)up主品牌

Gorbatov等學(xué)者把以個人為核心建設(shè)的品牌定義為一個人的屬性、價值觀、信仰等的集合體,通過差異化的呈現(xiàn)來試圖在受眾心中建立競爭優(yōu)勢[3]。Khedher、Brems等學(xué)者認(rèn)為個人品牌是一種自我呈現(xiàn)形式,將個人的技能、個性呈現(xiàn)給別人[4-5]。黃海對藝術(shù)家進行研究,認(rèn)為藝術(shù)家品牌是把一位藝術(shù)家和其他藝術(shù)家區(qū)隔開來的獨特象征、符號及其組合[6]。Tarnovskaya認(rèn)為博主品牌包括博主的個性、典型話題、語氣、環(huán)境、產(chǎn)品等[7]。

本文中的up主品牌所指的是up主在B站所創(chuàng)作的視頻。up主通過視頻向觀眾展示自己的生活環(huán)境、專業(yè)技能等,這種呈現(xiàn)方式具有強烈的辨識度并且會給受眾留下獨特的印象。B站中粉絲量達到100萬以上的頭部up主,視頻能呈現(xiàn)出獨特的個人風(fēng)格,和其他up主相比,更具有區(qū)分度,因此本文選取頭部up主來進行用戶和up主品牌共鳴影響因素的研究。

(二)品牌共鳴

Keller將品牌共鳴劃分為行為忠誠、態(tài)度依附、社區(qū)歸屬感和主動介入四個維度進行研究[8]。行為忠誠是用戶對品牌展現(xiàn)的積極態(tài)度和多次購買行為,國內(nèi)外學(xué)者多采用品牌產(chǎn)品購買數(shù)量來測量行為忠誠[9-11]。顧燁燁、張燕等學(xué)者認(rèn)為視頻播放量是用戶對視頻產(chǎn)生濃厚興趣的結(jié)果,作為一種直觀數(shù)據(jù),可以達到側(cè)面反映潛在用戶的效果[12-14]。作品更高的播放量和受眾的高忠誠度息息相關(guān)[15-17]。態(tài)度依附是消費者對品牌的認(rèn)同,up主品牌和用戶達成共鳴的過程中,態(tài)度依附就是用戶對視頻的認(rèn)可[18]。魏小貞等學(xué)者認(rèn)為點贊是觀眾對視頻的支持[19-20]。點贊數(shù)越多,代表用戶群體對視頻的認(rèn)可態(tài)度越強烈[21-22]。社區(qū)歸屬感是用戶對品牌社區(qū)產(chǎn)生的心理歸屬感,并且這種歸屬感使用戶更愿意和社區(qū)其他成員相互交流[18]。品牌社區(qū)擁有即時溝通渠道,有利于擴大品牌影響力以及獲得用戶的認(rèn)可[23]。張璐等學(xué)者對B站進行研究,認(rèn)為彈幕具有即時性和互動性[24]。彈幕數(shù)量會給用戶造成視覺沖擊,當(dāng)彈幕數(shù)量達到一定程度,會形成集視頻、彈幕為一體的觀看氛圍,更有利于用戶增強社區(qū)歸屬感,進而積極地發(fā)送彈幕。主動介入是用戶愿意花費額外的時間精力對品牌進行宣傳[25]。個人思想會對個人行為造成直接影響,轉(zhuǎn)發(fā)是信息傳播行為,通過轉(zhuǎn)發(fā)可以展現(xiàn)出用戶的傳播意圖[26]。用戶想要對up主品牌進行宣傳,最直接的行為是轉(zhuǎn)發(fā)up主作品[27-28]。

根據(jù)品牌共鳴產(chǎn)生作用的不同,研究大致可以分為三類。一類認(rèn)為品牌共鳴發(fā)生在消費者與品牌之間。范曉明和王曉認(rèn)為品牌共鳴體現(xiàn)了消費者與品牌同步的程度,反映了消費者與品牌建立的本質(zhì)關(guān)系[29]。另一類學(xué)者認(rèn)為品牌共鳴體現(xiàn)的是消費者與品牌所有者之間的關(guān)系。Sashittal等學(xué)者認(rèn)為品牌共鳴是品牌所有者與品牌消費者之間以品牌為媒介所產(chǎn)生的不同心靈之間的共同反應(yīng)[30]。還有一類研究者認(rèn)為,品牌共鳴不僅僅發(fā)生在消費者與品牌或品牌所有者之間,還發(fā)生在消費者之間。Lo等學(xué)者認(rèn)為品牌消費者之間與品牌所有者之間也會形成緊密的心理聯(lián)系,形成品牌共鳴[31]。

本文所涉及的品牌共鳴發(fā)生在用戶和up主品牌之間,采用品牌共鳴的行為忠誠、態(tài)度依附、社區(qū)歸屬感、主動介入維度,分別選取用戶觀看視頻后形成的播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)來衡量用戶和up主品牌之間的共鳴程度。

(三)品牌共鳴影響因素

目前,學(xué)者針對品牌共鳴的影響因素進行研究,主要包括互動特征、感知價值、品牌體驗等方面。范曉明等學(xué)者認(rèn)為商業(yè)互動頻率、社會互動頻率、互動真實性分別對品牌共鳴中的行為忠誠度、態(tài)度依附、社區(qū)歸屬感維度產(chǎn)生正向影響[29]。Pozharliev等學(xué)者從感知來源可信度和電子口碑兩方面,檢查INS用戶對INS博主發(fā)布帖子的反應(yīng),證明博主類型和論點質(zhì)量影響用戶對INS帖子的共鳴[32]。Husain等學(xué)者對消費者與品牌互動的關(guān)系和體驗方面進行研究,認(rèn)為品牌體驗是品牌共鳴的前因,還探討了年齡和性別的調(diào)節(jié)作用[33]。本文從感知價值和品牌體驗兩方面來進行品牌共鳴影響因素研究。感知價值方面,本文選取視頻質(zhì)量,采用可量化的指標(biāo)收藏數(shù)、投幣數(shù)來進行研究。對于品牌體驗方面,從視頻特征入手,選取標(biāo)題句式、合作、視頻時長、視頻發(fā)布時間等進行研究。

(四)ELM模型

ELM模型又稱為雙路徑模型或精細加工可能性模型,是消費者通過中心和邊緣路徑進行信息處理以形成最優(yōu)行為決策的模型。中心路徑強調(diào)信息質(zhì)量本身,需要用戶在處理和接收信息過程中,投入精力來思考,最終形成認(rèn)知。邊緣路徑和內(nèi)容本身不直接相關(guān),多為邊緣性線索,用戶可以依據(jù)情景做出簡單判斷[34]。

近年來國內(nèi)外學(xué)者逐漸關(guān)注ELM模型在社交媒體中的應(yīng)用,認(rèn)為中心路徑多與信息質(zhì)量相關(guān),邊緣路徑多和信息特征相聯(lián)系[35-37]。本文衡量品牌共鳴中行為忠誠、態(tài)度依附、社區(qū)歸屬感、主動介入維度的播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)都是用戶接收視頻信息所做的選擇,ELM模型可以適用于研究。以ELM模型為基礎(chǔ),本文將涉及視頻質(zhì)量的收藏數(shù)、投幣數(shù)作為中心路徑,涉及視頻特征的標(biāo)題句式、合作、視頻時長、發(fā)布時間作為邊緣路徑,進行品牌共鳴的影響因素研究(圖1)。

圖1 基于ELM的品牌共鳴影響因素模型

二、研究假設(shè)

(一)研究假設(shè)

1.中心路徑。中心路徑對應(yīng)用戶的理性認(rèn)知因素。當(dāng)用戶采取中心路徑時,用戶參與度更高,重視與信息本身相關(guān)的因素,如信息質(zhì)量、信息價值等[38]。在內(nèi)容生產(chǎn)中,能夠反應(yīng)視頻質(zhì)量的互動信息包括收藏數(shù)、投幣數(shù)等[21,39-41]。

視頻收藏是用戶觀看視頻后將視頻加入收藏夾。高收藏率代表視頻內(nèi)容本身對用戶有用,視頻質(zhì)量高且具有回看的價值[42]。已有學(xué)者認(rèn)為視頻質(zhì)量能夠通過收藏數(shù)反映出來[43]。收藏作為B站反饋系統(tǒng)的一部分,意味著視頻的長期價值,用戶對視頻進行收藏,使視頻擁有了二次播放的可能。高收藏量會使平臺推薦機制對視頻進行更多的主頁推送,進而使視頻獲得更大的曝光度,擁有更多播放量、點贊數(shù)、分享數(shù)和彈幕數(shù)[44-45]。因此本文對于收藏數(shù)和品牌共鳴之間的關(guān)系做出以下假設(shè):

H1收藏數(shù)對品牌共鳴有顯著影響。

投幣數(shù)量體現(xiàn)了用戶對up主精心制作視頻質(zhì)量的一種高度認(rèn)可。Jia等學(xué)者將用戶所捐贈的投幣數(shù)量視為顯性受歡迎程度,認(rèn)為其能夠?qū)σ曨l的流行產(chǎn)生影響[40]。有學(xué)者用投幣數(shù)作為視頻質(zhì)量的測量指標(biāo),衡量其與點贊、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等代表用戶認(rèn)可態(tài)度和主動參與程度的變量之間的關(guān)系[43,46]。投幣數(shù)代表up主創(chuàng)作的視頻質(zhì)量得到之前觀眾的認(rèn)可,這會影響視頻的熱度和流量。因此本文對于投幣數(shù)和品牌共鳴之間的關(guān)系做出以下假設(shè):

H2投幣數(shù)對品牌共鳴有顯著影響

2.邊緣路徑。邊緣路徑對應(yīng)用戶感性認(rèn)知因素。當(dāng)用戶根據(jù)邊緣路徑?jīng)Q策時,投入較少的努力,依賴一些容易獲得的外部線索(如信息來源、易用性、口碑等)做較為簡單和直觀的判斷[47]。本文將視頻相關(guān)特征作為邊緣路徑,探究B站視頻的標(biāo)題句式、合作、視頻時長、發(fā)布時間對于播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的影響。

up主投稿視頻的標(biāo)題是用戶未打開視頻前接收的第一手信息[48]。標(biāo)題是否具備吸引力,一定程度上決定了用戶是否對視頻內(nèi)容進行觀看[49]。孫曉寧、姚青研究表明,疑問句的標(biāo)題能夠在情感層面吸引觀眾注意力,互動式的標(biāo)題句式能使觀眾產(chǎn)生想要一探究竟的想法[50]。賈文龍對高校圖書館公眾號進行研究,發(fā)現(xiàn)以疑問句、感嘆句為標(biāo)題會比陳述句獲得更多的點擊量和點贊數(shù)[51]。在短視頻傳播研究中,學(xué)者多從傳播廣度、傳播參與度、傳播認(rèn)同度三個方面探究標(biāo)題句式對于播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等的影響[42,52]。因此本文對于標(biāo)題句式和品牌共鳴之間的關(guān)系做出以下假設(shè):

H3標(biāo)題句式對品牌共鳴有顯著影響。

up主之間合作投稿可以讓固定在某一分區(qū)的up主實現(xiàn)跨區(qū)吸粉,相當(dāng)于兩個品牌之間的聯(lián)名,能夠同時吸引兩家的用戶,得到更多的關(guān)注度。姬廣緒對抖音博主陳力寶的視頻數(shù)據(jù)做出統(tǒng)計,結(jié)果表明合作視頻獲贊更多[53]。王春迎、陳強等學(xué)者對B站科技期刊賬號、政務(wù)賬號的傳播現(xiàn)狀進行研究,發(fā)現(xiàn)合作創(chuàng)作會影響傳播效果,傳播效果用播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)等衡量[54-55]。若B站用戶熟悉的兩個up主合作進行投稿,即在同一作品中出現(xiàn),更容易引起用戶的好奇心,選擇對視頻進行觀看,提高播放量。這些用戶也很可能會在彈幕上發(fā)送提高視頻話題討論度的內(nèi)容,拉近up主和粉絲的距離,進而更容易達到品牌共鳴的效果。因此本文對于合作和品牌共鳴的關(guān)系做出以下假設(shè):

H4合作對品牌共鳴有顯著影響。

國內(nèi)外學(xué)者以B站、抖音、YouTube等為平臺,研究視頻時長對于視頻傳播效果、用戶參與等方面的影響,結(jié)果表明了視頻時長對于播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)造成影響[56-60]。通常來說視頻時長越長,其中所能包含的信息量越大,用戶越易于理解和參與[61]。但是由于用戶碎片化觀看的需求,李勇等學(xué)者在研究中表明視頻時長能夠顯著負(fù)向影響視頻的播放數(shù)、點贊數(shù)等[62]。因此本文對于視頻時長和品牌共鳴的關(guān)系做出如下假設(shè):

H5視頻時長對品牌共鳴有顯著影響

推送時間是視頻獲得用戶注意力資源的重要組成部分[63]。對于視頻推送時間的劃分,大都從工作時間、空閑時間和睡眠時間出發(fā),只是具體的時間點根據(jù)不同的研究而變化。用戶的注意力資源是有限的,在不同的時間段投放視頻,會影響到用戶在主頁刷到視頻的機率,進而影響到用戶后續(xù)的點贊、發(fā)送彈幕、轉(zhuǎn)發(fā)行為[64-66]。因此本文對于視頻發(fā)布時間和品牌共鳴的關(guān)系做出如下假設(shè):

H6視頻發(fā)布時間對品牌共鳴有顯著影響。

(二)數(shù)據(jù)收集與處理

B站網(wǎng)頁版目前共28個分區(qū),由于綜藝、電影、電視劇、國創(chuàng)、番劇、公開課、虛擬up主、VLOG、公益、單機游戲這些分區(qū)up主特色優(yōu)勢不明顯或與其他分區(qū)高度重疊,所以本文選取生活、游戲、知識、動畫、娛樂、音樂、影視、時尚、汽車、舞蹈、美食、動物圈、科技、運動、鬼畜、資訊這16個特色分區(qū),對于粉絲量大于100萬的up主,即頭部up主進行篩選。為避免主觀傾向,借助B站2018—2021年百大up主名單、B站各個分區(qū)up主認(rèn)定標(biāo)識、微博平臺、火燒云數(shù)據(jù)網(wǎng)站up主排行等的信息,進行多次篩選,保證選取up主的典型性和多樣性。選取的67位up主如表1所示。

使用Python中的Jupyter Notebook程序,在網(wǎng)頁端運行代碼,抓取67位up主從創(chuàng)立到2022年9月期間發(fā)布的視頻播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、視頻標(biāo)題、視頻時長等數(shù)據(jù),共29 309條。去除數(shù)據(jù)中重復(fù)、無效和缺失的數(shù)據(jù),共得到有效數(shù)據(jù)28 988條。變量具體賦值情況如表2所示。

表2 變量賦值情況

三、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

分類變量和連續(xù)變量統(tǒng)計情況如表3、表4所示。由于原始數(shù)據(jù)中的播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、收藏數(shù)、投幣數(shù)和粉絲數(shù)的平均值和最大值之間數(shù)量級相差較大,為了避免量綱的影響,對變量進行取自然對數(shù)處理。

表3 分類變量統(tǒng)計情況

表4 連續(xù)變量統(tǒng)計情況

(二)嶺回歸結(jié)果與分析

為了揭示品牌共鳴的影響因素,本文選取中心路徑中收藏數(shù)、投幣數(shù),邊緣路徑中的標(biāo)題句式、合作、視頻時長、時間作為自變量。在相關(guān)性檢驗中,出現(xiàn)投幣數(shù)和收藏數(shù)之間相關(guān)性系數(shù)為0.920,表示強相關(guān),其他變量之間相關(guān)性系數(shù)均小于0.3為弱相關(guān)。投幣數(shù)和收藏數(shù)之間強相關(guān)可能導(dǎo)致共線性問題,如果直接移除變量會對中心路徑造成影響,因此本文采用嶺回歸進行回歸分析。

根據(jù)不同嶺參數(shù)形成的嶺跡圖中間過程值,如表5至表8所示,K值大于0.25時,各回歸系數(shù)值趨于平穩(wěn),因此本文選取0.25作為K值。

根據(jù)嶺回歸結(jié)果,表9中行為忠誠維度、態(tài)度依附維度、社區(qū)歸屬感維度、主動介入維度這4個維度的模型分別為模型一、模型二、模型三、模型四,模型R方為0.801、0.734、0.676和0.777,即各個模型中的變量分別可達到80.1%、73.4%、67.6%和77.7%的水平來解釋因變量的變異,證明了模型的擬合程度較好。

觀察回歸結(jié)果表9發(fā)現(xiàn):收藏數(shù)在模型一至模型四的系數(shù)分別0.336、0.332、0.264和0.465,P值小于0.01,投幣數(shù)在模型一至模型四的系數(shù)分別為0.333、0.447、0.407和0.322,P值均小于0.01,說明收藏數(shù)、投幣數(shù)作為代表視頻質(zhì)量的中心路徑,對品牌共鳴有顯著影響,因此假設(shè)H1、H2成立。邊緣路徑中,代表視頻特征的標(biāo)題句式在模型一至模型四的系數(shù)分別為0.059、0.004、0.019和-0.042,在模型一和模型四中P值小于0.01,在模型三中P值小于0.1,在模型二中P值為0.67大于0.1,故假設(shè)H3部分成立,即標(biāo)題句式對點贊數(shù)無顯著影響,用戶點贊行為可能是因為用戶對作品內(nèi)容的認(rèn)可,認(rèn)為作品能帶來積極的情緒價值,也可能是up主關(guān)注當(dāng)前的熱點話題并給出自己的積極反饋,這個反饋得到用戶認(rèn)同。標(biāo)題句式只是起到一定的吸引用戶點開視頻的作用,對于用戶的視頻感受影響較小。合作在模型一至模型四中的系數(shù)分別-0.159、0.002、-0.100和-0.087,在模型一、三、四中P值均小于0.01,在模型二中P值為0.873大于0.1,故假設(shè)H4部分成立,即up主是否合作對點贊數(shù)無顯著影響,up主合作可能會擴大作品影響的分區(qū),使更多用戶可以接收到推薦,但是有些up主合作是為了對某一產(chǎn)品進行推廣測試,一些觀眾對廣告存在抵觸、厭惡等反感情緒。雖然這類up主會在某些視頻中點明,當(dāng)某一作品標(biāo)題前方出現(xiàn)自己名稱標(biāo)注,比如“半佛”時,說明視頻內(nèi)容有廣告,用戶可在看到標(biāo)題后自動識別。一些偶然觀看視頻或者并沒有看到up主聲明的用戶,對于這些規(guī)則并不了解,在觀看過程中發(fā)現(xiàn)推廣時,會感到被欺騙,進而退出視頻,不會對視頻進行點贊。視頻時長在模型一至模型四中的系數(shù)分別-0.051、-0.035、0.263和-0.048,四個模型中P值均小于0.01,故假設(shè)H5成立。發(fā)布時間在模型一至模型四的系數(shù)分別為0.010、-0.100、0.035和0.023,在模型二、三、四中,P值小于0.01,在模型一中P值小于0.1,故假設(shè)H6成立。

表5 行為忠誠維度嶺跡圖中間過程值

表6 態(tài)度依附維度嶺跡圖中間過程值

表7 社區(qū)歸屬感維度嶺跡圖中間過程值

表8 主動介入維度嶺跡圖中間過程值

表9 品牌共鳴影響因素嶺回歸結(jié)果

(三)分類變量差異性結(jié)果與分析

根據(jù)嶺回歸結(jié)果,收藏數(shù)、投幣數(shù)、合作、視頻時長、時間均對品牌共鳴造成顯著影響,標(biāo)題句式和合作對于品牌共鳴的行為忠誠、社區(qū)歸屬感、主動介入維度造成影響。根據(jù)數(shù)據(jù)不滿足方差齊性的特征,采用Kruskal-Wallis檢驗和Mann-Whitney檢驗,來探究各個分類變量對品牌共鳴的影響程度。具體結(jié)果如表10、表11所示。

表10 Mann-Whitney檢驗

1.標(biāo)題句式。由于嶺回歸結(jié)果中標(biāo)題句式對于態(tài)度依附維度影響不顯著,所以并沒有對這一維度進行分析。根據(jù)上表結(jié)果,疑問句對行為忠誠、主動介入維度影響較大。在社區(qū)歸屬感維度,非疑問句影響更大。疑問句作為標(biāo)題具有反問色彩,容易抓住用戶眼球,吸引用戶觀看和獲得觀眾的認(rèn)同感。在社區(qū)歸屬維度,疑問句不占優(yōu)勢,可能是本文在設(shè)定上重點關(guān)注疑問的句式,將句式分為疑問句和非疑問句,在非疑問句中若要細分,還存在感嘆句,根據(jù)社交媒體領(lǐng)域?qū)W者已有的研究,感嘆句也會對吸引用戶造成一定的影響[52]。

2.合作。由于嶺回歸結(jié)果中合作并沒有對態(tài)度依附維度產(chǎn)生顯著影響,故沒有對這一維度進行分類變量研究。根據(jù)上表結(jié)果,up主之間合作對行為忠誠、社區(qū)歸屬感、主動介入維度影響較大。B站根據(jù)大數(shù)據(jù)推送視頻,用戶能夠接收到的推送視頻大多是符合自己偏好的,長期以來很容易形成信息繭房。up主之間合作投稿可以多元重疊自己的受眾圈層,創(chuàng)新內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域,和更多的用戶達成品牌共鳴。

表11 Kruskal-Wallis檢驗

3.視頻時長。視頻時長的不同對品牌共鳴造成的效果具有差異,總體上就行為忠誠、態(tài)度依附、社區(qū)歸屬感、主動介入方面,時長大于30分鐘和時長在10—15分鐘更容易引起品牌共鳴。時長大于30分鐘的視頻,根據(jù)所采取數(shù)據(jù),多為影視區(qū)up主的原創(chuàng)剪輯視頻,比如木魚水心對《水滸傳》進行講解,穿插央視劇集進行可視化,這類視頻相當(dāng)于沉浸式的微劇場,用戶通過講解注意到自己未曾關(guān)注的細節(jié),更能引發(fā)用戶的討論與共鳴;或者是科技區(qū)up主的數(shù)碼科技產(chǎn)品測評,比如科技美學(xué)對于小米、一加等5款驍龍8機型進行橫向?qū)Ρ?這類測評若是專業(yè)程度過高,會導(dǎo)致用戶聽不懂產(chǎn)生距離感,因此up主會在視頻中對于產(chǎn)品外觀、屏幕、通話等進行直觀展示再配以專業(yè)講解,加深用戶理解;或者是資訊區(qū)的up主講解時政,比如張召忠對于全球各地時政進行講解,這類視頻為了更容易讓用戶理解,需要對事件前因、當(dāng)前環(huán)境等因素進行詳細分析。視頻受眾以求知態(tài)度進行觀看,雖然時間長,卻能使觀眾收獲良多。其他類視頻普遍以10-15分鐘效果最好,這個時長符合用戶碎片化的觀看習(xí)慣,在用戶耐心范圍內(nèi)獲得用戶的品牌共鳴。

4.發(fā)布時間。視頻推送時間設(shè)定在空閑時間更容易引起品牌共鳴,這個時間段是用戶使用手機高峰時間段,在此期間進行視頻發(fā)布,更容易讓用戶看到視頻發(fā)布消息,選擇觀看視頻,是形成品牌共鳴的前提。

表12 假設(shè)檢驗結(jié)果匯總

四、研究結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

在雙路徑視角下中心路徑中,收藏數(shù)和投幣數(shù)均對品牌共鳴存在顯著影響,視頻質(zhì)量會影響播放數(shù)、點贊數(shù)、彈幕數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù),證明視頻作為up主品牌,只有視頻質(zhì)量過關(guān)才能得到用戶的品牌共鳴。邊緣路徑中,視頻時長、發(fā)布時間對品牌共鳴的行為忠誠、態(tài)度依附、社區(qū)歸屬感、主動介入維度均產(chǎn)生顯著影響;標(biāo)題句式對品牌共鳴的部分維度,即行為忠誠、社區(qū)歸屬感、主動介入維度影響顯著,對態(tài)度依附維度影響不顯著;合作跟標(biāo)題句式一樣,只對行為忠誠、社區(qū)歸屬感、主動介入維度影響顯著。

根據(jù)分類變量差異性結(jié)果分析,以疑問句為標(biāo)題,對品牌共鳴中的行為忠誠和主動介入維度影響較大,非疑問句標(biāo)題對社區(qū)歸屬感維度影響更大。up主選擇合作對品牌共鳴的行為忠誠、社區(qū)歸屬感、主動介入維度影響較大。選擇在休閑時間推送視頻,更容易引起品牌共鳴。影視區(qū)原創(chuàng)剪輯類、科技區(qū)數(shù)碼測評類、資訊區(qū)時政講解類,以30分鐘以上,效果最佳。其他類視頻設(shè)定10—15分鐘更容易影響用戶,進而產(chǎn)生共鳴的效果。

(二)研究啟示

1.避免盲目跟風(fēng),定位原創(chuàng)型up主品牌。為了獲得流量紅利,目前各個內(nèi)容創(chuàng)作平臺均出現(xiàn)了題材、形式同質(zhì)化嚴(yán)重的問題。跟風(fēng)型up主短期內(nèi)會收獲巨大流量,但是長期來看會給受眾帶來疲憊感,不利于up主在平臺的長期發(fā)展。up主應(yīng)該持續(xù)保持原創(chuàng)動力,強化自己的原創(chuàng)型品牌意識,致力于讓普通用戶轉(zhuǎn)化成粉絲,積蓄粉絲規(guī)模,實現(xiàn)粉絲經(jīng)濟的商業(yè)轉(zhuǎn)化。

2.重視標(biāo)題形式吸睛度。標(biāo)題句式對品牌共鳴的行為忠誠、社區(qū)歸屬感、主動介入維度影響較為顯著,疑問句式以反問的方式營造懸疑感,吸引用戶進行觀看。好的標(biāo)題可以抓住受眾心理,但是up主要避免為了騙取用戶的注意力資源而采用過于夸張的句式,這給用戶留下標(biāo)題黨的印象,反而會沖擊up主的品牌,造成用戶流失。因此,up主在視頻設(shè)定上可以偏向于情感表達更強烈的疑問句式,但是標(biāo)題對于視頻主旨的表達一定要充分。

3.up主之間強強聯(lián)合,實現(xiàn)破圈。up主之間的合作相當(dāng)于品牌聯(lián)名,每一次up主的合作,基本都會有一定的漲粉。因為發(fā)布的聯(lián)動視頻,兩家粉絲都會看到,進而了解到另一個up主,這個作用是雙向的。對于非粉絲用戶,由于自身偏好的原因,合作的幾位up主中只要有一位滿足用戶觀看需求,大數(shù)據(jù)就會對該合作視頻進行推送,仍然可以達到擴大up主影響力的目的。

4.在休閑時間段進行視頻上傳,增強曝光度。目前平臺投稿量巨大,若在一開始就流量走低,那么就極大幾率上要被其他視頻埋沒,從而石沉大海。對于作品發(fā)布時間進行規(guī)劃,是up主獲得大量曝光,吸引流量的密碼。一般用戶的上班或者上課時間是固定的,如果選擇在工作時間進行視頻發(fā)布,就避開了作品接受群體會刷短視頻的時間,不僅不會得到平臺流量加持,接收到大數(shù)據(jù)推薦的用戶也會準(zhǔn)度降低。為了保證曝光度,up主應(yīng)該選擇在用戶空閑時間進行視頻發(fā)布,也就是12:00—14:00和18:00—24:00時間段。特別是晚上的時間段,根據(jù)各大平臺數(shù)據(jù)顯示是用戶同時在線人數(shù)的最高峰。這些時間段,屬于用戶的就餐和休息時間段,用戶出于娛樂放松目的登錄平臺,心情放松,對于大數(shù)據(jù)推送的視頻接受度也更高,更容易達成品牌共鳴。

5.合適的視頻時長,吸引用戶注意力。根據(jù)2022年移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)研究報告,人均單日使用短視頻APP達到231.3分鐘。用戶的平臺使用時間是有限制的,過短的視頻能讓用戶在短時間內(nèi)瀏覽更多,但是卻不利于up主品牌給用戶留下印象?？傮w上,up主在視頻時長的設(shè)定中,應(yīng)該以10—15分鐘為主,這個時長用戶的新鮮感可以很好的保持到視頻末尾,避免用戶的疲憊心理。影視區(qū)原創(chuàng)剪輯類、科技區(qū)數(shù)碼測評類、資訊區(qū)時政講解類,設(shè)定在30分鐘以上,更能夠給觀眾帶來沉浸的體驗和完整的收獲,使用戶覺得自己的目的達到滿足,產(chǎn)生品牌共鳴。