摘要: 随着B站UP主广告代言的发展，理清互动性对用户广告态度的影响路径成为众多广告商面临的重大问题。本文从用户视角出发，通过文献总结和理论分析，提出相应的研究假设，并结合B站PUGC视频的特点，重点分析了临场感、心流体验、群体认同三个因素之间的关系，构建了以互动性因素为前因、以临场感、心流体验、群体认同为媒介，以广告态度为结果的结构方程模型，并面向Z世代用户对模型进行了检验校正。研究发现，互动性对广告态度的影响路径有三条，主路径为从互动性到临场感至群体认同从而影响广告态度；三条路径都需要借助群体认同才能最终影响广告态度。针对以上结论，广告商可以要求B站PUGC视频的互动性从加强临场感、心流体验、群体认同方面着手，从而有效影响用户广告态度。
Abstract:
With the development of UP main advertising endorsement at station B, it has become a major problem for many advertisers to clarify the influence path of interactivity on users’ advertising attitudes. From the perspective of users, this paper proposes corresponding research hypotheses through literature summary and theoretical analysis, and combines the characteristics of PUGC videos at station B, focusing on the analysis of the relationship between the three factors of presence, flow experience, and group identity, and constructs a structural equation model with interactive factors as the antecedents, presence, flow experience, and group identity as the medium, and advertising attitude as the result is tested and corrected for the Z-generation users. The study found that there are three paths that interactivity can affect advertising attitudes. The main path is from interactivity to presence to group identification to affect advertising attitudes; all three paths need group identification to finally affect advertising attitudes. In view of the above conclusions, advertisers can require the interactivity of PUGC videos at station B to start from strengthening the sense of presence, flow experience, and group recognition, so as to effectively influence users’ advertising attitudes.
1. 引言
当前，B站拥有3.06亿月活用户，其中86%占比为35岁以下用户，用户日均使用时长高达89分钟，月均互动数多大125亿次；月均活跃UP主数为270万，月投稿量突破1000万，UP主制作的PUGC (Professional User Generated Content)内容占据平台整体视频播放量的95%，2021年UP主投稿视频播放量为4500亿，当前日均视频播放量增长到31亿次。其中，超110万UP主通过广告方式在B站获得收入。
由于B站庞大的年轻用户群体，和持续增长的用户数量，使得众多品牌方相继在B站开展营销活动，或开设官方账号或通过在PUGC视频中投放广告来扩大在年轻群体中的品牌影响力，而单条视频中插入广告的价格从2千到25万元不等；品牌方比较看中UP主的粉丝数、播放量、互动情况来确定相应商单价格。其中，互动率大于10%的单条视频为优质视频；互动率等于账号内所有粉丝中互动行为的占比，包括点赞、收藏、评论、投币、转发、弹幕。例如：去年10月17日晚，B站UP主“老师好我叫何同学”发布了一期《我做了苹果放弃的产品》的视频，一天之内B站的播放量就已经达到了388万次。而视频的广告赞助商乐歌股份，其股价在次日暴涨13.51%，市值增加近5.5亿至45.76亿。根据相关第三方平台估算，仅此一条视频，B站UP主“老师好我叫何同学”进账超百万。
但另一方面，在B站PUGC视频中投放广告也面临一些问题：1) PUGC视频中互动性是如何影响用户的广告态度，即影响路径问题；2) 在影响路径中，何种因素发挥关键中介作用，即寻找关键中介变量。以便能获得更好的广告效果以及提高UP主商单价格。目前多数关于B站PUGC视频的研究集中于传媒传播方面，与用户广告态度相结合的研究内容较少。基于上述认识和问题，本文将通过文献总结和理论分析建立研究模型，对用户广告态度进行研究，探究B站PUGC视频互动性对用户广告态度的影响路径，为广告商提高广告效果提供分析路径，为UP主提高广告商单价格提供思路。
2. 互动性构成划分、研究假设及理论模型的构建
2.1. 互动性构成划分
据相关数据表明，B站绝大多数用户通过点赞、收藏、评论、投币、转发、弹幕等互动方式表达对视频内容的认可接受度。过往研究中，徐智和杨莉明 [1] 在微信朋友圈信息流广告的用户参与(点赞、发表正面评论、查看详情)的影响因素的分析研究中，发现新媒体广告效果的评估应该建立在互动性的基础上，且应发展有别于传统媒体广告效果评估的新评价标准。张初兵和吴波 [2] 认为互动性能够在网站感知带来积极的认知反应、情感反应、行为反应。范晓屏 [3] 研究发现网站生动性和互动性都能使消费者产生更积极的产品态度。基于以上研究归纳及分析，本文从B站基于兴趣、爱好、知识喜爱的特殊社群文化出发，将互动性的构成因素划分为内容互动、兴趣互动这2个维度。
2.2. 理论分析及研究假设
2.2.1. 互动性对临场感、心流动体验的影响关系
互动性程度主要以技术特征角度、信息交换过程、用户在使用技术及体验之后的感受来衡量。用户感知到的互动性能有效反映其对用户行为的影响。过往文献中，朱国玮 [4] 通过研究发现，在社交电商领域中互动性能够对消费者的广告态度产生影响，并且不同的互动方式存在不一致的影响机制。范小军和蒋欣羽 [5] 发现在移动视频直播中影响满意度和持续使用意愿的因素为互动性，其通过提高用户观看体验(心流体验、社会临场感)和主播认同发挥作用；同时，互动性的各个维度对用户体验和认同感的影响程度存在显著差异。魏剑锋 [6] 研究发现心流体验在主播吸引力、互动性和消费者冲动购买意愿之间起中介作用；同时，心流体验和感知信任在主播互动性和冲动购买意愿之间的中介效应有显著差异，心流体验的中介效应大于感知信任的中介效应。由此，本文提出以下假设：
H1：互动性对临场感存在显著的正向影响。
H2：互动性对心流体验存在显著的正向影响。
2.2.2. 临场感对心流体验、群体认同的影响关系
社会临场感，又称临场感，来源于通讯领域的一个重要概念。该理论最早由马里兰大学教授Short等于1976年发表 [7] ，将其定义为在使用媒体进行沟通的过程中，一个人被当作“真实的人”的程度及与他人联系的感知程度。过往营销领域研究中社会临场感理论主要应用于解释消费者购买态度和购买行为的相关研究 [8] 。华迎 [9] 研究发现通过提高临场感来缩短消费者的感知心理距离，促进消费者通过观察及互动的方式来学习产品知识，进而产生购买意愿。姜丽群和王渊 [8] 研究发现消费者临场感会显著影响其购买行为；消费者的直播黏性对临场感与购买行为之间存在中介作用；直播模式对消费者临场感与直播黏性的正向关系具有调节作用。范月娇 [10] 研究发现心流体验对冲动性购买行为有直接影响，临场感和心流体验充当了间接作用中的完全链式中介作用。冯俊 [11] 研究发现共存临场感对冲动性购买意愿有显著的正向影响，信任和心流体验在共存临场感、交流临场感和情感临场感影响冲动性购买意愿过程中存在中介作用，且两个中介作用效果无显著差异。刘凤军 [12] 研究发现社会临场感提升购买意愿是通过增强消费者的认同感而实现。同时，直播网红自身特性与内容一致性能够通过社会临场感正向调节对消费者的认同感，而在社会临场感与购买意愿之间的起中介作用的因素是强化消费者认同感。由此，本文提出以下假设：
H3：临场感对心流体验存在显著的正向影响。
H4：临场感对群体认同存在显著的正向影响。
2.2.3. 心流体验对群体认同的影响关系
心流体验首次提出于积极心理学领域，米哈里齐克森教授(1975)将其定义为个体专注于某种活动时，所体验到的一种最佳情绪状态。过往研究中，林钻辉 [13] 研究结果表明，网络直播情境下心流体验在专业性、互动性、吸引力和可靠性对冲动性购买过程中均起到中介作用和正向影响。温韬 [14] 研究发现心流体验对感知价值中的享乐价值维度存在显著的正向影响；感知价值对用户黏度存在显著的正向影响；心流体验对用户黏度不具有显著的正向影响。张逸文 [15] 研究了心流体验与品牌联结在此过程中的中介作用，研究表明，消费者涉入度越高，心流体验与品牌联结的程度也越高，从而提升了品牌印象的评价与口碑传播意愿。由此，本文提出以下假设：
H5：心流体验对群体认同存在显著的正向影响。
2.2.4. 群体认同对广告态度的影响关系
群体认同指个体在群体中通过将群体成员特征与自我特征相比对匹配之后，逐步形成的对自己属于某个特定群体的认知，并以此作为依据将自身群体区别于其他群体及将自己隔离于其他群体的认识。过往研究中，范志国 [16] 研究发现群体认同和品牌认同均能虚拟品牌社群中显著正向影响企业－顾客与顾客－顾客之间的价值共创，从而对品牌忠诚产生显著的正向影响。陈海涛和魏永 [17] 研究发现群体认同、社会比较频率对态度极化及行为意愿具有显著正向影响。周学春和王长征 [18] 研究发现内外群体之间存在明显差异；在外群体，会对群体关联性品牌产生削弱的作用；但对于内群体，群体关联性品牌将产生更强烈的自我－品牌联结；因此，群体关联性品牌将在存在群体认同较高或群体地位较高的情况下产生较强的自我品牌联结。杨伟文 [19] 研究发现社群意识和品牌承诺是社群成员对虚拟品牌社群的认同的中介变量，对品牌忠诚产生不同程度的影响。由此，本文提出以下假设：
H6：群体认同对广告态度存在显著的正向影响。
2.3. 逻辑模型的构建
依据以上分析建构了本文的逻辑框架，如图1所示。
Figure 1. Path model of the impact of PUGC video interactivity on user advertising attitude at station B
图1. B站PUGC视频互动性对用户广告态度的影响路径模型
3. 研究设计
3.1. 测量变量的选择与测度
本文研究的关键变量共有6个，分别为：内容互动、兴趣互动、临场感、心流体验、群体认同和广告态度。为了获得良好的信度和效度，本文研究变量的测量指标大多来源于国内外相关文献，少量测量指标结合B站用户使用习惯对表述进行适当的调整。测量指标如表1所示。
Table 1. Measurement dimensions and measurement indicators
表1. 测量维度与测量指标
3.2. 问卷设计和样本数据收集
问卷均采用Likert 5级量表：1表示“很不重要”或“很不认同”；2表示“不重要”或“不认同”；3表示“一般”：4表示“重要”或“认同”；5表示“很重要”或“很认同”。调研对象主要为Z时代年轻消费群体。为了确保问卷添答的质量在问卷设置中第12题为筛选题：此题为注意力检测题，请选择全部选项[矩阵多选题]。问卷回收后我们对全部问卷进行人工审核以判别有效性，对注意力检测题没有全选的问卷及存在连选、乱选的问卷予以剔除。采用线上的方式发放调研问卷350份，除去无效问卷后共304份问卷，问卷回收率为87%。
3.3. 描述性统计分析
样本性别、年龄、受教育程度、职业及月收入等统计指标如表2所示。
从问卷的描述性统计来看，男性128人，女性176人，性别比例接近3/4，比例合理且符合B站用户男女构成比例。年龄层次中69.74%属于18~24岁，符合B站用户年龄层次比例。学历层次中78.29%属于本科及以上学历，略高于B站用户学历层次比例。使用年限中59.87%属于2年及以上时间，基本符合B站用户使用年限比例。每周使用频次中51.32%属于每周使用3次及以上，基本符合B站用户使用频次比例。每次使用时长中52.3%属于每次使用1小时及以上，略高于B站用户每次使用时长比例。综上所述，问卷基本符合B站用户情况。样本整体较为符合预期，可以进行后续的数据分析。
Table 2. Sample descriptive statistics
表2. 样本描述性统计
3.4. 信效度检验
我们对筛选后的304份有效样本使用SPSSAU在线分析软件进行效度分析。SPSSAU效度分析的重点指标包括：KMO值、共同度、方差解释率值、因子载荷系数值等，以验证数据的效度水平情况，分析研究项是否有意义及合理；其中，KMO值用于判断信息提取的适合程度，共同度值用于排除不合理研究项，方差解释率值用于说明信息提取水平，因子载荷系数用于衡量因子(维度)和题项对应关系 [20] 。分析显示，KMO值为0.958 > 0.6，数据能够被有效提取信息。同时，各研究项对应的共同度值均大于0.4，说明研究项信息能够被有效地提取。另外，3个因子的方差解释率值分别为31.201%、27.952%、12.882%，旋转后累积方差解释率为72.035% > 50%，表示研究项的信息量能够有效地提取出来。信度分析用于研究定量数据(尤其是态度量表题)的回答可靠准确性程度，即指所得结果的内部一致性程度 [21] 。分析显示，信度系数值为0.966 > 0.9，因而研究数据信度质量很高。针对“CITC值”，分析项的CITC值均大于0.4，表示分析项之间具有良好的相关关系，同时也说明信度水平良好。综合分析得出，研究数据信度系数值高于0.9，说明数据信度质量高，能够进一步分析。因此本次问卷收集到的数据是可信的。
为了检验内容互动、兴趣互动是否同属于互动性的二阶因子，本研究在基于SPSSAU软件的验证性因子分析中，以这两个变量为互动性的二阶因子对所有变量进行验证性因子分析，如表3因子载荷系数表格和表4模型AVE和CR指标结果所示。整个测量模型与数据的相关指标为χ2 = 620.443 (df = 237, p = 0.000; χ2/df = 2.618)，GFI = 0.848，AGFI = 0.808，CFI = 0.944，IFI = 0.945，RMR = 0.041，RMSEA = 0.066，各个测量变量所对应的AVE值均大于0.5，各个测项在其所测量的潜变量上的因子载荷系数均在统计上高度显著(t ≥ 12.614)。综上所述，各项拟合度指标基本达到了可接受的水平；同时，为测量的收敛效度做出了充分的验证。
Table 3. Factor loading coefficient table
表3. 因子载荷系数表格
Table 4. Model AVE and CR indicators
表4. 模型AVE和CR指标
此外，从表5区分效度：Pearson相关与AVE平方根值可以看出测量模型中各个潜变量间的相关系数介于0.800~0.876，数据置信区间均不含有1.0，区别效度得以验证。在针对区分效度的分析中，临场感的AVE平方根值为0.853，大于因子间相关系数绝对值的最大值0.813，表示其具有良好的区分效度。心流体验的AVE平方根值为0.854，大于因子间相关系数绝对值的最大值0.785，表示其具有良好的区分效度。群体认同的AVE平方根值为0.875，大于因子间相关系数绝对值的最大值0.813，表示其具有良好的区分效度。广告态度的AVE平方根值为0.876，大于因子间相关系数绝对值的最大值0.600，表示其具有良好的区分效度。
Table 5. Discriminant validity: Pearson correlation and AVE square root value
表5. 区分效度：Pearson相关与AVE平方根值
注：最外侧斜对角线数字为AVE平方根值。
4. 实证研究结果分析
B站PUGC视频互动性对用户广告态度的影响路径
在测度模型的信度和效度符合模型要求后，在图1所示的结构方程中带入表1中的各项潜变量及其测项，在304份有效样本中运行SPSSAU软件来计算各路径系数的估计值及各项模型拟合指标值。本结构方程模型是一个以互动性为自变量，以广告态度为最终变量，以临场感、心流体验、群体认同为媒介变量的测量，由6个假设所构建的模型。如图2所示“B站PUGC视频互动性对用户广告态度的影响路”，得到以下各项拟合指标：χ2 = 634.835 (df = 242, p = 0.000; χ2/df = 2.623)，GFI = 0.845，AGFI = 0.807，CFI = 0.943，IFI = 0.943，RMR = 0.041，RMSEA = 0.066。该结构方程模型的路径中各项检验指标基本达到检验要求：其中χ2/df的比值小于3，RMR小于0.05，RMSEA值适当，剩余检验指标全部超过0.8并多数超过0.9。因此该路径比较好地解释了互动性以临场感、心流体验和群体认同为媒介变量对广告态度产生影响的过程。
χ2 = 636.392；df = 246；χ2/df = 2.587；GFI = 0.844；CFI = 0.943；AGFI = 0.810；RMR = 0.041；IFI = 0.944；T LI = 0.936；RMSEA = 0.065
Figure 2. The impact path of PUGC video interactivity at station B on user advertising attitude
图2. B站PUGC视频互动性对用户广告态度的影响路径
表6是各路径的假设检验结果。从中可以得出，互动性对临场感、心流体验都具有显著的影响效应；临场感对心流体验、群体认同都具有显著的影响效应；心流体验对群体认同具有显著的影响效应；群体认同对广告态度具有显著的影响效应。即H1、H2、H3、H4、H5、H6通过了统计检验。
注：→表示路径影响关系。
5. 结论
5.1. 研究结论的贡献
本文研究重点为B站PUGC视频中互动性因素对广告态度的影响路径，构建了以互动性因素为前因、以社会临场感、心流体验、群体认同为媒介的结构方程模型。由于B站社区文化的特殊性，模型中引入其他研究中较少研究的群体认同视角；同时，相较于其他研究直接将临场感作为中介变量，本研究将临场感、心流体验、群体认同共同作为潜在中介变量进行验证，探索群体认同、临场感、心流体验三者之间的作用关系。研究发现，相较于直播带货直接从增强互动性提升临场感从而影响广告态度或产品销量的影响路径 [22] ，B站环境下的影响路径链条更为漫长和曲折，在提高临场感或心流体验的基础上还要做好群体认同。验证模型揭示，互动性对广告态度的影响路径有三条；主路径为从互动性到临场感至群体认同从而影响广告态度，辅路径①为从互动性到心流体验至群体认同从而影响广告态度，辅路径②为从互动性到临场感至心流体验再群体认同从而影响广告；三条路径都需要借助群体认同才能最终影响广告态度。群体认同的重要性也印证了B站相较于其他平台的特殊性，即一群小众爱好者的大本营。所以，B站环境下广告态度的研究，应当着重研究群体认同这一中介变量。
5.2. 管理启示
首先，本文的研究结果揭示了群体认同在B站环境下所起到的重要作用。并且，理清了临场感、心流体验、群体认同三者之间的影响关系以及影响路径；临场感和心流体验对于广告态度的影响都必须通过群体认同发挥中介效应，这是B站PUGC视频相较于直播带货以临场感为中介变量的不同，这要求B站应当在社区中采取更多增强群体认同的手段。基于B站PUGC视频中互动性对于广告态度的影响路径，相关品牌方与B站合作投放广告时应当将能够衡量群体认同的相关指标着重考虑，例如：点赞量，评论量、转发量、UP主的受关注数量，而不应当将播放量作为最重要或最大的衡量指标；同时，由于B站的群体氛围浓厚以及群体认同在影响中的重要作用，B站应当帮助相关品牌方在投放广告时基于“主体–对象–过程”的三维分析框架 [23] ，推荐与品牌内容、价值等方面有关联性的UP主和相关群体。基于影响路径链条相较于直播模式较长和群体认同的重要作用，广告商可以要求B站PUGC视频的互动性从加强临场感、心流体验、群体认同方面着手，从而有效影响用户广告态度；广告方在B站投放的广告应当主要围绕品牌形象及价值宣传为主。