1. 引言
在电子商务平台上，消费者搜索特定产品后所看到的产品展示列表，通常以产品图片搭配标题文字的形式呈现，这些产品“封面”信息在瞬间给消费者留下第一印象，并对消费者的购买决策产生深远影响。以往，卖家主要通过在标题文字中精心编排准确的关键词来介绍产品，这种方式虽然能够确保信息传递的准确性，但却在一定程度上牺牲了可读性。
而近年来，随着视觉营销的兴起，越来越多的卖家开始将目光聚焦于产品图片，并尝试在产品展示图片中嵌入文字信息。一方面，这种创新的展示方式，本文称之为内嵌文本型产品图片，能够突破标题文字篇幅的限制，将产品的突出亮点、重要功能和详细参数等关键信息直观地展示给消费者，使他们无需点击进入详情界面，便能快速了解产品的核心价值，从而大大增加了购买的可能性[1]；另一方面，图片本身具有强大的视觉吸引力，相较于纯文本信息，更容易引起消费者的关注和兴趣[2]。然而，这种在产品图片中嵌入文字的做法也并非毫无弊端。它可能会增加图片的视觉复杂性，干扰消费者对图片的顺畅理解，进而降低消费者的加工流畅性，对购买意愿产生潜在的负面影响。
2. 理论框架与研究假设
2.1. 研究模型
Figure 1. Research model diagram
图1. 研究模型图
在电子商务环境中，内嵌文本型产品图片会同时唤起消费者的两种信息处理模式：启发式处理和系统化处理，进而对消费者的购买意愿产生双重影响。基于相关研究和现实场景，本文引入了加工流畅性和感知诊断性这两个构念来分别表征消费者在两条信息处理路径中的状态变化。产品类型和认知需求调节了内嵌文本型产品图片与消费者信息处理方式之间的关系。本文的研究模型如图1所示。
2.2. 启发式–系统化模型
启发式–系统化模型(HSM)提出个体主要通过两个认知系统处理信息：启发式处理和系统化处理。启发式处理需要较少的认知努力和较少的认知资源，而系统化处理则需要付出相当大的努力来阅读和分析信息。先前的研究表明，常见的启发式线索包括网页设计、熟悉度、亲近感等，而系统化线索则包括感知信息量、信息质量、信息可靠性和论证强度等[3]。对于内嵌文本型产品图片，消费者不仅会关心图片设计的复杂性(启发式)，还会考虑信息量的增加(系统化)。
2.3. 加工流畅性
加工流畅性是一种元认知体验，是指个人在对信息进行主观理解时感受到的难易程度[4]。有研究表明，提供更多信息的刺激更复杂，会让消费者感知更不流畅，因为人们需要更多的努力来提取和解释信息[5]。文字嵌入一般是对产品功能特性的详细介绍，无疑显著增加了图像中的信息量。这种情境下，消费者在进行信息处理时会采取启发式的途径，涉及较少的认知资源。文字嵌入图片导致的图像复杂性在情感维度上会降低消费者的加工流畅性。因此，提出了以下假设：
H1：与没有嵌入文字的图片相比，消费者在查看内嵌文本型产品图片时的加工流畅性更低。
2.4. 感知诊断性
感知诊断性被定义为消费者认为购物体验有助于他们评估产品并做出合理决策的程度[6]。有研究表明，感知诊断有助于消费者认知地评估产品属性。在产品图片中嵌入文字，相当于增加了产品介绍信息。这种情境下，消费者在进行信息处理时会采取系统化的方式，投入更多认知努力。在认知维度上，这些介绍信息可以帮助消费者了解和熟悉产品，从而提高了消费者的感知诊断能力。因此，提出了以下假设：
H2：与没有嵌入文字的图片相比，消费者在查看内嵌文本型产品图片时的感知诊断性更高。
2.5. 加工流畅性对购买意愿的影响
加工流畅性是影响人们判断和行动的重要变量。现存的研究表明，不流畅作为心理活动的阻碍，会降低消费者对产品的喜爱[7]。同时，在电子商务的搜索阶段，消费者往往是以目标为导向的，会更加关注信息处理的效率。因此，不流畅带来的低效率和低易用性，会进一步降低消费者的评价，进一步降低了消费者购买产品的意愿。因此，提出了以下假设：
H3：加工流畅性与消费者的购买意愿呈正相关。
H4：加工流畅性中介了内嵌文本型产品图片对消费者购买意愿的影响。
2.6. 感知诊断性对购买意愿的影响
感知诊断性可以通过信号和激励措施减少信息不对称，并增强消费者对自己购买决策的信心[6]。随着感知诊断的增加，消费者对产品的理解更加深入，产品与消费者之间的心理距离被拉近，消费者更有可能购买这些产品。有学者发现，在在线产品展示的背景下，感知诊断性对消费者购买意愿有积极影响[8]。因此，提出了以下假设：
H5：感知诊断性与消费者的购买意愿呈正相关。
H6：感知诊断性中介了内嵌文本型产品图片对消费者购买意愿的影响。
2.7. 产品类型
对于不同产品，消费者获取信息的能力也是不同的，基于此可以将产品划分为搜索和体验两类[9]。搜索型产品能够被客观评价且易于比较，信息也通常容易获取。而消费者对体验型产品的评价则往往带有主观性，个人品味起到了重要的作用，比较的难度较大。消费者对搜索型产品会进行大量搜索，付出更多认知资源进行信息处理，倾向于采取系统化处理的方式；而对体验型产品的搜索则相对较少，付出较少认知资源进行信息处理，倾向于采取启发式处理的方式。因此，提出了以下假设：
H7：产品类型调节了内嵌文本型产品图片对感知诊断性和加工流畅性的影响。在搜索型产品图片中嵌入文字，对消费者的感知诊断性影响更大；在体验型产品图片中嵌入文字，对消费者的加工流畅性影响更大。
2.8. 认知需求
认知需求是指个体参与和享受认知活动的倾向[10]。高认知需求的个体受信息质量的影响更大，拥有更多可用的认知资源，并且更多地采取系统化的信息处理方式。而低认知需求的个体倾向于避免费力的认知活动，更多地依赖启发式信息处理。当信息被认为很复杂时，高认知需求的人会进行更努力的信息处理；而当消息被认为很简单时，低认知需求的人会进行更努力的信息处理。因此提出了以下假设：
H8：认知需求调节了内嵌文本型产品图片对感知诊断性和加工流畅性的影响。对高认知需求的消费者来说，在产品图片中嵌入文字对感知诊断性的影响更大；对低认知需求的消费者来说，在产品图片中嵌入文字对加工流畅性的影响更大。
3. 实验设计与研究结果
3.1. 预实验
为确保实验中操纵的产品属于被试认可的搜索型产品或体验型产品，有必要通过预实验选择合适的产品类别。参考以往的研究，我们邀请了电商领域的专业人士，通过讨论产生了候选的搜索型产品(智能手表、灯泡和中性笔)和候选的体验型产品(红酒、香水和T恤)。
首先，参与者被告知本实验的目的是对产品进行分类。然后，参与者填写了自己的人口统计信息以及是否有网购经验。最后，参与者查看了搜索型产品和体验型产品的定义，并分别对6个候选产品进行评分。分数越低，就越能表明参与者认为该产品是搜索型产品；分数越高，就越能表明参与者认为该产品是体验型产品。
预实验一共收集了75份问卷，排除没有网络购物经验以及没有认真阅读产品类型定义的参与者，共得到63份有效问卷(包括34名男性和29名女性)。单样本T检验的结果显示，6种产品的平均分与预期均一致。具体来说，智能手表(M = 3.51, t = −2.020, p < 0.05)，灯泡(M = 2.11, t = −9.632, p < 0.001)，中性笔(M = 3.05, t = −4.242, p < 0.001)的平均得分显著低于中位数4，表明参与者认为它们是搜索型产品。另外，红酒(M = 5.90, t = 10.629, p < 0.001)，香水(M = 6.19, t = 12.618, p < 0.001)，T恤(M = 4.98, t = 4.498, p < 0.001)的平均得分显著高于中位数4，表明参与者认为它们是体验型产品。其中，灯泡的平均得分低于其他两种搜索型产品，香水的平均得分高于其他两种体验型产品。因此，选择灯泡作为搜索型产品，香水作为体验型产品，用于正式实验。
3.2. 测量
根据Cheng等人的研究，本文使用3项量表来测量感知诊断性，并进行了修改以更好地反映本研究的背景[11]。参考Maier对产品图片的研究，本文使用Wu及其同事改编的4项量表来测量加工流畅性[12]。基于Wu等学者的研究，使用3项量表来测量购买意愿[13]。对于产品类型，本文使用了经过Fan等人改编的6项量表[14]。使用Epstein等学者开发的5项量表测量认知需求，衡量每个参与者努力进行认知活动的倾向[15]。本文对消极陈述进行反向编码，根据量表的中位数将参与者分为了两组(高/低认知需求)。所有变量均使用李克特7级量表进行测量，其中1表示“非常不同意”，7表示“非常同意”。
3.3. 程序
本实验采用2 (文字嵌入：有与无) × 2 (产品类型：搜索型与体验型)被试间设计。使用腾讯问卷平台设计并发放实验问卷。实验问卷由四个部分组成。第一部分是实验介绍，告诉参与者实验目的是调查消费者的行为。第二部分描述了实验场景，“想象一下你在像京东这样的电子商务平台上购物，经过搜索与浏览后看到了以下产品图片。请你在仔细查看产品图片后完成问卷”。第三部分是相关变量的测量量表。设置了关于产品类型的测量条目，以测试对产品类型的操纵效果。另外，设置了关于认知需求的测量条目，用以测量参与者的认知需求。第四部分是人口统计信息。参与者被随机分配到两个实验组之一。首先，参与者通过阅读场景描述想象他们正在电商平台中选购商品。然后，他们将看到与其实验组相对应的产品图片。最后，参与者将完成相关的量表并报告人口统计信息。正式实验一共收集了186份问卷，排除没有认真查看产品图片的参与者，共得到179份有效问卷(包括88名男性和91名女性)。
3.4. 结论
本文首先使用SPSS 27和AMOS 28对测量模型进行信效度检验。各因子的标准负荷、克隆巴赫α系数(α)、组合信度(CR)和平均方差提取量(AVE)如表1所示。从中可知量表的克隆巴赫α系数和组合信度均大于0.7，平均方差提取量(AVE)大于0.5，这说明量表具有良好的内部一致性和收敛效度。
Table 1. Results of reliability and validity test
表1. 信效度检验结果
潜变量 |
题项 |
标准负荷 |
克隆巴赫α系数 |
CR |
AVE |
感知诊断性 |
这张图片对我评估这个产品有帮助 |
0.920 |
0.920 |
0.915 |
0.783 |
|
这张图片有助于我熟悉这个产品 |
0.895 |
|
|
|
|
这张图片对我了解这个产品的性能有帮助 |
0.837 |
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加工流畅性 |
产品图片中呈现的信息便于查看 |
0.918 |
0.960 |
0.956 |
0.846 |
|
很容易就能够识别产品图片中呈现的信息 |
0.932 |
|
|
|
|
产品信息很容易理解 |
0.921 |
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|
我能够毫不费力地理解产品图片中的信息 |
0.907 |
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购买意愿 |
我希望购买这个产品 |
0.872 |
0.924 |
0.889 |
0.729 |
|
我会考虑购买这个产品 |
0.776 |
|
|
|
|
我购买这个产品的可能性很高 |
0.908 |
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|
使用独立样本t检验对产品类型进行操纵检验，结果显示，灯泡的平均得分显著低于香水(M灯泡 = 2.95, M香水 = 4.85, t = −11.66, p < 0.001)。这说明参与者更倾向于认为灯泡是搜索型产品而香水是体验型产品，正式实验对产品类型的操纵是成功的。
采用中位数分割法(中位数 = 4.2)，将参与者分为低认知需求组(n = 86, M = 2.75, SD = 0.84)和高认知需求组(n = 93, M = 5.34, SD = 0.72)。独立样本t检验显示两组差异显著(t = −22.23, p < 0.001)。
文字嵌入对感知诊断性与加工流畅性的影响。方差分析结果显示，文字嵌入对感知诊断性的影响显著(M文字 = 5.01, M纯图 = 3.65, F (1, 177) = 39.32, p < 0.01)；文字嵌入对加工流畅性的影响显著(M文字 = 4.08, M纯图 = 5.12, F (1, 177) = 17.49, p < 0.01)。与没有嵌入文字的图片相比，消费者在查看内嵌文本型产品图片时的感知诊断性更高，加工流畅性更低，支持假设H1和H2。
文字嵌入对购买意愿的影响。方差分析的结果显示，文字嵌入对消费者的购买意愿没有显著影响(M文字 = 4.00, M纯图 = 3.92, F (1, 177) = 0.15, p = 0.70)。这表明，无论是否在产品展示图片中嵌入文字，消费者的购买意愿不会产生显著变化。
感知诊断性与加工流畅性的中介效应。使用PROCESS模型4进行中介效应分析，结果显示：内嵌文本型产品图片通过感知诊断性对消费者购买意愿有显著的正向间接影响(95% CI [0.45, 0.98])，同时通过加工流畅性对消费者购买意愿有显著的负向间接影响(95% CI [−0.43, −0.12])。因此，支持假设H3、H4、H5和H6。
产品类型在文字嵌入对感知诊断性的影响中存在调节效应。本文发现产品类型调节了文字嵌入对消费者感知诊断性的影响(p < 0.01)。如图2所示，在体验型产品图片中嵌入文字，对消费者的感知诊断性具有显著正向影响(M文字 = 4.66, M纯图 = 3.93, p < 0.05)；而在搜索型产品图片中嵌入文字，对消费者感知诊断性的正向影响更加显著(M文字 = 5.29, M纯图 = 3.35, p < 0.001)。没有发现产品类型在文字嵌入对消费者加工流畅性的影响中存在调节效应(p = 0.28)。
Figure 2. The moderating effect of product type
图2. 产品类型的调节效应
产品类型：有调节的中介效应分析。使用PROCESS模型7进行有调节的中介分析，以文字嵌入为自变量，以感知诊断性和加工流畅性为两个中介变量，以产品类型为调节变量，以购买意愿为因变量。结果显示，对于体验型产品，通过感知诊断性(95% CI [0.05, 0.67])和加工流畅性(95% CI [−0.57, −0.12])对购买意愿的间接影响显著。对于搜索型产品，通过感知诊断性(95% CI [0.65, 1.44])和加工流畅性(95% CI [−0.39, −0.03])对购买意愿的间接影响显著。产品类型调节了文字嵌入对感知诊断性的影响(95% CI [−1.20, −0.20])，但没有调节文字嵌入对加工流畅性的影响(95% CI [−0.41, 0.13])。
以上分析说明，假设H7被部分支持。
认知需求在文字嵌入对加工流畅性的影响中存在调节效应。本文发现认知需求调节了文字嵌入对消费者加工流畅性的影响(p < 0.05)。如图3所示，对低认知需求的消费者而言，在产品图片中嵌入文字对加工流畅性具有显著负向影响(M文字 = 3.63, M纯图 = 5.14, p < 0.001)；但对高认知需求的消费者来说，在产品图片中嵌入文字对加工流畅性的影响不显著(M文字 = 4.70, M纯图 = 5.10, p = 0.26)。没有发现认知需求在文字嵌入对消费者感知诊断性的影响中存在调节效应(p = 0.55)。
Figure 3. The moderating effect of need for cognition
图3. 认知需求的调节效应
认知需求：有调节的中介效应分析。使用PROCESS模型7进行有调节的中介分析，以文字嵌入为自变量，以感知诊断性和加工流畅性为两个中介变量，以认知需求为调节变量，以购买意愿为因变量。结果显示，对于低认知需求的消费者，通过感知诊断性(95% CI [0.34, 0.99])和加工流畅性(95% CI [−0.61, −0.16])对购买意愿的间接影响显著。对于高认知需求的消费者，通过感知诊断性(95% CI [0.42, 1.17])对购买意愿的间接影响显著，但通过加工流畅性(95% CI [−0.27, 0.05])对购买意愿的间接影响不显著。认知需求调节了文字嵌入对加工流畅性的影响(95% CI [−0.55, −0.03])，但没有调节文字嵌入对感知诊断性的影响(95% CI [−0.58, 0.33])。
以上分析说明，假设H8被部分支持。
4. 总结与讨论
在电子商务趋向成熟，产品竞争越发激烈的背景下，设计产品的封面展示图片值得也已经引起了卖家重视，使用内嵌文本型产品图片成为了一种相对普遍的电商营销做法。尽管电子商务中的消费者意图已经得到了广泛的研究，但对于这样一种新兴营销现象的关注仍然十分有限。本研究通过揭示这种营销手段对消费者购买意愿的影响，为这一研究主体做出了贡献。
本研究提出了基于启发式–系统化模型的分析框架，透过信息处理的视角，将启发式处理和系统化处理分别概念化为加工流畅性和感知诊断性，发现了内嵌文本型产品图片影响消费者购买意愿的两条路径，还确定了内嵌文本型产品图片对消费者信息处理和后续购买意愿的影响边界。产品类型和认知需求调节了内嵌文本型产品图片与信息处理之间的关系。在查看不同类型的产品图片时，消费者会采取不同的信息处理方式。不同认知需求的消费者也往往拥有不同的信息处理偏好。
本文没有发现产品类型在文字嵌入对消费者加工流畅性的影响中存在调节效应，这可能是因为加工流畅性作为一种瞬间产生的潜在感知体验，对视觉复杂性的反应是基础且普遍的[16]。不管是搜索型产品还是体验型产品，文字嵌入图片这一操作都同等程度地增加了图片的视觉复杂性，引发了相似的流畅性降低效果。本文同样没有发现认知需求在文字嵌入对消费者感知诊断性的影响中存在调节效应，这可能是因为内嵌文本提供的信息增量相对有限，其诊断价值对于不同认知需求的消费者而言都是显著且可及的。在网购的场景下，消费者带有明确的评估目标，需要文字信息来辅助判断[17]。无论消费者的认知偏好如何，内嵌文本都以明确的信息增益提升了感知诊断性。
尽管内嵌文本型图片通过感知诊断性与加工流畅性两条路径分别对购买意愿产生显著的正向与负向影响，但其对购买意愿的总直接效应却不显著。从实践角度看，总效应不显著意味着商家若仅以“是否添加文字”作为决策标准，可能无法获得预期的营销效果，甚至因路径抵消而导致投入无效。这警示营销者必须跳出“非此即彼”的二元思维，认识到视觉元素的设计效果是条件化与精细化的。它迫使实践者必须进一步思考：在何种情境下可以通过设计优化来强化某一路径，从而打破僵局，使总效应朝向期望的方向显现。
本研究为电商营销策略的制定提供了独特的见解，发现了使用内嵌文本型产品图片这种营销手段的有效性，从而证明了优化设计产品展示图片的重要性。一方面，卖家在产品展示图片中嵌入文字时，应当注重对产品功能、特色和亮点的说明，提升消费者的感知诊断性。另一方面，卖家应当精心设计产品图片中文字的大小、颜色、位置和整体风格，尽可能使这些文字易于查看，从而减轻对消费者加工流畅性的负面影响。此外，产品的类型和目标消费群体的认知需求也是值得卖家考虑的因素。
当然，本研究存在一定的局限性，这也为将来的研究提供了改进方向。卖家在图片中嵌入文字的具体方式有很多种，而本研究只选择了其中具有代表性的一类——带有简单背景框的文字。还有一些卖家会将纯文字嵌入图片，而不改变原图片的背景。因此，研究不同的文字嵌入方式对加工流畅性的影响是一个值得考虑的方向。