1. 引言
1.1. 研究现状
近年来，文化遗产保护与融合成为学界研究热点，研究视角从传统的单一维度逐渐转向“保护–发展–技术”多元协同框架。在文化遗产活化利用方面，文旅部资源开发司(2024)在《文化遗产旅游新业态发展报告》中指出，当前古街发展普遍面临“数字化转型滞后”与“商业化同质化”双重困境，提出“文化基因提取 + 数字载体创新”的发展路径，强调需通过全真互联、数字孪生等技术实现文化展示与商业运营的平衡，并指出网络营销是古街文化传播与商业转化的核心载体，其参与程度1会改变文化体现与商业化的关系强度[1]。这一观点与早期阮仪三团队提出的“保护优先”理念形成延续与创新，但更突出技术赋能的时代特征[2]。针对文化遗产活化中的“文化体现”核心要素，陈鹊虹等(2025)基于表演性文化理论强调，古街文化呈现存在“原真态文化”与“表演性文化”两种形态，过度商业化会致使表演性文化脱离原真内核，可更精准捕捉文化对商业化的差异化影响[3]；初妍等(2025)以青岛历史文化街区为样本实证发现，政府、居民、游客与企业的利益协同，能实现原真文化保护与商业活力的共生[4]。国际层面，UNESCO (2023)在《全球文化遗产数字创新报告》中强调“技术适配性评估”的重要性，提醒避免盲目数字化导致文化失真，这为我国古街数字化转型提供了国际参照[5]。
在网络营销赋能古街发展的理论与实证研究中，相关成果已证实其核心价值：从理论层面，线上线下融合理论强调，古街可通过“线上内容种草–线下体验核销–线上复购转化”的闭环2，实现文化传播与商业收益的协同，打破传统古街“单一线下引流”的局限；从实证层面，多项研究验证了网络营销的实践成效：衢州文旅通过构建网络营销矩阵，推出“我衢浙么辣”等话题内容，实现全网曝光量超5亿次，带动松园菜市场等街巷成为网红打卡地，验证了网络营销对客流与消费的拉动作用[6]；此外，王炫童(2025)的研究通过量化分析发现，网络营销的内容质量、传播频次与古街商业收益呈显著正相关，且能降低文化稀释风险，为网络营销的应用价值提供了数据支撑[7]。
但现有研究仍存在不足：一是多聚焦单一案例或单一影响因素(如技术应用、政策支持)，缺乏对外部性、内部性、文化体现度(原性和真表演性)等多维度的系统整合；二是量化研究较少，多以定性分析为主，难以精准识别各因素间的因果关系及影响权重。三是实践导向薄弱，量化研究多停留在验证网络营销的有效性，未将网络营销作为调节变量系统分析。在此基础上，本文以安庆倒扒狮古街为样本，拆分文化体现维度、引入网络营销调节变量，通过SEM模型量化分析核心影响因素，弥补现有研究的维度与方法缺口。
1.2. 结构方程模型(SEM)在古街商业化平衡研究中的适配性
结构方程模型(SEM)因能同时处理潜变量与观测变量的复杂关系，近年来在文旅研究领域的应用逐渐深化。早期梅蕾等(2013)将其用于顾客价值与忠诚关系研究，验证了模型在消费行为分析中的有效性[8]。而近两年的研究进一步拓展了其应用场景：王顺利等(2024)在古城墙遗址保护研究中，通过SEM分析了“技术投入–保护效果–游客感知”的路径关系，证实模型对文化遗产保护领域多变量分析的适配性[9]；赵明煜等(2025)则在文化遗产数字叙事对游客遗产责任行为的影响研究中，利用SEM量化了“数字可供性–情感/认知–遗产责任行为”影响机制，为数字文化遗产展示设计提供了优先级依据[10]。相较于现有研究，本文的创新在于：一是构建“外部性–内部性–文化体现度–过度商业化–发展阻碍”的完整逻辑链，弥补现有研究维度分散的不足；二是诊断导向，通过模型测算的各路径系数，可明确倒扒狮古街商业化平衡的关键短板，为后续网络营销方案的针对性设计提供量化支撑。
2. 构建研究概念模型，提出研究假设
2.1. 研究概念模型
本文在研究影响古街发展的因素的基础上，构建了研究概念模型，如图1所示。
Figure 1. Research conceptual model
图1. 研究概念模型
2.2. 基于网络营销适配性的研究假设
根据图1研究概念模型，提出古街发展的影响因素的研究假设如下：
H1：外部性对过度商业化的形成有正向影响；这一影响背后的核心痛点是古街曝光不足、资源对接低效，而网络营销中的政企联合话题推广、公益类内容传播可有效缓解资金与政策落地的矛盾，降低外部性对商业化平衡的干扰。在此基础上，本文将网络营销参与度作为调节变量，提出假设H1a。
H1a：网络营销参与度在外部性对过度商业化的影响中起负向调节作用。
H2：文化体现程度对过度商业化的形成有正向影响；文化差异化是平衡商业化的重要切入点，而网络营销中的非遗直播、古街历史故事短视频、文化IP数字化传播等方式，能放大文化体现的传播效应，进一步强化其对过度商业化的抑制作用。且古街的文化呈现并非同质化的“整体概念”，而是存在“真实传承”与“商业展演”的不同，基于上述观点，本研究将文化体现细分为两个维度，提出H2a和H2b以区分二者对过度商业化的异质性影响。
H2a：原真文化体现程度越高，古街过度商业化程度越低。
H2b：表演性文化体现程度越高，古街过度商业化程度越高。
H3：内部性对过度商业化的发展有正向影响；内部运营短板导致古街“体验感不足–口碑下滑–同质化竞争”的恶性循环，网络营销中的线上服务预约、智能导览内容推送、用户评价互动等工具，可精准优化内部运营效率。
H4：过度商业化对阻碍古街发展有正向影响；这一假设验证了“商业失衡会破坏古街核心价值”，而网络营销的核心优势正在于“文化传播与商业增收的协同”。
3. 问卷设计和数据搜集
根据研究的目的，问卷包括阻碍古街发展的不同因素，包括外部性、文化体现程度、内部性、阻碍因素。其中外部性用法律不全、公众环保意识弱、缺乏保护资金、缺少规划、保护机制不全5个观测变量进行测量；文化体现维度进一步细分为原真文化体现与表演性文化体现两个子维度：原真文化体现聚焦古街文化传承，用古街建筑特色、非遗项目日常展演、本地原生业态占比3个观测变量衡量表演性文化体现聚焦市场导向的商业文化，用商业化脚本式文化活动、同质化店铺主题、网红产品3个观测变量衡量；内部性用产品定价、产品质量、店铺人员服务、古街网络覆盖、环境质量、街区内交通6个观测变量来衡量。阻碍因素用古建筑的保护和生活习俗和传统文化保护来衡量以及性别、年龄、教育程度等相关的影响因素。
问卷初稿完成后，进行了预调查，共发放问卷120份，回收100份，其中有效问卷100份，采用SPSS22.0软件进行信度分析和效度检验。信度分析的主要目的是检验量表的整体可靠性，并删除不符合标准的问题，从而确保问卷的内容的有效性。效度分析是具体考察每一个题项的能效性，即每一个题项对于量表而言是否发挥了重要的作用。我在中央商城采用拦截式抽样方法发放调查问卷，从中选取一些代表性的样本进行预调查。
在信度和效度分析的基础上，对问卷进行了修改，从而形成了正式的问卷。正式问卷的内容共分为四个方面，分别是个人信息、古街新业态店铺发展现状分析、古街发展阻碍分析和古街未来发展方向探究，共24个题项。正式调查采用的是简单随机抽样的方法进行，本研究问卷使用李克特五级量表法进行设计，每个题项评价分数范围1~5，1表示非常不满意，2表示不满意，3表示一般，4表示满意，5表示非常满意。以获得更科学的样本数据，本研究主要是在问卷星这个平台发放电子问卷，同时借助微信、QQ群发放问卷，共发放问卷735份，回收597份，其中有效560份。最后将问卷所包含的数据统一录入AMOS24.0版本统计软件中，进行相关的数据处理和分析。
问卷分为两部分：第一部分包含受访者的基本信息，见表1；第二部分包含包括阻碍古街发展的不同因素，见表2。具体的测量问题采用的是五级李克特量表对各项指标进行量化。
Table 1. Sample information summary
表1. 样本信息一览表
属性 |
选项 |
频数 |
百分比(%) |
累计百分比(%) |
性别 |
男 |
229 |
38.36 |
38.36 |
女 |
368 |
61.64 |
100 |
年龄 |
18岁以下 |
33 |
5.54 |
5.54 |
18~29岁 |
412 |
68.96 |
74.5 |
30~59岁 |
128 |
21.48 |
95.98 |
60岁以上 |
24 |
4.02 |
100 |
文化程度 |
小学以下 |
21 |
3.52 |
3.52 |
初中 |
84 |
14.09 |
17.61 |
高中 |
32 |
5.37 |
22.98 |
专科 |
62 |
10.4 |
33.38 |
本科 |
371 |
62.08 |
95.46 |
研究生 |
27 |
4.53 |
100 |
了解程度 |
了解 |
445 |
74.5 |
74.5 |
不了解 |
152 |
25.5 |
100 |
从样本性别分布看，男性的比例为38.26%，女性的比例为61.64%；从年龄分布上看，大部分样本为“18~29岁”，占比68.96%；从文化程度来看，“本科”占比最高，为62.08%；从了解程度来看，“了解”相对来说最多，比例为74.5%。这一特征与网络营销的核心受众高度契合，为后续通过网络营销精准触达核心受众、提升转化效率提供了天然基础。
Table 2. Survey project
表2. 问卷调查项目
编号 |
调查项目 |
外部性 |
A1 |
缺少规划 |
A2 |
缺乏保护资金 |
A3 |
法律不健全 |
A4 |
公众环保意识弱 |
A5 |
保护机制不健全 |
原真性 文化体现程度 |
B1 |
古建筑特色 |
B2 |
非遗项目日常展演 |
B3 |
本地原生业态占比 |
表演性 文化体现程度 |
B4 |
商业化脚本式文化活动 |
B5 |
同质化店铺主题 |
B6 |
网红产品 |
内部性 |
C1 |
产品定价 |
C2 |
产品质量 |
C3 |
街区内交通 |
C4 |
店铺人员服务 |
C5 |
古街网络覆盖 |
C6 |
环境质量 |
阻碍因素 |
D1 |
生活习俗和传统文化保护 |
D2 |
古建筑的保护 |
网络 营销参与度 |
E1 |
古街官方账号周更新频率 |
E2 |
线上推广活动(团购/预售)月举办次数 |
Table 3. Summary table of reliability analysis results
表3. 信度分析结果一览表
可靠性统计 |
克隆巴赫Alpha |
基于标准化项的克隆巴Alpha |
项数 |
0.812 |
0.812 |
19 |
由表3可知调查问卷的Cronbach’s alpha系数是0.812 > 0.8，信度较好即问卷具有稳定性和可靠性。量表中包含古街网络覆盖、店铺主题特色等与网络营销直接相关的观测变量，其信度达标意味着这些变量的测量结果可靠，为后续基于这些变量提出针对性网络营销策略提供了实证基础。
Table 4. KMO and Bartlett’s test results
表4. KMO和巴特利特检验结果
KMO取样适切性量数 |
0.89 |
巴特利特球形度检验 |
近似卡方 |
6103.065 |
自由度 |
253 |
显著性 |
0.000 |
检验结果表4表明，KMO的值等于0.89，球形度检验值小于0.05，因此问卷量表可以进行因子分析。这一结果验证了“外部性–内部性–文化体现程度–过度商业化”的维度划分可靠，而网络营销正是针对这三个核心维度的痛点提出的解决方案，维度的有效性也保障了后续网络营销策略的针对性和可行性。
4. 古街商业化平衡影响因素的SEM实证分析
结构方程模型(SEM)整合了因素分析与路径分析，能够检验变量间直接影响，是用来探讨因果模式的一种社会科学研究工具。本研究系统剖析古街过度商业化的驱动/抑制因素、网络营销的调节机制，以及过度商业化对古街发展阻碍的传导逻辑。本结构方程模型设置了7个潜变量，包括外部性、原真文化体现程度、表演性文化体现程度、内部性、阻碍因素，同时将网络营销参与度作为调节变量纳入模型(刻画其对“外部性→过度商业化”路径的干预作用)。方程采用极大似然估计进行估计，采用了多种方法来考量了模型的拟合优度。
基于建立的结构方程模型，通过AMOS软件得到初步结果并重新绘制的如图2的结果：
Figure 2. Structural equation model path diagram
图2. 结构方程模型路径图
图2路径图清晰呈现了各潜变量的作用关系：外部性、表演性文化体现、内部性正向影响过度商业化，原真文化体现负向抑制过度商业化，网络营销参与度对“外部性→过度商业化”起负向调节的作用，且过度商业化会正向影响古街发展的阻碍因素。这些路径为后续回归分析与策略适配提供基础，可明确网络营销的适配路径，确保策略不偏离古街发展的核心矛盾。
4.1. 模型估计
安德森等人(Anderson & Gerbing, 1988)指出，结构方程检验应该按照验证性因素分析(CFA)来进行[11]。模型检测要满足以下条件：模型整体拟合度涵盖了数据的偏差；分析得到的各系数在统计上是显著的。系数的显著性由P值来衡量，通常小于0.5就表示显著。
Table 5. Factor loadings table
表5. 因子载荷系数表
因子 |
变量 |
非标准载荷系数 |
标准化载荷系数 |
z |
S.E. |
P |
外部性 |
法律不健全 |
1 |
0.156 |
- |
- |
- |
公众环保意识弱 |
2.703 |
0.343 |
2.698 |
1.002 |
0.007*** |
缺乏保护资金 |
2.802 |
0.374 |
2.736 |
1.024 |
0.006*** |
缺少规划 |
0.876 |
0.112 |
1.713 |
0.511 |
0.087* |
保护机制不健全 |
3.537 |
0.503 |
2.831 |
1.249 |
0.005*** |
过度商业化 |
同质化现象严重 |
1 |
0.294 |
- |
- |
- |
游览项目单一 |
1.2 |
0.349 |
4.392 |
0.273 |
0.000*** |
破坏地方生态环境 |
1.425 |
0.453 |
4.85 |
0.294 |
0.000*** |
影响附近居民休息 |
1.679 |
0.552 |
5.119 |
0.328 |
0.000*** |
交通拥挤 |
1.982 |
0.663 |
5.288 |
0.375 |
0.000*** |
内部性 |
产品定价 |
1 |
0.755 |
- |
- |
- |
产品质量 |
0.949 |
0.789 |
17.169 |
0.055 |
0.000*** |
店铺人员服务 |
1.143 |
0.81 |
17.624 |
0.065 |
0.000*** |
古街网络覆盖 |
0.939 |
0.731 |
15.857 |
0.059 |
0.000*** |
环境质量 |
0.856 |
0.75 |
16.296 |
0.053 |
0.000*** |
街区内交通 |
0.105 |
0.133 |
2.764 |
0.038 |
0.006*** |
阻碍因素 |
古建筑的保护 |
1 |
0.656 |
- |
- |
- |
生活习俗和传统文化保护 |
1.584 |
0.976 |
5.34 |
0.297 |
0.000*** |
注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
由因子载荷系数表5可知：基于法律不健全的水平呈现显著性，则拒绝原假设，同时其标准载荷系数值大于0.4 (严格为0.6，SPSSPRO的默认阈值为0.6)，可以认为其有足够的方差解释率表现各变量能在同一因子上展现。同理，基于同质化现象严重、古街建筑特色、产品定价、古建筑的保护的各变量都可以在同一因子上展现。其中外部性维度下“缺少规划”的因子载荷为0.112 (低于0.4的常规阈值)，可能原因是普通受访者对古街规划的专业认知有限，难以精准评价。
Table 6. Model regression coefficient table
表6. 模型回归系数表
Factor |
→ |
分析项 |
非标准化系数 |
标准化系数 |
标准误差 |
Z |
P |
外部性 |
→ |
过度商业化 |
2.175 |
0.997 |
0.830 |
2.621 |
0.009*** |
外部性 × 网络营销参与度 |
→ |
过度商业化 |
−0.197 |
−0.165 |
0.078 |
−2.526 |
0.012** |
原真性 文化体现程度 |
→ |
过度商业化 |
−0.326 |
−0.284 |
0.112 |
−2.910 |
0.004** |
表演性 文化体现程度 |
→ |
过度商业化 |
0.415 |
0.362 |
0.135 |
3.074 |
0.002** |
内部性 |
→ |
过度商业化 |
0.008 |
0.037 |
0.024 |
−0.348 |
0.028 |
过度商业化 |
→ |
阻碍因素 |
0.883 |
0.346 |
0.254 |
3.475 |
0.001*** |
注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
模型回归系数表6可以看出4条路径的显著性P均小于0.05，因此模型拟合的4条路径均有效，接受上述假设。回归结果清晰点出了古街商业化的核心矛盾：外部性短板会加剧过度商业化，而交互项结果显示，网络营销参与度的负向调节作用显著：当网络营销参与度较高时，外部性对过度商业化的正向影响会被削弱——这是因为高网络营销参与度可通过线上文化传播，一定程度上弥补外部规划不足的缺陷。而文化体现的不同形态，对商业化的发展起到了完全相反的作用：原真文化越扎实，越能守住古街的独特性；反之表演性文化越密集，越容易让古街变成千篇一律的网红商业场，加速过度商业化。一旦过度商业化形成，古街的文化流失、游客体验下滑等问题也会跟着变严重。其次，内部性对过度商业化呈显著但弱正向影响：产品定价、街区交通等内部运营因素对过度商业化的驱动作用较弱，并非核心影响因子；过度商业化对阻碍因素呈显著正向影响：过度商业化程度越高，古街面临的古建筑保护不足、传统文化流失等发展阻碍会越突出。
4.2. 模型评价
由模拟拟合指标表7可看出GFI (拟合优度指数)大于0.9，接近1，说明模型对样本观测值的拟合程度较好，CFI大于0.9，以上各指标均符合拟合优度的要求。说明网络营销并非盲目推广，具有较强针对性，模型的可靠性也保障了网络营销策略的落地效果。
Table 7. Simulation fitting metrics table
表7. 模拟拟合指标表
χ2 |
df |
P |
卡方自由度比 |
GFI |
RMSEA |
RMR |
CFI |
NFI |
NNFI |
- |
- |
<0.05 |
<3 |
>0.9 |
<0.10 |
<0.05 |
>0.9 |
>0.9 |
>0.9 |
1026.315 |
258.000 |
0.000*** |
2.342 |
0.998 |
0.085 |
0.043 |
0.917 |
0.908 |
0.972 |
注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平
5. 结论
5.1. 研究假设的验证结论
通过以上结构方程模型的分析，所提出的假设均得到了验证，验证结论如下：第一，外部性对过度商业化的形成有正向影响，验证了“外部性是古街过度商业化核心驱动因素”的假设，通过加入调节变量发现网络营销参与度在“外部性→过度商业化”的路径中呈显著负向调节作用，支持了“网络营销参与度可缓解外部性对过度商业化干扰”的假设。第二，文化体现程度对过度商业化有正向影响，且通过维度拆分验证了其异质性：原真文化体现程度对过度商业化呈显著负向影响，即原真文化体现越高，过度商业化程度越低，说明古建筑、非遗等原真文化是抑制商业化失衡的核心因素；反之，表演性文化体现程度对过度商业化呈显著正向影响，及表演性文化体现越高，过度商业化程度越高，明确了商业化脚本活动、网红业态等表演性文化是推动同质化的风险因素。第三，内部性对过度商业化呈显著但微弱的正向影响；第四，过度商业化对阻碍古街发展有正向影响。其中，外部性对过度商业化发展的影响最大，而网络营销可作为一种高效手段，可有效缓解这一矛盾。
5.2. 网络营销赋能古街商业化平衡的实施路径
5.2.1. 加强文化导向型网络营销，弥补外部性短板
数据明确表明，“缺少规划、资金不足”等外部问题会过度商业化产生不利影响，但高网络营销参与度能削弱这种负面影响。综上，古街可通过精准化网络营销来弥补外部性短板，如可以搭建古街专属线上平台，设置文化基因库模块，在该模块上传古建筑保护故事、原住民生活场景等内容，给当地商家和游客传递文化优先的商业化导向。其次，可在多媒体平台(抖音、小红书)发起古街文化守护计划，鼓励商户发布有关文化内容(如非遗手艺人的开店日常)，平台可对这类内容给予流量支持，引导商户从单纯卖货转向文化传播与经营。最后，还可以联合本地文旅局发起“古街文化守护计划”政企话题，邀请文旅局工作人员、古街商户出镜拍摄文化传播有关短视频；同时在微信公众号推送“古街原住民生活纪实”公益内容。通过以上行动，既缓解资金痛点，又传递文化优先的发展导向。
5.2.2. 强化原真性文化的抑制性作用，设计差异化网络营销内容矩阵
数据表明，古建筑、非遗展演、本地原生业态等原真性文化，是古街避免同质化发展的关键。而网络营销的核心作用，不能只是简单推广古街，而应是放大原真性文化的独特性，进而强化原真性文化对过度商业化的抑制性效果。综上，可以按原真性文化的3个观测变量，设计差异化内容：其一，在古建筑特色上，利用“三维扫描 + AR”技术，在微信小程序推出古街探秘功能，游客可线上查看古建筑细节，线下扫码解锁实景讲解，提升游客的体验价值；其二，进行非遗展演活动，可以邀请当地非遗传承人进行技艺展示，直播间发放线下体验券，引导游客到店消费。
5.2.3. 控制表演性文化的扩散，降低商业风险
数据清晰显示，商业化脚本活动、网红产品等表演性文化，推动过度商业化的发展。因此网络营销要避免无差别推广这类内容，反而要通过限流控制其影响力。其一，对于表演性文化内容要进行限制，古街官方账号每月推广网红打卡点、批量文创产品等内容控制在3条左右，且每条内容都应尽可能搭配“原真性文化科普”(如推荐网红店时，同步介绍店铺所在古建筑的历史)；其二，应减少纯网红打卡套餐的发布，主推表演性和原真性的组合套餐(如“网红文创店 + 非遗体验”)，引导游客均衡化消费。
5.2.4. 聚焦轻量化网络营销优化，优化内部性体验
数据表明，内部性不是核心矛盾，因此无需投入大量资源做复杂的线下改造，可通过轻量级网络营销优化信息透明度，降低其对商业化的微弱负面影响。其一，可以在古街小程序上线商户定价查询、交通实时导航模块，公开商户均价与停车场余位，提升游客体验感，降低因价格等其他原因产生负面情绪；其二，设置用户评价互动墙，游客可线上反馈服务体验，提升游客参与感。其三，针对网络覆盖这一内部变量，应优化线上线下联动：在街区关键位置设置免费Wi-Fi和打卡二维码，提升游客体验效率。
5.2.5. 因地制宜商业化，推动文化与商业协调发展
由H1a和H4假设两组数据，验证了过度商业化会加剧古街发展阻碍，而原真文化是抑制过度商业化的核心因素。综上，应用营销内容将商业行为与原真文化价值绑定，让商业增收依赖文化特色而非同质化扩张。其一，在进行规划前做好历史文化研究。对古街历史文化深入挖掘，理清其历史脉络。其二，二，合理开发利用，因地制宜。结合地方特色，保留和修缮原有的古建筑，尽量完整地保留当地的文化特色。尤其对古遗迹，要遵循“不改变原状”原则，不任意迁移、重建文物古迹。将古建筑更好地融入现代化城市的建设中来。其三，适度开发商业化，强化原真文化的传播。不改变当地的建筑风貌和一些风俗，将吸引更多游客关注有传统韵味的东西，有助于游客深入体验当地的风土人情。
6. 研究不足与展望
本研究虽围绕古街商业化平衡与网络营销的调节作用展开实证分析，但仍存在一定局限性。在抽样上采用简单随机抽样，问卷主要通过问卷星、微信/QQ群等线上渠道发放，样本结构具有偏向性，本地居民、古街商户等关键利益相关方的样本缺失，不同年龄段、低文化程度群体的样本覆盖不足。未来的研究应采用分层抽样或多阶段抽样，确保样本覆盖完整。其次，本研究外部性变量的测量方式较为单一：其作为宏观层面的影响因素，核心题项具有较强的专业性与宏观性，普通受访者对这类政策与治理问题的认知深度有限，未来可通过专家访谈、政策文本分析等多元方法来研究，提高调查结果的准确性。在调查对象上，本研究以安庆捯扒狮古街展开，具有一定局限，未来可选取不同类型的古街(如历史文化古街、仿古商业街、非遗主题古街)进行对比，分析网络营销在不同场景下的调节效应差异。
NOTES
1网络营销参与度指古街通过线上平台(社交媒体、OTA、短视频)开展内容传播、用户互动、商业转化的深度与频率，是连接文化体现与商业化的“放大器”。
2线上线下融合理论核心是通过场景协同实现价值转化，OMO模式是其在数字时代的具体落地形态。