用户与B站up主品牌共鸣影响因素研究

杨东红,康金岭,徐 畅

(东北石油大学 经济管理学院,黑龙江 大庆 163318)

数字经济时代各种社交媒体平台的信息扑面而来,作为一种稀缺资源,社会注意力被赋予可资本化的价值,品牌与用户形成共鸣正是一个吸引用户注意力的过程[1]。作为用户与品牌之间关系的终极象征,当品牌和用户之间共鸣度高,用户粘性和忠诚度会进一步提高[2]。各个短视频公司已经意识到下一代消费主力是Z世代(1)“Z世代”是一个网络流行语,指新时代人群。也称为“网生代”“互联网世代”“二次元世代”“数媒土著”,通常是指1995年至2009年出生的一代人。人群。B站作为目前最大的Z世代聚集地,受到字节跳动系、腾讯系、百度系、阿里系、新浪系等短视频平台的冲击,用户流失严重。为了提高用户粘性,必须要扶持up主进行品牌建设,与用户达成品牌共鸣。因此对于用户和up主品牌之间形成品牌共鸣的影响因素进行研究显得尤为重要。

一、文献综述

(一)up主品牌

Gorbatov等学者把以个人为核心建设的品牌定义为一个人的属性、价值观、信仰等的集合体,通过差异化的呈现来试图在受众心中建立竞争优势[3]。Khedher、Brems等学者认为个人品牌是一种自我呈现形式,将个人的技能、个性呈现给别人[4-5]。黄海对艺术家进行研究,认为艺术家品牌是把一位艺术家和其他艺术家区隔开来的独特象征、符号及其组合[6]。Tarnovskaya认为博主品牌包括博主的个性、典型话题、语气、环境、产品等[7]。

本文中的up主品牌所指的是up主在B站所创作的视频。up主通过视频向观众展示自己的生活环境、专业技能等,这种呈现方式具有强烈的辨识度并且会给受众留下独特的印象。B站中粉丝量达到100万以上的头部up主,视频能呈现出独特的个人风格,和其他up主相比,更具有区分度,因此本文选取头部up主来进行用户和up主品牌共鸣影响因素的研究。

(二)品牌共鸣

Keller将品牌共鸣划分为行为忠诚、态度依附、社区归属感和主动介入四个维度进行研究[8]。行为忠诚是用户对品牌展现的积极态度和多次购买行为,国内外学者多采用品牌产品购买数量来测量行为忠诚[9-11]。顾烨烨、张燕等学者认为视频播放量是用户对视频产生浓厚兴趣的结果,作为一种直观数据,可以达到侧面反映潜在用户的效果[12-14]。作品更高的播放量和受众的高忠诚度息息相关[15-17]。态度依附是消费者对品牌的认同,up主品牌和用户达成共鸣的过程中,态度依附就是用户对视频的认可[18]。魏小贞等学者认为点赞是观众对视频的支持[19-20]。点赞数越多,代表用户群体对视频的认可态度越强烈[21-22]。社区归属感是用户对品牌社区产生的心理归属感,并且这种归属感使用户更愿意和社区其他成员相互交流[18]。品牌社区拥有即时沟通渠道,有利于扩大品牌影响力以及获得用户的认可[23]。张璐等学者对B站进行研究,认为弹幕具有即时性和互动性[24]。弹幕数量会给用户造成视觉冲击,当弹幕数量达到一定程度,会形成集视频、弹幕为一体的观看氛围,更有利于用户增强社区归属感,进而积极地发送弹幕。主动介入是用户愿意花费额外的时间精力对品牌进行宣传[25]。个人思想会对个人行为造成直接影响,转发是信息传播行为,通过转发可以展现出用户的传播意图[26]。用户想要对up主品牌进行宣传,最直接的行为是转发up主作品[27-28]。

根据品牌共鸣产生作用的不同,研究大致可以分为三类。一类认为品牌共鸣发生在消费者与品牌之间。范晓明和王晓认为品牌共鸣体现了消费者与品牌同步的程度,反映了消费者与品牌建立的本质关系[29]。另一类学者认为品牌共鸣体现的是消费者与品牌所有者之间的关系。Sashittal等学者认为品牌共鸣是品牌所有者与品牌消费者之间以品牌为媒介所产生的不同心灵之间的共同反应[30]。还有一类研究者认为,品牌共鸣不仅仅发生在消费者与品牌或品牌所有者之间,还发生在消费者之间。Lo等学者认为品牌消费者之间与品牌所有者之间也会形成紧密的心理联系,形成品牌共鸣[31]。

本文所涉及的品牌共鸣发生在用户和up主品牌之间,采用品牌共鸣的行为忠诚、态度依附、社区归属感、主动介入维度,分别选取用户观看视频后形成的播放数、点赞数、弹幕数和转发数来衡量用户和up主品牌之间的共鸣程度。

(三)品牌共鸣影响因素

目前,学者针对品牌共鸣的影响因素进行研究,主要包括互动特征、感知价值、品牌体验等方面。范晓明等学者认为商业互动频率、社会互动频率、互动真实性分别对品牌共鸣中的行为忠诚度、态度依附、社区归属感维度产生正向影响[29]。Pozharliev等学者从感知来源可信度和电子口碑两方面,检查INS用户对INS博主发布帖子的反应,证明博主类型和论点质量影响用户对INS帖子的共鸣[32]。Husain等学者对消费者与品牌互动的关系和体验方面进行研究,认为品牌体验是品牌共鸣的前因,还探讨了年龄和性别的调节作用[33]。本文从感知价值和品牌体验两方面来进行品牌共鸣影响因素研究。感知价值方面,本文选取视频质量,采用可量化的指标收藏数、投币数来进行研究。对于品牌体验方面,从视频特征入手,选取标题句式、合作、视频时长、视频发布时间等进行研究。

(四)ELM模型

ELM模型又称为双路径模型或精细加工可能性模型,是消费者通过中心和边缘路径进行信息处理以形成最优行为决策的模型。中心路径强调信息质量本身,需要用户在处理和接收信息过程中,投入精力来思考,最终形成认知。边缘路径和内容本身不直接相关,多为边缘性线索,用户可以依据情景做出简单判断[34]。

近年来国内外学者逐渐关注ELM模型在社交媒体中的应用,认为中心路径多与信息质量相关,边缘路径多和信息特征相联系[35-37]。本文衡量品牌共鸣中行为忠诚、态度依附、社区归属感、主动介入维度的播放数、点赞数、弹幕数、转发数都是用户接收视频信息所做的选择,ELM模型可以适用于研究。以ELM模型为基础,本文将涉及视频质量的收藏数、投币数作为中心路径,涉及视频特征的标题句式、合作、视频时长、发布时间作为边缘路径,进行品牌共鸣的影响因素研究(图1)。

图1 基于ELM的品牌共鸣影响因素模型

二、研究假设

(一)研究假设

1.中心路径。中心路径对应用户的理性认知因素。当用户采取中心路径时,用户参与度更高,重视与信息本身相关的因素,如信息质量、信息价值等[38]。在内容生产中,能够反应视频质量的互动信息包括收藏数、投币数等[21,39-41]。

视频收藏是用户观看视频后将视频加入收藏夹。高收藏率代表视频内容本身对用户有用,视频质量高且具有回看的价值[42]。已有学者认为视频质量能够通过收藏数反映出来[43]。收藏作为B站反馈系统的一部分,意味着视频的长期价值,用户对视频进行收藏,使视频拥有了二次播放的可能。高收藏量会使平台推荐机制对视频进行更多的主页推送,进而使视频获得更大的曝光度,拥有更多播放量、点赞数、分享数和弹幕数[44-45]。因此本文对于收藏数和品牌共鸣之间的关系做出以下假设:

H1收藏数对品牌共鸣有显著影响。

投币数量体现了用户对up主精心制作视频质量的一种高度认可。Jia等学者将用户所捐赠的投币数量视为显性受欢迎程度,认为其能够对视频的流行产生影响[40]。有学者用投币数作为视频质量的测量指标,衡量其与点赞、转发数等代表用户认可态度和主动参与程度的变量之间的关系[43,46]。投币数代表up主创作的视频质量得到之前观众的认可,这会影响视频的热度和流量。因此本文对于投币数和品牌共鸣之间的关系做出以下假设:

H2投币数对品牌共鸣有显著影响

2.边缘路径。边缘路径对应用户感性认知因素。当用户根据边缘路径决策时,投入较少的努力,依赖一些容易获得的外部线索(如信息来源、易用性、口碑等)做较为简单和直观的判断[47]。本文将视频相关特征作为边缘路径,探究B站视频的标题句式、合作、视频时长、发布时间对于播放数、点赞数、弹幕数、转发数的影响。

up主投稿视频的标题是用户未打开视频前接收的第一手信息[48]。标题是否具备吸引力,一定程度上决定了用户是否对视频内容进行观看[49]。孙晓宁、姚青研究表明,疑问句的标题能够在情感层面吸引观众注意力,互动式的标题句式能使观众产生想要一探究竟的想法[50]。贾文龙对高校图书馆公众号进行研究,发现以疑问句、感叹句为标题会比陈述句获得更多的点击量和点赞数[51]。在短视频传播研究中,学者多从传播广度、传播参与度、传播认同度三个方面探究标题句式对于播放数、点赞数、弹幕数、转发数等的影响[42,52]。因此本文对于标题句式和品牌共鸣之间的关系做出以下假设:

H3标题句式对品牌共鸣有显著影响。

up主之间合作投稿可以让固定在某一分区的up主实现跨区吸粉,相当于两个品牌之间的联名,能够同时吸引两家的用户,得到更多的关注度。姬广绪对抖音博主陈力宝的视频数据做出统计,结果表明合作视频获赞更多[53]。王春迎、陈强等学者对B站科技期刊账号、政务账号的传播现状进行研究,发现合作创作会影响传播效果,传播效果用播放数、点赞数、弹幕数等衡量[54-55]。若B站用户熟悉的两个up主合作进行投稿,即在同一作品中出现,更容易引起用户的好奇心,选择对视频进行观看,提高播放量。这些用户也很可能会在弹幕上发送提高视频话题讨论度的内容,拉近up主和粉丝的距离,进而更容易达到品牌共鸣的效果。因此本文对于合作和品牌共鸣的关系做出以下假设:

H4合作对品牌共鸣有显著影响。

国内外学者以B站、抖音、YouTube等为平台,研究视频时长对于视频传播效果、用户参与等方面的影响,结果表明了视频时长对于播放数、点赞数、弹幕数、转发数造成影响[56-60]。通常来说视频时长越长,其中所能包含的信息量越大,用户越易于理解和参与[61]。但是由于用户碎片化观看的需求,李勇等学者在研究中表明视频时长能够显著负向影响视频的播放数、点赞数等[62]。因此本文对于视频时长和品牌共鸣的关系做出如下假设:

H5视频时长对品牌共鸣有显著影响

推送时间是视频获得用户注意力资源的重要组成部分[63]。对于视频推送时间的划分,大都从工作时间、空闲时间和睡眠时间出发,只是具体的时间点根据不同的研究而变化。用户的注意力资源是有限的,在不同的时间段投放视频,会影响到用户在主页刷到视频的机率,进而影响到用户后续的点赞、发送弹幕、转发行为[64-66]。因此本文对于视频发布时间和品牌共鸣的关系做出如下假设:

H6视频发布时间对品牌共鸣有显著影响。

(二)数据收集与处理

B站网页版目前共28个分区,由于综艺、电影、电视剧、国创、番剧、公开课、虚拟up主、VLOG、公益、单机游戏这些分区up主特色优势不明显或与其他分区高度重叠,所以本文选取生活、游戏、知识、动画、娱乐、音乐、影视、时尚、汽车、舞蹈、美食、动物圈、科技、运动、鬼畜、资讯这16个特色分区,对于粉丝量大于100万的up主,即头部up主进行筛选。为避免主观倾向,借助B站2018—2021年百大up主名单、B站各个分区up主认定标识、微博平台、火烧云数据网站up主排行等的信息,进行多次筛选,保证选取up主的典型性和多样性。选取的67位up主如表1所示。

使用Python中的Jupyter Notebook程序,在网页端运行代码,抓取67位up主从创立到2022年9月期间发布的视频播放数、点赞数、弹幕数、转发数、视频标题、视频时长等数据,共29 309条。去除数据中重复、无效和缺失的数据,共得到有效数据28 988条。变量具体赋值情况如表2所示。

表2 变量赋值情况

三、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

分类变量和连续变量统计情况如表3、表4所示。由于原始数据中的播放数、点赞数、弹幕数、转发数、收藏数、投币数和粉丝数的平均值和最大值之间数量级相差较大,为了避免量纲的影响,对变量进行取自然对数处理。

表3 分类变量统计情况

表4 连续变量统计情况

(二)岭回归结果与分析

为了揭示品牌共鸣的影响因素,本文选取中心路径中收藏数、投币数,边缘路径中的标题句式、合作、视频时长、时间作为自变量。在相关性检验中,出现投币数和收藏数之间相关性系数为0.920,表示强相关,其他变量之间相关性系数均小于0.3为弱相关。投币数和收藏数之间强相关可能导致共线性问题,如果直接移除变量会对中心路径造成影响,因此本文采用岭回归进行回归分析。

根据不同岭参数形成的岭迹图中间过程值,如表5至表8所示,K值大于0.25时,各回归系数值趋于平稳,因此本文选取0.25作为K值。

根据岭回归结果,表9中行为忠诚维度、态度依附维度、社区归属感维度、主动介入维度这4个维度的模型分别为模型一、模型二、模型三、模型四,模型R方为0.801、0.734、0.676和0.777,即各个模型中的变量分别可达到80.1%、73.4%、67.6%和77.7%的水平来解释因变量的变异,证明了模型的拟合程度较好。

观察回归结果表9发现:收藏数在模型一至模型四的系数分别0.336、0.332、0.264和0.465,P值小于0.01,投币数在模型一至模型四的系数分别为0.333、0.447、0.407和0.322,P值均小于0.01,说明收藏数、投币数作为代表视频质量的中心路径,对品牌共鸣有显著影响,因此假设H1、H2成立。边缘路径中,代表视频特征的标题句式在模型一至模型四的系数分别为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值为0.67大于0.1,故假设H3部分成立,即标题句式对点赞数无显著影响,用户点赞行为可能是因为用户对作品内容的认可,认为作品能带来积极的情绪价值,也可能是up主关注当前的热点话题并给出自己的积极反馈,这个反馈得到用户认同。标题句式只是起到一定的吸引用户点开视频的作用,对于用户的视频感受影响较小。合作在模型一至模型四中的系数分别-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值为0.873大于0.1,故假设H4部分成立,即up主是否合作对点赞数无显著影响,up主合作可能会扩大作品影响的分区,使更多用户可以接收到推荐,但是有些up主合作是为了对某一产品进行推广测试,一些观众对广告存在抵触、厌恶等反感情绪。虽然这类up主会在某些视频中点明,当某一作品标题前方出现自己名称标注,比如“半佛”时,说明视频内容有广告,用户可在看到标题后自动识别。一些偶然观看视频或者并没有看到up主声明的用户,对于这些规则并不了解,在观看过程中发现推广时,会感到被欺骗,进而退出视频,不会对视频进行点赞。视频时长在模型一至模型四中的系数分别-0.051、-0.035、0.263和-0.048,四个模型中P值均小于0.01,故假设H5成立。发布时间在模型一至模型四的系数分别为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,故假设H6成立。

表5 行为忠诚维度岭迹图中间过程值

表6 态度依附维度岭迹图中间过程值

表7 社区归属感维度岭迹图中间过程值

表8 主动介入维度岭迹图中间过程值

表9 品牌共鸣影响因素岭回归结果

(三)分类变量差异性结果与分析

根据岭回归结果,收藏数、投币数、合作、视频时长、时间均对品牌共鸣造成显著影响,标题句式和合作对于品牌共鸣的行为忠诚、社区归属感、主动介入维度造成影响。根据数据不满足方差齐性的特征,采用Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney检验,来探究各个分类变量对品牌共鸣的影响程度。具体结果如表10、表11所示。

表10 Mann-Whitney检验

1.标题句式。由于岭回归结果中标题句式对于态度依附维度影响不显著,所以并没有对这一维度进行分析。根据上表结果,疑问句对行为忠诚、主动介入维度影响较大。在社区归属感维度,非疑问句影响更大。疑问句作为标题具有反问色彩,容易抓住用户眼球,吸引用户观看和获得观众的认同感。在社区归属维度,疑问句不占优势,可能是本文在设定上重点关注疑问的句式,将句式分为疑问句和非疑问句,在非疑问句中若要细分,还存在感叹句,根据社交媒体领域学者已有的研究,感叹句也会对吸引用户造成一定的影响[52]。

2.合作。由于岭回归结果中合作并没有对态度依附维度产生显著影响,故没有对这一维度进行分类变量研究。根据上表结果,up主之间合作对行为忠诚、社区归属感、主动介入维度影响较大。B站根据大数据推送视频,用户能够接收到的推送视频大多是符合自己偏好的,长期以来很容易形成信息茧房。up主之间合作投稿可以多元重叠自己的受众圈层,创新内容创作领域,和更多的用户达成品牌共鸣。

表11 Kruskal-Wallis检验

3.视频时长。视频时长的不同对品牌共鸣造成的效果具有差异,总体上就行为忠诚、态度依附、社区归属感、主动介入方面,时长大于30分钟和时长在10—15分钟更容易引起品牌共鸣。时长大于30分钟的视频,根据所采取数据,多为影视区up主的原创剪辑视频,比如木鱼水心对《水浒传》进行讲解,穿插央视剧集进行可视化,这类视频相当于沉浸式的微剧场,用户通过讲解注意到自己未曾关注的细节,更能引发用户的讨论与共鸣;或者是科技区up主的数码科技产品测评,比如科技美学对于小米、一加等5款骁龙8机型进行横向对比,这类测评若是专业程度过高,会导致用户听不懂产生距离感,因此up主会在视频中对于产品外观、屏幕、通话等进行直观展示再配以专业讲解,加深用户理解;或者是资讯区的up主讲解时政,比如张召忠对于全球各地时政进行讲解,这类视频为了更容易让用户理解,需要对事件前因、当前环境等因素进行详细分析。视频受众以求知态度进行观看,虽然时间长,却能使观众收获良多。其他类视频普遍以10-15分钟效果最好,这个时长符合用户碎片化的观看习惯,在用户耐心范围内获得用户的品牌共鸣。

4.发布时间。视频推送时间设定在空闲时间更容易引起品牌共鸣,这个时间段是用户使用手机高峰时间段,在此期间进行视频发布,更容易让用户看到视频发布消息,选择观看视频,是形成品牌共鸣的前提。

表12 假设检验结果汇总

四、研究结论与启示

(一)研究结论

在双路径视角下中心路径中,收藏数和投币数均对品牌共鸣存在显著影响,视频质量会影响播放数、点赞数、弹幕数和转发数,证明视频作为up主品牌,只有视频质量过关才能得到用户的品牌共鸣。边缘路径中,视频时长、发布时间对品牌共鸣的行为忠诚、态度依附、社区归属感、主动介入维度均产生显著影响;标题句式对品牌共鸣的部分维度,即行为忠诚、社区归属感、主动介入维度影响显著,对态度依附维度影响不显著;合作跟标题句式一样,只对行为忠诚、社区归属感、主动介入维度影响显著。

根据分类变量差异性结果分析,以疑问句为标题,对品牌共鸣中的行为忠诚和主动介入维度影响较大,非疑问句标题对社区归属感维度影响更大。up主选择合作对品牌共鸣的行为忠诚、社区归属感、主动介入维度影响较大。选择在休闲时间推送视频,更容易引起品牌共鸣。影视区原创剪辑类、科技区数码测评类、资讯区时政讲解类,以30分钟以上,效果最佳。其他类视频设定10—15分钟更容易影响用户,进而产生共鸣的效果。

(二)研究启示

1.避免盲目跟风,定位原创型up主品牌。为了获得流量红利,目前各个内容创作平台均出现了题材、形式同质化严重的问题。跟风型up主短期内会收获巨大流量,但是长期来看会给受众带来疲惫感,不利于up主在平台的长期发展。up主应该持续保持原创动力,强化自己的原创型品牌意识,致力于让普通用户转化成粉丝,积蓄粉丝规模,实现粉丝经济的商业转化。

2.重视标题形式吸睛度。标题句式对品牌共鸣的行为忠诚、社区归属感、主动介入维度影响较为显著,疑问句式以反问的方式营造悬疑感,吸引用户进行观看。好的标题可以抓住受众心理,但是up主要避免为了骗取用户的注意力资源而采用过于夸张的句式,这给用户留下标题党的印象,反而会冲击up主的品牌,造成用户流失。因此,up主在视频设定上可以偏向于情感表达更强烈的疑问句式,但是标题对于视频主旨的表达一定要充分。

3.up主之间强强联合,实现破圈。up主之间的合作相当于品牌联名,每一次up主的合作,基本都会有一定的涨粉。因为发布的联动视频,两家粉丝都会看到,进而了解到另一个up主,这个作用是双向的。对于非粉丝用户,由于自身偏好的原因,合作的几位up主中只要有一位满足用户观看需求,大数据就会对该合作视频进行推送,仍然可以达到扩大up主影响力的目的。

4.在休闲时间段进行视频上传,增强曝光度。目前平台投稿量巨大,若在一开始就流量走低,那么就极大几率上要被其他视频埋没,从而石沉大海。对于作品发布时间进行规划,是up主获得大量曝光,吸引流量的密码。一般用户的上班或者上课时间是固定的,如果选择在工作时间进行视频发布,就避开了作品接受群体会刷短视频的时间,不仅不会得到平台流量加持,接收到大数据推荐的用户也会准度降低。为了保证曝光度,up主应该选择在用户空闲时间进行视频发布,也就是12:00—14:00和18:00—24:00时间段。特别是晚上的时间段,根据各大平台数据显示是用户同时在线人数的最高峰。这些时间段,属于用户的就餐和休息时间段,用户出于娱乐放松目的登录平台,心情放松,对于大数据推送的视频接受度也更高,更容易达成品牌共鸣。

5.合适的视频时长,吸引用户注意力。根据2022年移动互联网行业数据研究报告,人均单日使用短视频APP达到231.3分钟。用户的平台使用时间是有限制的,过短的视频能让用户在短时间内浏览更多,但是却不利于up主品牌给用户留下印象。总体上,up主在视频时长的设定中,应该以10—15分钟为主,这个时长用户的新鲜感可以很好的保持到视频末尾,避免用户的疲惫心理。影视区原创剪辑类、科技区数码测评类、资讯区时政讲解类,设定在30分钟以上,更能够给观众带来沉浸的体验和完整的收获,使用户觉得自己的目的达到满足,产生品牌共鸣。