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Enregistrement W2792531990 · doi:10.1080/13527266.2018.1452046

Enhancing digital entertainment through personalization: The evolving role of product placements

2018· article· en· W2792531990 sur OpenAlexafffund
Valerie Trifts, Hamed Aghakhani

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPersonalizationProduct (mathematics)AdvertisingEntertainmentPreferenceBusinessRecallProduct categoryBrand preferenceMarketingNew product developmentBrand awarenessPsychologyEconomicsArtMathematicsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research tests a model of the effects of personalized product placements on consumer preference, both for the embedded brand and the digital entertainment product in which that brand is embedded. The latter has yet to be examined in the traditional product placements literature. The results of two studies conducted in the domain of eBooks are presented. Evidence suggests that when pre-existing rankings of brands were systematically collected and used to design personalized product embeds, participants were willing to pay more for the eBook when it contained a favourably (vs. unfavourably) ranked brand, but only when the brand embed was subtle (as opposed to obvious). Study 2 also finds that personalized product placements enhanced consumers’ recall of, and probability of choosing the embedded brand. Results suggest that both the digital entertainment product and the embedded brand can benefit from the strategic use of personalized product placements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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