What’s done in the dark will be brought to the light: effects of influencer transparency on product efficacy and purchase intentions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact of the type of disclosure used by social media influencers on consumer evaluations of influencer transparency, product performance expectations and how those factors ultimately influence purchase intentions. Design/methodology/approach An experiment was conducted with 321 participants recruited from MTurk to test a moderated serial-mediation model. Findings The results indicate that when consumers become cognizant that an influencer’s branded promotional post may have been motivated by an underlying financial relationship, they evaluate the influencer as significantly less transparent if a more ambiguous disclosure is used relative to a clearer disclosure. Transparency perceptions of the influencer impact consumers’ perceptions of product efficacy as well as purchase intentions. Originality/value Social media influencers are rapidly emerging as a popular marketing tool for brand managers, but consumer response to this form of promotion is not well understood. To the best of the authors’ knowledge, this is the first study to investigate how the type of endorsement disclosure used by a social media influencer impacts consumer perception of influencer transparency, product efficacy and purchase intentions. Further, this research demonstrates the applicability of the persuasion knowledge model in the domain of influencer marketing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».