#Bloompartner: The use of Influencer Marketing in the Growth of Health and Wellness Products
Notice bibliographique
Résumé
Bloom Nutrition's Bloom Greens & Superfoods powder has been a viral commodity taking over everyone's TikTok "for you page" (FYP).TikTok has become a means for product marketing, and Bloom Nutrition has found marketing success, gaining traction on the platform, specifically through the use of macro-influencers.This thesis explores how Bloom Nutrition uses lifestyle influencers on TikTok as a channel for the promotion of Bloom Greens & Superfoods powder and explores how the product is being incorporated into the TikToks of these influencers.This research uses multimodal discourse analysis to identify how the intersecting communicative resources of visuals, content, and discourse in the TikToks of Alix Earle, Gabriela Moura, and Anastasia Karanikolaou work in conjunction to successfully market the product.I rely on the concept of the "performing self" as my theoretical framework throughout my formal analysis.The analysis suggests that Bloom Nutrition uses lifestyle influencers and their physical appearances to advertise their product while subtly pushing a health and wellness discourse through TikToks.Ultimately, the brand successfully promotes its product through the marketing strategy of product placement, incorporating the product into the regular content of viral TikTok influencers.This study contributes to the developing field of Communication Studies, exploring the prosperity of consumer culture and the commercial nature of TikTok.I am beyond grateful for the support of many people throughout my academic research and writing process.Firstly, I would like to thank my thesis advisor, Dr. Irena Knezevic, whose thoughtful advice, guidance, kindness, and unwavering support were pivotal to the creation and development of this thesis.Secondly, I would like to
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».