The effect of matching strategies and advertising performance: the roles of perceived goal progress and customer search behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The search advertising market continues to grow rapidly, making it increasingly important for companies to choose the appropriate matching strategy to advertise their products. This study aims to examine the impact of matching strategies on search advertising performance and how consumer search behaviors moderate the relationship. Design/methodology/approach This study employs a mixed-method approach. An experiment is carried out to examine the effect of matching strategies and the mediating effect of perceived goal progress. Subsequently, using secondary data collected from a car loan company, we conduct ordinary least squares regressions to explore the impact of matching strategy and the moderating effect of consumer search behaviors. Robustness tests are conducted, including alternative model specifications, three-stage least squares model and entropy balance matching. Findings The empirical results indicate that employing an exact matching strategy contributes to improved advertising performance and perceived goal progress plays a mediating role. Moreover, customer search behavior plays an important role in this relationship. Specifically, the positive effect of the exact matching strategy is weakened when consumers conduct searches using branded keywords, mobile devices and on weekdays. Practical implications Our study provides guidance for marketing managers on designing search advertising matching strategy to better tailor customers’ search states, thus enhancing advertising performance. Originality/value The study offers a novel contribution to the well-established realm of interactive marketing, specifically in search advertising, by examining the impact of exact matching strategies from the perspective of consumer search behaviors and proposing the mediating role of perceived goal progress underlying the relationship between matching strategies and search advertising performance.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».