La diffusion des vidéos publicitaires virales sur le réseau social Facebook : le rôle des messages communiquant des incitatifs motivationnels
Bibliographic record
Abstract
Les consommateurs sont exposés à des centaines de messages publicitaires chaque jour à travers les différents médias que ce soit la presse écrite, la télévision, les affiches publicitaires, Internet, etc. (Baek et Morimoto, 2012). À cause de ce « chaos publicitaire », les consommateurs évitent de plus en plus de s'exposer à cette publicité. Il est donc difficile pour les publicitaires d'attirer l'attention des consommateurs (Johnson, 2013). Ce constat a poussé les gens du marketing à chercher de nouvelles méthodes pour rejoindre leurs cibles. La publicité virale sur les réseaux sociaux se présente comme une solution effective pour susciter l'attention des consommateurs, et ainsi établir de nouveau une éventuelle relation avec eux (MindComet, 2006). Le succès de la publicité virale repose sur l'importance des échanges entre les internautes ainsi que leur prédisposition à diffuser le message publicitaire à leur entourage (Chiu et al., 2007). Une campagne virale réussie peut atteindre des milliers, voire des millions de consommateurs, leur permettant d'interagir avec la marque. Selon Lindstrom (2009), 30% des 4100 marques mondiales ont déjà utilisé une vidéo publicitaire virale. La consommation des vidéos en ligne a aussi augmenté du côté des internautes. Une étude de eMarketer (2013) estime que les personnes qui regarderont les vidéos en ligne atteindront 1,7 milliard d'ici 2017, elles étaient 1,2 milliard en 2012. L'engouement pour les vidéos publicitaires virales est connu, cependant les mécanismes conditionnant la réussite d'une compagne virale sur un réseau social restent à élucider. Le but de notre recherche est d'étudier l'effet des messages communiquant des incitatifs motivationnels sur l'intention de diffusion d'une vidéo publicitaire de la part des utilisateurs du site de réseau social Facebook sur leur « mur ». Pour tester nos hypothèses de recherche, nous avons utilisé un devis expérimental à quatre conditions (4 x 1) avec des étudiants dans quatre classes de l'Université du Québec à Montréal (n = 131). Quatre messages différents, un communiquant une motivation intrinsèque et trois communiquant des motivations extrinsèques, ont été insérés dans les questionnaires représentant chacun un niveau expérimental. Une vidéo publicitaire de Pepsi Max a été utilisée pour notre expérimentation. L'analyse des données a démontré que l'effet des messages communiquant des incitatifs motivationnels extrinsèques n'est pas différent de l'effet du message communiquant un incitatif motivationnel intrinsèque sur l'intention de diffusion d'une vidéo publicitaire sur Facebook, ainsi que sur l'attitude envers la vidéo publicitaire visionnée. D'un autre côté, nous avons trouvé que l'attitude envers la vidéo publicitaire a un effet positif sur l'attitude envers la marque qui à son tour influence positivement l'intention de diffusion de la vidéo publicitaire sur le réseau social. Enfin, nous avons établi que l'intention de diffusion de la publicité a un effet positif sur l'intention d'achat du produit publicisé. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Diffusion, bouche-à-oreille électronique, vidéo publicitaire virale, motivation intrinsèque, motivation extrinsèque, réseaux sociaux en ligne, Facebook.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".