| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 绪论 | 第13-20页 |
| 第一节 研究背景 | 第13-15页 |
| 第二节 研究内容及框架 | 第15-17页 |
| 一、研究内容 | 第15-16页 |
| 二、研究框架 | 第16-17页 |
| 第三节 研究方法 | 第17-18页 |
| 一、文献分析法 | 第17-18页 |
| 二、问卷调查法 | 第18页 |
| 三、深度访谈法 | 第18页 |
| 第四节 研究意义与创新点 | 第18-20页 |
| 一、理论意义 | 第18-19页 |
| 二、实践意义 | 第19页 |
| 三、创新点 | 第19-20页 |
| 第一章 概念界定及文献综述 | 第20-37页 |
| 第一节 信息流广告 | 第20-26页 |
| 一、信息流广告的定义和特点 | 第20-21页 |
| 二、信息流广告的类型与发展趋势 | 第21-24页 |
| (一)市场：社交、资讯、搜索、视频等多维度竞争加剧 | 第23页 |
| (二)形式：图文为主的广告形式下,视频信息流开始爆发 | 第23页 |
| (三)广告主：逐步重视信息流广告的投放并加大预算 | 第23-24页 |
| (四)技术：大数据算法带来多维数据融合 | 第24页 |
| 三、社交媒体信息流广告 | 第24-26页 |
| 第二节 朋友圈信息流广告 | 第26-31页 |
| 一、微信的平台优势 | 第26-28页 |
| (一)海量用户 | 第26-27页 |
| (二)精准触达 | 第27页 |
| (三)闭环生态 | 第27页 |
| (四)系统化投放工具 | 第27-28页 |
| 二、朋友圈信息流广告的特点 | 第28-30页 |
| (一)原生性 | 第29页 |
| (二)社交性 | 第29页 |
| (三)扩展性 | 第29-30页 |
| 三、朋友圈信息流广告学术研究 | 第30-31页 |
| 第三节 广告效果 | 第31-37页 |
| 一、广告效果评价经典理论概述 | 第31-33页 |
| (一)AIDA模型 | 第31-32页 |
| (二)DAGMAR模型 | 第32页 |
| (三)层次效果模型 | 第32页 |
| (四)AISAS模型 | 第32-33页 |
| 二、网络广告效果及影响因素学术研究 | 第33-35页 |
| (一)以点击率、转化率等指标评估网络广告效果 | 第33-34页 |
| (二)从用户心理和行为层面评估网络广告效果 | 第34-35页 |
| 三、朋友圈信息流广告效果及影响因素学术研究 | 第35-37页 |
| 第二章 研究模型建构及研究设计 | 第37-51页 |
| 第一节 研究模型建构 | 第37-45页 |
| 一、研究变量的构成 | 第37-38页 |
| (一)自变量 | 第37-38页 |
| (二)因变量 | 第38页 |
| 二、变量定义 | 第38-43页 |
| (一)与广告属性相关的变量 | 第38-40页 |
| (二)与朋友圈属性相关的变量 | 第40-41页 |
| (三)与广告效果相关的变量 | 第41-43页 |
| 三、研究模型建立 | 第43-45页 |
| 第二节 研究假设 | 第45-48页 |
| 一、广告频率负向影响微信用户对朋友圈信息流广告的接受度 | 第45-46页 |
| 二、广告表现正向影响微信用户对朋友圈信息流广告的接受度 | 第46页 |
| 三、广告奖励正向影响用户对朋友圈信息流广告的接受度 | 第46页 |
| 四、绩效期望正向影响用户对朋友圈信息流广告的接受度 | 第46-47页 |
| 五、社群影响正向影响用户对朋友圈信息流广告的接受度 | 第47页 |
| 六、感知风险负向影响用户对朋友圈信息流广告的接受度 | 第47-48页 |
| 七、广告接受度正向影响用户对朋友圈信息流广告的参与度 | 第48页 |
| 八、用户参与度正向影响用户对朋友圈信息流广告的购买意向 | 第48页 |
| 第三节 量表设计 | 第48-51页 |
| 第三章 数据分析及假设验证 | 第51-73页 |
| 第一节 描述性统计分析 | 第51-53页 |
| 第二节 信度和效度分析 | 第53-55页 |
| 一、信度分析 | 第53页 |
| 二、效度分析 | 第53-55页 |
| 第三节 因子分析 | 第55-62页 |
| 一、自变量因子分析 | 第55-59页 |
| (一)广告频率 | 第55-56页 |
| (二)广告表现 | 第56页 |
| (三)广告奖励 | 第56-57页 |
| (四)绩效期望 | 第57-58页 |
| (五)社群影响 | 第58-59页 |
| (六)感知风险 | 第59页 |
| 二、因变量因子分析 | 第59-61页 |
| (一)广告接受度 | 第59-60页 |
| (二)用户参与度 | 第60-61页 |
| (三)用户购买意愿 | 第61页 |
| 三、主成分计算 | 第61-62页 |
| 第四节 相关性分析 | 第62-66页 |
| 一、广告属性变量和广告效果的相关性分析 | 第62-64页 |
| (一)广告频率和广告接受度的相关性分析 | 第62-63页 |
| (二)广告表现和广告接受度的相关性分析 | 第63页 |
| (三)广告奖励和广告接受度的相关性分析 | 第63-64页 |
| 二、朋友圈属性变量和广告效果的相关性分析 | 第64-65页 |
| (一)绩效期望和广告接受度的相关性分析 | 第64页 |
| (二)社群效应和广告接受度的相关性分析 | 第64-65页 |
| (三)感知风险和广告接受度的相关性分析 | 第65页 |
| 三、广告效果变量之间的相关性分析 | 第65-66页 |
| (一)广告接受度和用户参与度的相关性分析 | 第65-66页 |
| (二)用户参与度和用户购买意愿的相关性分析 | 第66页 |
| 第五节 回归分析 | 第66-73页 |
| 一、广告属性变量和广告效果的回归分析 | 第66-69页 |
| (一)广告频率和广告接受度的回归分析 | 第66-67页 |
| (二)广告表现和广告接受度的回归分析 | 第67-68页 |
| (三)广告奖励和广告接受度的回归分析 | 第68-69页 |
| 二、朋友圈属性变量和广告效果的回归分析 | 第69-70页 |
| (一)绩效期望和广告接受度的回归分析 | 第69-70页 |
| (二)社群效应和广告接受度的回归分析 | 第70页 |
| 三、广告效果变量之间的回归分析 | 第70-73页 |
| (一)广告接受度和用户参与度的回归分析 | 第70-71页 |
| (二)用户参与度和用户购买意愿的回归分析 | 第71-73页 |
| 第四章 研究结论与实践建议 | 第73-88页 |
| 第一节 研究结论与讨论 | 第73-81页 |
| 一、假设验证 | 第73-74页 |
| 二、广告属性变量对广告效果影响的显著性 | 第74-77页 |
| (一)广告表现对广告效果的影响最显著 | 第74-75页 |
| (二)广告频率对广告效果的影响较为显著 | 第75-76页 |
| (三)广告奖励对广告效果的影响最弱 | 第76-77页 |
| 三、朋友圈属性变量对广告效果影响的显著性 | 第77-80页 |
| (一)绩效期望对广告效果的影响较强 | 第77-78页 |
| (二)社群影响对广告效果的影响较强 | 第78-79页 |
| (三)感知风险对广告效果无影响 | 第79-80页 |
| 四、广告效果变量之间的关系显著性 | 第80-81页 |
| (一)广告接受度与用户参与度之间相关性较强 | 第80-81页 |
| (二)用户参与度与用户购买意愿之间相关性较弱 | 第81页 |
| 第二节 实践建议 | 第81-86页 |
| 一、广告形式：“不打扰”嵌入式传播 | 第82-83页 |
| 二、广告内容：“创意+话题”协同合作 | 第83-84页 |
| 三、精准投放：“空间+时间”联合定向 | 第84-85页 |
| 四、社群效应：“用户+好友+广告主”三方互动 | 第85-86页 |
| 第三节 研究局限与展望 | 第86-88页 |
| 一、研究局限 | 第86-87页 |
| 二、未来展望 | 第87-88页 |
| 结语 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 附录 | 第92-99页 |
| 附录1 朋友圈信息流广告的传播效果调查问卷 | 第92-97页 |
| 附录2 访谈提纲 | 第97-98页 |
| 附录3 访谈对象一览表 | 第98-99页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 附件 | 第101页 |
