品牌微博如何吸引粉丝互动——基于CMC理论的实证研究，本文主要内容关键词为：互动论文,粉丝论文,理论论文,实证研究论文,品牌论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
品牌微博已经成为企业面向消费者沟通的重要渠道，为企业维系客户关系、塑造品牌形象开辟了新路径。截至2012年12月底，已有超过35.4万的品牌建立了官方微博账号，并积极利用微博平台开展品牌沟通活动。有效的品牌微博沟通不仅能够吸引粉丝参与、引发粉丝的情感共鸣，进而促进积极品牌态度的形成，还能够激发粉丝的正向口碑传播，帮助企业提升知名度[1-3]。然而，如何利用微博展开有效的品牌沟通对于企业来讲还是一个充满挑战性的课题，在学术界也是亟待厘清的问题。已有的微博沟通研究仅考察了不同微博内容特征对于沟通效果的影响[1，4]，只有少数研究是基于沟通和互动理论的视角开展的[5，6]，缺乏对于微博沟通的深入理解，鲜有针对品牌微博这一特殊沟通主体的深入考察，相关的实证研究更是付之阙如，对于如何通过微博开展品牌沟通活动来激发粉丝参与仍知之甚少，难以为企业的微博营销实践提供科学的理论指导。 本研究基于计算机媒介沟通(Computer-Mediated Communication，CMC)的视角，实证分析了品牌微博沟通的不同因素对于粉丝互动的影响。通过对8个知名品牌发布的417条品牌微博进行内容分析，考察了沟通的互动性、生动性、内容有用性和有趣性等四方面的因素对于粉丝互动效果的影响，并探究了名人效应在品牌微博沟通中的应用及作用。很明显，本研究将是对营销沟通理论的有益补充和完善，研究结果将为企业开展品牌微博沟通实践提供直接的理论指导。 理论框架与研究假设 近年来，计算机媒介沟通已经成为企业开展营销活动、维系客户关系的主要媒介。研究指出，CMC在形式和内容上具有生动性(Vividness)和互动性(Interactivity)的特征[7]。作为一种新型的社会化媒体，微博凭借其内容的精简性(140字以内)、沟通形式的丰富性(文本、图片、音乐、视频等)已经成为企业开展营销活动的新阵地。在继承CMC沟通特征的基础上，微博独特的单向跟随机制形成了“明星-粉丝”型的人际关系，为企业招募粉丝提供了便利渠道，名人效应也随之凸显。 1、互动性 计算机媒介沟通是一种“多对多(many-to-many)”的互动过程，允许企业与消费者之间以及消费者之间的双向沟通[7，8]。在营销学领域，所谓互动性(Interactivity)指的是两个或多个沟通主体之间、基于沟通媒介和沟通内容的交互程度以及这种相互影响的同步程度[9]。已有的研究表明，增强网站的互动性，能够提升零售商的营销效果、用户好感以及在线广告的渲染力[10，11]。如今，在信息日益庞杂的品牌微博沟通环境中，提升微博内容以便吸引用户关注和互动、增强粉丝对品牌的好感是所有品牌都十分关注的问题。一般来说，单纯的文本内容被视为无互动性，相比之下，包含URL链接的微博内容互动性较强[9]。此外，“提问”是提升互动性的重要手段，在提问中，品牌通常包含吸引粉丝回应的意图，更易于引发粉丝互动[9]。一些品牌微博还通过促销诱因(如转发抽奖、打折促销)等具有明确互动行为指引的内容来进一步激励粉丝参与，这些诱因往往能够促进内容的广泛传播。由此提出假设。 H1：品牌微博内容的互动性越强，越易吸引粉丝互动。 H1a：品牌微博内容的互动性越强，越易吸引粉丝转发； H1b：品牌微博内容的互动性越强，越易吸引粉丝评论； H1c：品牌微博内容的互动性越强，越易吸引粉丝点赞。 2、生动性 生动性指的是“媒介形式的丰富性，即媒介环境将信息呈现至受众感官的形式[12]”，被视为影响计算机媒介沟通效果的重要因素之一[7]。不同媒介在生动性上具有一定的差异：相比于纸媒，电视的生动性更强，能够同时调动人们的视觉、听觉感官；早期论坛、电子邮件尽管互动性更强，但缺乏内容上的生动性[13]。相比之下，社交网站、微博等社会化媒体在拥有较强互动性的同时，还兼具生动的内容表现形式[14]，图片、音乐、视频等富媒体形式也赋予了品牌塑造生动内容的能力，从而极大的唤起粉丝沟通意愿。 已有研究成果表明，提升广告、网站内容的生动性不仅能够吸引用户的注意力，还能够激发消费者更为强烈的态度，增强用户点击、互动等行为意向[15-17]。通常情况下，视频包含的内容更为丰富，它是一种动态的信息呈现，生动性明显高于普通图片，吸引力更加显著[7]。由此提出假设。 H2：品牌微博内容的生动性越强，越易吸引粉丝互动。 H2a：品牌微博内容的生动性越强，越易吸引粉丝转发； H2b：品牌微博内容的生动性越强，越易吸引粉丝评论； H2c：品牌微博内容的生动性越强，越易吸引粉丝点赞。 3、内容有用性 获取信息是媒介使用的重要动机之一[18]。社会化媒体时代，消费者开始频繁通过各类社交媒体开展有关产品的信息搜索[19]。研究表明，在博客和社交网站中，信息有用性能够促进用户的参与动机[20]，并显著影响消费者的品牌态度[21]。现阶段，品牌微博已经成为消费者获取产品信息的重要来源，内容的有用性会影响用户对于品牌微博可信度的感知[22]，亦会对消费者的品牌认知、情感产生正向影响[4]，而这种认知和情感层面的影响则会促进消费者的品牌熟悉、品牌感知，进一步促进消费者与品牌微博的互动。由此提出假设。 H3：品牌微博内容的有趣性会促进粉丝互动。 H3a：品牌微博内容的有趣性越强，越易吸引粉丝转发； H3b：品牌微博内容的有趣性越强，越易吸引粉丝评论； H3c：品牌微博内容的有趣性越强，越易吸引粉丝点赞。 4、内容有趣性 在传统媒体时代，获取有趣的内容是受众使用媒介的重要动机[23]。在计算机媒介沟通环境、尤其是在社交网络的使用中，有趣性都是用户参与在线互动的驱动因素之一[24]，甚至是最重要的因素[18]。研究表明，有趣的信息能够提升信息本身的价值，为信息的受众带来使用过程中的满足感[19]，并且能够提升广告信息的吸引力，从而影响信息受众的互动行为[25]。在社会化媒体环境中，内容的有趣性会影响消费者的品牌感知和品牌态度形成[26]。由此推演得出假设。 H4：品牌微博内容有趣性会促进粉丝互动。 H4a：品牌微博内容的有趣性越强，越易吸引粉丝转发； H4b：品牌微博内容的有趣性越强，越易吸引粉丝评论； H4c：品牌微博内容的有趣性越强，越易吸引粉丝点赞。 5、名人效应 名人代言被广泛用于商业广告的制作中，知名代言人通常会让品牌更具吸引力和影响力，对于消费者的品牌态度具有积极的作用[27]，会影响消费者购买决策的形成。微博允许品牌与代言人之间通过微博平台进行公开、直接的互动，为代言人影响力的扩散提供了平台，使得名人效应被极大的凸显，这种名人效应对于品牌信息的扩散也具有重要的作用。这是因为名人在微博中更易吸引用户的注意力，促成品牌信息的快速传播，对于熟悉程度较低的品牌，这一作用更为显著[28]。在我国的新浪微博中，名人效应在吸引用户注意力、引导公众意见以及促进用户持续的参与和互动中扮演着重要角色[29]。据此提出假设。 H5：品牌微博中的名人效应会促进粉丝互动。 H5a：品牌微博内容的名人效应会吸引更多的粉丝转发； H5b：品牌微博内容的名人效应会吸引更多的粉丝评论； H5c：品牌微博内容的名人效应会吸引更多的粉丝点赞。 6、控制变量 信息的长度会影响受众的信息处理过程，引起消费者广告反应上的差异。在同样的形式和主题下，较长的广告内容更易被消费者感知和处理，从而形成对于产品、品牌的态度[30]，亦有研究通过实证数据证实了微博内容长度对传播效果的影响[17]。因而，本文将品牌微博长度作为控制变量。有关在线评论的研究指出，对于不同产品类型(搜索型和体验型)，口碑对于消费者态度的影响力具有显著差异。搜索型产品是指消费者在产品购买前就能够对产品质量、性能进行充分了解的产品，如电脑、手机等；而对于体验型产品，在没有获得直接的产品体验之前，是很难从已有的信息中判断产品质量的，因而会引起消费者对品牌信息反响的差异。本研究在样本获取的过程中，将品牌类型纳入考虑范围，将其作为控制变量处理。此外，不同品牌微博由于创建时间长短的不同以及运营情况的差异，自身粉丝活跃度比例对于粉丝互动具有显著的影响，因而，将粉丝活跃度作为另一个控制变量。 根据以上假设的提出，本文构建了如图1所示的理论模型，即互动性、生动性、内容有用性、内容有趣性以及名人效应对粉丝互动具有正向影响，微博长度、产品类型以及粉丝活跃度则作为控制变量。
图1 研究的理论模型
研究依据已有研究成果，结合微博沟通的特点，对自变量进行操作化定义。进而通过来自新浪微博品牌官微数据，对品牌微博沟通以及粉丝互动的各个变量进行编码和分析，构建多元泊松回归模型进行假设检验。 1、变量的操作化定义 本文以微博的转发数、评论数以及赞的数量来衡量粉丝与品牌微博的互动效果。已有研究一般将互动性和生动性划分为四个层级(无、低、中、高)。例如，已有研究对于社交网站品牌主页的流行度进行研究时，认为图片、事件、视频的生动性依次增加，而互动性可以归纳为纯文本、链接、投票、提问等多个层级[31]。本研究对于样本的预分析结果显示，品牌微博中有99.28%都包含图片和视频，非图片和视频类的微博样本不具有代表性。因而，在生动性的划分标准上，本文只考虑图片和视频这两类微博内容在生动性方面的差异。对互动性这一变量的可操作化则在已有的研究成果的基础上，排除出现频率为0的“投票”这一指标，加入了促销诱因(包含促销信息、转发抽奖等方面)这一层级。这是因为，转发抽奖以及腾讯微博中的转发降价等经济利益获取动机是驱动用户参与转发的重要因素。互动性、生动性这两个变量的操作化过程如表1所示。 内容有用性遵照以下可操作化规则：有用性是指包含企业、品牌、产品的信息，或指与品牌相关且具有知识性的内容。内容有趣性则包含趣闻、幽默以及品牌信息的拟人化、趣味化表达。一些内容的文本部分并没有较强的诙谐性，需结合配图表达的内涵，进一步判别其趣味性。“名人效应”这一变量，是指包含明星、代言人等名人的微博内容，常出现在产品宣传和品牌活动现场互动中。 对于控制变量，活跃粉丝关注率指的是所属企业账户活跃粉丝数量的分类变量，通过微博风云榜①中数据获取相关数据后分为高、中、低三个类别；微博长度通过微博字数计算，为连续变量。品牌类型则为分类变量，搜索型产品和体验型产品分别赋值为0和1。 2、样本获取及编码 为了兼顾不同类别品牌在微博沟通上的差异，研究选取了8家企业官方微博，其中4个为搜索型产品(戴尔、索尼Xperia、宝马中国、奥迪汇)，4个为体验型产品(巴黎欧莱雅、OLAY、星巴克、可口可乐)。为保证样本的随机性，本研究抽取了8家官方微博距离2013年12月3日最近的300条微博，样本包括微博的文本内容、发布时间、评论数、转发数以及赞的数量等信息。为保证转发数等互动指标的准确性，考虑到微博1个星期左右的活跃周期②，排除了2013年11月27至2013年12月3日的微博以及所有转发微博，从余下1263条原创微博随机抽取420条。在此基础上，按照统计分析里高度异常值的定义，剔除与平均值的偏差超过三倍标准差的异常值，最终得到417个样本。 遵循内容分析方法和步骤[32]，为保证编码过程的科学性和准确性，本研究的样本编码过程采用“双人背对背(Double-blinded)”的方法，依据变量的定义进行编码，并通过cohen's kappa系数来检验两个编码员的内部一致性。一致性检验结果显示，生动性(为程序自动识别，kappa=1)、互动性(kappa=0.93)、信息有用性(kappa=0.91)、信息有趣性(kappa=0.89)以及名人效应(kappa=0.95)均符合kappa＞0.7的标准[6]。样本的描述性统计如表2所示。
在粉丝数方面，样本中品牌微博的平均粉丝数为98.25万，其中@索尼Xperia的粉丝数最多，为291万，@可口可乐的粉丝数最少，为19万；从粉丝互动效果来看，样本中品牌微博平均转发数为193.35次，平均评论数为81.37次，平均点赞数为30.97次。其中，@星巴克的互动效果最好，平均吸引了367.45次转发、208次评论以及208.75次点赞；此外，样本中微博内容的平均字数为88.00，粉丝活跃度最高为星巴克(2.4)，最低为奥迪汇(0.43)。 在生动性这一指标上，417条品牌微博样本中共有390条包含图片(低生动性)，24条包含视频(高生动性)；在互动性方面，有近一半(49.64%)的样本是纯文本，50个(11.99%)样本包含URL链接(低互动性)，103个(24.7%)样本为提问类型的微博，另有55个样本包含促销诱因；此外，分别有66.19%和12.47%的微博包含有用和有趣的信息，9.35%利用了名人效应。 3、研究方法 研究包含三个因变量，分别为
赞的数量。当一条品牌微博被发布出来后，粉丝参与转发、评论以及点赞的数量是随机且独立出现的，因而服从泊松分布[33]。研究的理论模型表述如公式(1)：
为微博j所属企业账户的品牌类别的虚拟变量，搜索型赋值为0，体验性赋值为1，基准类为搜索型；
为微博j所属企业账户活跃粉丝数量的分类变量，分为高、中、低三个级别，分别赋值为3、2、1，基准类为低活跃粉丝。 进一步将因变量进行对数转换，构建多元线性回归模型，验证各个自变量对于因变量的影响。 研究结果与讨论 对自变量之间进行多重共线性检验的结果如表3所示，变异量膨胀系数(VIF值)均小于2，容忍度(Tolerance)均介于0.9和1之间，表明自变量之间不存在共线性。
进一步的参数估计和假设检验结果分别见表4和表5。
1、转发数 总的来说，模型中的自变量对因变量转发数的影响是显著的(F=22.477，p＜0.001)，各个变量对转发数有着较高的解释力(
=0.361，adj.
=0.345)。然而，与预期相反的是，低互动性(即URL链接)对于转发数呈负向影响(
=-0.880，p＜0.01)，推测是由于URL链接将粉丝注意力引向其他页面，从而减少了与原微博内容的互动。对于品牌微博而言，URL通常包含产品购买链接，有助于实现微博社交流量向销售流量的转化，进而提升产品的销售额。但需要注意的是，尽管URL能够有效促进微博内容的点击量，但并不能够保证粉丝与品牌本身互动的增强。尤其是，微博环境日益碎片化，用户的注意力是相对稀缺的，每增加一次跳转链接，都有可能导致消费者注意力的转移，甚至是潜在顾客的流失。因而，品牌微博需要格外注意对于URL的使用，避免事倍功半。而中互动性(即提问)、高互动性(促销诱因)的微博内容对于促进粉丝参与并无显著影响，假设1a未得到支持，也就是说，传统意义上信息互动性的影响作用在品牌微博中并未得到明显的体现。此外，由于微博平台中充斥着越来越多的打折促销信息和广告植入，已有不少消费者对此感到排斥，导致对品牌发出的任何商业信息和互动信号产生免疫，影响了这些类型品牌微博沟通的整体效果。 相比于生动性较低(包含图片)的微博内容，高生动性(包含视频)能够促进粉丝的转发(
=0.808，p＜0.05)。根据信息的精细加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model，ELM)，消费者对于品牌信息的处理将沿着两条路径进行：一是中枢路径；一是边缘路径。当消费者具有较强的信息处理动机以及较高的机会和能力时，消费者将更有可能沿中枢路径进行品牌信息的加工；反之，则更有可能沿边缘路径进行信息处理[34]。因此，相比于图片，视频形式的品牌微博内容包含更为丰富的信息量，增强了品牌信息被感知和加工的机会，从而更易引发消费者态度的形成和改变，进一步增进了粉丝与品牌微博的互动，验证了假设2a。 微博内容的有用性能够正向的促进粉丝参与(
=0.600，p＜0.01)，即包含企业、品牌、产品及相关的内容更易引发粉丝的转发。这一结果与前人的研究成果一致，研究人员通过对Twitter的实证分析表明，尽管转发数和评论数都是衡量微博影响力的重要因素，但转发是受内容驱动的[35]。对于品牌微博而言，内容的有用性尤为重要。从动机视角来看，消费者选择关注品牌微博、成为品牌虚拟身份的追随者和粉丝，一方面是出于对品牌本身的喜爱，另一方面则期待通过品牌微博获取有价值的信息。因而，内容本身的有用性将不断增进粉丝对于品牌的熟悉程度，促进其对品牌微博信息的参与和转发，假设3a得到支持。 相比之下，增强有趣性却未能帮助品牌提升内容的传播力，假设4a未得到支持，表明了粉丝参与品牌微博互动的动机倾向于获取有用信息而非娱乐。尽管已有研究表明了幽默、趣味信息对于用户参与在线互动、使用与满足以及品牌态度具有重要意义[24]，但不可否认的是，品牌微博是以企业营销为目的的微博账号，粉丝通过品牌微博来获取有关品牌、产品的信息。因此，尽管笑话、趣闻等信息能给粉丝带来一定的愉悦，但未能激发他们与品牌微博互动的情绪。品牌微博十分有必要将趣味性充分的融入与产品密切相关的内容中，借助有趣的信息开展品牌塑造，而非单纯的发布幽默笑话。 与预期相符的是，名人效应在提升微博传播影响力方面具有显著影响(
=1.940，p＜0.01)，表明品牌微博与明星、代言人的互动有助于产品、活动信息的扩散，假设5a得到验证。在注意力日益稀缺的微博平台中，曝光度是提升品牌影响力的重要前提，通过名人效应，能够有效的帮助品牌提升知名度，为品牌所发布的内容带来更大的传播机会，从而提升每一条微博的效果和价值。 然而，字数对于转发行为呈现出负向影响(
=-0.471，p＜0.001)，即相比于内容较长的微博，精简的微博内容更易被转发。此外，较之于搜索型产品，体验型产品被转发的数量较少(
=-0.450，p＜0.01)，这与关于网络口碑的研究结果并不一致，研究指出体验型产品的口碑效应更为显著[36]。推测这种差异是源于微博独特的传播机制，传统的网络口碑多为垂直式的沟通(如评论)，而转发更倾向于是水平范围的沟通，推测是与产品功能、特性有关的信息更易于传播，而体验型产品的微博内容更倾向于品牌形象的塑造，而相关内容并未有效引发粉丝转发行为。粉丝活跃度的正向影响是显而易见的(
=0.941，p＜0.001)，表明品牌微博应当尽可能的提升粉丝活跃度。 2、评论数 从总体上来讲，模型中的自变量对评论数这一因变量的影响是显著的(F=22.896，p＜0.001)，且各个变量对于评论数有着较高的解释力(
=0.365，adj.
=0.349)。与对转发数的影响类似，低互动性(包含URL链接)对于评论数呈负向影响(
=-0.683，p＜0.001)，表明URL链接具有一定的分流作用，将粉丝的注意力转移至其他页面；中等程度的互动性(提问类内容)能够正向促进粉丝的评论(
=0.474，p＜0.001)，表明提问能够在一定程度上唤起粉丝与品牌的沟通；而高互动性(促销诱因)亦对粉丝参与有正向影响(
=0.589，p＜0.01)，表明产品促销、转发抽奖类的内容能够引发粉丝讨论(假设1b部分成立)。在生动性方面，相比于生动性较低的图片信息，包含视频的微博内容更易引起粉丝评论(
=0.496，p＜0.05)，假设2b得到支持。微博内容的有用性对于评论数没有显著影响，假设3b未得到支持；类似地，微博内容是否有趣亦对评论数没有显著作用，表明内容本身的有趣性并未明显的激发粉丝讨论，假设4b亦未得到支持。而名人效应在提升粉丝参与方面具有显著影响(
=1.129，p＜0.001)，表明品牌微博与明星、代言人的互动有助于促进粉丝与品牌之间的互动，验证了假设5b。此外，微博字数对于品牌微博评论数具有负向调节作用(
=-0.280，p＜0.001)，即粉丝更倾向于针对精简的内容展开讨论。相比于搜索型产品，体验型产品更能激发粉丝的评论(
=0.524，p＜0.001)，推测是由于餐饮、化妆品较少涉及专业知识，讨论的门槛相对较低。粉丝活跃度的正向影响不言而喻(
=0.614，p＜0.001)，表明粉丝活跃度对于提升品牌微博的互动效果十分重要。 3、赞的数量 在整体模型中，自变量对于点赞数的影响是显著的(F=56.136，p＜0.001)，各个变量对点赞数有着较高的解释力(
=0.585，adj.
=0.575)。与对转发数、评论数的影响类似，低互动性(包含URL链接)对于点赞数具有负向影响(
=-0.617，p＜0.001)，推测是因为URL链接将粉丝注意力转移至其他页面，从而减少了与原微博内容的互动；同样，中等程度的互动性(提问类内容)对于粉丝的点赞行为亦呈现负向影响(
=-0.240，p＜0.05)，粉丝对提问内容的认同感较低；而高互动性(促销诱因)亦对粉丝点赞行为无显著影响，假设1c未得到验证。在生动性方面，相比于生动性较低的图片信息，包含视频的微博内容更易带来粉丝点赞(
=0.987，p＜0.001)，假设2c得到验证。而无论微博内容是否有用或有趣，对于粉丝的点赞行为都无显著影响，假设3c、4c未得到支持。而与名人进行互动同样能够正向的促进粉丝的点赞和认同(
=0.828，p＜0.001)，进一步印证了名人效应在粉丝互动中的重要作用，假设5c得到验证。此外，微博字数对于品牌微博评论数具有负向调节作用(
=-0.456，p＜0.001)，即相比于字数较多的微博内容，精简的内容更易被粉丝认同。而品牌类型对点赞数并无显著影响，表明粉丝对于微博内容的认同并不会因其是搜索型产品或是体验型产品而产生差异。在粉丝活跃度方面，其同样对点赞行为有正向作用(
=1.157，p＜0.001)，进一步证明粉丝活跃度对于提升品牌微博的互动效果十分重要。
进一步的方差分析结果如表6所示。在自变量中，名人效应对于转发数的解释力最高(14.5%)，而互动性则较好的解释了评论数这一变量(10.2%)。相比之下，信息有用性、有趣性以及品牌微博内容的生动性对于转发数、评论数以及点赞数的解释力都相对较弱。而在控制变量中，活跃粉丝关注率对于三个粉丝互动指标的解释力最强，解释方差占比分别为16.2%，12.0%以及42.0%。其次为微博字数(7.9%、4.8%、16.6%)，品牌类型对于粉丝互动的解释力最低。
本研究从企业如何利用品牌微博开展有效沟通以吸引粉丝互动这一问题入手，以CMC理论为基础，深入探讨了影响品牌微博沟通效果的各个因素。研究发现：(1)名人效应、内容的生动性和有用性对于品牌微博的互动效果影响最为显著，企业可以通过与社会知名人士进行互动的同时，提高内容的生动性和有用性来吸引粉丝参与；(2)内容的互动性、有趣性对于吸引粉丝互动的作用并不显著，表明链接、促销诱因等因素并未积极促进粉丝参与，幽默信息也未能受到粉丝青睐；(3)品牌微博字数对粉丝互动具有负向影响，活跃粉丝关注率和品牌类型亦会对沟通效果产生影响。根据上述结论，本研究提出以下管理建议： 第一，科学规划内容，明确沟通目标。内容是品牌微博沟通的灵魂和载体，品牌微博一方面需要为粉丝提供有价值的、与产品相关的信息，提升用户对于内容有用性的感知；另一方面则需将趣味性尽可能的融入产品推广和品牌塑造中，避免单纯的幽默、笑话等内容影响用户体验。此外，不同类型的品牌应有侧重的运用沟通策略，对于搜索型产品，有必要借助图片、视频等多媒体信息进行功能介绍，增强产品展示的体验性；而对于体验型产品，则需要巧妙整合产品、品牌信息，在品牌塑造上有所创新。 第二，掌握沟通技巧，吸引粉丝互动。本研究所选取的8家知名品牌微博中，绝大部分的内容都已采用图片予以辅助。这是因为，图片所包含的信息量要远高于单纯的文本形式，能够弥补微博140字所带来的局限性。而视频的互动性要高于图片，能够为品牌微博带来更多的粉丝互动。但是相比于图片，视频对于网络状况、手机流量的要求更高，且在一定程度上增加了粉丝参与的门槛，频繁应用反而会影响用户体验，甚至会成为粉丝与品牌进行沟通的阻力。因而，品牌需要依据不同情形采用不同的沟通技巧，在信息量和用户体验二者之间做出权衡。例如，在需要动态披露产品和活动细节时(如新产品发布、大型商业活动等)，采用视频形式进行动态的细节展示；而在日常的微博运营中，多使用图片作为对文本内容的补充，并着力提升图片的原创性和与品牌形象的匹配度。此外，短文字更易受到粉丝青睐，品牌微博应花大力气丰富图片内涵，辅以精简的内容进行说明，避免以冗长的文字进行沟通。 第三，相互借力，提升内容关注度。名人效应能够帮助品牌微博吸引更多的粉丝关注和互动。品牌应当充分利用代言人等社会知名人士的影响力，通过微博与之进行公开的互动，以提升品牌微博内容的关注度。此外，可将这种借力衍伸至热门话题、热议事件中，巧妙利用话题与品牌的契合点开展借势营销。与此同时，对于连锁经营的企业、企业的不同部门等，应采用微博矩阵的方式，打造围绕专属品牌的微博沟通生态圈，形成各司其职的微博功能账号，各个微博账号之间既分工明确又相互合作，实现不同账号之间的有效联动和资源共享。 研究局限及未来展望 本研究以CMC理论为基础，采用8家品牌的417条微博内容，实证研究了品牌微博沟通效果的影响因素，发现包含不同内容特性的品牌微博在吸引粉丝互动方面具有显著的差异。作为对品牌微博沟通的探索性研究，本文存在诸多不足。首先，研究选取的8家品牌均为知名品牌，在微博运营过程中已经积累了丰富的经验，研究结果和管理策略可能难以普适于一些中小企业，有必要增加样本的选取范围并分类探讨，以期为不同规模的企业提出有针对性的管理建议。其次，对于“生动性”和“名人效应”这两个变量，由于样本选取具有一定的随机性，导致高生动性(视频类)的微博只有24条，体现名人效应的微博仅占9.35%，使得研究结论具有一定的局限性，企业在开展实践的过程中，要依据自身实际情况予以判断这两个指标的适用范围，未来可以通过扩大样本量进一步检验本研究结果。第三，研究发现了微博沟通相比于CMC沟通的一些新特点，有必要深入研究微博沟通的特性，厘清微博沟通这一构念包含的维度，为后续的研究奠定研究基础。第四，研究只考察了微博沟通效果的若干影响因素，但并未阐述这些因素是如何影响粉丝互动的，未来将从社会心理学、广告学等视角，深入探讨微博沟通是如何吸引粉丝互动以及影响消费者品牌态度的，并厘清这种差异的内在机制，从而帮助企业制定有效的微博沟通策略。 ①微博风云榜，是新浪微博官方数据分析产品之一，分为风云排行榜和风云影响力榜。通过新浪后台数据计算出每个账号互动指标、活跃度指标等多个统计数据。 ②依据《微博类社交网络中信息传播的测量与分析》一文归纳得出，该文通过新浪微博的实证数据，将微博的传播周期分为了潜伏期、激增期和衰亡期，考虑到品牌微博的特殊性，在一般情况下，从进入激增期到衰亡期(日转发数不高于3次)多在一个星期左右。
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