2019年西方廣告學術研究趨勢及未來展望

朱文瀾

1 研究對象

本文選取《廣告學刊》（Journal of Advertising）、《廣告研究》（Journal of Advertising Research）、《國際廣告學刊》（InternationalJournalofAdvertising）三本知名的廣告學英文學術期刊作為研究對象，能夠較為全面地了解目前西方廣告學研究的熱點問題及研究的總體趨勢。

《廣告學刊》《廣告研究》《國際廣告學刊》2019年共刊發論文147篇，筆者對其研究方法、研究主題進行了統計（表1）。統計數據顯示147篇論文中，大部分仍沿襲了傳統的量化與實證研究方法，占比達到了72%。但在這147篇研究論文中有10篇論文運用大數據計算方法來進行數據的挖掘和分析處理，開始形構著某種廣告學研究新質，顯示了廣告學研究新的研究趨向。

從作者以及研究樣本的地區分布情況來看，2019年西方廣告學的研究重心開始向亞洲地區轉移。從作者群上看，2019年《國際廣告學刊》第四期中的7篇文章都來自于韓國學者，《廣告學刊》第四期“人工智能與廣告”專題的作者都來自于中國，基于中國的智能廣告發展經驗，對智能廣告算法、模型創新以及智能廣告創意、品牌傳播展開了討論；從研究內容上看，第五期“亞洲廣告研究”專題選文涉及到在新加坡、韓國、日本等亞洲國家廣告信息的跨文化傳播，探討了亞洲國家個人價值觀和國家間的文化差異對廣告效果的影響。

從統計數據中可以看出，消費者與受眾研究以35篇高居第一，在2019年三本國際廣告期刊的研究主題中的占比達到了23.6%。關于廣告效果、營銷溝通與品牌傳播研究的文章數各為27篇，占比18.2%，另外有19篇針對廣告研究現狀與發展研究文章，集中在2019年《廣告學刊》第一期“廣告研究的未來展望”中，其中收錄了12篇綜述性文章，總結當前廣告學術研究中多個領域和方向的學術研究成果，指出過去尚未涉及、亟待解決的知識空缺并為未來的研究提出了前瞻性的思考。

表1 2019年三本期刊文章研究主題分布

2 2019年西方廣告學研究熱點評述

2019年西方廣告學研究的熱點主要集中在消費者與受眾，廣告效果，品牌與營銷溝通，廣告與文化、社會、政治、法律道德等四個方面。

2.1 消費者與受眾研究

消費者和市場洞察是廣告學研究的基礎。程序化廣告推動了在線廣告交易、投放和管理方式的變革，而智能化廣告時代的全面來臨，智能技術為受眾個體定制內容傳播提供了技術支持。為了向目標受眾精確推送個性化廣告，達到語境、廣告和用戶的最佳匹配，相應地對消費者洞察提出了更高要求。2019年，西方廣告研究論文試圖以心理學、社會學以及傳播學，乃至神經科學、信息科學為進路，運用新的研究方法和數據分析工具，精確探知消費者的認知、情感和行為及三者相互影響和轉化的內在機制。

過去，廣告研究人員依靠問卷、焦點小組等社會調查方法了解消費者心理。然而這些調查方法存在著明顯的弊端：消費者意圖和行為之間沒有可證實的必然聯系，消費者的自述式報告并不總是反映實情，且不具有即時性和動態性，忽略了消費者決策過程中非理性和潛意識因素的影響。為了解決這一難題，神經科學研究方法被認為是有效的。近年來功能性核磁共振fMRI、眼動追蹤技術和腦電波技術運用于受眾研究領域中已有一定基礎，它憑借其客觀性為“由生理反應驅動行為”這一觀點提供了更可靠的證據[1]。2019年，西方廣告學受眾研究借助更多新的研究方法和技術設備，試圖更接近、更精確地動態還原和預測市場和消費者真實反應的目的。如《直達目標受眾的內心：基于可穿戴技術和心率可變性的個性化廣告系統》探析了可穿戴技術（主要是智能手表）實時提取生物特征信息的能力，基于消費者實時的情緒狀態為他們推送定制化廣告。

神經科學應用于受眾研究時亟需嚴格和成熟的學術研究范式來指導實踐[2]。正如托馬斯在《為神經營銷和消費者神經科學研究奠定基礎：如何規范應用于廣告研究》一文中所說，這一新興領域發展正受到學科交叉研究及各方面差異的制約。例如，研究方法上的差異、概念的差異性等，其他包括研究中缺乏以神經科學為基礎的度量標準的系統驗證方法，以及商業實踐中出現的相關問題。

2019年已有學者致力于廣告學基礎理論的建構和融合，如《廣告效果預測模型：神經科學方法能夠提高消費者決策的可預測性》一文旨在推動神經科學方法和廣告學、市場營銷學理論的深度融合。為了將神經網絡分析方法應用于預測消費者決策，作者將營銷學經典理論手段-目的理論與神經網絡分析進行類比，分別基于這兩種理論視角驗證廣告策略評估模型，研究結果驗證了這一基于神經網絡的廣告策略評估模型的有效性。

2.2 廣告效果研究

智能廣告時代，傳統廣告日漸式微，其廣告效果測量也顯露出更多的弊端。《低精確度數據阻礙精確目標定位：為何薄弱的數據精確度和覆蓋率能夠威脅廣告效果》一文中作者說道：“數據的精確度和覆蓋率是廣告效果研究中的兩大薄弱環節。”[3]

2019年西方廣告學研究熱點除了新興的技術和理論前沿探究，也試圖扭轉傳統媒體在廣告行業整體集約化和數字化的趨勢下的轉型之困，重點關注電視廣告媒介效果考量方法的升級。Artie Bulgrin認為：“電視顯然是品牌建設的最佳載體，但數字電視的發展……在如何衡量廣告效果方面知識的欠缺，正在削弱廣告商對電視廣告媒介的信心。”[4]傳統媒體與移動數字媒體相比，傳統媒體基于人口統計學和行為特征的受眾細分已無法滿足個性化廣告的需求，面對嚴峻的現實，傳統廣告效果測量方法也需全方位的創新升級。《收視記錄器分析評估由以分鐘為單位向以秒為單位轉變：為檢測電視廣告的觸達率和回避行為提供更精確的統計模型》一文中，作者認為以分鐘為單位的收視紀錄器已無法滿足時長普遍較短的電視廣告收視數據的收集，因此作者開發了以秒為單位的新的計量模型，借此廣告主能夠更精確地考量傳統電視廣告效果。

不僅僅是計量模型的創新，電視廣告效果測量也深入至消費者的認知、心理、情感層面。如《衡量電視廣告創意策略的最佳方法：吸引注意力的設備如何控制消費者的注意力》基于生物度量指標，通過眼球追蹤、皮膚電導和心率監控評估電視廣告受眾的注意力分布情況，研究結果證明不同類型的注意力對各種用于注意力測量工具的敏感度是不同的。有針對性的注意力評估和實時反饋，規避了過去傳統電視廣告效果測量中缺乏時效性的問題。

IAS（Integral Ad Science)在《2019年 廣告行業脈動報告》對廣告行業從業者進行調查，47.3%的受訪者認為在跨媒介環境中一致的媒介效果以及ROI的度量。這些業界尚未充分展開的問題也成為了2019年學術界的研究熱點問題[5]。除此之外，復雜的媒介環境也影響著廣告效果的綜合考量。首先，媒體多任務環境下廣告效果的測量具有其特殊性。Brittany R.L.Duff等人在2019年《廣告學刊》3月刊中的《媒體多任務視角下的未來廣告發展研究》中著重強調了媒體多任務環境下的廣告效果研究。《媒介語境對廣告記憶的影響：廣告效果的元分析》一文的作者Kwon等人認為過去針對媒介語境效應的研究缺乏歸納總結，作者強調了媒介策劃中媒介傳播內容因素對廣告效果的影響，媒介不僅僅是一個曝光工具，程序化購買過程中僅僅依靠數據衡量是不夠的，必須考慮媒介語境。

其次，多屏化環境影響消費者的廣告記憶。Claire M.Segijn等人提出“注意力、享受節目內容和抗拒被認為是記憶和說服的潛在機制。正如預期的那樣，多屏幕條件下會導致受眾注意力下降，進而降低消費者的廣告記憶和品牌記憶。”[6]在《多屏廣告傳播效果的元分析：直接影響、調節變量及潛在機制》一文綜合探析了過去關于多屏化廣告的研究成果，檢驗了多屏化媒介環境對消費者認知和情感層面上的廣告效果的直接影響，從認知和情感層面分別考察了對廣告效果造成負面影響的調節變量，以及多屏幕媒介環境對廣告效果的影響及其內在機制。

2.3 營銷溝通與品牌傳播研究

IAS的報告顯示，品牌安全和可持續發展在2019年取代了“行為召喚”（call to action）成為品牌在廣告投放時首要關注的問題[5]。品牌廣告在謀求即時曝光率和高投資回報的同時，希望給予消費者高強度、高贊賞度的品牌意識和品牌聯想。不盡人意的是，由于智能化、程序化廣告內容的生產和投放機制要求廣告主放棄一部分控制廣告曝光地點的權力，許多品牌方發現他們的廣告出現在了虛假新聞、不實信息或與品牌調性不符的媒體環境之中，給品牌資產帶來了不可避免的損失。品牌除了要面臨道德困境之外，還有潛在的信譽損失。廣告從業人員在實務運作中遭遇的品牌安全和可持續發展問題，也成為了2019年學界關注的熱點問題之一。《國際廣告學刊》主編Charles R.Taylor在第一、第八期的社論中著重強調了企業社會責任的重要性，呼喚學界對該議題的關注；Seunghyun Kim等人的研究成果則致力于提升新聞網站中原生廣告的廣告效果和品牌態度。

除了塑造有社會責任感的品牌之外，西方廣告學研究從各個角度探討了品牌原生廣告和社交化媒體廣告的績效評估。比如原生廣告內容中的品牌植入（即，編輯內容中是否提及了贊助品牌）和消費者反應，揭示了品牌植入與內容質量之間的交互作用；或是從理論層面創新，提供了衡量原生廣告有效性的量表。同時，學界用批判的目光審視了原生廣告、名人/網紅代言、品牌植入以及贊助中的隱蔽性和不透明性帶來的隱患。比如《Facebook信息流廣告中的原生廣告：關于千禧一代受眾心理的認知》指出了千禧一代對社交平臺信息流廣告的消極態度和廣告內容過度個性化引起新一代消費者對隱私泄露的警覺。

電子口碑已不是一個新的概念，過去的研究主要是從社會學、心理學為進路探討電子口碑的產生機理。2019年三本國際期刊中的電子口碑研究得益于大數據和人工智能技術，如文本挖掘、社會化聆聽、情緒分析工具的應用，電子口碑用戶評論動機和內容分析都取得了新的進展，如Shu-Chuan Chu，Che-Hui Lien和Yang Cao運用社會身份構建理論，探討“歸屬感”、“自我提升”對微信平臺中旅游信息電子口碑傳播與消費者參與的關系。又有Vargo等人發現在Facebook和Twitter用戶出于印象管理的動機，涉及個人情況下他們會更偏向于發布積極的內容來滿足自我提升的需要，該研究啟示著品牌在社交化媒體上發布品牌內容時可以通過鼓勵消費者談論品牌時提及個人經歷，從而引導電子口碑的效價的正向轉變。

2.4 廣告與文化、社會、政治、法律道德研究

西方廣告學的研究范式可分為以美國為代表的以廣告效果研究為核心的實證研究范式和以歐洲學者為代表的廣告文化為核心的批判研究范式[7]。放眼2019年的美國與歐洲廣告學研究，2019年三本國際廣告學期刊的選文反映出當下對廣告與文化、社會、政治、法律道德研究的熱點趨向，主要集中在廣告信息的跨文化傳播、兒童廣告、性別角色、種族問題、個人與國家層面價值觀等問題上，在廣告與新教倫理、環保問題和公共政策方面也有所涉獵。

深入考量文化差異是國際廣告傳播得以成功的重要條件。由于東西方消費者在語言文化、思維方式、價值觀和社會規范等方面都有著巨大的差異，東西方跨文化廣告傳播已成為一大研究熱點，其中標志性的研究主題是以東西方個人主義和集體主義價值傾向對消費者心理調節作用的對比研究，對比的研究樣本地區分布情況上來看，西方國家以美國為代表，亞洲地區研究樣本以中國、新加坡、韓國、印度、伊朗、文萊的消費者為代表，以問卷調查、實驗等實證方法，對比不同的文化是如何從個人、國家和社會層面上影響受眾的購買意圖及其對廣告、品牌的評價。

3 廣告學研究范式轉換

社會科學研究主要經歷了定性研究、實證研究與計算機仿真研究三種范式階段，2007年計算機圖靈獎獲得者吉姆·格雷（Jim Gray）提出“數據密集型科學發現”（Data-intensive Scientific Discovery）為科學研究的“第四范式”，大數據思維以及大數據技術開始廣泛的研究運用于自然科學與社會科學之中，成為科學研究的總體發展趨勢，隨著最先經歷了信息爆炸的天文學和基因學，計算自然科學以及計算社會科學之下的計算政治學、計算傳播學甚至計算犯罪學概念的相繼出現，計算廣告學也應運而生。

根據前文的統計分析，2019年三本期刊中有10篇文章運用了大數據研究范式。結合2019年西方廣告學研究主題和熱點綜述，筆者認為西方廣告學研究正向著大數據研究范式轉換。從“全樣本”數據的挖掘、儲存和分析運用，數據的量和質都發生了前所未有的轉變，在研究中規避了過去實證研究范式中慣用的“小樣本”解釋“大道理”的片面性。具有代表性的是《消費者是如何反映女性廣告：YouTube上多芬“追求真正美麗”的數據挖掘》，這篇論文基于Youtube Comment Scraper抓取YouTube上共計20 419條評論，運用定性文本分析、基于人工的內容分析結合、基于機器學習的數據挖掘方法，提出了一個用于分析社交媒體上的用戶生成內容(UGC)的流程，提供了標準化的大數據研究分析方法和流程。另外，關于計算技術、算法開發和實踐應用，2019年西方廣告學三本期刊中關于計算廣告的研究集中于完善智能算法建模，從而實現用戶場景最優匹配、廣告信息的智能生產和優化。例如，《基于分配贊助推薦和內容的算法：整合程序化廣告和推薦系統》研究表明，當平臺的管理者將贊助內容推送至用戶時，能夠同時考慮廣告收入和用戶效用，使程序化廣告更加以用戶為中心。發揮了數據挖掘和算法在復雜情景下綜合分析考量多個變量及其動態關系的能力，進一步為解決廣告創意、內容、策略智能化生產提供了新的算法模型。

4 廣告學未來研究展望

從《廣告學刊》《廣告研究》《國際廣告學刊》2019年刊發的147論文來看，西方廣告學學術研究呈現出多學科交叉研究，量化和實證研究仍占絕對優勢。在智能傳播時代，技術的革新為廣告產業的發展帶來了諸多機遇和挑戰，我們廣告學未來的研究也將面臨著一些亟待解決的問題。

第一，新技術與學術研究的深度融合。從廣告內容以及創意的智能化生產來說，實現情境、用戶與廣告三者的最優匹配，是未來廣告學研究的趨勢[8]。技術對廣告行業的嵌入是深刻的，大數據技術、神經科學研究工具、人工智能以及虛擬現實技術在廣告學研究中的應用仍未成熟，未來的研究將汲取已有的實踐經驗不斷完善技術在市場和消費者洞察、廣告效果的評估、媒介環境等復雜情景中的應用，從另一角度來看，技術也支持著業界人員和學者收集現實世界廣告實務運作中產生的海量數據，通過數據分析和處理后總結出新的知識。而數據的獲取與挖掘處理，也可能成為研究中所面臨的主要障礙。正如段淳林、楊恒在《數據、模型與決策：計算廣告的發展與流變》所提到的：“數據往往由少數公司壟斷，且單一平臺的孤立化用戶標簽使立體的用戶形象很難呈現，用戶定向與用戶導航都因為數據來源與數據質量的問題存在偏差。數據孤島問題是計算廣告當前發展的主要瓶頸。”[9]這一系列的問題都需要在研究中充分的運用技術的力量。

第二，廣告學研究需要研究人員不斷地突破學科壁壘，充分實現跨學科領域的合作與交流，從而不斷完善廣告學研究體系，深入廣告產業所急需解決的問題內核。從期刊論文作者和合作情況來看，未來廣告學研究將更具有國際化視野，特別是亞洲地區的人工智能以及計算廣告的研究已有諸多成果可供考察和借鑒。

第三，廣告倫理問題需要予以充分的關注。《假新聞和廣告之間的關系：在程序化廣告領域與虛假泛濫時代的品牌管理》一文論述了“假新聞”現象及其與廣告的復雜關系，廣告和假新聞似乎陷入了一個由經濟刺激驅動的增長周期。隨著大數據、人工智能、區塊鏈以及云計算等智能技術的應用，未來廣告學研究重點也將從效果廣告向品牌廣告轉變，著重探討計算廣告與品牌的可持續發展之間的關系。智能廣告時代，依靠5G、大數據和人工智能技術廣告行業在享受技術紅利的同時，也引起了道德倫理方面的擔憂。首先，對尚未完善的隱私和數據保護政策和手段滯后，Charles R.Taylor在《人工智能，定制傳播，隱私和歐盟數據保護通用條例》，以及Hairong Li在《專題介紹：人工智能與廣告》都提到了人工智能和個體數據利用中的隱私侵犯問題，未來的廣告學研究將針對這一倫理危機進行全方位的探討。另外，以算法為基礎，基于用戶標簽化的廣告創意和內容的智能生產、分發和投放也引起了對廣告藝術的“創造性破壞”。[10]如《理解程序化創意：理解人工智能的角色》一文中所說，盡管技術層面已經實現了自動化媒介購買過程，程序化創意過程仍需大量的人力投入，同時也面臨著法律、監管的挑戰。