Goldilocks-Influencer finden: Wie die Follower-Zahl das Engagement in sozialen Medien antreibt
Forscher: Dr. Alexander Edeling, KU Leuven
Wie viele Follower haben Sie in sozialen Medien? In Alexanders Edelings neuester Publikation untersuchen die Autoren die Beziehung zwischen Follower-Zahlen und Engagement mit gesponserten Inhalten. Lesen Sie den vollständigen Artikel im Journal of Marketing von SAGE und sehen Sie unten, was er zu dieser Arbeit zu sagen hat.
Erzählen Sie uns von Ihrem Forschungshintergrund und Ihrem Studienfeld.
Ich bin außerordentlicher Professor an der Katholieke Universiteit Leuven in Belgien und ein Marketingforscher. Ich habe im Bereich des sogenannten Marketing-Finanz-Schnittstellen begonnen, also der Beziehung zwischen Marketing einerseits und Finanzen andererseits, wie Marketingentscheidungen zum Beispiel Investorentscheidungen beeinflussen.
Vor kurzem habe ich angefangen, mich mit Social-Media-Marketing und Influencer-Marketing zu beschäftigen, und das brachte mich auch zum ersten Mal mit dem Bereich des Eye Tracking in Berührung, und so bin ich zum ersten Mal auf Labvanced gestoßen.
Was hat Sie motiviert, in diesem Bereich zu forschen?
Im Allgemeinen betrachten wir mit der Studie, die wir durchführen, die Frage, wie die Follower-Zahl eines Influencers das Verhalten der Verbraucher in sozialen Medien wie Instagram beeinflusst, und wir dachten, es wäre schön, dies nicht nur experimentell mit einer Umfrage zu tun, sondern auch die Augenbewegungen und das Verhalten der Augen mit Eye Tracking zu betrachten. Und weil wir alle wissen, gab es diese große "Corona-Krise", und die meisten Eye Tracking-Labors waren mehr oder weniger geschlossen, und man konnte wirklich keine Teilnehmer erreichen, suchten wir nach Anbietern von remote Eye Tracking. Wir erhielten tatsächlich den Hinweis, dass es dieses deutsche mehr oder weniger Start-up gibt, das sich darauf konzentriert, also nahmen wir Kontakt auf, und so kamen wir dazu, Ihre Technologie zu nutzen.
Können Sie bitte das Forschungsdesign beschreiben und wie Sie das Experiment eingerichtet haben?
Im Grunde haben wir es recht einfach gemacht, würde ich sagen. Wir haben unsere Probanden in 2 Gruppen unterteilt. Die eine Gruppe, die Experimentalgruppe, hatte tatsächlich die Aufgabe zu überlegen, ob sie sich mit einem Influencer beschäftigen würden. Sie mussten mehrere Influencer-Profile mit dieser Motivation im Hinterkopf betrachten, während der Kontrollgruppe mehr oder weniger gesagt wurde, dass sie das Profil so ansehen sollten, wie sie es normalerweise bei Influencer-Profilen tun würden. So wurde das Studien-Design gestaltet, dass wir einen Interessensbereich definiert haben, der die Follower-Zahl betrifft, und wir vergleichen dann im Grunde die Daten bezüglich dieses Interessensbereichs zwischen den beiden Gruppen. Wir haben Social-Media-Profile basierend auf echten Influencern erstellt, aber wir haben sie irgendwie für unsere Anforderungen manipuliert, und so haben wir das gestaltet.
Erzählen Sie uns von Ihrem Fazit und den Implikationen davon.
Die Hauptfeststellung ist also, ja, es gibt diesen Unterschied zwischen den beiden Gruppen. Es ist ziemlich interessant zu sehen, dass man tatsächlich anhand von Augenbewegungen signifikante Unterschiede zwischen den Probanden feststellen kann, je nachdem, was ihr experimenteller Reiz oder ihre Motivation ist, und das war für uns wirklich interessant und hat auch zu unserer Geschichte beigetragen, weil wir versucht haben, den Mechanismus in unserer Studie zu kartieren, und das war ein wichtiger Teil davon.
Was sind Ihre nächsten Schritte mit dieser Forschung?
Im Grunde arbeiten wir an anderen Projekten im Bereich Influencer-Marketing, wir schauen uns etwas an, bei dem wir die Anzahl der vorhergehenden Markenbeziehungen von Influencern untersuchen und wie oft sie Kampagnen mit bestimmten Marken durchgeführt haben und wie das das Verbraucherverhalten beeinflusst, mit der Erwartung, dass je kommerzieller diese Influencer sind, desto problematischer es für sie ist, echt und vertrauenswürdig zu erscheinen. Und daran arbeiten wir gerade. Möglicherweise gibt es auch einen Eye Tracking-Fall, wir sind uns noch nicht sicher, aber auch dort könnte man etwas mit Eye Tracking machen.
Inwiefern unterscheidet sich die Durchführung von Forschung online von der im Labor?
Ich denke, der große Vorteil ist wirklich, die Daten sehr schnell zu erhalten, sodass man nicht ein Labor einrichten und sicherstellen muss, dass man Teilnehmer in das Labor bekommt. Ich habe COVID erwähnt, hier war es nahezu unmöglich, aber selbst nach COVID sehen wir, dass es auf dem Campus einfach nicht das gleiche Niveau an Anwesenheit gibt, das wir vor 3 Jahren hatten. Also ist das ein großer Vorteil. Was vielleicht eine Art Einschränkung ist, ist, dass man nicht wirklich beobachten kann, wie sich die Leute verhalten, wenn sie diese Experimente durchführen, insbesondere in Bezug auf Eye Tracking. Bei einem Eye Tracking kann man natürlich sicherstellen, dass die Person sich auf eine Weise verhält, die optimal für das Experiment ist, und das ist bei der Online-Datenerhebung schwieriger. Dennoch gibt es verschiedene, sagen wir mal, Metriken, die man verwenden kann, wie den Kalibrierungsfehler, um sicherzustellen, dass der Datensatz so bereinigt wird, dass nur die "zuverlässigen" Beobachtungen übrig bleiben.
Sehen Sie Online-Forschung als die Zukunft Ihres Bereichs?
Ja, definitv. Ich würde sagen, dass bereits mehr als 80 % aller experimentalstudien, wie Laborstudien, in unserem Bereich tatsächlich online sind.
Wie sind Sie auf Labvanced für Ihre Forschung aufmerksam geworden?
Im Grunde denke ich, es war wirklich Mund-zu-Mund-Propaganda. Einer unserer Mitautoren hat tatsächlich den Hinweis erhalten, dass es dieses Unternehmen gibt, das im Eye Tracking, also remote Eye Tracking, aktiv ist, und dann haben wir die Website angesehen, Kontakt zu Caspar aufgenommen und uns die Technik angesehen, und fanden, dass das natürlich nicht ganz einfach ist, aber machbar ist. Mit einer gewissen Investition ist es verständlich und sehr gut über Tutorials und so weiter erklärt. Wir haben auch andere Anbieter geprüft und festgestellt, dass die Technologie noch nicht so ausgereift ist, weshalb wir uns für Labvanced entschieden haben.
Was sticht Ihnen bei Labvanced ins Auge?
Ich würde sagen, die Dokumentation, die wir dort haben, mit all den Blättern und Tutorials und so weiter. Man erhält im Grunde mit einer gewissen Investition alle notwendigen Informationen, die man benötigt. Online gibt es auch eine gute Chat-Funktion und Support-Funktion, was großartig ist, und dann einfach die große Anzahl an Möglichkeiten, die man in Bezug auf das Design von Rahmen und die Entwicklung von Umfragen und Experimenten hat. Ich denke, das ist etwas, das ich bei standardisierten Marktforschungstools nicht gesehen habe, dass man so flexibel ist, so viele Möglichkeiten hat, wie man seine Reize gestaltet. Das ist sehr einzigartig. Ich kenne das gesamte Feld nicht, aber ja.
Was würden Sie Studenten empfehlen, die Forschung in Ihrem Bereich beginnen möchten?
Ich würde empfehlen, einfach Dinge auszuprobieren und zuerst einfache Sachen zu machen, bevor man in komplexere Studien einsteigt. Vielleicht einfach, so einfach wie möglich zu beginnen und so viele Umfrageexperimente wie möglich durchzuführen, denn mit jeder neuen Umfrage lernt man etwas Neues.
Haben Sie eine Botschaft für andere Labvanced-Nutzer?
Ja, ich würde ihnen sagen, sie sollen es ausprobieren, es ist definitiv nicht einfach, aber es ist sehr lohnend, sobald man den Kern verstanden hat. Es ist nach einer gewissen Zeit ein bisschen wie Magie. Es dauert eine Weile, um zu diesem Punkt zu gelangen, aber wenn man dort ist, ist es wirklich sehr schön und bis zu einem gewissen Grad sehr befriedigend, ja.