第49次《中国互联网发展统计报告》由CNNIC于今年2月在北京发布。报告的内容表明,目前我国网民的总体规模呈现出持续上涨的趋势。除了网民规模,短视频应用随着移动互联网而高速发展,短视频应用以其碎片化需求抓取、创新性等优势,成功跻身于头部应用。当前移动短视频行业的头部应用主要是抖音及快手。抖音凭借着平台内容分发机制、流量入口优势及优越的海外发展走势,在短视频行业的龙头地位愈发稳固。随着移动互联网迅速发展的除了短视频应用之外,移动广告市场也在飞速的发展。当前最被看好的广告类型是新兴广告-信息流广告,它将广告内容自然融入于APP中,在广告内容上提供用户价值,在算法上根据用户画像标签等进行大数据分析进而精准触达用户。这一新型广告即使是在当前广告类型繁多的移动广告市场中,优越于其他广告类型,占据了最大的市场份额。2020年财报数据显示,字节跳动商业广告收入已超过1300亿元,其中抖音贡献超千亿。而信息流广告作为抖音广告的主要类型,由此可见信息流广告对于抖音平台的重要性。本文以抖音的信息流广告为研究对象,采用两种研究方法,即文献分析法和调查法,旨在基于抖音用户的体验,研究抖音信息流广告的效果影响因素。在研究内容上,首先通过当下网民规模、移动端应用等飞速发展引出抖音信息流广告的重要性。其次,根据抖音信息流广告这一研究对象,构建本文的研究框架,并介绍本次研究所采用的文献分析及问卷调查法两种研究方法。最后从理论及实际两个角度对本文的研究意义进行阐述。接着基于当前现有理论及实证研究,对国内外学者对信息流广告、抖音信息流广告、UTAUT（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,用户接受度）模型的研究现状进行了梳理和分析,总结出信息流广告概念、抖音信息流广告类型特点等。在模型构建环节,本文以UTAUT模型为研究基础,综合参考了其他学者在使用该模型时,对模型做出的改进,以及相关学者对于信息流广告有效性研究使用到的理论,就此构建了本文中的抖音信息流广告的有效性研究模型。研究模型是在UTAUT模型的基础上修改的,从UTAUT模型中选择了三个关键变量:绩效期望、社群影响、便利条件,除此之外根据抖音信息流广告特点及其他学者的研究,又增加了感知风险、场景适配、广告频率、广告质量、广告奖励5个核心变量。在变量选取后根据李克特量表,并参考相关学者的量表设计,设计问卷结构。根据设计好的问卷,为了分发调查问卷和收集有效的样本数据,本文采用了在线调查的方式。使用描述性统计、可靠性和有效性分析、相关和回归分析对数据进行了分析,以检验所述研究假设。根据对模型的数据分析结果得出,绩效期望、社群影响、便利条件、场景适配、广告质量、广告奖励这六个关键变量对抖音用户关于抖音信息流广告的行为意愿产生了积极的影响。而感知风险、广告频率这两个则会负向影响抖音用户对于抖音信息流广告的行为意愿。抖音用户对于抖音信息流广告的行为意愿对抖音用户的使用行为有积极影响。根据研究结论,本文提出了以下优化建议:首先,针对绩效期望和场景适配两个变量,抖音平台应当加强用户场景洞察,提高精准投放;其次,抖音在对于广告投放的有效性优化当中,针对社群影响和便利条件两个变量,抖音平台应当增强社群效应,改善便利条件;最后,在抖音用户对于抖音信息流广告的有效性研究中,针对感知风险、广告频率、广告质量等变量,抖音平台应当降低用户感知风险,优化广告内容。