广告创意教学中思维导图的数据化——基于语言类别模型(LCM)的内容分析

当下数字营销所需的精准传播已为广告教育提出了新任务,其中对广告创意的要求也不断提高。而应对以上问题的最好方法便是广告教育的数据化转向。该文便可视为实现广告创意数据化转向的一种尝试,即利用思维导图这一可视化工具对受众心理进行内容分析和数据展示,从而为广告创意提供相对清晰的参考框架,并减少其盲目性,最终实现广告的精准传播。

语言类别模型(LCM):理论、进展与现状

简要介绍了语言类别模型(LCM)的缘起,以及该模型的理论基础、理论扩展与应用。围绕语言类别模型(LCM)相关的实证研究,分析了该理论的优势和国外相关研究的发展现状与方向,同时总结了国内相关研究的成绩与不足,探讨未来语言类别模型(LCM)本土化研究的价值与可能的方向。

品牌归属地对负面网络口碑语言偏差的影响

文章依据语言类别模型(LCM),将群体间语言偏差理论应用于营销领域中,检验了消费者在传播非亲身经历的网络负面口碑时所表现的语言偏差。通过实证研究得出结论:较之于家乡品牌,消费者对于外地品牌使用更抽象的方式传播非亲身经历的负面网络口碑。品牌归属地对非亲身经历的网络负面口碑语言抽象性的影响独立于口碑效价。