Skip navigation

DSpace

機構典藏 DSpace 系統致力於保存各式數位資料(如:文字、圖片、PDF)並使其易於取用。

點此認識 DSpace
DSpace logo
English
中文
  • 瀏覽論文
    • 校院系所
    • 出版年
    • 作者
    • 標題
    • 關鍵字
    • 指導教授
  • 搜尋 TDR
  • 授權 Q&A
    • 我的頁面
    • 接受 E-mail 通知
    • 編輯個人資料
  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 管理學院
  3. 臺大-復旦EMBA境外專班
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/101228
完整後設資料紀錄
DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor謝明慧zh_TW
dc.contributor.advisorMing-Huei Hsiehen
dc.contributor.author陳昱呈zh_TW
dc.contributor.authorYu-Cheng Chenen
dc.date.accessioned2025-12-31T16:23:43Z-
dc.date.available2026-01-01-
dc.date.copyright2025-12-31-
dc.date.issued2025-
dc.date.submitted2025-11-18-
dc.identifier.citation一、中文部份
(一)期刊文章
1. 李吉仁(2024)。《轉型再成長》。台北:天下文化。
2. 奧斯特瓦爾德, A., 比扭赫, Y., 柏納達, G., 史密斯, A., & 帕帕達科斯, T.(2015)。《價值主張年代:設計思考X顧客不可或缺的需求=成功商業模式的獲利核心》(季晶晶,譯)。台北市:天下雜誌。

(二)專著
1. Kotler(2015)。《行銷管理:亞洲觀點》(謝文雀,譯,第6版)。華泰文化。
2. 明石嶽人(2024)。《短影音聖經》。台北:野人文化股份有限公司。

(三)博碩士論文
1. 賴佩瑜(2024)。《社群時代的內容創作者與社群編輯:影評粉絲專頁的經營與溝通》。〔碩士論文〕,國立臺灣師範大學。

(四)網路資料
1. FlipWeb. 數位資產觀點(2018.01.22) 。UGC是什麼?使用者原創內容新起分享。取自https://medium.com/@flipweb/ugc是什麼-使用者原創內容新起分享-8de4bcc9bdb7
2. FlipWeb數位資產觀點(2018.03.31)。談論UGC、PGC和OGC的分析與結果。取自https://medium.com/@flipweb/談論ugc-pgc和ogc的分析與結果-90bcdadd9dc
3. MBA智庫百科《產品》,條目。https://wiki.mbalib.com/zh-tw/產品
4. Medium(2022.02.25)。行銷資料科學,產品的五個層次。https://medium.com/marketingdatascience/產品的五個層次-78047ac1ba1e

5. 維基基百科《電腦中介傳播》,條目。取自:https://zh.wikipedia.org/zh-tw/電腦中介傳播
6. CloudAD. (n.d.). FB&IG Reels。資料觀察。取自https://cloudad.tech/fbigreels/

二、英文部份
(一)期刊文章
1. Armstrong, A., & Hagel, J.I. (1995). The real value of online communities. Harvard Business Review, 74 (3), 134-140.
2. Jun, S., & Yi, J. (2020). What makes followers loyal? The role of influencer interactivity in building influencer brand equity. Journal of Product & Brand Management, 29(6), 803-814.
3. Kim, J. (2012). The institutionalization of YouTube: From user-generated content to professionally generated content. Media, Culture & Society, 34(1), 53-67.
4. Martensen, A., Brockenhuus-Schack, S., & Zahid, A.L. (2018). How citizen influencers persuade their followers. Journal of Fashion Marketing and Management, 22(3), 335-353.
5. Mayer, R.C., Davis, J.H., & Schoorman, F.D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709-734.
6. McMillan, S.J. (2006). Exploring models of interactivity from multiple research traditions: users, documents, and systems. In Lievrouw, L.A., & Livingstone, S.M. (Eds.), Handbook of New Media: Student Edition (2nd ed., pp. 163-182). London: SAGE.
7. Muntinga, D.G., Moorman, M., & Smit, E.G. (2011). Introducing COBRAs: exploring motivations for brand-related social media use. International Journal of Advertising, 30(1), 13-46.
8. Pornpitakpan, C. (2004). The persuasiveness of source credibility: a critical review of five decades’ evidence. Journal of Applied Social Psychology, 34(2), 243-281.
9. Sproull, L. S., & Kiesler, S. B. (1986). Reducing social context cues: Electronic mail in organizational communication. Management Science, 32(11), 1492-1512.
10. Wang, R., & Chan-Olmsted, S. (2023). Decoding influencer marketing from a community perspective: typologies and marketing management implications. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 35(8), 1839-1856.
(二)專著
1. Herring, S. C. (1996). Posting in a Different Voice: Gender and Ethics in CMC. In C. Ess (Ed.), Philosophical Perspectives on Computer-Mediated Communication (pp. 197-230).
2. Cai, Z. (2019). A comparative study of PGC and UGC modes in video websites based on mirror theory—Taking 「Iqiyi」 and 「Tencent Video」 as an example. Frontiers in Art Research, 1(6), 10-15.
3. Rheingold, H. (1993). The Virtual Community: Homesteading on the Electronic Frontier. Addison-Wesley.
4. Walther, J. B. (1992). Interpersonal effects in computer-mediated interaction: A relational perspective. Communication Research, 19(1), 52-90.

(三)網路資料
1. IFPI. (2024). Global Music Report.取自https://globalmusicreport.ifpi.org
2. Hootsuite. (2025). Average Engagement Rate on Instagram. 取自https://blog.hootsuite.com/average-engagement-rate/
3. HubSpot. (2023). Video Marketing Trends. 取自https://ai.choozmo.com/blog/video-trend-form/
4. eMarketer. (2024). Short Video Monetization. 取自https://www.emarketer.com/content/2024-trend-short-video-monetization-problems-messaging-grows
5. DataReportal. (2025). Digital 2025: Taiwan. 取自5. https://datareportal.com/reports/digital-2025-taiwan
6. Adobe. (2022). Future of Creativity Study: 165M+ Creators Joined Creator Economy Since 2020. 取自6. dobe.com/content/dam/cc/hk_en/newsroom/pdf/2022/Adobe_Future_of_Creativity165M_Creators_Joined_the_Creator_Economy_Since_2020_HK_EN_20220829.pdf
7. Grand View Research. (2024). Short Form Video Market Size, Share & Trends Analysis Report.
8. DataReportal. (2025). Digital 2025: Global Overview Report. 取自https://datareportal.com/reports/digital-2025-global-overview-report
-
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/101228-
dc.description.abstract隨著短視頻成為數位內容的主流,Instagram、TikTok、小紅書等平台的演算法邏輯日益主導內容表現。本研究旨在探討短視頻平台中,音樂內容創作者的內容設計如何影響社群互動,進而帶動視頻的傳播成效。創作者普遍關心的問題包括:「點贊、留言、收藏與分享是否有助於提升觸及率?」、「觀眾停留時間是否代表更高的觀看數?」、「互動行為是否能帶動粉絲增長?」這些疑問凸顯了在演算法驅動下,創作策略所面臨的挑戰。
本研究以短視頻平台Instagram Reels為研究場景聚焦「內容→社群→商業價值」的邏輯鏈條,從影片本體設計與互動行為出發,分析其對傳播效果的影響。研究採用量化方法,針對音樂類短視頻進行內容類別型與形式的變數碼,並獲取平台後台的五項互動指標(按讚、留言、收藏、分享、平均觀看時間)與三項成效指標(觀看數、非粉絲觸及率、粉絲增長數),建構結構方程模型(SEM)以進行整體分析與中介效應檢驗。
研究目的在於釐清:哪些內容策略較能引發觀眾互動?互動行為是否對影片成效具有直接或中介影響?並進一步輔以質性觀察,從「價值適配」(value-content fit)視角出發,理解內容設計與受眾需求之間的對應邏輯,從而提出可供創作者參考的策略建議。
分析結果顯示,內容變項能顯著影響互動行為,且互動總數對觀看數、非粉絲觸及率與粉絲增長數均具有穩定的正向作用。進一步檢定亦發現,互動總數與平均觀看時間在內容與成效之間展現出顯著的中介效果,為短影音的社群擴散與粉絲增長提供關鍵推力;其中,平均觀看時間的影響則具情境依賴性。
綜合而言,本研究補足了短影音內容策略與傳播成效間關係的實證理解,亦為音樂創作者在數位平台中的內容優化與商業價值經營,提供具體且可操作的參考依據。
zh_TW
dc.description.abstractAs short-form video becomes the mainstream format of digital content, platforms like Instagram, TikTok, and Xiaohongshu are increasingly dominated by algorithmic logic that determines content performance. This study aims to explore how music content creators’ design strategies on short-form video platforms influence community interaction and, in turn, drive video dissemination outcomes. Creators commonly ask: 「Do likes, comments, saves, and shares help boost reach?」. 「Does viewer retention time correlate with higher view counts?」 「Can interactive behaviors lead to follower growth?」 These questions highlight the strategic challenges creators face under algorithm-driven environments.
Focusing on Instagram Reels as the research setting, this study investigates the logical chain of 「Content→Community→Commercial Value.」 It analyzes how video design and interactive behaviors affect dissemination outcomes. Using quantitative methods, the study categorizes content types and formats of music-related short videos and collects five platform metrics (likes, comments, saves, shares, and average watch time) along with three performance indicators (view count, non-follower reach rate, and follower growth). A Structural Equation Model (SEM) is constructed to conduct an integrated analysis and examine mediating effects.
The objectives are to clarify: Which content strategies are more likely to trigger audience interaction? Do interactive behaviors directly or indirectly impact video performance? Additionally, the study incorporates qualitative observations to interpret the alignment between content design and audience needs through a 「value-content fit」 perspective, ultimately offering strategic recommendations for creators.

The analysis reveals that content variables significantly influence interactive behaviors, and the total number of interactions has a stable positive effect on view count, non-follower reach, and follower growth. Further testing indicates that total interactions and average watch time exhibit significant mediating effects between content and outcomes, serving as key drivers for community expansion and follower acquisition in short-form video contexts. However, the influence of average watch time appears to be context-dependent.
In sum, this research contributes empirical insights into the relationship between short-form video content strategies and dissemination outcomes, offering practical and actionable guidance for music creators aiming to optimize their content and enhance commercial value on digital platforms.
en
dc.description.provenanceSubmitted by admin ntu (admin@lib.ntu.edu.tw) on 2025-12-31T16:23:43Z
No. of bitstreams: 0
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-12-31T16:23:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0en
dc.description.tableofcontents目次
口試委員會審定書 I
致謝 II
中文摘要 III
THESIS ABSTRACT IV
目次 VI
圖次 VIII
表次 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與背景 1
1.2 研究問題 3
1.3 研究目的 4
1.4 研究範圍與局限性 4
1.5 論文架構 6
1.6 研究流程圖 7
第二章 文獻回顧 8
2.1 內容 9
2.2 社群 11
2.3 商業表現 15
2.4 結論 17
第三章 研究方法 18
3.1 研究設計 18
3.2 研究假設 21
3.3 資料收集 22
3.4 資料彙整與分析 23
第四章 個案研究 25
4.1 內容維度 25
4.2 社群維度 32
4.3 商業維度 35
4.4 量化實證分析 36
4.5 結論 46
第五章 結論與建議 47
5.1 研究結論 47
5.2 研究建議 56
5.3 研究局限性與研究貢獻 58
參考文獻 61
附錄 64


圖次
圖1-1 全球數位使用概況 1
圖1-2 全球用戶最偏好的社交媒體平台 2
圖1-3 美國音樂唱片產業報告 2
圖1-4 研究流程圖 7
圖2-1 新3C模型 8
圖2-2 Kolter產品五層次理論 9
圖2-3 創作者與粉絲分類 14
圖4-1 創作者A所在象限 33
圖4-2 創作者A粉絲所在象限 34
圖4-3 SEM模型各變項統計表 43
圖5-1 中介機制與成效路徑圖示 54

表次
表2-1 新3C模式對應理論整理 17
表4-1 多元線性回歸引數 38
表4-2 多元線性回歸中介變項 38
表4-3 假設驗證結果H1~H6 39
表4-4 模型適配度指標 41
表4-5 中介效果分析1:X-M1-Y1 44
表4-6 中介效果分析2:X-M1-Y2 44
表4-7 中介效果分析3:X-M1-Y3 44
表4-8 中介效果分析4:X-M2-Y1 45
表4-9 假設驗證結果H7-H8 46
表5-1 結構性障礙與策略解決方案對照表 47
表5-2 市場細分與品牌定位矩陣 49
表5-3 品牌定位 51
-
dc.language.isozh_TW-
dc.subject短視頻-
dc.subject社群行銷-
dc.subject內容策略-
dc.subject社群互動-
dc.subject傳播成效-
dc.subject結構方程模型(SEM)-
dc.subject中介分析-
dc.subjectShort-form video-
dc.subjectsocial media marketing-
dc.subjectcontent strategy-
dc.subjectsocial interaction-
dc.subjectdissemination performance-
dc.subjectstructural equation modeling (SEM)-
dc.subjectmediation analysis-
dc.title內容創作者的社交媒體行銷策略:音樂創作人A的個案研究zh_TW
dc.titleSocial Media Marketing Strategies of Content Creators: A Case Study of Music Creator Aen
dc.typeThesis-
dc.date.schoolyear114-1-
dc.description.degree碩士-
dc.contributor.oralexamcommittee簡睿哲;鄭明;李緒紅zh_TW
dc.contributor.oralexamcommitteeRuey-Jer Jean;Ming Zheng;Xuhong Lien
dc.subject.keyword短視頻,社群行銷內容策略社群互動傳播成效結構方程模型(SEM)中介分析zh_TW
dc.subject.keywordShort-form video,social media marketingcontent strategysocial interactiondissemination performancestructural equation modeling (SEM)mediation analysisen
dc.relation.page67-
dc.identifier.doi10.6342/NTU202504688-
dc.rights.note未授權-
dc.date.accepted2025-11-18-
dc.contributor.author-college管理學院-
dc.contributor.author-dept臺大-復旦EMBA境外專班-
dc.date.embargo-liftN/A-
顯示於系所單位:臺大-復旦EMBA境外專班

文件中的檔案:
檔案 大小格式 
ntu-114-1.pdf
  未授權公開取用
5.41 MBAdobe PDF
顯示文件簡單紀錄


系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。

社群連結
聯絡資訊
10617臺北市大安區羅斯福路四段1號
No.1 Sec.4, Roosevelt Rd., Taipei, Taiwan, R.O.C. 106
Tel: (02)33662353
Email: ntuetds@ntu.edu.tw
意見箱
相關連結
館藏目錄
國內圖書館整合查詢 MetaCat
臺大學術典藏 NTU Scholars
臺大圖書館數位典藏館
本站聲明
© NTU Library All Rights Reserved