企业在微博平台可以接收到关注、点赞、评论、转发等消费者反应，极大提高了信息交换效率。关于微博的研究大多集中于微博使用动机及微博营销效果，鲜有研究揭示从微博营销活动到产品销量的内在作用机制，检验消费者反应在营销活动与产品销量间的中介作用，这种忽视导致品牌自有媒体和第三方媒体被混为一谈，无法从理论上指导各自的营销实践。
已有研究表明，品牌自有媒体和第三方媒体都能够促进产品销售，但二者的作用机理并不相同。本文基于详尽可能性模型（ELM模型）和体验型产品特征，研究微博平台的品牌自有媒体和第三方媒体对产品��量的影响路径差异；并提出：品牌自有媒体以中心路径说服消费者，通过产品关注的中介作用对产品销量产生正向影响；第三方媒体以边缘路径说服消费者，通过产品关注和产品态度的双中介作用对产品销量产生正向影响。
本文旨在探究消费者对品牌自有媒体和第三方媒体信息处理过程的异同，故采用阐述受众信息加工路径的详尽可能性模型（Elaboration Likelihood Model）作为理论基础。
ELM模型认为，在个体有充分的时间和机会处理信息的前提下，当个体信息处理参与度较高且信息处理能力较高时，中心路径（Central Route）起劝说作用；当个体信息处理参与度较低且信息处理能力较差时，边缘路径（Peripheral Route）起劝说作用。中心路径主导情况下，个体会谨慎仔细地审视信息内容；边缘路径主导情况下，个体只会投入有限的精力处理信息内容。体验型产品的特征决定了它对产品宣传活动具有高依赖性，需要通过宣传引起消费者注意，促进他们进行产品体验。因此，我们选择体验型产品为研究对象，并设计如下研究模型。
由此提出如下假设：
H1：品牌自有媒体发布微博数量通过产品关注对产品销量产生正向影响
H2：第三方媒体发布微博数量通过产品态度对产品销量产生正向影响
H3：第三方媒体发布微博数量通过产品关注对产品销量产生正向影响
本文选取2016 年上映的154 部电影作品为研究对象，手动采集发布微博数量、粉丝量、较大点赞量及电影票房等客观数据，综合运用路径分析和分层回归检验假设，以证实品牌自有媒体与第三方媒体的营销效果与作用机制。
描述性统计及相关性分析
研究共采集154 个样本数据，利用SPSS进行数据分析，根据描述性统计的结果可知，各个观测变量间数量级相差较大，为避免数量级差距带来的误差，之后的数据分析均在原始数据基础上加1 后取对数处理。
此外，自有媒体与产品关注、第三方媒体与产品关注和产品态度均有显著的相关性，产品关注和产品态度与产品销量有显著相关性。但并不能反映变量之间的因果关系及中介效应，因此后续采用路径分析与分层回归分析相结合的方法进行假设检验。
结构方程模型
先采用AMOS进行路径分析以检验整体模型与数据的拟合度。
分层回归分析结果
（1）自有媒体的影响路径回归分析
在控制了产品类型、市场需求两个变量后， 表4模型2 相比模型1 解释力有显著提高，自有媒体发博量对产品关注有显著正向影响。模型4 比只包含控制变量的模型3 解释力有显著提高，自有媒体发博量对产品销量有显著正向影响，并且自有媒体发博量和产品关注同时对产品销量有显著正向影响，整体模型解释力较高。因此，我们认为中介效应成立，产品关注在自有媒体发博量与产品销量之间起部分中介作用，假设H1 初步得到支持。
（2）产品态度为中介变量，第三方媒体的影响路径回归分
（3）以产品关注为中介变量，第三方媒体的影响路径回归分析
首先，本文证实了消费者反应在微博营销活动与产品销量间的中介作用。企业微博营销活动通过作用于消费者，或引起消费者的产品关注，或让消费者产生积极的产品态度，进而促进消费者采取购买行为，提高产品销量。微博发布量越多，粉丝量和点赞量就越多，产品销量也越高。
此外，本文进一步证实微博平台的两条营销渠道——品牌自有媒体和第三方媒体经过不同路径对产品销量产生影响。品牌自有媒体通过引起产品关注来获得产品销量，第三方媒体通过引起产品关注及积极的产品态度来获得产品销量。品牌自有媒体发博量越多，粉丝量越多，产品销量越高；第三方媒体发博量越多，粉丝量和点赞量均越多，产品销量越高。
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