Geloofwaardigheid van gesponsorde posts geplaatst door micro- en macro-influencers op Instagram in Nederland

(1)

Geloofwaardigheid van gesponsorde

posts geplaatst door micro- en

macro-influencers op Instagram in Nederland

Scriptie MSc Entertainment Communication

(77642S002Y)

Merel Stammes | 11011637

Begeleider: Ine Beyens

Datum: 31-01-2020

Key words: social media, Instagram, influencers, micro-influencers, macro-influencers, geloofwaardigheid, influencer marketing, millennials, generatie Z,

(2)

Abstract

In dit onderzoek is, door middel van een grotendeels zelf opgestelde enquête, onderzocht in hoeverre er een verschil is in geloofwaardigheid tussen micro- en macro-influencers op Instagram in Nederland. De wetenschappelijke literatuur heeft verondersteld dat micro-influencers gemiddeld meer

engagement (ratio likes en comments gedeeld door het aantal volgers) ontvangen op de geplaatste

posts op Instagram. Daarnaast is gebleken dat er in de wetenschappelijke literatuur geen

overeenstemming is in de factoren die geloofwaardigheid verklaarden. Daarom zijn de vijf meest genoemde factoren uit de literatuur in dit onderzoek geanalyseerd: betrouwbaarheid, expertise, overeenkomst, aantrekkelijkheid en fit van de content. Voor de enquête zijn zes verschillende

influencers geselecteerd in drie categorieën: fashion, lifestyle/beauty en mommy. De deelnemers voor dit onderzoek zijn achttien tot vijfentwintigjarigen en zijn benaderd via social media. In de enquête is hen gevraagd een score van één tot zeven te geven aan elk van de vijfgevraagde factoren op basis van getoonde gesponsorde content van de influencers. Voor het engagement geldt dat er alleen verschillen zijn gevonden tussen micro- en macro-influencers in de categorieën fashion en beauty. Ook werd verwacht dat micro-influencers voor alle vijf de factoren hoger zouden scoren dan macro-influencers. Dit is het geval voor de factoren expertise, overeenkomst, aantrekkelijkheid en fit van de content, maar niet voor betrouwbaarheid en de totale geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren). De vijf factoren verklaren samen 52% van de variantie van de totale geloofwaardigheid en expertise blijkt daarbij de meest doorslaggevende factor. Dit onderzoek heeft op een kleine schaal plaatsgevonden, daarom wordt aangeraden om soortgelijk onderzoek in de toekomst te herhalen op grote schaal.

(3)

Inhoudsopgave

Abstract ... 2

Inleiding ... 4

Brede context ... 4

Parasociale relaties ... 6

Electronic Word-of-Mouth (eWOM) ... 7

Micro- en macro-influencers ... 8

Onderzoeksvraag ... 11

Theoretisch Kader ... 11

Influencer (marketing) ... 11

Source credibility theory ... 13

Geloofwaardigheid ... 14

Methode ... 19

Inhoud van het onderzoek ... 19

Deelnemers ... 21

Procedure ... 22

Meetinstrumenten ... 23

Factoren van geloofwaardigheid... 23

Social media ... 24

Resultaten ... 25

Beschrijvende statistieken ... 25

Engagement ... 26

Factoren van geloofwaardigheid ... 28

Geloofwaardigheid van micro- en macro-influencers ... 29

Discussie ... 32

Engagement ... 33

Factoren van geloofwaardigheid ... 34

Geloofwaardigheid van micro- en macro-influencers ... 35

Algemeen ... 38 Referenties ... 39 Appendix ... 43 Resultaten ... 43 Beschrijvende statistieken ... 43 Engagement ... 45

Factoren van geloofwaardigheid... 47

Geloofwaardigheid van influencers ... 48

(4)

Inleiding

Brede context

Instagram is een platform dat in het afgelopen jaar met 830.000 gebruikers is gestegen, dat is een stijging van twintig procent in vergelijking met vorig jaar (Van der Veer, Boekee & Hoekstra, 2019). Ook is het dagelijks gebruik gestegen met 26 procent ten opzichte van vorig jaar. Uit deze cijfers blijkt dat Instagram een veel gebruikt platform is, en dat nog steeds nieuwe gebruikers aantrekt. De stijging is het snelst in de categorie vijftien tot negentien jaar en twintig tot 39 jaar, respectievelijk generatie Z en millennials. Deze generaties zijn

hoogopgeleid, innovatief, creatief en, niet onbelangrijk, weten precies hoe ze met technologie moeten omgaan (Priporas, Stylos & Fotiadis, 2017). Het zijn de eerste generaties die

opgegroeid zijn met en geboren zijn in een tijd van technologie. Generatie Z zorgt voor een uitdaging bij bedrijven, aangezien gebleken is dat zij zich anders gedragen dan voorgaande generaties, wat ertoe leidt dat hun koopgedrag afwijkt van deze voorgaande generaties. Zij kopen, in tegenstelling tot eerdere generaties, een groot deel van hun producten via online webwinkels en websites. Bij merken en bedrijven is deze verschuiving ook niet onopgemerkt gebleven (Hwang & Zhang, 2018). Zij proberen generatie Z te bereiken via sociale media, omdat het bekend is dat generatie Z de traditionele manier van adverteren door bedrijven en merken niet op prijs stelt (Kooyman, J., 2019). Ze prikken namelijk gemakkelijk door ‘neppe’ content heen.

(5)

Vandaar dat influencers de uitkomst voor bedrijven lijken om generatie Z en millennials te bereiken. Een influencer is iemand die online content creëert (Sokolova & Kefi, 2019). Het begrip ‘influencer’ kan worden afgeleid van het feit dat influencers kunnen beïnvloeden wat anderen denken en doen. De content die ze creëren kan impact hebben op merken en hun producten, waardoor ze potentiële kopers kunnen beïnvloeden. De content ze delen kan bestaan uit persoonlijke verhalen, ideeën, meningen, gevoelens, emoties, reviews van producten, etc. (Abidin, 2016; Balaban & Mustățea, 2019; Jurgell, Davidsson & Nilsson, 2019; Sokolova & Kefi, 2019). Influencer marketing speelt zich tegenwoordig af op social media, bijvoorbeeld op platformen als Instagram en YouTube, waar ze bijvoorbeeld video’s (vlogs) maken over hun leven.

Influencer marketing houdt zich bezig met het opzetten van samenwerkingen tussen merken/bedrijven en influencers en het kan een adverterende of relatie focus hebben (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Bij een adverterende focus gaat het om een korte termijn samenwerking tussen een merk/bedrijf en de influencer. Bij een relatie focus gaat het daarentegen om een langdurige samenwerking tussen het merk/bedrijf en de influencer. Influencers zijn interessant voor bedrijven en merken, omdat ze al een sociaal netwerk hebben opgebouwd op social media in één of meerdere niches (De Veirman,

Cauberge & Hudders, 2017). Daarnaast zijn merken en bedrijven steeds vaker geïnteresseerd in een samenwerking met deze influencers. Hoewel samenwerkingen met beroemdheden al

(6)

jaren aanwezig zijn (Häregård Edvardsson & Boestam, 2018), zijn deze influencers niet per definitie bekende zangers, acteurs of atleten (Sokolova & Kefi, 2019).

Vooral influencers met grote aantallen volgers zijn voor bedrijven interessant om een product te promoten (De Veirman, et al., 2017; Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018),

aangezien ze met één foto of video op social media duizenden volgers kunnen bereiken. Als content geplaatst wordt in samenwerking met een bedrijf of merk, dan wordt er gesproken over gesponsorde content, ook wel influencer-generated content genoemd (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Instagram is een platform wat zich goed leent voor gesponsorde content (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018), omdat het een visueel medium is en daarbij het cliché waarmaakt dat een beeld nog altijd meer kan zeggen dan duizend woorden.

Parasociale relaties

Labrecque (2014) definieerde parasociale relaties in de marketing context als “een

verbeelding, waarbij consumenten een interactie hebben met persona’s (d.w.z. representaties van presentatoren, beroemdheden of personages in de media) alsof ze in een wederzijdse relatie zitten.” (p. 135). Op social media zijn er sterkte relaties ontstaan tussen gebruikers en volgers (Hwang & Zhang, 2018). Influencers hebben de traditionele parasociale relaties in wezen uitgebreid (Lisichkova & Othman, 2017). Ze hebben namelijk ook de mogelijkheid om te communiceren met hun volgers in tegenstelling tot de traditionele parasociale relatie. De

(7)

kenmerken van social media hebben hier mede voor gezorgd: het leuk vinden van en reageren op reacties die volgers onder hun content plaatsen. Ze kunnen echter niet op iedereen

reageren, meestal door het grote aantal volgers wat ze hebben en de vele reacties die ze

krijgen (Sokolova & Kefi, 2019; Jurgell et al., 2019). Onderzoek van Sokolova en Kefi (2019) concludeerde daarnaast dat parasociale relaties voor jongere generaties meer gezien kunnen worden als een soort verslaving dan als een vriendelijke relatie. Op het moment dat volgers een parasociale relatie met influencers aangaan, als ze bijvoorbeeld meerdere keren de posts van de influencer op social media voorbij zien komen, nemen ze de influencer waar als een geloofwaardige informatiebron. Hierdoor zien ze hun advertenties, oftewel gesponsorde

posts, als geloofwaardige informatie om een bepaald product aan te schaffen. Bovendien zien

de consumenten, in dit geval de volgers van de influencer, hun vrienden als betrouwbaar als het gaat om het aanschaffen van een product. Consumenten (volgers) zullen dus geen parasociale relatie aangaan met een influencer die zij niet geloofwaardig vinden. In

parasociale relaties zien de volgers de influencers als “vrienden” en daardoor gebruiken ze en zien ze de gesponsorde content ook wel als geloofwaardige informatie om te besluiten of ze een bepaald product willen aanschaffen (Hwang & Zhang, 2018).

Electronic Word-of-Mouth (eWOM)

Influencers kunnen een grote rol spelen als het gaat om de koopintenties van consumenten (Lisichkova & Othman, 2017). Voordat social media bestond, maakten mensen al gebruik van

(8)

mond-tot-mondreclame, oftewel Word-of-Mouth (WOM). Bedrijven en merken kunnen inspelen op dit proces door influencers in te zetten als een onlineversie van WOM oftewel,

electronic WOM (eWOM). Een consument kan in het aanschafproces van een product

positief of negatief beïnvloed worden door dit fenomeen. Daarnaast is gebleken dat online advertenties worden beschouwd als informatiever en geloofwaardiger dan traditionele advertenties, en daarbij het beeld wat de consument van het merk/bedrijf heeft op een positieve manier beïnvloeden (Cheung, Luo, Sia & Chen, 2009; Hwang & Zhang, 2018). Verder kunnen online advertenties ook het koopgedrag op een positieve manier beïnvloeden. Social media is hierbij goedkoper dan traditionele media, zoals televisie, radio of print media, en ook effectiever, omdat het aantal gebruikers van social media nog altijd toeneemt. Social media platformen verbinden op deze manier leveranciers direct met consumenten.

Micro- en macro-influencers

Wat vinden de volgers eigenlijk van deze gesponsorde content van influencers? Uit zeer recent marktonderzoek dat gehouden werd onder 1018 internetgebruikers in Nederland is gebleken dat meer dan de helft (60%) van deze respondenten influencers volgen op social media. Tegelijk bleek dat een grote meerderheid van deze respondenten (86%) deze

influencers niet vertrouwt (Reputatiefabriek, 2019). Verklaringen die worden gegeven voor dit gebrek aan vertrouwen zijn onder andere dat influencers oneerlijke captions (de tekst onder een Instagram foto of video op de tijdlijn) gebruiken, ze een onrealistische levensstijl

(9)

promoten, ze bewerkte foto’s plaatsen, en ze fake volgers hebben. Het merendeel van de influencers (62%) geeft daarentegen aan dat zij wel eens door merken onder druk zijn gezet om niet transparant te zijn over een samenwerking. Een meerderheid van de respondenten (56%) vindt dat influencers gestraft moeten worden als zij niet open en eerlijk zijn over een samenwerking en/of gekregen product op social media. Als een influencer meldt dat het om een samenwerking met een merk gaat, dan geven 37% van de respondenten aan dat zij de influencers wel vertrouwen.

Merken en mediabureaus classificeren influencers als macro- (meer dan honderdduizend volgers), meso- (grofweg tussen de tienduizend en honderdduizend volgers) en micro-influencers (minder dan tienduizend volgers), voornamelijk op basis van het aantal volgers dat de influencer heeft, maar ook op hun bereik (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Het aantal volgers dat iemand moet hebben om tot een bepaalde categorie te behoren verschilt per bron, net als het aantal categorieën. Sommige bronnen spreken zelfs van mega- (meer dan een miljoen volgers) en/of nano-influencers (minder dan duizend volgers) naast de drie eerdergenoemde categorieën (Chasecreative, 2017; Cycling Content Creators, 2019; De Haan, 2018; Humay, 2018; Ismail, 2019). In dit onderzoek zal een middenweg tussen al deze verschillende categorieën en aantallen worden gekozen. Een micro-influencer wordt

beschouwd als iemand met minder dan tienduizend volgers. Een macro-influencer heeft in dit geval meer dan honderdduizend volgers.

(10)

Het eerdergenoemde marktonderzoek van de Reputatiefabriek (2019) geeft bovendien aan dat het vertrouwen hoger ligt bij micro-influencer, mede omdat de volgers zich beter met deze influencers en hun leven kunnen identificeren. Micro-influencers zijn daarnaast meer betrokken met hun volgers, wat leidt tot meer interactie en waardering vanaf beide kanten.

Aangezien influencers en influencer marketing relatief nieuwe fenomenen zijn, is er nog weinig onderzoek naar gedaan in de wetenschappelijke literatuur (De Veirman et al., 2017). Wel is er beperkt onderzoek gedaan naar de geloofwaardigheid van influencers, maar het onderzoek dat uitgevoerd is, is nog nooit eerder toegepast op Nederlandse influencers. Onderzoek naar geloofwaardigheid van influencers is al eerder uitgevoerd in Duitsland en Roemenië (Balaban & Mustățea, 2019), maar het verschil onderzoeken in geloofwaardigheid tussen micro- en macro-influencers is nog niet eerder uitgevoerd in Nederland.

De geloofwaardigheid van de zender, in dit geval de influencer, kan bestaan uit verschillende factoren, maar wat deze factoren precies zijn, en welke toepasbaar zijn op influencer

marketing, daar is de wetenschappelijke literatuur het niet over eens. Het ene onderzoek haalt namelijk “maar” drie factoren aan (Häregård Edvardsson & Boestam, 2018), terwijl andere onderzoeken er meer dan vijf noemen (De Veirman et al., 2017; Sokolova & Kefi, 2019). Vandaar dat dit onderzoek zich ook zal focussen op het zoeken naar de belangrijkste factoren,

(11)

degene die het meest genoemd worden in de wetenschappelijke literatuur, van geloofwaardigheid met betrekking tot influencers en influencer marketing.

Onderzoeksvraag

Naar aanleiding van de context en de relevantie van het onderzoek is de volgende onderzoeksvraag opgesteld:

In hoeverre is er een verschil in geloofwaardigheid tussen micro-influencers en macro-influencers met betrekking tot gesponsorde posts op Instagram voor 18 tot 25-jarigen in Nederland?

Theoretisch Kader

Influencer (marketing)

Influencers die beschikken over een groot aantal volgers kunnen een groot aantal mensen beïnvloeden door bijvoorbeeld het promoten van een bepaald product (De Veirman et al., 2017; Häregård Edvardsson & Boestam, 2018). Deze producten worden meestal gratis opgestuurd naar de influencers of de influencer ontvangt een compensatie om over de producten te praten (betaalde samenwerking). Echter is niet alleen het bereik van de

influencer van belang om een samenwerking aan te gaan. Onderzoek van Domingues Aguiar en Van Reijmersdal (2018) geeft naast het bereik nog drie andere redenen om samen te

(12)

werken met een influencer: het engagement, de content en het vertrouwen. Het engagement van een influencer wordt berekend door het aantal likes en comments dat de influencer ontvangt, gedeeld door het aantal volgers dat de influencer heeft (engagement rate)

(Feoktistova & de Vries, 2019). Deze cijfers laten zien hoeveel mensen aandacht schenken aan de desbetreffende post van de influencer en de influencer zelf. Ten tweede is de fit tussen de influencer en het merk waar deze reclame voor maakt heel belangrijk. Daarom is het van belang dat merken en bedrijven de influencer vrijlaten in het maken van de content die aansluit op zijn/haar volgers, omdat de influencer weet welke content het beste aansluit. Ten derde is het vertrouwen van een influencer een cruciaal punt. Het vertrouwen neemt af wanneer een influencer te veel gesponsorde content plaatst of de content niet overeenkomt met de kwaliteit van het merk/bedrijf wat de volger gewend is. Het onderzoek van Sokolova en Kefi (2019) ondersteunt dit op het punt van content. User-generated content, zoals de content gemaakt door een influencer ook wel genoemd wordt, blijkt beter te werken met het oog op het koopgedrag van generatie Z en millennials. De koopintentie van deze generatie is hoger bij user-generated content dan “normale” content die bedrijven op social media

plaatsen.

Op dit moment wordt er door bedrijven voornamelijk gekeken naar het aantal volgers van een influencer om de boodschap over te brengen, maar naast bereik moet er ook gekeken worden naar engagement (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Macro-influencers hebben

(13)

meer volgers dan micro-influencers, maar dit betekent niet dat een influencer met meer volgers ook automatisch meer likes en comments (engagement) ontvangt. Mediabureaus beweren bovendien zelfs dat hoe meer volgers een influencer heeft, hoe minder engagement deze ontvangt (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Dit betekent dat micro-influencers goede interactie en relatie hebben met hun volgers, wat bijdraagt aan hun geloofwaardigheid (Balaban & Mustățea, 2019). Ze luisteren naar hun volgers als ze hun content maken en plaatsen, wat zorgt voor een hoger engagement. Macro-influencers aan de andere kant verliezen hun betrouwbaarheid en herkenbaarheid naarmate ze meer volgers krijgen (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Op basis van deze bevindingen wordt de volgende hypothese geformuleerd:

H1: Micro-influencers hebben meer engagement met hun volgers dan macro-influencers op Instagram.

Source credibility theory

De source credibility theory van Hovland & Weiss (1951) gaat over in hoeverre de ontvanger de boodschap van de zender gelooft (e.g. Balaban & Mustățea, 2019; Häregård Edvardsson & Boestam, 2018) en bestaat uit verschillende componenten die de

doeltreffendheid van een boodschap bepalen, bijvoorbeeld vertrouwen en expertise (Xiao, Wang, Chan-Olmsted, 2018). Ook factoren als betrouwbaarheid, overeenkomst en

(14)

(Balaban & Mustățea, 2019). De kern van de source credibility theory is dat mensen eerder geneigd zijn om de inhoud van een boodschap te geloven als de bron geloofwaardig overkomt (Xiao et al., 2018). De source credibility theory bestaat al langere tijd en voordat social media bestond, werd de geloofwaardigheid van media geanalyseerd met behulp van drie onderdelen: de geloofwaardigheid van de bron, de boodschap, en het kanaal dat de boodschap verzendt (Balaban & Mustățea, 2019). Er is gebleken dat de geloofwaardigheid van alle communicatie, los van het platform, beïnvloed wordt door de waargenomen geloofwaardigheid van de bron die een boodschap communiceert (Xiao et al., 2018). Dit kan ook toegepast worden op influencers.

Geloofwaardigheid

Deelnemers van het onderzoek van Balaban en Mustățea (2019) geven aan dat een influencer op de eerste plaats geloofwaardig moet zijn. Het is cruciaal voor een influencer om

geloofwaardig over te komen op zijn/haar volgers, omdat de geloofwaardigheid aangeeft dat de influencer écht ergens om geeft en vertrouwd kan worden. Bovendien zorgt een hogere mate van geloofwaardigheid ervoor dat de gesponsorde content die de influencer plaatst een grotere impact heeft op de volgers. Eveneens zorgt de gesponsorde content deels voor het inkomen van de influencer (Jurgell et al., 2019). Onderzoek van Lisichkova en Othman (2017) ondersteunt dit. Zij beamen wederom dat geloofwaardigheid belangrijk is voor influencers omdat het direct in lijn staat met hun effectiviteit en daarnaast hun eigen

(15)

mediabeeld en merk op social media beïnvloedt. Als een influencer een hoge mate van geloofwaardigheid heeft, dan stijgt daarmee de koopintentie van de volgers, omdat de influencer door zijn/haar volgers wordt gezien als iemand met een hoge expertise, betrouwbaarheid en aantrekkelijkheid.

Zoals al eerder vermeld, zijn er verschillende factoren die de geloofwaardigheid van de zender beïnvloeden. Na het lezen en analyseren van verschillende artikelen (e.g. Balaban & Mustățea, 2019; De Veirman et al., 2017; Häregård Edvardsson & Boestam, 2018;

Sokolova & Kefi, 2019; Xiao et al., 2018) zijn er een aantal factoren die overeenkomen en dus meerdere malen genoemd worden. Deze factoren zijn betrouwbaarheid, expertise, gelijkenis, aantrekkelijkheid en de fit van de content.

Betrouwbaarheid

Betrouwbaarheid heeft te maken met de hoeveelheid waargenomen eerlijkheid van de zender (Häregård Edvardsson & Boestam, 2018; Sokolova & Kefi, 2019). Eerder onderzoek heeft aangetoond dat betrouwbaarheid de overtuigingskracht van een boodschap significant beïnvloed (Xiao et al., 2018). Verder is betrouwbaarheid vaak gerelateerd aan de keuze van de producten die influencers online promoten (Balaban & Mustățea, 2019) en wordt de factor beïnvloed door de fit van de content (zie hieronder).

(16)

Expertise

Expertise is de hoeveelheid kennis en ervaring die iemand heeft in een bepaald domein (Sokolova & Kefi, 2019). Naast betrouwbaarheid wordt expertise gezien als een van de twee sleutelfactoren van geloofwaardigheid die steeds weer terugkomen in de wetenschappelijke literatuur (De Veirman et al., 2017; Xiao et al., 2018), hoewel betrouwbaarheid gezien wordt als een factor die meer impact heeft op de geloofwaardigheid van de zender dan expertise (Xiao et al., 2018). Andere studies voegen hier naast betrouwbaarheid en expertise nog een andere sleutelfactor aan toe: aantrekkelijkheid (zie hieronder) (Balaban & Mustățea, 2019; Häregård Edvardsson & Boestam, 2018). Expertise wordt in het bijzonder uitgelicht omdat het staat voor het zijn van een expert in het gebied van het product wat gepromoot wordt (Häregård Edvardsson & Boestam, 2018), wat weer van invloed kan zijn op de koopintentie van de volgers. Volgers die de influencer al lang volgen zijn hier vooral gevoelig voor en zijn dan ook eerder geneigd om het product dat gepromoot wordt te kopen (Sokolova & Kefi, 2019).

Gelijkenis/Overeenkomst

Gelijkenis wordt gezien als de overeenkomst tussen de ontvanger en de zender van de boodschap (Häregård Edvardsson & Boestam, 2018; Xiao et al., 2018). In dit geval dus de overeenkomst tussen de influencer en de volger. Dit kan overeenkomst zijn op bijv. demografisch en/of ideologisch gebied (Balaban & Mustățea, 2019). Net als de andere

(17)

factoren kan de overeenkomst ook de koopintentie van de volgers beïnvloeden.

Aantrekkelijkheid

Zoals al eerder vermeld, wordt aantrekkelijkheid in de literatuur gezien als een van de sleutelfactoren van geloofwaardigheid (Balaban & Mustățea, 2019; Häregård Edvardsson & Boestam, 2018). Aantrekkelijkheid verwijst naar hoe aantrekkelijk, mooi, stijlvol, elegant en sexy de fysieke kenmerken en esthetiek van een persoon zijn (Balaban & Mustățea, 2019; Sokolova & Kefi, 2019). De aantrekkelijkheid van een influencer kan het beeld van een merk positief beïnvloeden. Dit slaat ook terug op de factor overeenkomst. Als de zender, in dit geval de influencer, als aantrekkelijk wordt gezien door de volger dan is er vaak ook sprake van een gevoel van hoge gelijkenis tussen de volger en de influencer. Daarom ziet de volger de influencer dus ook als geloofwaardiger (De Veirman et al., 2017; Sokolova & Kefi, 2019). Aantrekkelijkheid gaat natuurlijk verder dan alleen het fysieke uiterlijk, ook vertrouwdheid, gelijkenis/overeenkomst en sympathie zijn van invloed op de overredingskracht van de influencer (De Veirman et al., 2017), echter zal in dit onderzoek alleen gefocust worden op fysieke aantrekkelijkheid om complexiteit te voorkomen.

Fit van de content

Als het gaat om de producten die de influencer promoot op zijn social mediakanalen, dan is het van belang dat dit product/merk overeenkomt met het beeld wat de volgers van de

(18)

influencer hebben. Als influencers ervoor kiezen om een product/merk te promoten wat slecht aansluit bij het beeld wat volgers van de influencer hebben, dan kan dit zowel de

geloofwaardigheid van de influencer als van het product/merk negatief beïnvloeden (Balaban & Mustățea, 2019; Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018; Häregård Edvardsson & Boestam, 2018).

Na het beschrijven van de vijf factoren, betrouwbaarheid, expertise, gelijkenis, aantrekkelijkheid en fit van de content, is de volgende hypothese opgesteld:

H2: De vijf eerdergenoemde factoren bepalen de geloofwaardigheid van micro- en macro-influencers op Instagram.

Zoals al eerder vermeld, is het voor bedrijven en merken belangrijk om verder te kijken dan het bereik van een influencer alleen (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Micro-influencers opereren vaak in niches: een specifieke en kleine sector waarin bijvoorbeeld producten of diensten aangeboden en verkocht worden. Voor (micro-) influencers betekent dat vaak dat zij een specifieke doelgroep aanspreken en daarmee het eerdergenoemde hoge engagement behalen. Engagement is het aantal likes en comments wat een influencer behaalt op een geplaatste foto of video gedeeld door het aantal volgers wat de influencer op dat moment heeft (engagement rate) (Feoktistova & de Vries, 2019). Op het vlak van engagement is een verschil in de literatuur te zien (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018), maar de

(19)

vraag is of dit ook geldt voor geloofwaardigheid. Op basis van deze informatie wordt daarom de volgende hypothese omtrent de geloofwaardigheid van influencers gesteld:

H3: Micro-influencers zijn geloofwaardiger dan macro-influencers op Instagram.

Methode

Inhoud van het onderzoek

Om te achterhalen in hoeverre er een verschil is tussen de geloofwaardigheid van micro- en macro-influencer op Instagram, is een kwantitatief onderzoek uitgevoerd. Er is gekozen om een online enquête uit te zetten in het eigen netwerk van de onderzoeker. De enquête is online via social media verspreid, omdat de doelgroep van het onderzoek (achttien- tot

vijfentwintigjarigen) zich op online platformen bevindt. Daarnaast valt de onderzoeker zelf ook in de doelgroep waardoor mogelijke respondenten zich in het netwerk van de

onderzoeker kunnen bevinden. Alle respondenten zijn verzameld via de social media applicaties Facebook, Instagram en WhatsApp. Daarnaast is er gebruik gemaakt van de snowballing techniek, waarbij gevraagd werd aan iedereen die de enquête zag en/of invulde om deze verder te delen met zijn/haar eigen netwerk.

De enquête bestond uit drie verschillende onderdelen en duurde ongeveer tien minuten (zie Appendix). De onderdelen waren consent, vragen over de geloofwaardigheid van

(20)

mediagebruik. De enquête is opgesteld met behulp van de online tool Qualtrics. Nadat het gewenste aantal deelnemers was bereikt, is de enquête offline gehaald en werd de data

geanalyseerd in het statistiekprogramma SPSS (versie 24).

Om ten eerste te onderzoeken in hoeverre micro-influencers meer engagement hebben dan macro-influencers op Instagram (H1) zijn de tien laatst geplaatste posts (op 12 december 2019) van de influencers op Instagram bekeken. Als eerste werd het aantal volgers van de influencer op dat moment genoteerd. Vervolgens werd per post genoteerd hoeveel likes en comments de tien foto’s of video’s behaald hadden. Hiermee is toen het engagement per post berekend door het aantal likes en comments bij elkaar op te tellen, te delen door het aantal volgers van de influencer en te vermenigvuldigen met honderd om een percentage te krijgen. Om te kijken of er mogelijk significante verschillen te vinden zijn, is er gebruik gemaakt van onafhankelijke t-testen en ANOVA-testen. Voor iedere statistische toets is een

significantieniveau gebruikt van α = 0.05.

Om ten tweede kijken in hoeverre de factoren betrouwbaarheid, expertise, overeenkomst, aantrekkelijkheid en fit van de content de geloofwaardigheid van micro- en macro-influencers op Instagram bepalen (H2), is gebruik gemaakt van het programma SmartPLS (versie 3.2.8). In deze tool is het mogelijk om een Partial Least Squares model te maken wat de verklaarde variantie van iedere factor in relatie met de totale geloofwaardigheid toont.

(21)

Ten slotte is gekeken in hoeverre micro-influencers zijn geloofwaardiger dan

macro-influencers op Instagram (H3). Hiervoor zijn verschillende statistische toetsen uitgevoerd in SPSS. Om te kijken of er mogelijke verschillen waren tussen micro- en macro-influencers zijn er onafhankelijke t-testen gebruikt. Ook zijn er ANOVA-testen gebruikt om verschillen te onderzoeken tussen de verschillende categorieën beauty, fashion en mommy. Net zoals bij H1 is hier een significantieniveau aangehouden van α = 0.05.

Deelnemers

Enkel deelnemers met de Nederlandse nationaliteit die een leeftijd hadden van achttien tot vijfentwintig jaar konden deelnemen aan dit onderzoek. Dit was van belang omdat de influencers die tijdens de enquête getoond werden aan de deelnemers, ook uit Nederland afkomstig waren. Mochten de deelnemers uit andere landen afkomstig zijn, dan beïnvloedt dit de resultaten en de mogelijkheid om een genuanceerde uitspraak te kunnen doen over de steekproef. Daarnaast is ervoor gekozen om de enquête in het Nederlands op te stellen om zo uitnodigend mogelijk te zijn voor deelnemers met de Nederlandse nationaliteit, en aan de andere kant deelnemers met een andere nationaliteit uit te sluiten. De leeftijdsgrens is gesteld van achttien tot vijfentwintig omdat, zoals eerder vermeld, dit de leeftijd is van generatie Z en millennials die actief zijn op het platform Instagram. Uiteindelijk werd de enquête door 142 deelnemers ingevuld. Omdat sommige deelnemers niet voldeden aan de gestelde leeftijdseis

(22)

of de enquête niet geheel voltooid hadden, werden deze deelnemers geschrapt uit het

onderzoek. Hierna bleven er nog 111 deelnemers over. Van hen was het overgrote deel vrouw (n = 94; 84.7%). De gemiddelde leeftijd van de deelnemers was 21.85 jaar (SD = 0.217).

Procedure

Nadat de deelnemers akkoord waren gegaan met het consent konden ze beginnen met de enquête. In totaal zijn er zes influencers geselecteerd om te tonen in dit onderzoek. De gekozen influencers zijn opgedeeld in en macro-influencers. Voor de drie micro-influencers werd het criterium gehanteerd dat deze niet meer dan tienduizend volgers mochten hebben. Macro-influencers moesten in dit geval meer dan honderdduizend volgers hebben (Chasecreative, 2017; Cycling Content Creators, 2019; De Haan, 2018; Humay, 2018; Ismail, 2019). Binnen elk van deze twee groepen zijn drie categorieën te onderscheiden: fashion influencer @annefloorx en macro-influencer @annanooshin), beauty/lifestyle (micro-influencer @audrybos en macro-(micro-influencer @beautygloss) en mommy (micro-(micro-influencer @mirthe en macro-influencer @jippheldoorn). Per influencer hebben de deelnemers eerst een video met de feed (een overzicht van het Instagramprofiel) van de influencer bekeken om inzicht te krijgen in de content die de influencer plaatst. Daarna gaven de deelnemers eerst aan of zij de influencer kenden. Ten slotte volgden er per influencer drie gesponsorde posts, waarbij de deelnemers aangaven in hoeverre zij deze betrouwbaar vonden, wat voor mate van expertise de influencer had, de hoeveelheid gelijkenis/overeenkomst de deelnemer met de

(23)

influencer ervaarde, in wat voor mate de influencer aantrekkelijk werd gevonden en in hoeverre de content bij de influencer paste. Deze drie fases herhaalden zich dus voor iedere influencer, wat betekende dat de deelnemers zes video’s en achttien foto’s met gesponsorde content te zien kreeg. Na de vragen over de geloofwaardigheid van de influencers, werden nog een aantal demografische gegevens opgevraagd zoals de leeftijd en het geslacht. Als laatste werden er nog een aantal vragen over het social media gebruik gesteld.

Meetinstrumenten

Factoren van geloofwaardigheid

De schalen die gebruikt zijn om de factoren van geloofwaardigheid te meten, zijn

overgenomen uit eerder onderzoek. Het onderzoek van Häregård Edvardsson en Boestam (2018) analyseerde de factoren aantrekkelijkheid, betrouwbaarheid en expertise aan de hand van 7-punts Likert schalen, waarbij 1 wordt gezien als de “slechtste” optie en 7 als de “beste” (e.g. 1 = onaantrekkelijk, 7 = aantrekkelijk; onbetrouwbaar, 7 = heel betrouwbaar; 1 = weinig expertise, 7 = veel expertise). Andere onderzoeken gebruikten soortgelijke 7-punts Likert schalen voor de factoren overeenkomst (e.g. 1 = onbetrouwbaar, 7 = betrouwbaar) en fit van de content (e.g. 1 = content past niet, 7 = content past perfect) (De Veirman et al., 2017; Sokolova & Kefi, 2019; Xiao et al., 2019). Daarom is ervoor gekozen om dezelfde schalen over te nemen in dit onderzoek. Hierbij geldt dat er voor iedere factor een 7-punts Likert schaal is doorgevoerd naar de enquête. Zo is ervoor gezorgd om consistent te blijven bij

(24)

iedere factor, om verwarring bij zowel de onderzoeker als de deelnemers te voorkomen. Om de schalen zo goed mogelijk te laten aansluiten bij het onderzoek, zijn de schalen vertaald in het Nederlands.

Social media

Aan het einde van de enquête werden naast demografische gegevens als leeftijd en geslacht ook nog vier vragen gesteld over het gebruik van social media. Al deze vragen zijn gebaseerd op eerder onderzoek van Sigerson & Cheng (2018) en aangepast voor dit onderzoek, door het vertalen van de vragen in het Nederlands. Allereerst werd er aan de deelnemers gevraagd om te selecteren welke social mediaplatformen zij gebruikten. Er is gekozen voor de meest voorkomende social mediaplatformen in Nederland: Facebook, Twitter, WhatsApp,

Instagram, Snapchat en LinkedIn (Van der Veer et al., 2019). Daarna werd gevraagd hoeveel uur de deelnemer gemiddeld per dag op social media spendeert. Indien de deelnemer

Instagram gebruikte, werd ook gevraagd hoeveel uur van het totaal in het bijzonder besteed werd aan Instagram. Ten slotte werd er nog gevraagd naar de belangrijkste reden voor het gebruik van social media. Er kon gekozen worden voor het laatste nieuws checken, in contact blijven met vrienden en familie, nieuwe vrienden te maken en foto’s en video’s te kunnen delen.

(25)

Resultaten

Beschrijvende statistieken

Van de deelnemers aan dit onderzoek was het overgrote deel vrouw (n = 94; 84.7%) (zie Appendix). De gemiddelde leeftijd van de deelnemers was 21.85 jaar (SD = 0.217), zie figuur 1. De deelnemers van het onderzoek maakten allemaal gebruik van verschillende social mediaplatformen. De meest gebruikte platformen waren WhatsApp en Instagram, deze platformen werden beide door bijna iedereen gebruikt (n = 108; 98.2%). Een groot deel maakte ook gebruik van Facebook (75.7%), Snapchat (70.3%) en LinkedIn (57.7%). Ten slotte maakte een klein aantal ook gebruik Twitter (11.7%). Deelnemers spendeerden gemiddeld 2.73 uur (SD = 0.154) op deze social mediaplatformen, waarvan gemiddeld 1.17 uur (SD = 0.077) op Instagram. De reden waarom de deelnemers gebruik maken van deze platformen verschilt, maar een meerderheid gebruikt het om in contact te blijven met familie

(26)

Engagement

Na het berekenen van het engagement op de laatste tien geplaatste foto’s van de

desbetreffende influencer, zijn deze percentages ingevoerd in SPSS. Er zijn in totaal vier onafhankelijke t-testen uitgevoerd om een eventueel verschil te berekenen tussen de drie eerdergenoemde categorieën: fashion, beauty/lifestyle en mommy. In de categorie fashion ontving micro-influencer @annefloorx (M = 6.37, SD = 2.06) gemiddeld meer engagement dan macro-influencer @annanooshin (M= 4.41, SD = 2.21) op haar gesponsorde posts op Instagram, t(18) = 2.048, p = 0.055. Voor micro-influencer @audrybos (M = 8.69, SD = 2.47) en macro-influencer @beautygloss (M = 3.16, SD = 1.08) in de categorie beauty ging dit ook

Frequentie Percentage

Om het laatste nieuws te checken 25 22.5

Om in contact te blijven met vrienden en familie

62 55.9

Om nieuwe vrienden te maken 2 1.8

Om foto's en video's te kunnen delen 14 12.6

Anders 8 7.2

Totaal 111 100

Figuur 1. De verdeling van de leeftijd van de deelnemers.

(27)

op, t(18) = 6.475, p < 0.000. De t-test die onderzocht of er een verschil was in het gemiddelde engagement van micro-influencer @mirthe (M = 11.96, SD = 3.74) en mommymacroinfluencer @jippheldoorn (M = 15.19, SD = 3.15) was echter niet significant, t(18) = -2.093, p = 0.051. Vervolgens werd er een nog een vierde t-test gedaan, t(18)= 1.895, p = 0.074, voor mogelijke verschillen tussen het gemiddelde engagement van de micro- (M = 9.01, SD = 1.81) en macro-influencers (M = 7.59, SD = 1.51) bij elkaar. Het resultaat was echter niet significant en daarom wordt H1 verworpen: micro-influencers hebben over het

algemeen dus geen hoger engagement dan macro-influencers.

De eerste drie t-testen hebben een mogelijk verschil binnen de vooraf opgestelde categorieën gemeten. Om te kijken of er een verschil bestond tussen deze categorieën zijn twee ANOVA-testen uitgevoerd: een voor de micro-influencers [F(158, 219) = 9.704] en een voor de macro-influencers [F(876, 144)= 81.889). Deze laten beide een significant verschil zien (p = 0.001 en p < 0.000). Hieruit blijkt dat er een verschil in engagement tussen de verschillende categorieën is. Om te bepalen waar zich dit verschil precies bevindt, is een aanvullende post-hoc test uitgevoerd (Tukey HSD) die bij de micro-influencers is een significantieniveau liet zien van p < 0.000 bij de vergelijking tussen de categorieën fashion (M = 6.37, SD = 2.06) en mommy (M = 11.96, SD = 3.74), net als een significant verschil van p = 0.041 tussen de categorieën beauty (M = 8.69, SD = 2.47) en mommy. Daarnaast is er bij post-hoc test van de macro-influencers ook een significant verschil (p < 0.000), te ontdekken tussen de categorieën

(28)

fashion (M = 4.41, SD = 2.21) en mommy (M = 15.19, SD = 3.15). Ook werd er een

significant verschil gevonden tussen de categorieën beauty (M = 3.16, SD = 1.09) en mommy (p < 0.000).

Om te kijken of de eerder gekozen factoren allemaal evenveel invloed hebben op de totale geloofwaardigheid van influencers op Instagram is een model gemaakt in SmartPLS,

(29)

zie figuur 3. Hierin is te zien dat er relaties zijn tussen de factoren en geloofwaardigheid. Voor de factor expertise is een net iets grotere relatie te zien (0.332) in vergelijking met de andere factoren overeenkomst (0.196), aantrekkelijkheid (0.174), content (0.299). Alleen voor de factor betrouwbaarheid geldt dat er een relatie bestaat met een negatief verband (-0.030).

De factoren gecombineerd hebben een verklaarde variantie (R2) van 0.520 (52%).

Geloofwaardigheid van micro- en macro-influencers

De deelnemers gaven grotendeels aan dat ze geen van de micro-influencers kenden. Met uitzondering waren er vijf deelnemers die @mirthe wel kenden (4.5%). Bij de macro-influencers daarentegen gaf een meerderheid van de deelnemers aan dat hij/zij deze een of meerdere influencers wel kende. Een overgrote meerderheid kende @annanooshin (85.6%), die ook het grootste aantal volgers heeft van de drie macro-influencers die uitgekozen zijn. Een ruime meerderheid van de deelnemers gaven aan dat zij @beautygloss kenden (60.4%). Bij @jippheldoorn was dit omgekeerd: een ruime meerderheid gaf aan dat zij haar niet kenden (63.1%).

Om te kijken of micro- en macro- influencers mogelijk verschilden op het vlak van

betrouwbaarheid, expertise, overeenkomst, aantrekkelijkheid en fit van de content, zijn hier zijn wederom meerdere onafhankelijke testen uitgevoerd, wat er in totaal zes waren. De t-tests toonden aan dat micro- en macro-influencers verschilden op het vlak van expertise

(30)

[t(220) = -2.106, p = 0.036], overeenkomst [t(22) = 2.035, p = 0.043] aantrekkelijkheid [t(220) = 1.078, p = 0.262] en fit van de content [t(220) = 2.376, p = 0.018] Er werden geen significante verschillen gevonden voor de factor betrouwbaarheid [t(220) = 1.250, p = 0.213] en de gemiddelde geloofwaardigheid [t(220) = 0.979, p = 0.328], wat een samenvoeging was van de vijf factoren. Omdat de gemiddelde geloofwaardigheid niet significant was, wordt H3 verworpen: er is geen verschil tussen micro- en macro-influencers met betrekking tot

geloofwaardigheid.

Vervolgens werd er ook gekeken naar mogelijke verschillen binnen de categorieën met betrekking tot de verschillende factoren. In de categorie fashion werden significante

verschillen gevonden voor de factoren expertise [t(220) = -2.462, p = 0.036], overeenkomst [t(220) = 1.976, p = 0.043], en content [t(220) = 3.257, p = 0.018]. De t-test die de

gemiddelde geloofwaardigheid in de categorie fashion influencers onderzocht was niet significant [t(220) = 1.127, p = 0.328]. In de categorie beauty werden voor dezelfde factoren significante verschillen gevonden. Voor expertise [t(220) = -0.666] was dat p = 0.015 voor overeenkomst [t(220) = 1.205] was dat p = 0.049 en ten slotte voor content [t(220) = 0.569) was dat p = 0.001. Ook hier werd geen significante verschil gevonden voor de gemiddelde geloofwaardigheid [t(220) = -0.027, p = 0.979]. In de derde en laatste categorie mommy werd een significant verschil gevonden voor de factor betrouwbaarheid [t(220) = 2.121, p = 0.035].

(31)

In tegenstelling tot de andere categorieën, werd bij deze categorie wel een significant verschil gevonden voor de gemiddelde geloofwaardigheid [t(220) = 2.021, p = 0.044].

Net zoals bij de statistische testen wat betreft engagement, is hierbij ook een aanvullende ANOVA-test uitgevoerd of er mogelijke verschillen bevinden tussen de verschillende categorieën. De ANOVA-test die de verschillende categorieën analyseerde tussen de micro-influencers toonde op iedere factor en alle factoren samengenomen (geloofwaardigheid) een significant verschil: betrouwbaarheid [F(15, 490) = 5.106, p = 0.007), expertise [F(11, 521)= 3.379, p = 0.035), overeenkomst [F(25, 767) = 5.402, p = 0.005], aantrekkelijkheid [F(27, 524) = 8.516, p < 0.000], content [F(21, 537) = 6.395, p = 0.002] en geloofwaardigheid [F(17, 277) = 10.227, p < 0.000]. Voor de macro-influencers gold dat ook significante verschillen werden gevonden voor de factoren expertise [F(38, 795) = 8.921, p < 0.000], overeenkomst [F(16, 655) = 3.965, p = 0.020], aantrekkelijkheid [F(64, 592) = 17.796, p < 0.000) en

geloofwaardigheid [F(18, 329) = 9.079, p < 0.000]. Echter waren de factoren betrouwbaarheid [F(8, 650) = 2.042, p = 0.131] en content [F(7, 750) = 1.622, p = 0.199] niet significant. Om te kijken tussen welke categorieën deze significante verschillen zich bevonden zijn er een aanvullende post-hoc tests uitgevoerd (Tukey HSD). Bij de micro-influencers werden

significante verschillen gevonden voor de factoren betrouwbaarheid (p = 0.004), expertise (p = 0.029), aantrekkelijkheid (p < 0.000), content (p = 0.037) en geloofwaardigheid

(32)

Daarnaast werden er significante verschillen gevonden voor de factoren overeenkomst (p = 0.004), aantrekkelijkheid (p = 0.005) en geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren) (p = 0.001) tussen de categorieën fashion en mommy. Er werden tussen de categorieën mommy en beauty geen significante verschillen gevonden.

Bij de macro-influencers werden significante verschillen gevonden tussen de categorieën fashion en mommy voor de factoren expertise (p < 0.000), overeenkomst (p = 0.014),

aantrekkelijkheid (p < 0.000) en geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren) (p < 0.000). Tussen de categorieën fashion en beauty waren dit de factoren aantrekkelijkheid (p < 0.000) en geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren) (p = 0.027). Tussen de categorieën beauty en mommy werd alleen een significant verschil gevonden in de factor expertise (p = 0.044).

Discussie

In dit onderzoek is gekeken naar de geloofwaardigheid van zowel micro- als

macro-influencers op Instagram. Er is gefocust op de doelgroep van achttien- tot vijfentwintigjarigen omdat zij veelvuldig gebruik maken van het platform zoals de cijfers van het afgelopen jaar laten zien (Van der Veer et al., 2019).

(33)

Engagement

H1 veronderstelde dat micro-influencers een hoger engagement (het aantal likes en comments gedeeld door het aantal volgers) zouden behalen dan macro-influencers, mede omdat micro-influencers een goede relatie met hun volgers hebben opgebouwd en daarbij een hoger engagement behalen op hun geplaatste content (Balaban & Mustățea, 2019; Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018).

Uit de resultaten is gebleken dat de deelnemers geen verschil in engagement rapporteerden tussen micro- en macro-influencers. Dat hier geen verschil is waargenomen, kan komen door de influencers die geselecteerd zijn. Met andere woorden, als er andere influencers

geselecteerd waren, dan waren deze verschillen misschien wel gevonden. De geselecteerde influencers voor dit onderzoek weerspiegelen maar een klein stukje het grote aantal

influencers wat actief is op Instagram. Volgens ruwe schattingen van influencer-marketingbureau First inmiddels vijfentwintigduizend Nederlandse influencers actief. Anderhalf jaar geleden waren dat er nog vijftienduizend (Kooyman, M., 2019). Door een gebrek aan tijd is ervoor gekozen om een klein aantal influencers van deze duizenden actieve influencers te selecteren. Mede hierdoor kan het zijn dat er in dit onderzoek geen significante verschillen zijn gevonden. Ook kan dit mogelijk komen door het analyseren van slechts tien

posts per influencer. Als er meer posts geanalyseerd waren, dan geldt hier wederom dat deze

(34)

Daarnaast werd ook gekeken of er een mogelijk verschil was tussen micro- en

macro-influencers binnen verschillende categorieën fashion, beauty en mommy. Naar aanleiding van de literatuur werd verwacht dat de micro-influencers meer engagement zouden behalen (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Dit ging voor dit onderzoek alleen op binnen de categorie beauty. Daar gold namelijk dat er een hoger gemiddelde in engagement

gevonden werd bij micro-beauty-influencer @audrybos.

Toen ten slotte werd gekeken naar verschillen tussen de categorieën, observeerden de deelnemers voor zowel micro- als macro-influencers deze verschillen in engagement. Ze werden gevonden tussen de categorieën mommy en fashion, en tussen mommy en beauty. Er kan dus wel degelijk geconcludeerd worden dat er een verschil in engagement per categorie bestaat. Dit onderzoek laat zien dus ook zien dat ook met een kleine steekproef al significante verschillen gevonden kunnen worden en is een indicatie voor vervolgonderzoek op grotere schaal.

Ten tweede bleek er in de literatuur geen overeenstemming te zijn in de factoren die de geloofwaardigheid verklaren. Na verschillende artikelen geanalyseerd te hebben (Balaban & Mustățea, 2019; De Veirman et al., 2017; Häregård Edvardsson & Boestam, 2018; Sokolova & Kefi, 2019; Xiao et al., 2018), kwamen er vijf factoren naar voren die meerdere malen

(35)

genoemd werden: betrouwbaarheid, expertise, overeenkomst, aantrekkelijkheid en de fit van de content. Er werd daarom onderzocht in hoeverre deze factoren een rol speelden met

betrekking tot de geloofwaardigheid van influencers (H2). Na het maken van een model in het programma Smart-PLS bleek dat de vijf factoren gecombineerd samen 52% van de variantie verklaarden. Op basis van de geanalyseerde wetenschappelijke artikelen werd verwacht dat iedere factor een even groot aandeel zou hebben in deze verklaarde variantie, maar de factor expertise bleek hierin de grootste relatie te hebben. Dit bijvoorbeeld in tegenstelling tot gevonden resultaten van Xiao et al. (2018). Zij concludeerden namelijk dat de factor

betrouwbaarheid een grotere doorslag gaf met betrekking tot geloofwaardigheid. Echter was hun onderzoek gefocust op influencers op YouTube, dit zou een mogelijke reden kunnen zijn waarom de factor expertise, en niet de factor betrouwbaarheid, de grootste relatie heeft in het huidige onderzoek. Verder nemen deze resultaten niet weg dat andere factoren een rol kunnen spelen in relatie tot de geloofwaardigheid van influencers. Daarom is vervolgonderzoek nodig om eventuele andere factoren toe te voegen aan deze lijst of uit te sluiten. Voorbeelden kunnen zijn de presentatie van de gesponsorde content in een post (Jurgell et al., 2019) of bijvoorbeeld vertrouwdheid of sympathie van de influencer (Xiao et al., 2018).

Geloofwaardigheid van micro- en macro-influencers

Ten derde werd in de wetenschappelijke literatuur gevonden dat micro-influencers actief zijn in niches op Instagram (Domingues Aguiar & Van Reijmersdal, 2018). Met andere woorden,

(36)

ze spreken hierdoor dus vaak een specifieke doelgroep aan waardoor vaak een hoger

engagement behaald wordt. H3 stelde daarom dat micro-influencers geloofwaardiger zijn op Instagram dan macro-influencers. Voor de factoren expertise, overeenkomst en

aantrekkelijkheid namen de participanten aan dit onderzoek een verschil waar. Toch bleek dit verschil er niet te zijn voor de geloofwaardigheid (de samenvoeging van de vijf factoren). H3 werd daardoor verworpen en dus wordt er geconcludeerd dat er over het algemeen geen verschil is in geloofwaardigheid als er gekeken wordt naar micro- en macro-influencers op Instagram. Net zoals wat het engagement betreft, kan dit mogelijk verklaard worden door de keuze van de influencers. Zoals al eerder vermeld zijn er nog vele andere influencers actief op Instagram. Wel moet hierbij vermeld worden dat er dus wel degelijk verschillen

waargenomen werden voor de factoren expertise, overeenkomst en aantrekkelijkheid. Daarom wordt er ook aangeraden om dit onderzoek in de toekomst uit te breiden met bijvoorbeeld meer geselecteerde influencers in meer verschillende categorieën (bijvoorbeeld haar-, sport- of technologie-influencers) op grotere schaal. Daarnaast zou er bijvoorbeeld ook nog gekeken worden naar in hoeverre de geloofwaardigheid van influencers de koopintentie van de volgers kan beïnvloeden.

Uit de resultaten van dit onderzoek is gebleken dat deelnemers verschillen geobserveerd hebben binnen de verscheidene categorieën. In de categorie fashion gold dat de macro-influencer @annanooshin gezien werden als degenen met meer expertise in vergelijking met

(37)

micro-fashion-influencer @annefloorx. Dit was precies andersom voor de factoren fit van de content en overeenkomst. In de categorie beauty werd wederom de macro-influencer

(@beautygloss) gezien als degene met meer expertise in vergelijking met de micro-influencer (@audrybos) in deze categorie. Dit verschil in expertise voor de categorie fashion en beauty kan wellicht verklaard worden door het feit dat de macro-influencers in de deze categorieën al lange tijd actief zijn op Instagram en daarom worden gezien als influencers die weten waar ze over praten. Macro-beauty-influencer @beautygloss is bijvoorbeeld al meer dan tien jaar actief als influencer op internet (Feoktistova & de Vries, 2019). In de categorie mommy werd micro-mommy-influencer @mirthe geloofwaardiger gezien dan macro-mommy-influencer @jippheldoorn. Daarom wordt er dus geconcludeerd dat er een verschil in geloofwaardigheid is voor micro- en macro-influencers in de categorie mommy.

Voor de micro-influencers werden verschillen waargenomen in de factoren betrouwbaarheid, expertise, aantrekkelijkheid en geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren) tussen de categorieën fashion en beauty. Ook werden er verschillen waargenomen in de factoren overeenkomst, aantrekkelijkheid en geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren) voor de categorieën fashion en mommy. Een mogelijke reden waarom er geen verschillen zijn waargenomen tussen de categorieën mommy en beauty kan zijn dat micro-mommy-influencer @mirthe bijvoorbeeld ook samenwerkingen heeft met beautymerken en hiervoor dus ook gesponsorde content plaatst.

(38)

Voor de macro-influencers observeerden de deelnemers verschillen in de categorieën fashion en mommy voor de factoren expertise, overeenkomst, aantrekkelijkheid en geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren). In de categorieën fashion en beauty waren dit de

factoren aantrekkelijkheid en geloofwaardigheid (samenvoeging van de vijf factoren). Voor de categorieën beauty en mommy werd alleen een verschil waargenomen in de factor expertise.

Algemeen

De mogelijkheid om voldoende deelnemers te werven om een representatieve uitspraak te kunnen doen over de doelgroep, werd bemoeilijkt door de korte tijdsperiode waarin dit onderzoek uitgevoerd is. Uiteindelijk zijn er 142 respondenten geworven, waarvan 111 voldeden aan alle eisen die vooraf gesteld waren. Een mogelijke reden waarom dit aantal niet hoger is, kan zijn dat de onderzoeker de enquête heeft uitgezet op haar eigen social

mediaplatformen. Op deze platformen bevinden zich dezelfde potentiële deelnemers. Persoon X die de enquête eerst ziet via WhatsApp, ziet deze waarschijnlijk daarna ook op Facebook en/of Instagram. Een andere reden kan ook de lengte van de enquête zijn. Potentiële

deelnemers zijn wellicht gewend om relatief korte enquêtes in te vullen en stoppen daarom eerder met een enquête die langer dan een paar minuten duurt.

(39)

Referenties

Abidin, C. (2016). Visibility labour: Engaging with Influencers’ fashion brands and# OOTD advertorial campaigns on Instagram. Media International Australia, 161(1), 86-100.

Balaban, D., & Mustățea, M. (2019). Users’ Perspective on the Credibility of Social Media Influencers in Romania and Germany. Romanian Journal of Communication and

Public Relations, 21(1), 31-46.

Chasecreative (2017). Influencer marketing: setting the dots on the i. Gevonden online: https://www.chasecreative.be/influencer-marketing-essentials/, geraadpleegd op 22 oktober 2019.

Cheung, M. Y., Luo, C., Sia, C. L., & Chen, H. (2009). Credibility of electronic word-of-mouth: Informational and normative determinants of on-line consumer

recommendations. International journal of electronic commerce, 13(4), 9-38.

Cycling Content Creators (2019). Mega, Macro, Meso, Micro and Nano Influencers? Let us explain…. Gevonden online:

https://www.cyclingcontentcreators.com/blog/2019/02/06/influencer-vs-contentcreator-g969a, geraadpleegd op 22 oktober 2019.

De Haan, M. (2018) Van mega tot nano: welke influencer past het best bij jouw organisatie? Gevonden online: https://www.cultuurmarketing.nl/welke-influencer-past-bij-jouw-organisatie/#.Xa_1TJMzZTY, geraadpleegd op 22 oktober 2019.

(40)

De Veirman, M., Cauberghe, V., & Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: the impact of number of followers and product divergence on brand

attitude. International Journal of Advertising, 36(5), 798-828.

Domingues Aguiar, T., & Van Reijmersdal, E. (2018). Influencer marketing . Amsterdam: SWOCC.

Feoktistova, M., & de Vries, M. (2019). Je doet het toch wel gratis? (1ste editie). Haarlem, Nederland: Bertram + de Leeuw Uitgevers Bv.

Häregård Edvardsson, E., & Boestam, L. (2018). How credible is the incredible influencer?: A study examining what factors affect the perception of credibility in influencer marketing.

Hovland, C. I., & Weiss, W. (1951). The influence of source credibility on communication effectiveness. Public opinion quarterly, 15(4), 635-650.

Humay (2018). What are nano, micro, macro and mega influencers and why should you care. Gevonden online: https://inflowlabs.com/2018/01/09/nano-micro-macro-mega-influencers-care/, geraadpleegd op 23 oktober 2019.

Hwang, K., & Zhang, Q. (2018). Influence of parasocial relationship between digital celebrities and their followers on followers’ purchase and electronic word-of-mouth

(41)

Ismail, K. (2018). Social Media Influencers: Mega, Macro, Micro or Nano. Gevonden online: https://www.cmswire.com/digital-marketing/social-media-influencers-mega-macro-micro-or-nano/, geraadpleegd op 22 oktober 2019.

Jurgell, L., Davidsson, I., & Nilsson, I. (2019). A qualitative content analysis of social media influencers' credibility.

Kooyman, J. (2019). Om generatie Z te bereiken moet je ‘woke’ zijn. Gevonden online: https://www.nrc.nl/nieuws/2019/06/13/een-merk-moet-wel-idealen-hebben-a3963462, geraadpleegd op 26 oktober 2019.

Kooyman, M. (2019). Ondernemers overspoeld door vragen van influencers die iets gratis willen. Gevonden online: https://www.ad.nl/ad-werkt/ondernemers-overspoeld-door-vragen-van-influencers-die-iets-gratis-willen~a3f133e6/, geraadpleegd op 21 januari 2020.

Labrecque, L. I. (2014). Fostering consumer–brand relationships in social media environments: The role of parasocial interaction. Journal of Interactive Marketing, 28(2), 134-148.

Lisichkova, N., & Othman, Z. (2017). The impact of influencers on online purchase intent.

Priporas, C. V., Stylos, N., & Fotiadis, A. K. (2017). Generation Z consumers' expectations of interactions in smart retailing: A future agenda. Computers in Human

(42)

Reputatiefabriek (2019). Maar liefst 86% van de internetgebruikers zegt dat ze influencers niet vertrouwen. Gevonden online: https://www.reputatiefabriek.nl/vertrouwen-influencer/, geraadpleegd op 23 oktober 2019.

Sigerson, L., & Cheng, C. (2018). Scales for measuring user engagement with social network sites: A systematic review of psychometric properties. Computers in Human

Behavior, 83, 87-105.

Sokolova, K., & Kefi, H. (2019). Instagram and YouTube bloggers promote it, why should I buy? How credibility and parasocial interaction influence purchase

intentions. Journal of Retailing and Consumer Services.

Van der Veer, N., Boekee, S. & Hoeksta, H. (2019). Nationale Social Media Onderzoek 2019: Het grootste trendonderzoek van Nederland naar het gebruik en verwachtingen van social media #NSMO. Gevonden online:

https://www.newcom.nl/downloads/Newcom_Nationaal_Social-Media_Onderzoek_2019.pdf, geraadpleegd op 22 oktober 2019.

Xiao, M., Wang, R., & Chan-Olmsted, S. (2018). Factors affecting YouTube influencer marketing credibility: a heuristic-systematic model. Journal of Media Business

(43)

Appendix

Resultaten

(44)

(45)

(46)

(47)

(48)

(49)

(50)

(51)

(52)

(53)

(54)

(55)

Enquête

Start of Block: Introductie Beste,

Met deze tekst zou ik je willen uitnodigen om deel te nemen aan een onderzoek dat zal worden uitgevoerd onder toezicht van de Graduate School of Communication, een onderdeel van de Universiteit van Amsterdam. De titel van het onderzoek waarvoor ik je medewerking vraag is ‘Geloofwaardigheid van micro- en macro-influencers op Instagram’. In de online-enquête zullen het profiel en een aantal gesponsorde posts van verschillende influencers worden getoond. Er zal telkens gevraagd worden om het profiel en de posts te beoordelen. Het onderzoek bestudeert de geloofwaardigheid van verschillende influencers op Instagram. Enkel personen met de Nederlandse nationaliteit die een leeftijd hebben van achttien tot vijfentwintig jaar kunnen deelnemen aan dit onderzoek. Het onderzoek duurt ongeveer 10 minuten. Omdat dit onderzoek wordt uitgevoerd onder verantwoordelijkheid van ASCoR, Universiteit van Amsterdam, kan gegarandeerd worden dat:

1) Je anonimiteit wordt gewaarborgd en je persoonlijke gegevens worden niet doorgegeven aan derden onder welke voorwaarden dan ook, tenzij je daarvoor eerst je uitdrukkelijke toestemming hebt gegeven.

2) Je kunt weigeren om deel te nemen aan het onderzoek of je deelname staken zonder dat je hiervoor een reden hoeft te geven. Je hebt ook tot vierentwintig uur na deelname aan het onderzoek om je toestemming terug te trekken om je antwoorden of gegevens in het onderzoek te gebruiken.

3) Deelname aan het onderzoek houdt in dat je niet wordt blootgesteld aan enig merkbaar risico of ongemak, de onderzoeker zal je niet opzettelijk misleiden en je zal niet worden blootgesteld aan expliciet aanstootgevend materiaal.

4) Uiterlijk vijf maanden na de afsluiting van het onderzoek kan de onderzoeker je voorzien met een onderzoeksrapport dat de algemene resultaten van het onderzoek verklaart. Voor meer informatie over het onderzoek en de uitnodiging om deel te nemen, kan je op elk moment contact opnemen met de projectleider Ine Beyens (I.Beyens@uva.nl).

Mocht je klachten of opmerkingen hebben over het verloop van het onderzoek en de

procedures als gevolg van je deelname aan dit onderzoek, dan kan je contact opnemen met de aangewezen persoon van de ethische commissie die ASCoR vertegenwoordigt, op het

volgende adres: ASCoR-secretariaat, Ethische commissie, Universiteit van Amsterdam, Postbus 15793, 1001 NG Amsterdam; 020-525 3680; ascor-secr-fmg@uva.nl.

Eventuele klachten of opmerkingen worden strikt vertrouwelijk behandeld.

Ik hoop dat ik je voldoende informatie heb verstrekt. Ik neem graag de gelegenheid om je bij voorbaat te bedanken voor je hulp bij dit onderzoek.

Vriendelijke groeten, Merel Stammes End of Block: Introductie

Start of Block: Consent

Q1 Ik verklaar hierbij dat ik op een duidelijke manier ben geïnformeerd over de aard en de methode van het onderzoek, zoals beschreven in de uitnodiging voor dit onderzoek.

Ik ga ermee akkoord volledig vrijwillig deel te nemen aan dit onderzoek. Hiermee behoud ik het recht om mijn toestemming in te trekken, zonder daarvoor een reden te moeten opgeven. Ik ben me ervan bewust dat ik mijn deelname aan het experiment op elk gewenst moment kan

(56)

beëindigen.

Als mijn onderzoeksresultaten gebruikt zullen worden in wetenschappelijke publicaties of op een andere manier openbaar worden gemaakt, zal dit zo gebeuren dat mijn anonimiteit volledig gewaarborgd is. Mijn persoonlijke gegevens worden niet aan derden doorgegeven zonder mijn uitdrukkelijke toestemming.

Als ik nu of in de toekomst meer informatie over het onderzoek wil ontvangen, dan kan ik contact opnemen met de projectleider Ine Beyens (I.Beyens@uva.nl). Mocht ik klachten hebben over dit onderzoek, dan kan ik contact opnemen met de aangewezen persoon van de ethische commissie die ASCoR vertegenwoordigt, op het volgende adres: ASCoR

secretariaat, ethische commissie, Universiteit van Amsterdam, Postbus 15793, 1001 NG Amsterdam; 020-525 3680; ascor-secr-fmg@uva.nl.

o

Ik begrijp de hierboven gepresenteerde tekst en ik stem ermee in deel te nemen aan het

onderzoek.

o

Ik stem er niet mee in om deel te nemen aan dit onderzoek.

End of Block: Consent

Start of Block: Introductie vragenlijst

Q74 Je krijgt in totaal zes verschillende influencers te zien die actief zijn op Instagram. Gelieve iedere influencer te beoordelen op de vijf verschillende onderdelen.

End of Block: Introductie vragenlijst

Start of Block: Micro influencers: annefloorx

Q5 Bekijk de video voor een overzicht van het Instagram-profiel van de influencer.

Ken je deze influencer?

o

Ja

perfect Past

End of Block: Micro influencers: annefloorx Start of Block: Micro influencers: audrybos

(58)

o

Ja

o

Nee

Q103 Hoe betrouwbaar vind je deze influencer?

1 2 3 4 5 6 7

Heel

onbetrouwbaar

o

betrouwbaar Heel

1 2 3 4 5 6 7

Geen

expertise

o

Veel expertise Q105 Hoeveel overeenkomst zie jij tussen jezelf en deze influencer?

1 2 3 4 5 6 7

Geen

overeenkomst

o

Veel overeenkomst Q106 Hoe aantrekkelijk vind je deze influencer?

1 2 3 4 5 6 7

Heel

onaantrekkelijk

o

aantrekkelijk Heel

Q107 Hoe goed past de gesponsorde content bij de influencer?

1 2 3 4 5 6 7

Past

niet

o

Past perfect

1 2 3 4 5 6 7

Geen

overeenkomst

o

Veel overeenkomst Q112 Hoe aantrekkelijk vind je deze influencer?

1 2 3 4 5 6 7

Heel

(60)

o

Veel overeenkomst