Reference:

Teresa Borges-Tiago, M., Santiago, J., & Tiago, F. (2023). Mega or macro social media influencers: Who endorses brands better? Journal of Business Research, 157. https://doi-org.devinci.idm.oclc.org/10.1016/j.jbusres.2022.113606

Keywords:  Celebrity endorsement, Brand equity, customer-brand management, Brand credibility,customer-endorser envolvement.

Summary: 

This study conducted an online survey to determine the antecedents and consequences of endorsers’ participation in marketing and communication strategies. The results of path analysis showed that brand and endorser credibility played a significant role in determining customer brand engagement and brand equity. Endorser credibility impacted brand equity only in the case of mega-influencers. Smaller influencers exhibited higher prowess than celebrities to engage customers, thus suggesting that “less is more.”

Development: 

The research mode was l built on the Associative-Network Memory Theory

The study employed a two-phase exploratory research design:

Phase 1 : Influencer pool selection

mega-influencers: christiano ronaldo endorsing nike

macro-influencers: couple Ana Guiomar and Diogo Valsassina endorsing Vodafone

Phase 2 : Data collection

online survey with 270 valid responses from portugese consumers  between 18-25 years old

. 61.1% evaluated the mega-influencer scenario and 38.9% evaluated the macro-influencer scenario.

Key findings: 

Brand credibility has a massive direct impact on brand equity (0.697) and customer brand engagement (0.318).

A customer’s emotional/cognitive involvement with an influencer strongly and positively affects both the influencer’s perceived credibility and customer-brand engagement.

the less is more theory was rejected (H12) type of influencer does matter significantly.

Mega-influencers effectively boost brand credibility and brand equity, but requires a re-existing congruence between the brand and the celebrity

Macro-influencers (smaller networks) display a higher prowess for generating direct consumer engagement

Limitation:

The data collection was limited exclusively to Portuguese consumers so it cant be generalizable to other countries or cultural contexts.

Reference :

Conde, R., & Casais, B. (2023). Micro, macro and mega-influencers on instagram: The power of persuasion via the parasocial relationship. Journal of Business Research, 158. https://doi-org.devinci.idm.oclc.org/10.1016/j.jbusres.2023.113708

Keywords : Influencer Marketing , Social Media Influencers, Micro-influencers,Parasocial relationship,Instagram.

Summary:

• This study analyzes the effect of the parasocial relationship on the audience’s intention to adopt the recommendations of micro, macro and mega-influencers, considering the number of followers, perceived popularity and opinion leadership. It used a sample of  140 portuguese influencers and classified them into  micro, macro or mega-influencers.
• A quantitative research method was applied using a questionnaire validated with  577  responses and analysed.

Development: 

this research  focuses onthe effect of the parasocial relationship on the persuasive power of different-sized SMis on their audiences.

They define SMis as an ordinary internet user who has cultivated a substantial audience in an organic way (Ki & Kim, 2019 and categorises them by the number of followers.

• Micro-influencers: 1,000 to 20,000 followers.

• Macro-influencers: 20,000 to 100,000 followers.

• Mega-influencers: More than 100,000 followers.

Analysis: The data was processed using Andrew Hayes’ macro PROCESS for SPSS to execute conditional process and moderated mediation analysis.

• H1a & H1b: Larger SMI size (more followers) directly increases their perceived popularity and attributed opinion leadership.

  H1c: Higher perceived popularity positively drives attributed opinion leadership.

  H2a & H2b: Perceived popularity and opinion leadership directly and positively impact the audience’s intention to adopt recommendations.

  H3a & H3b: Parasocial relationships act as moderators. Notably, the authors hypothesized that a strong parasocial relationship would negatively moderate the influence of opinion leadership, meaning emotional bonds would reduce the importance of an influencer’s perceived status or audience size

Key findings: 

The findings suggest that the indirect effect between the number of followers and the intention to adopt SMIs’ recommendations is mediated by the perceived popularity and opinion leadership, and are moderated by the parasocial relationship.

Significant differences are found between micro, macro and mega-influencers in terms of credibility, attractiveness and established relationship.

Limitation: 

This research was mainly conducted in the context of a small country (portugal) and didnt take in concideration a more global context

It was  conducted strictly on female influencers and specified one sector (fashion)

and the data was collected in  pre-pandemic landscape .

Reference: 

Article : Wu, M. W., & Ham, S. H. (2026). More Ads, More Viewers? Analyzing Behavioral Shifts from Advertising Permissions to Live Streaming Consumption. Journal of Marketing, 90(2), 96–114. https://doi-org.devinci.idm.oclc.org/10.1177/00222429251363144

Key words:  Live streaming, difference-in-differences, midroll advertisement,machine learning,causal inference,digital marketing.

Summary:

This article examines how Midroll advertisement might  affect live streaming viewer’s consumption behaviour.

It further analyzes how advertising permission can affect: 

The number of views

The duration 

Audience engagement 

 The study is based on panel data from a live streaming platform . 

They applied DID methodology which means difference in differences that helps estimating the causal effect of advertising intervention.

The main objective is to determine whether adding ads would discourage viewers or increase their engagement.

Development: 

Live streaming which is considered a type of user generated content  has shown rapid growth becoming a crucial digital format for marketing and entertainment.  (Fader and Winer 2012, Lamberton and Stephen 2016).

Some platforms allow monetization from live streaming through donations, subscriptions and even advertisement.

Streamers can display ads through sponsorship support that requires a verification status (e.g;Grayson 2022).

A streamer’s channel can be partnered to possess the ability to  display ads

Midroll Advertisement (MRA) is a  video format ad that is usually displayed for around 5 to 30 seconds. They are relatively invasive. Other sources of money for streamers include sponsorships and donations (D’Anastasio  2022; Grayson 2021:Lu et al. 2021).

Audiences can watch and interact through text and donate money to the streamer through subscription or direct donations.

There exist 6 sociomotivational reasons for live streaming consumption (Hilvert-bruce et al. 2018).

-social interaction

-sense of community

-meeting new people 

-entertainment etc. 

However these ads can interrupt user experience and generate negative reactions (Edward,Li,& Lee, 2002). 

Intrusive ads like MRA can increase avoidance (goodrich, 2011). 

Research Questions: 

How might MRA increase or decrease consumption? 

Do streamers strategically adjust their behavior after receiving ad permissions?
Are effects heterogeneous depending on streamer size or content type?

Methodology: 

The authors of this article used Panel data from a live streaming platform for 84 consecutive days and applied  the DID model (Angrist & Pischke, 2009)  to estimate the causal impact of midroll advertising permissions.

It defines two groups : 

1-Treatment group : the streamers who receive advertising permission.

2- control group : streamers who did not receive advertising permission.

To compare the outcomes before and after the intervention?

They then conducted  parallel trend tests , event study analysis and robustness checks. To strengthen the causality validity.

Main findings: 

There is evidence of positive effects of MRA abilities on live streaming consumption behaviour even though it shows that ads are usually not desired.

MRA significantly increases average viewership and hours watched and duality for partnered channels.

Conclusion:

The study finds that advertising does not reduce consumption as predicted by ad irritation theory (Edwards et al., 2002). Instead, the revenue incentive encourages streamers to improve content quality.

The effects are stronger for smaller streamers and social content channels. 

This aligns with research showing that financial incentives influence content strategies (Chen & Xie, 2008).

Limitation : 

The secondary data does not include streamers usage of MRAs. 

The study does not include nuances such as targeting and or time of the day and their influence on the results.

Reference: 

Wang, S., Yin, Y., Yuan, C., & Zhang, Z. (2025). Exploring consumer behavioural inertia in live streaming commerce. Journal of Marketing Management, 41(5/6), 485–507. https://doi-org.devinci.idm.oclc.org/10.1080/0267257X.2025.2495341

Keywords:

Live streaming commerce (LSS); consumer behavioural inertia (CBI); consumer confirmation (CC); value similarity (VS); socio-technical theory (STT); expectation-confirmation theory (ECT); structural equation modelling (SEM).

Summary: 

The article  aims to understand how the advantages of live streaming shopping influence consumer behaviour / consumer confirmation (CC). 

Then how consumer confirmation influences Consumer behavioural inertia (CBI).

And finally, whether value similarity (VS) strengthens these relationships.

Development: 

Live streaming shopping has become an increasingly interior choice of consumers. This article investigates how consumer behavioural inertia (CBI) is formed in live streaming commerce (LSS).

LSS allows real time interaction between streamers and viewers/ consumers increasing engagement and immersion (Chen, Zhang, & Zhao, 2022; Sun et al., 2019). This offers many advantages / dimensions such as : 

Perceived :  synchrony, Proximity , authenticity,Price discount,Convenience.

Which are grounded in Socio-Technical Theory (STT) (Li et al., 2016)

Consumer confirmation (cc): is a concept derived from  Expectation-Confirmation Theory (ECT) (Oliver, 1980).

Which explains that confirmation occurs when consumers’ expectations are either met or exceeded , Confirmation increases consumers satisfaction and this satisfaction increases continued usage and repurchase behaviour (Bhattacherjee, 2001; Hsu et al., 2015).

Consumer Behavioural Inertia (CBI) has 3 dimensions : 

-Cognitive inertia

-Affective inertia

-Behavioural inertia

Methodolgy : 

Data was collected through an online questionnaire of 224 respondants. 

Sample : chinese consumers with LSS experience.

The Analysis method used by the authors is : Structural Equation Modelling (SEM) 

Control variables: 

Age, gender, monthly  frequency of LSS usage.

Hypothesis : 

H1: LSS advantages positively affect CC.

H2: CC positively affects affective, cognitive, and behavioural CBI.

H3: Value similarity strengthens the relationship between LSS advantages and CC.

H4: CC mediates the relationship between LSS advantages and CBI.

Key findings

Perceived proximity, perceived authenticity, and perceived price discount positively affect consumer confirmation.

CC significantly influences all three types of CBI 

CC partially mediates the relationship between LSS advantages and CBI.

perceived synchrony and perceived convenience do not significantly influence CC.

Reference: 

Article : Wu, M. W., & Ham, S. H. (2026). More Ads, More Viewers? Analyzing Behavioral Shifts from Advertising Permissions to Live Streaming Consumption. Journal of Marketing, 90(2), 96–114. https://doi-org.devinci.idm.oclc.org/10.1177/00222429251363144

Key words:  Live streaming, difference-in-differences, midroll advertisement,machine learning,causal inference,digital marketing.

Summary:

This article examines how Midroll advertisement might  affect live streaming viewer’s consumption behaviour.

It further analyzes how advertising permission can affect: 

The number of views

The duration 

Audience engagement 

 The study is based on panel data from a live streaming platform . 

They applied DID methodology which means difference in differences that helps estimating the causal effect of advertising intervention.

The main objective is to determine whether adding ads would discourage viewers or increase their engagement.

Development: 

Live streaming which is considered a type of user generated content  has shown rapid growth becoming a crucial digital format for marketing and entertainment.  (Fader and Winer 2012, Lamberton and Stephen 2016).

Some platforms allow monetization from live streaming through donations, subscriptions and even advertisement.

Streamers can display ads through sponsorship support that requires a verification status (e.g;Grayson 2022).

A streamer’s channel can be partnered to possess the ability to  display ads

Midroll Advertisement (MRA) is a  video format ad that is usually displayed for around 5 to 30 seconds. They are relatively invasive. Other sources of money for streamers include sponsorships and donations (D’Anastasio  2022; Grayson 2021:Lu et al. 2021).

Audiences can watch and interact through text and donate money to the streamer through subscription or direct donations.

There exist 6 sociomotivational reasons for live streaming consumption (Hilvert-bruce et al. 2018).

-social interaction

-sense of community

-meeting new people 

-entertainment etc. 

However these ads can interrupt user experience and generate negative reactions (Edward,Li,& Lee, 2002). 

Intrusive ads like MRA can increase avoidance (goodrich, 2011). 

Research Questions: 

How might MRA increase or decrease consumption? 

Do streamers strategically adjust their behavior after receiving ad permissions?
Are effects heterogeneous depending on streamer size or content type?

Methodology: 

The authors of this article used Panel data from a live streaming platform for 84 consecutive days and applied  the DID model (Angrist & Pischke, 2009)  to estimate the causal impact of midroll advertising permissions.

It defines two groups : 

1-Treatment group : the streamers who receive advertising permission.

2- control group : streamers who did not receive advertising permission.

To compare the outcomes before and after the intervention?

They then conducted  parallel trend tests , event study analysis and robustness checks. To strengthen the causality validity.

Main findings: 

There is evidence of positive effects of MRA abilities on live streaming consumption behaviour even though it shows that ads are usually not desired.

MRA significantly increases average viewership and hours watched and duality for partnered channels.

Conclusion:

The study finds that advertising does not reduce consumption as predicted by ad irritation theory (Edwards et al., 2002). Instead, the revenue incentive encourages streamers to improve content quality.

The effects are stronger for smaller streamers and social content channels. 

This aligns with research showing that financial incentives influence content strategies (Chen & Xie, 2008).

Limitation : 

The secondary data does not include streamers usage of MRAs. 

The study does not include nuances such as targeting and or time of the day and their influence on the results.

la référence:

Ben Arbia, M., Ertz, M., Horrich, A., & Bouzaabia, O. (2025). Influencing Beauty Perceptions: Role of TikTok Influencer Information Adoption in Shaping Consumer Views of Cosmetic Product Quality. Administrative Sciences (2076-3387), 15(8), 294.

Mots clés :  Modèle d’adoption de l’information ; qualité de l’information ; crédibilité de l’information ; utilité de l’information ; adoption de l’information ; qualité perçue du produit ; genre ; TikTok

La synthèse : 

Cet article se repose sur le sujet  des informations diffusées par les influenceurs  sur la plateforme TIKTOK et son impact sur la perception de la qualité des produits cosmétiques.

L’hypothèse  des auteurs veut que la crédibilité des influenceurs sur tiktok ait un impact sur l’intention d’achat dans l’industrie de cosmétique.

• Nous examinerons d’abord comment le recours aux informations des influenceurs sur TikTok influence la qualité perçue des produits cosmétiques par les consommateurs en ligne.
• Ensuite, nous analyserons le rôle modérateur du genre dans la relation entre le recours aux informations des influenceurs et la qualité perçue des produits cosmétiques.

Développement : 

Dans un contexte d’émergence  des réseaux sociaux, l’achat en ligne a connu une évolution importante notamment sur le réseau TIKTOK qui a connu un essor de popularité grâce à son format de vidéos courts .L’un des contenu le plus populaire sur cette plateforme est celui de l’industrie de la beauté et des cosmétiques En effet, La consommation de contenu lié à la beauté sur TikTok a augmenté de 38 % au cours de l’année écoulée.(1)

Cette tendance illustre parfaitement le rôle du bouche-à-oreille électronique (eWOM). 

Ce dernier signifie le partage des consommateurs de leurs expériences et recommandations sur vidéo.(2) (Babi´c Rosario et al., 2020)

 Cependant un même contenu peut être interprété différemment d’une personne à une autre . Les chercheurs sont ainsi intéressés par leur modèle d’adoption de l’information. 

Le modèle d’adoption de l’information (IAM)

Il s’agit d’un modèle de probabilité qui aide à expliquer comment les consommateurs évaluent et intègrent les informations reçues en ligne et s’appuie sur le Technology Acceptance Model (TAM), la Theory of Reasoned Action (TRA) et le Elaboration Likelihood Model (ELM)

(e.g., Lee & Workman, 2020)

Il comprend 4 élements: 

1- La qualité de l’argumentation (voie centrale).

2 – La crédibilité de la source (voie périphérique).

3 – L’utilité perçue de l’information.

4-L’adoption de l’information. 

Le modele ELM quant à lui distingue les 2 voies de persuasions comme suit: 

1 – la voie centrale qui s’appuie sur une interprétation approfondie de l’information.

2- La voie périphérique s’appuie sur des indices superficiels (la crédibilité de la source/ volume de l’information) pour la prise de décision.

(Sussman & Siegal, 2003).

1-La relation entre la qualité et l’utilité de l’information:

Selon les auteurs, la volonté d’un consommateur  d’utiliser une information pour orienter sa décision d’achat dépend fortement de sa perception de l’utilité de cette information.

Ainsi lorsqu’un commentaire est jugé utile, il est plus susceptible d’influencer la décision d’achat.(Leong et al., 2021; Fu et al., 2020).

La qualité de l’information , quant à elle ,englobe des dimensions telles que la pertinence, la fiabilité, la clarté et la rapidité de diffusion.

Selon le modèle d’adoption de l’information (IAM), la qualité du contenu influence directement la perception de son utilité.

 Une information perçue comme complète, exacte et opportune augmente la probabilité qu’un consommateur l’utilise dans sa décision d’achat

Les réponses genrées à l’influence des médias sociaux ont également été explorées (Lee & Workman, 2020), mettant en évidence des différences dans le traitement émotionnel et cognitif qui peuvent influencer l’adoption.

Lorsque les utilisateurs jugent une information sur les produits cosmétiques sur TikTok fiable, claire et pertinente, ils sont plus enclins à la considérer comme utile et à l’adopter dans leur prise de décision (Sussman & Siegal, 2003)

2- La relation entre la crédibilité et l’utilité de l’information.

Dans le contexte des achats,  la volonté des clients d’intégrer et d’utiliser l’information pour leurs décisions d’achat dépend fortement de la façon dont ils perçoivent l’utilité de cette information.

Les consommateurs ont tendance à faire confiance aux informations fournies par les influenceurs (McKnight & Kacmar, 2007) et adoptent celles qu’ils jugent fiables (Smith & Vogt, 1995 ; AlBar & Hoque, 2019)

Les informations provenant de sources crédibles facilitent leur diffusion et renforcent la persuasion personnelle (Erkan & Evans, 2018)

3- La relation entre la qualité et l’adoption de l’information

.

Selon (Wang & Yan, 2022), la qualité de l’information concerne la manière dont le message transmet efficacement son contenu et sa signification.

Des recherches antérieures ont montré que la pertinence, la complétude et la clarté des informations influencent significativement leur adoption (Cheung et al., 2008 ; Park et al., 2007 ; Mudambi & Schuff, 2010)

4-La relation entre la crédibilité et l’adoption de l’information

La crédibilité de l’information correspond à la fiabilité et à la confiance perçues par les consommateurs envers la source (Kang & Namkung, 2019). 

Son evaluation ree subjective et peut differer d’une personne à une autre (Awad & Ragowsky, 2008)

5- La relation entre l’utilité et l’adoption de l’information

L’utilité perçue d’une information reflète sa capacité à fournir des arguments utiles, éducatifs et pertinents pour la prise de décision (Hussain et al., 2020).

6-La relation entre l’adoption de l’information et la qualité perçue d’un produit

Lorsqu’un utilisateur est satisfait des informations obtenues en ligne, sa perception de la qualité des produits s’améliore, générant un sentiment de confort et de sécurité qui impacte ses décisions d’achat (Mofokeng, 2021).

Afin de savoir la relation entre ces élements les auteurs ont opté pour une étude avec 285 consommateurs tunisiens de marques de cosmetiques.

Les résultats de l’etude: 

• Les consommateurs évaluent surtout la qualité et l’utilité du contenu, plus que la célébrité ou la crédibilité de l’influenceur. 
• L’utilité perçue est le principal facteur qui pousse les utilisateurs à adopter les informations partagées sur TikTok. 
• L’adoption de ces informations améliore ensuite la perception de la qualité des marques cosmétiques. 
• Le genre influence cette relation : les femmes sont plus réceptives et émotionnellement impliquées dans les contenus des influenceurs beauté.

Les auteurs concluent que sur TikTok, la qualité, la clarté et la pertinence de l’information priment sur la notoriété de l’influenceur pour influencer la perception des produits.
Les marques doivent donc privilégier des contenus informatifs, authentiques et utiles, surtout lorsqu’elles ciblent un public féminin.

la référence  :

Gu, X., Zhang, X., & Kannan, P. K. (2024). Influencer Mix Strategies in Livestream Commerce: Impact on Product Sales. Journal of Marketing, 88(4), 64–83.

Les mots clés de l’article :

Mots-clés :  livestreaming, marketing d’influenceur, social commerce, social shopping, user-generated content, médias sociaux, vente de produit.

Commence alors votre synthèse :

Gu, X., Zhang, X., & Kannan, P. K. démontrent la nouvelle tendance du marketing d’influence “le live streaming’ ou la diffusion en direct et son effet sur les ventes.

Cette recherche. 

 Leur hypothèse veut que le mix et l’ordre des influenceurs (gros et petits) affectent les ventes de produits en livestream.

Cette recherche est l’une des premières à étudier l’efficacité des ventes du marketing d’influence

et à fournir des lignes directrices générales pour l’élaboration de stratégies de mix d’influenceurs.

• En premier lieu, nous analyserons la définition que donnent les auteurs du terme du live streaming commerce
• Nous soulignerons ensuite, en quelques lignes, l’évolution de cette nouvelle tendance. Puis, nous terminerons en mettant en lumière les différentes caractéristiques du mix stratégique du marketing d’influence.

Développement : 

Le terme Livestream commerce (la diffusion en directe avec la vente en ligne) signifie la création d’une experience d’achat interactive et engageante (Gu, X., Zhang, X., & Kannan, P. K. (2024))

et ce à travers les réseaux sociaux où les influenceurs peuvent interagir avec les consommateurs. 

Les consommateurs peuvent dans ce cas poser des questions et recevoir des réponses immédiates. 

Cette réactivité crée une relation parasociale entre l’influencer  qui partage des aperçus de sa vie personnelle, donne des conseils et partage des anecdotes amusantes et ses abonnés (Audrezet, De Kerviler, and Moulard 2020; Sokolova and Kefi 2020). 

La crédibilité est l’une des qualités cruciales pour les influenceurs (Sokolova and Kefi 2020; Zhang, Chintagunta, and Kalwani 2021).

Les abonnés valorisent les motivations apparemment intrinsèques et non commerciales des influenceurs (Leung, Gu, Li, et al. 2022).

Cependant, ces diffusions en direct sont connues pour être commerciales et les abonnés en sont conscients, ce qui les différencie du marketing d’influence classique. 

Ses abonnés se fient plutôt à l’expertise et au goût raffiné de l’influenceur.

Efficacité commerciale des influenceurs, grands et petits:

Les gros influenceurs:

Les performances commerciales d’un influenceur dépendent de sa capacité à toucher un plus grand nombre de personnes. La littérature montre que les gros influenceurs ayant de nombreux abonnés sont efficaces pour stimuler la diffusion de l’information (Hinz et al. 2011).

Le livestreaming met l’accent sur le divertissement des spectateurs (« retailtainment »), et les influenceurs (Hilvert-Bruce et al., 2018 ; Schwarz, 2020), ce qui augmente leur taux de conversion.

De plus, les achats impulsifs sont fréquents dans le commerce en direct,

ce qui peut également entraîner des conversions supplémentaires lorsque de grands influenceurs

attirer un large public (Lo et al. 2022).

Les petits influenceurs de leur part n’ont pas un grand nombre d’abonnés .

Cependant, ils ont l’air plus reprochables et tissent des liens intimes avec leur audience (Leung, Gu, and Palmatier 2022). 

Des études ont montré que les spectateurs apprécient de participer à des conversations intimes

avec des influenceurs (Lu et al. 2021).

Par conséquent, ils génèrent un taux de conversion plus grand que celui des grands influenceurs.

Effet de l’interaction entre les gros et les petits influenceurs:

Certaines entreprises optent pour les deux types d’influenceurs dans leur stratégie de vente d’un même produit (Schmidt 2018).

Cependant, cela peut entrainer un chevauchement des abonnés accompagné de recommandations des   algorithmes des plateformes de manière stratégique des diffusions en direct pertinentes aux consommateurs (Zhao 2021).

Les abonnés peuvent prendre conscience qu’un certain produit est sponsorisé par plusieurs influenceurs ce qui peut generer deux differents scenarios: 

le 1er etant une augmentation de la notoriété du produit qui aura un impact positif sur les ventes 

Le 2e est la génération d’un impact négatif à cause du sens d’exagération créé par la promotion abusive du produit (Bakker 2018).

Le plus souvent , ce chevauchement crée une synergie entre les deux types d’influence impactant positivement la décision d’achat des consommateurs.

Les grands influenceurs augmentent la notoriété des produits tandis que les petits influenceurs augmentent le taux de conversion ils sont crucials si l’entreprise cherche a cibler une niche (Haenlein et al. 2020).

Collecte des données:

Les données proviennent du livestream commerce sur TikTok en Chine (Douyin). 

Ce livestream a eu lieu dans un showroom virtuel.

Les produits sont vendus à prix réduits uniquement pendant le livestream.

Les auteurs ont collectés des informations sur 108,001 produits diffusés en direct

entre le janvier etle 28 juin, 2021.

Résultats: 

L’analyse de ces auteurs montre en premier lieu que les gros influenceurs génèrent plus de ventes globales que les petits influenceurs.

De plus , la  stratégie de combinaison des deux types d’influenceurs a un effet négatif sur les ventes.

Les participants font moins confiance aux gros influenceurs et leur intention d’achat diminue lorsqu’ils savent que d’autres influenceurs promeuvent le même produit.

Conclusion : 

Le “livestream commerc” ce fut un levier du marketing d’influence generant des grands taux de conversion et de ventes globales pour les entreprises.

Une entreprise peut employer de differentes strategies en fonction de leurs objectifs de vente.

Un gros influenceur permettra de generer une taux d’impression et de notoriété elevé et par consequant augmenter les ventes globales.

Un petit influenceur quant à lui peut augmenter le taux de conversion et être mieux employé quand l’entreprise veut cibler une niche.

Cependant le chevauchement de ces deux stratégies a un impact négatif sur la perception des consommateurs et les ventes.

La référence :

Mahmood, C. K., Singh, H., Khalil, T., Aftab, F., Khan, H., Manzoor, I., & Abdulhayee, K. A. (2025). Influencer Marketing: Impact of Authenticity on Customer Purchase Intentions. Journal of Entrepreneurship & Sustainability Issues, 12(4), 25–42

Suivi des mots clés de l’article :

Mots clés : Influenceurs des médias sociaux ; authenticité perçue ; attitude des consommateurs envers les médias sociaux ; intention d’achat des consommateurs

synthèse :

Les auteurs Mahmood et al. (2025) étudient l’effet de l’authenticité perçue des influenceurs sur les intentions d’achat des consommateurs. 

Dans cet article, les auteurs ont exploré comment  la crédibilité, la transparence et la cohérence des messages diffusés par les influenceurs renforcent la confiance du public envers une marque.

• En premier lieu, nous analyserons la définition que donnent les auteurs des termes marketing d’influence et d’authenticité.
• Nous allons ensuite  analyser la relation entre le marketing d’influence , l’authenticité et l’intention d’achat des consommateurs.

Développement : 

Les medias sociaux ont revolutionné la manière de communication grace au progres technologique , d’ou l’emergence des influenceurs ou SMIs (Social Media Influencer) et le marketing d’influence.

Ce dernier est une alternative pour les moyens de la communication traditionnels désormais rejetés par le consommateur moderne. Il repose sur l’intégration naturelle de produits en collaboration avec des créateurs de contenu en ligne permettant aux marques d’atteindre une communauté de consommateurs engagés.

Cet article souligne un élément phare pour le succès du marketing d’influence à savoir l’authenticité.

L’authenticité:

Selon les auteurs, l’authenticité implique d’aligner sa présentation de soi sur ses valeurs et convictions personnelles, favorisant ainsi la crédibilité et la confiance auprès de son audience (Ebben & Bull, 2023)

Au-delà de la fiabilité, l’authenticité englobe également les dynamiques relationnelles

et émotionnelles qui renforcent l’engagement du public (Lee & Eastin, 2021).

Le modèle du transfert de signification dans l’endossement de célébrité (Meaning Transfer Model, McCracken, 1989).

Ce modèle explique comment les valeurs symboliques associées à une célébrité se transmettent à une marque, puis aux consommateurs. 

Premièrement via la présence sur les réseaux sociaux , puis en devenant ambassadeur de la marque .Enfin, le consommateur adopte ces significations en achetant ou en s’identifiant à la marque.

Le modèle d’authenticité de la communication médiée par ordinateur de Lee (2020).

Ce modele repose sur 3 dimensions: 

1-L’authenticité de la source:  la fiabilité de l’identité de l’influenceur cependant cela devient de plus en plus difficile à maintenir à l’ere de l’intelligence artificielle.

2- L’authenticité du message : la cohérence du contenu avec les valeurs et attentes du public

3- L’authenticité de l’interaction:  la spontanéité et la réciprocité dans les échanges entre influenceurs et leur communauté.

La Relation entre l’authenticité des SMI, les attitudes des consommateurs et les intentions d’achat

Selon  (Erdoğmuş & Çiçek, 2012), les influenceurs authentiques, perçus comme sincères, accessibles et transparents, favorisent des liens émotionnels plus forts avec leur public, ce qui peut conduire à une plus grande confiance.

D’apres Cabeza-Ramírez and Sánchez-Cañizares (2022),l’authenticité du message est le determinant le plus important pour influencer l’intention d’achat des consommateurs.

 D’où l’implication des auteurs d’examiner  l’impact de l’authenticité perçue des SMIs sur les attitudes des consommateurs et leurs intentions d’achat.

Pour cela , une étude quantitative a été menée auprès de 385 personnes , en proposant les hypotheses suivantes: 

H1 : L’authenticité d’un influenceur sur les réseaux sociaux a un impact positif sur l’attitude des consommateurs à son égard.

H2 : L’authenticité d’un influenceur sur les réseaux sociaux a un impact positif significatif sur l’intention d’achat du consommateur.

H3 : L’attitude des consommateurs à l’égard d’un influenceur sur les réseaux sociaux influence significativement leur intention d’achat.

Les dimensions de l’authenticité: 

La seincerité perçue : c’est le degré selon lequel les consommateurs perçoivent le contenu d’un influenceur comme honnête, authentique et dépourvu d’intention manipulatrice (Lee & Eastin, 2021).

Les collaborations honnetes (truthful endorsment): une opportunité aux influenceurs pour exprimer leur identité et leur valeurs en partenariat avec des marques qui leur interesse.

La visibilité perçue: elle renvoie à un état d’ouverture et de transparence.

Le partage des aspects personnels et emotionnels  réduit la distance entre l’influenceur et sa communauté en leur montrant son vrai moi (Audrezet et al., 2020)

Kim & Kim (2020) montrent que cela favorise un sentiment de proximité relationnelle entre eux.

L’expertise perçue: Niveau de connaissance de l’influenceur. 

Cela  renforce la crédibilité et le leadership d’opinion des influenceurs, améliore la perception de la marque, favorise l’attitude envers le produit et stimule les intentions d’achat (Akdevelioglu & Kara, 2020; Ki & Kim, 2019; Trivedi & Sama, 2020).

L’unicité perçue: la capacité de l’influenceur à ce distinguer des autres.

McRrae (2017) observe que certains consommateurs perçoivent le contenu des influenceurs comme répétitif ou banal, soulignant ainsi l’importance de maintenir une différenciation authentique.

Resultats de l’etude:

Les résultats de l’étude montrent que toutes les dimensions de l’authenticité perçue ont un impact significatif sur l’attitude des consommateurs envers les influenceurs (SMIs).

La plus importante étant  la sincérité  perçue (H1a)  qui influence positivement l’attitude du consommateur envers lui et envers la marque. 

Conclusion : 

Cet article montre une relation multidimensionnelle entre le marketing d’influence, son authenticité  et l’intention d’achat des consommateurs. 

Toutes les dimensions de l’authenticité à savoir La seincerité,L’unicité,L’expertise , les recommendations honnetes et  La visibilité ont un impact positif sur l’intention d’achat des consommateurs.

La dimension la plus importante étant la sincérité perçue .

Les retours des participants indiquent une forte appréciation envers leurs influenceurs, non seulement pour la qualité de leur contenu, mais surtout pour leurs valeurs humaines : la gentillesse, la sincérité, le contenu authentique et une personnalité accessible et naturelle.

Enfin, l’article invite les entreprises à choisir leurs partenaires d’influence avec soin et à privilégier des collaborations alignées sur leurs valeurs, tout en encourageant la transparence.