Giá trị quảng cáo cảm nhận là gì và đo bằng thang đo nào

Giá trị quảng cáo cảm nhận là gì và được đo bằng gì

Giá trị quảng cáo cảm nhận là đánh giá chủ quan của người xem về mức độ đáng xem, hữu ích hoặc đáng tiếp nhận của một quảng cáo. Khi trả lời bảng hỏi, người tham gia không chỉ cho biết họ có nhớ quảng cáo hay không. Họ đang đánh giá quảng cáo đó có đem lại thông tin, giải trí, sự phù hợp hoặc lợi ích đủ lớn so với thời gian và sự chú ý đã bỏ ra hay không.

Khái niệm này thường xuất hiện trong các mô hình nghiên cứu về quảng cáo trực tuyến, quảng cáo trên mạng xã hội, ý định xem quảng cáo hoặc thái độ đối với quảng cáo. Bạn có thể đặt nó làm biến độc lập, biến trung gian hoặc biến phụ thuộc tùy vào mô hình. Chẳng hạn, quảng cáo có tính thông tin, giải trí và cá nhân hóa có thể làm tăng giá trị quảng cáo cảm nhận, còn giá trị quảng cáo cảm nhận có thể liên quan đến thái độ đối với quảng cáo hoặc ý định tương tác.

Cần phân biệt khái niệm này với hiệu quả quảng cáo thực tế. Một quảng cáo có giá trị cảm nhận cao chưa chắc tạo ra đơn hàng. Ngược lại, một quảng cáo có tỷ lệ chuyển đổi tốt trong dữ liệu doanh nghiệp chưa chắc được người xem đánh giá là hữu ích. Thang đo đang ghi nhận nhận thức của người trả lời, vì vậy câu hỏi cần dùng các cụm như “tôi cảm thấy”, “theo tôi” hoặc “đối với tôi”.

Bạn cũng nên xác định bối cảnh trước khi viết bảng hỏi. Giá trị của quảng cáo trên TikTok có thể được cảm nhận khác với quảng cáo tìm kiếm, quảng cáo của người ảnh hưởng hoặc quảng cáo trên sàn thương mại điện tử. Nếu đề tài của bạn nghiên cứu quảng cáo trên mạng xã hội, hãy mô tả rõ nền tảng trong phần hướng dẫn bảng hỏi. Khái niệm [quảng cáo mục tiêu] và [đối tượng khảo sát] phải nhất quán từ mô hình đến phần thu thập dữ liệu. Có thể xem thêm khái niệm quảng cáo trên mạng xã hội để phân biệt kênh quảng cáo với đánh giá của người xem.

Nguồn thang đo gốc

Với từ khóa “giá trị quảng cáo cảm nhận”, bạn không nên tự ghi một tác giả, năm xuất bản hoặc số lượng biến quan sát nếu chưa kiểm tra đúng bài nghiên cứu gốc. Danh sách nguồn được phép trích dẫn của bài này không có công trình riêng được xác nhận cho thang đo giá trị quảng cáo cảm nhận. Vì vậy, bảng dưới đây chỉ ra cách bạn cần hoàn thiện nguồn trước khi đưa vào chương 3, thay vì gán nhầm thang đo của một khái niệm gần giống.

Bạn có thể tham khảo các nguồn nền tảng khi thiết kế phần đo lường thái độ. Thang Likert được trình bày trong (Likert, 1932), còn cách xây dựng bảng hỏi và quy trình nghiên cứu trong bối cảnh Việt Nam có thể đối chiếu với (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hai nguồn này không phải bằng chứng rằng một bộ item cụ thể đo được giá trị quảng cáo cảm nhận. Chúng chỉ hỗ trợ cách tiếp cận đo lường và trình bày phương pháp.

Nếu mô hình có thêm chất lượng thông tin, sự giải trí, độ tin cậy của người gửi hoặc mức độ phù hợp, hãy tạo mã riêng cho từng khái niệm. Đừng gom tất cả item tích cực về quảng cáo vào một thang đo chỉ vì chúng cùng nằm trong một bảng hỏi. Ví dụ, độ tin cậy của người ảnh hưởng là một khái niệm khác với giá trị mà người xem cảm nhận từ nội dung quảng cáo.

Bộ biến quan sát tham khảo

Dưới đây là bộ câu chữ tham khảo để bạn bắt đầu soạn bảng hỏi. Đây chưa phải bản dịch đã được xác nhận và chưa phải thang đo hợp lệ cho mọi bối cảnh. Bạn cần thay phần trong ngoặc vuông bằng kênh hoặc loại quảng cáo cụ thể, sau đó thử nghiệm trên một nhóm nhỏ trước khi thu mẫu chính thức.

Nên dùng cùng một đối tượng quy chiếu trong toàn bộ item. Nếu câu đầu nói “quảng cáo trên Facebook” nhưng câu sau nói “các quảng cáo nói chung”, người trả lời có thể chuyển sang hai cách đánh giá khác nhau. Phần hướng dẫn có thể viết: “Vui lòng nghĩ đến các quảng cáo [loại quảng cáo] mà bạn đã xem trên [nền tảng] trong [khoảng thời gian] gần đây.”

Các item trên có thể bị trùng nội dung nếu bạn dùng một biến riêng cho “tính thông tin”, “tính giải trí” hoặc “mức độ phù hợp”. Khi đó, GTV2 và GTV3 có thể thuộc về biến tính thông tin, còn GTV6 có thể phản ánh tính giải trí. Quyết định cuối cùng phải dựa trên mô hình lý thuyết và nguồn thang đo bạn xác minh, không dựa riêng vào việc Cronbach's Alpha tăng hay giảm.

Thang đo thường dùng mức Likert từ 1 đến 5, trong đó 1 là hoàn toàn không đồng ý và 5 là hoàn toàn đồng ý. Bạn có thể dùng 7 mức nếu đề tài, mẫu khảo sát và nguồn tham khảo phù hợp. Không nên trộn item hỏi mức đồng ý với item hỏi tần suất trong cùng một thang đo. Câu “tôi thường xuyên nhìn thấy quảng cáo” đo tần suất tiếp xúc, còn “quảng cáo mang lại giá trị cho tôi” đo đánh giá giá trị.

Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam

Bước đầu tiên là thay các từ chung chung bằng bối cảnh mà người trả lời thật sự biết. “Quảng cáo trực tuyến” có thể bao gồm banner, video ngắn, quảng cáo tìm kiếm và bài đăng tài trợ. Nếu nghiên cứu về quảng cáo trên TikTok, hãy nói rõ “video quảng cáo xuất hiện trên TikTok”. Nếu nghiên cứu về quảng cáo của nhãn hàng trên Facebook, hãy giữ đúng nền tảng đó trong lời dẫn.

Bước thứ hai là kiểm tra từ ngữ. “Giá trị” có thể bị hiểu thành giá bán, khuyến mãi hoặc giá trị thương hiệu. Vì vậy, lời dẫn nên giải thích rằng bạn đang hỏi cảm nhận về lợi ích và mức độ đáng tiếp nhận của quảng cáo, không hỏi giá sản phẩm. Tránh các câu có hai ý, chẳng hạn “quảng cáo hữu ích và thú vị”, vì người trả lời có thể đồng ý với một vế nhưng không đồng ý với vế còn lại.

Nếu có item đảo chiều, bạn phải mã hóa lại trước khi chạy Cronbach's Alpha. Ví dụ, câu “quảng cáo [loại quảng cáo] thường làm tôi mất thời gian vô ích” có hướng ngược với giá trị cảm nhận. Trong SPSS, bạn có thể dùng Transform > Recode into Different Variables, tạo biến mới và kiểm tra lại nhãn giá trị. Không xóa item đảo chiều chỉ vì nó làm Alpha giảm trước khi xem lại cách dịch, cách mã hóa và phân phối câu trả lời.

Tiếp theo, hãy chạy thử bảng hỏi trên một nhóm nhỏ phù hợp với tiêu chí mẫu. Kiểm tra xem người trả lời có bỏ trống nhiều item, chọn cùng một mức cho toàn bộ bảng hoặc hỏi lại ý nghĩa của “giá trị” hay không. Đây là lúc sửa câu chữ. Khi đã thu dữ liệu chính thức, việc sửa item theo từng người trả lời sẽ làm mất tính nhất quán của bộ dữ liệu.

Bạn cũng nên lưu một bảng theo dõi gồm mã item ban đầu, bản dịch, lý do chỉnh sửa và phiên bản dùng trong khảo sát. Nếu giảng viên hỏi vì sao GTV5 khác bản dịch ban đầu, bạn có thể giải thích dựa trên bối cảnh và phản hồi khi thử bảng hỏi. Nếu đề tài liên quan đến nội dung quảng cáo, đừng nhầm giá trị quảng cáo với marketing nội dung, vì marketing nội dung là cách doanh nghiệp tạo và phân phối nội dung, còn thang đo ở đây ghi nhận phản ứng của người xem đối với quảng cáo.

Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo

Với dữ liệu đã nhập vào SPSS, bạn thường kiểm tra theo thứ tự: rà soát dữ liệu, chạy Cronbach's Alpha, chạy EFA nếu thiết kế nghiên cứu có bước khám phá, sau đó đưa các nhân tố phù hợp vào hồi quy hoặc mô hình tiếp theo. Nếu dùng SmartPLS, quy trình đánh giá measurement model khác với EFA truyền thống. Không trộn CFI, TLI, RMSEA của CB-SEM vào báo cáo SmartPLS.

Trong SPSS, mở Analyze > Scale > Reliability Analysis. Đưa các biến GTV1 đến GTV6 vào ô Items, chọn Model là Alpha, rồi trong Statistics đánh dấu Scale if item deleted và Item. Output quan trọng gồm Reliability Statistics với Cronbach's Alpha và số lượng item, cùng Item-Total Statistics với Corrected Item-Total Correlation và Alpha if Item Deleted.

Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Các ngưỡng cần được đọc cùng nguồn, đồng thời xem xét nội dung item và mục tiêu của thang đo.

Đọc Reliability Statistics và Item-Total Statistics

Trong ví dụ minh họa, GTV6 có Corrected Item-Total Correlation dưới 0.30 và Alpha if Item Deleted tăng nếu bỏ biến. Đây là tín hiệu để kiểm tra câu chữ, hướng mã hóa và nội dung khái niệm. Bạn không nên tự động xóa GTV6 chỉ vì một con số. Nếu GTV6 đo một khía cạnh quan trọng đã được nguồn gốc bảo vệ, cần trao đổi với giảng viên và giải thích quyết định.

Nếu chạy EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Trong Descriptives, chọn KMO and Bartlett's test; trong Extraction, chọn phương pháp phù hợp với thiết kế và xem Scree plot; trong Rotation, chọn kiểu xoay phù hợp với giả định các nhân tố có tương quan hay không. Output gồm KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix.

EFA hiếm khi ra đúng cấu trúc đẹp ngay lần đầu. Bạn có thể gặp item tải lên hai nhân tố, factor loading thấp hoặc một nhân tố chỉ còn một item. Khi xử lý, ghi lại từng vòng chạy, lý do xem xét item và kết quả sau khi loại. Đừng loại lần lượt nhiều biến chỉ để làm bảng Rotated Component Matrix đẹp mà không kiểm tra lại nội dung lý thuyết.

Cách viết vào luận văn

Bạn có thể điều chỉnh đoạn sau: “Thang đo giá trị quảng cáo cảm nhận gồm [số lượng] biến quan sát, ký hiệu từ [mã đầu] đến [mã cuối], được kế thừa và điều chỉnh từ [tác giả, năm] cho bối cảnh [nền tảng hoặc loại quảng cáo]. Kết quả kiểm định cho thấy Cronbach's Alpha đạt [giá trị], các Corrected Item-Total Correlation dao động từ [giá trị thấp nhất] đến [giá trị cao nhất], do đó [giữ nguyên hoặc loại] biến [mã biến] trước khi thực hiện [EFA hoặc phân tích tiếp theo].”

Nếu bạn chưa xác minh được nguồn gốc, hãy viết trung thực: “Các biến quan sát được xây dựng trên cơ sở tổng hợp khái niệm và điều chỉnh theo bối cảnh nghiên cứu. Nguồn gốc, nội dung item và quá trình thử nghiệm được trình bày tại [bảng hoặc phụ lục].” Không ghi một tác giả chỉ để làm bảng thang đo có vẻ đầy đủ.

Cách trình bày thang đo trong chương 3

Trong chương 3, hãy trình bày theo bốn phần ngắn. Phần đầu định nghĩa giá trị quảng cáo cảm nhận trong chính đề tài của bạn. Phần thứ hai nêu nguồn hoặc quy trình xây dựng item. Phần thứ ba đưa bảng mã biến, phát biểu, thang đo và cách mã hóa. Phần cuối mô tả cách kiểm định độ tin cậy và giá trị sau khi thu dữ liệu.

Bảng thang đo nên cho người đọc biết GTV1, GTV2 và các mã còn lại sẽ xuất hiện thế nào trong file .sav. Nếu một item bị loại sau Cronbach's Alpha hoặc EFA, giữ dấu vết ở phần kết quả và phụ lục. Tên biến trong SPSS nên ngắn, không dấu và không có khoảng trắng, chẳng hạn GTV1, GTV2, GTV3. Phần Variable Label có thể ghi đầy đủ câu phát biểu tiếng Việt.

Bạn có thể viết: “Người trả lời đánh giá các phát biểu theo thang Likert [5 hoặc 7] mức, từ 1 là [hoàn toàn không đồng ý] đến [5 hoặc 7] là [hoàn toàn đồng ý]. Các biến quan sát được mã hóa từ [GTV1] đến [GTVx].” Nếu có item đảo chiều, ghi rõ biến nào được recode và giá trị sau recode được dùng trong phân tích.

Đừng đưa Cronbach's Alpha của dữ liệu minh họa vào chương 3. Chương 3 mô tả thiết kế và kế hoạch phân tích; con số thật của mẫu khảo sát nằm ở chương 4. Nếu bạn dùng SmartPLS, báo cáo outer loading, CR, AVE và HTMT theo measurement model. CR từ 0.70 và AVE từ 0.50 là các mốc thường được tham khảo theo (Fornell và Larcker, 1981); HTMT dưới 0.85 hoặc 0.90 tùy mức độ gần nhau về khái niệm được tham khảo theo (Henseler và cộng sự, 2015).

Lỗi thường gặp

Lỗi đầu tiên là dùng cụm “giá trị quảng cáo” nhưng không nói rõ người trả lời đánh giá quảng cáo nào. Khi đối tượng nghĩ về nhiều quảng cáo khác nhau, dữ liệu có thể phản ánh trải nghiệm lẫn lộn. Hãy quy định nền tảng, loại quảng cáo và thời gian hồi tưởng trong hướng dẫn.

Lỗi thứ hai là lấy các câu đo tính thông tin, tính giải trí, thái độ và ý định mua rồi gộp thành một biến. Các khái niệm này có thể liên quan, nhưng liên quan không đồng nghĩa với cùng một thang đo. Mỗi nhóm giả thuyết cần có định nghĩa và mã biến riêng.

Lỗi thứ ba là giữ một item có nội dung lệch khái niệm chỉ vì nó làm Alpha tăng. Alpha cao không thay thế cho giá trị nội dung. Hãy đọc lại phát biểu, kiểm tra mã hóa và xem ma trận nhân tố trước khi quyết định.

Lỗi thứ tư là trình bày bảng item như một bản dịch đã được xác nhận. Với bộ câu chữ tham khảo, hãy ghi rõ nó cần được điều chỉnh và kiểm định trong bối cảnh của bạn. Cuối cùng, đừng kết luận thang đo đạt chỉ từ Alpha. Bạn còn phải xem phân phối dữ liệu, cấu trúc nhân tố và mối quan hệ của thang đo với mô hình nghiên cứu. Nếu đề tài liên quan đến hành vi sử dụng mạng xã hội, hãy tách biến giá trị quảng cáo khỏi nghiện mạng xã hội và FOMO, vì đây là các khái niệm khác nhau.

Câu hỏi thường gặp

Giá trị quảng cáo cảm nhận có phải là thái độ đối với quảng cáo không?

Hai khái niệm có thể liên quan nhưng không nên dùng thay thế cho nhau. Giá trị quảng cáo cảm nhận tập trung vào lợi ích, tính hữu ích hoặc mức độ đáng tiếp nhận mà người xem nhận thấy. Thái độ đối với quảng cáo rộng hơn, thường thể hiện đánh giá tích cực hoặc tiêu cực tổng thể.

Nếu mô hình có cả hai biến, bạn cần giữ item riêng cho từng biến và kiểm tra giá trị phân biệt. Việc một người đánh giá quảng cáo hữu ích không tự động có nghĩa họ thích quảng cáo đó.

Nên dùng bao nhiêu biến quan sát cho thang đo này?

Không có một con số chung áp dụng cho mọi đề tài. Số item phụ thuộc vào nguồn thang đo, số khía cạnh của khái niệm và cách bạn thiết kế mô hình. Khi ước lượng cỡ mẫu theo số biến quan sát, mốc 5 đến 10 quan sát cho một biến quan sát thường được tham khảo theo (Hair và cộng sự, 2010), nhưng bạn vẫn cần xem yêu cầu của toàn bộ mô hình.

Cronbach's Alpha thấp thì có phải xóa ngay biến GTV không?

Chưa. Bạn cần xem Corrected Item-Total Correlation, Alpha if Item Deleted, nội dung item và việc mã hóa đảo chiều. Một item có tương quan thấp có thể do dịch khó hiểu, người trả lời không biết bối cảnh hoặc item thực sự đo khái niệm khác.

Sau mỗi lần cân nhắc loại biến, lưu lại output và lý do. Nếu xóa biến làm thang đo mất một khía cạnh quan trọng, kết quả Alpha đẹp hơn nhưng giá trị nội dung có thể yếu đi.

Có thể dùng bảng biến quan sát tham khảo mà không cần nguồn không?

Bạn có thể dùng nó như bản nháp để xây dựng bảng hỏi, nhưng không nên trình bày như thang đo gốc đã được kiểm chứng. Hãy xác minh bài nghiên cứu, tác giả, năm, bối cảnh và bản item trước khi trích dẫn. Nếu chưa có nguồn xác nhận, mô tả đây là bộ item được xây dựng và điều chỉnh cho nghiên cứu của bạn.

Giá trị quảng cáo cảm nhận nên phân tích bằng SPSS hay SmartPLS?

SPSS phù hợp khi bạn cần Cronbach's Alpha, EFA, hồi quy và các kiểm định theo quy trình thống kê cơ bản. SmartPLS phù hợp khi mô hình có biến tiềm ẩn, nhiều quan hệ giữa các cấu trúc và bạn muốn đánh giá measurement model cùng structural model theo PLS-SEM.

Hãy chọn công cụ theo mô hình, cỡ mẫu, yêu cầu của giảng viên và khả năng giải thích output khi bảo vệ. Phần mềm không thể sửa một định nghĩa mơ hồ hoặc một bảng hỏi chưa được điều chỉnh.

Bạn hãy mở lại file bảng hỏi, chốt nền tảng quảng cáo, đối chiếu từng item với khái niệm và lưu một bản mã hóa trước khi chạy phân tích. Nếu cần chạy trên chính file .sav hoặc .csv của mình, bạn có thể xem module M4 phân tích của DoThesis, nơi xử lý SPSS và SmartPLS mà không bịa số liệu.