直播电商是电商企业推出的一种新型营销模式，它结合了网络直播和电子商务购物，满足了用户边看直播边购物的需求，提供了更好的购物体验。与传统电商相比，直播电商具有更强的互动性、娱乐性、真实性和可视性。 在直播电商的生态环境中，主播无疑是决定一场直播销售成效的关键因素。以主播为核心的主播—用户群体可看作小型社群。在该社群中，用户对主播的喜爱和认可促使主播成为社群的意见领袖。用户对主播的信任感与认同感越高，他们就越会信赖主播推荐的产品。据微热点大数据研究院调查，用户选择直播间下单的原因主要是由于直播间产品更便宜、方便快捷、直播产品展示效果好、信赖主播推荐等因素。依据日本电通公司提出的AISAS消费者决策模型，传统电商环境中，消费者行为主要由注意、兴趣、搜索、购买和分享构成。在整个过程中，信息搜寻行为是非常关键的，电商平台会根据用户的信息搜寻行为采取如定向推荐、搜索优化等营销方式提升用户体验，促进用户下单。而在直播环境中，用户的决策受直播环境、主播、产品等诸多因素的影响，甚至可能出现主播介绍产品后用户直接冲动下单的行为。那么搜索过程是否会被弱化？搜索在整个直播购物决策中占据什么地位？搜索行为和搜索机制发生了什么样的变化？本文拟对以上问题进行探究。 在直播电商领域，研究主要集中在直播环境、主播属性、用户行为等方面。例如，龚潇潇等（2020）研究了直播场景的氛围线索对用户冲动购买意愿的影响。韩箫亦等（2020）通过扎根理论的方法构建了电商主播属性对消费者在线购买意愿影响的理论模型。范小军等（2020）探究了用户对于在线互动对移动视频直播的持续使用意愿。然而，较少有学者从案例研究的角度探究直播电商平台的信息搜寻问题。作为一种新型社交电商模式，社交和互动是直播中发生的高频行为，消费者最终决策离不开信息的影响。乔治·斯蒂格勒认为信息不对称和价格的离散性是用户搜寻的前提，搜寻理论和信息加工理论等能解释用户搜索行为的动机。在互联网领域，电子商务如何借助信息搜寻重构用户价值被学术界和商业界广泛关注。在新内容生态发展格局下，依托大数据分析技术，信息不对称和价格离散性问题正在慢慢得到解决，搜寻会向个性化内容推荐发展，即对用户进行精准推荐，配合信息流的精准化进行展示。在这种环境下，用户的搜寻动机、搜寻流程、搜寻机理同样会发生变化。 以抖音和今日头条为例，“信息流+搜寻”将成为未来的战略核心。用户在当前的内容与生态环境的影响下，很容易形成搜索习惯。当企业能为用户提供更精准高效的主动信息搜寻（用户与信息的匹配）+被动信息获取（信息对用户的匹配）时，能更有效地提高用户转化率。这些例子说明信息和搜索是传统电商企业发展和转型的重要因素。能否做好内容和直播，信息和搜索是很重要的一环，因此探讨直播环境下的信息搜寻具有重要的理论和实践意义。 基于现有理论和相关领域研究的不足，本文拟选择淘宝和抖音直播为例，采用案例研究的方法，通过梳理案例企业的直播电商经营活动，构建电商直播背景下的用户搜寻行为的模型和机制。本文结构如下：第一部分是文献综述和理论梳理，第二部分是研究方法；第三部分是研究发现；第四部分是讨论；第五部分是研究贡献、局限与展望。 一、文献评述 (一)直播电商的相关概念 直播电商作为电子商务与网络直播结合的产物，已经成为现代消费者购物的新趋势。自2016年起步，短短五年间，这一模式已经形成了完整的产业链。随着技术的进步和市场环境的变化，直播电商不仅推动了社交、内容和电商等平台的流量增长，还促进了传统媒体的转型。 中国直播电商的发展始于2016年，仅用了五年时间就已形成多元化的产业链。目前，直播带货已经成为直播电商发展的新风口，它不仅引领了直播电商进入爆发式增长阶段，还拉动了社交、内容、电商等平台的流量势能，并助推传统媒体的转型。 作者认为，直播电商之所以能够快速发展，其基础是技术的进步、市场环境的变化以及用户需求的升级。科技是推动市场变革的关键力量，也是发掘商业潜力的重要手段。近年来，大数据、移动互联网、人工智能、虚拟现实等新兴技术的发展极大地改变了电子商务的模式。借助精准的用户数据分析和虚拟现实、增强现实等智能化技术，直播电商可以提供更精准的推荐服务，打造更具临场感和氛围感的直播环境。 尽管经历了快速扩张，但传统电商目前面临的问题包括流量红利消退、获客成本上升、客户维系困难等。此外，用户在消费方式、内容偏好和用户特征等方面也发生了变化。艾瑞咨询数据显示，服务性消费逐渐成为常态，用户的内容消费目的性增强，个性化内容消费需求凸显。因此，电商企业需要围绕满足用户的个性化需求来展开运营。 在消费升级和内容升级的背景下，人们的消费观念受到多种因素的影响而逐渐改变。基于内容的导购方式成为了另一种广受关注的营销方式。从传统的图文到短视频、在线直播的发展，媒体形式的丰富和社会线索的增加意味着信息不对称性的降低。直播环境中更强的临场感和实时互动性能为用户带来更好的体验，因此直播电商的发展能有效解决传统电商中存在的问题，这是技术、市场和用户需求发展到一定阶段的必然结果。 直播电商作为一种新兴的商业模式，其核心在于通过主播、平台和供应商三方的有效合作，构建一个“人、货、场”三位一体的直播购物环境。与传统电子商务相比，直播电商更强调移动互联网时代的社交互动和销售体验，为用户带来一种实时参与的沉浸式购物体验。在这一过程中，主播不仅是内容的传递者，更是意见领袖，他们的个性和魅力对用户的购买决策产生重要影响。 用户在直播间内的行为包括观看直播、点赞、评论和打赏等。这些互动不仅增强了用户之间的联系，还形成了具有相似偏好的新社群。由于主播是用户主动选择的结果，这种社群关系使得用户对主播的信任度提高，从而加强了主播对用户的影响力。 在直播电商中，信息搜寻理论同样适用。互联网的快速发展改变了人们获取信息的方式，网络信息搜寻成为满足各类信息需求的主要手段。从乔治·斯蒂格勒的“搜寻”概念出发，消费者进行信息搜寻是为了解决供需匹配问题，以满足特定目标需求。Wilson将信息搜寻定义为有目的性的信息查询活动，而Marchionini则将其定义为为了改变知识状态而进行的有决心的活动过程。因此，当消费者在消费过程中遇到认知上的不足或缺陷时，便会寻求信息搜寻来降低不确定性。 总结来说，直播电商与传统电商的根本区别在于它通过直播建立了用户社群，增强了主播与用户之间的信任关系，从而获得了用户的信任。此外，对于直播电商的研究不应仅限于“人、货、场”三个维度，还应关注消费者的搜索动机、路径和变化等新现象。 信息搜寻的维度可以按照信息源、搜寻范围和搜寻阶段进行分类。从信息来源来看，消费者信息搜寻可以分为内部搜寻和外部搜寻。内部搜寻是指通过记忆和经验等方式进行的信息搜寻；外部搜寻则是借助广告、朋友或对他人观察等外部媒介获取信息。此外，信息搜寻还可以根据搜寻范围分为全局搜寻和局部搜寻。信息搜寻是一个基于选择集合的持续性过程行为，不仅包括识别购买需求后针对特定产品的信息搜寻，还包括在没有产生消费需求时因爱好或习惯进行的自发性信息搜寻。 因此，从信息搜寻阶段来看，外部搜寻可以进一步分为购买前信息搜寻和持续性信息搜寻。购买前信息搜寻是指在识别需要后直接在市场上搜索特定信息；持续性信息搜寻是为了维持自身产品知识水平而持续不断进行的信息搜寻行为。两种信息搜寻都会提高消费者的产品知识。Punjgn(1983)在一项研究中指出，购买前信息搜寻是为了辅助用户的购买决策，其结果是消费者的产品与市场知识增加以及带来更高的购买决策满意度。 在信息搜寻行为的研究中，信息质量和信息源可得性是学者们重点讨论的问题之一。为了降低不确定性，消费者倾向于使用质量较高的信息源，即使这会花费更多的搜索成本。用户信息搜寻行为还受到如用户认知、用户情感因素、系统因素和环境因素等多种因素的影响。Engel等人较为全面地概括了影响信息搜寻的因素，主要包括市场环境、情境因素、产品因素及个体因素。其中，情境因素除了工作任务和工作情境外，还包括消费者与他人、计算机媒介等各类信息源之间的关系，这些关系会影响信息搜寻渠道、频率、交互方式。消费者信息需求是由任务激发的。很多研究者认为，任务是消费者进行信息搜寻的原动力，是影响信息搜寻和信息检索的主要因素。任务会影响消费者如何选择、发现和评估信息资源。因此，任何信息搜寻都发生在情境中，对消费者而言，线上购物环境下信息搜寻的任务情境存在差异，例如主动搜索产品信息（购物需求）、搜索主播、关注用户主页信息（社交需求）以及对产品信息的搜索（知识需求）等。赵海平(2019)认为，不同任务情境中用户的网络信息搜寻行为具有显著差异。 直播电商的兴起为消费者带来了全新的购物体验，但关于其对消费者搜索动机和影响因素的研究相对较少。信息搜寻在情报学和信息管理等领域有着广泛的应用，而用户在面对高社会临场感的直播间环境和以主播为核心的社群网络时，很容易受到任务情境、直播环境和主播的影响做出决策。此外，直播间的特殊购买机制大幅缩短了用户的信息搜索时间，营造出一种时间压力的氛围感，用户的搜索环境、方式和动机都会受到影响而发生改变。因此，直播环境下的用户决策过程有必要重新讨论其搜索行为，结合外部因素构建搜寻模型。 社会化媒体的发展使得消费者获得产品信息的途径越来越多元化，消费者的信息搜索行为也随之发生了巨大的变化。以国内媒体为例，新浪微博、小红书、抖音等平台都是非常典型的社会化媒体平台，用户创造内容（UGC）是其核心。在社会化媒体发展的环境下，消费者行为模型从AIDMA模式（Attention、Interest、Desire、Memory、Action）转向AISAS模式（Attention、Interest、Search、Action、Share）。其中，搜寻和分享是两个具有社会化媒体性质的行为，是社会化媒体环境下广大消费者持续参与信息共享的重要方式。在营销领域，AISAS模型常用于商业实践中，如社交媒体下消费者行为模型的构建；基于AISAS模型的营销策略研究；基于AISAS的用户行为，如对社会化分享和信息搜寻的研究等；AISAS模型对新媒体策略的影响等。 根据社会学习理论，人们通过观察他人的行为和结果来学习。在社会化搜寻中，消费者不仅会搜索信息，还会模仿他人的搜索行为。以小红书和抖音为例，用户看到其他用户如何搜索和推荐内容，也会尝试使用相同的方法。这种模仿行为使得消费者的信息搜寻行为更加多样化和个性化。 此外，社会学习理论还强调了社群对个体的影响。在网络直播环境中，主播与用户之间的关系构成了一个以主播为核心的社群网络结构。在这个网络中，用户受到主播推荐的产品和信息的影响，形成了一种社群认同感。因此，在这种典型的社会化媒体环境中，用户的搜寻行为会受到社群情境、用户关系等因素的影响。 综上所述，笔者认为在社会化搜寻中，兴趣和信息搜索之间存在互相影响的闭环关系。消费者的兴趣会影响其信息搜索的准确性和有效性，而信息搜索的频率和内容又会优化后期信息流展现的精准性。同时，消费者在社群中的互动和模仿行为也会影响他们的搜寻行为。 社会学习理论由阿尔伯特·班杜拉于1977年提出，它描述了个人的认知、行为与环境因素之间的交互作用对个人行为的影响。在社会学习理论中，社会变量对个人行为的制约作用是非常大的。该理论的基本前提是：行为是人和环境的共同结果，并不是由其中任何一个因素决定的。它根植于传统的学习理论，同时增加了社会性因素，着重阐述了人是怎样在社会环境中学习的，强调人可以通过观察别人来学习新的信息和行为。 班杜拉认为社会学习可分为观察学习和强化学习两个过程。在社群关系中，用户可通过直接经验进行学习，或通过观察示范者的行为进行学习。个体通过观察和模仿他人来了解哪些行为可以接受或不可以接受。社会学习理论重视榜样的作用，榜样在行为中所获得的结果可以给消费者经验和激励。观察学习会导致羊群效应，即从众行为，当消费者掌握的信息不完全时，更有可能做出从众行为。一般来说，观察学习包括四个方面，即一个人注意到环境中的某些东西、个体注意到的东西、个体产生一种行为、环境提供了改变行为再次出现的概率的后果（例如奖励或惩罚）。 从消费者视角来看，消费者常在购买过程中获取和采纳相关信息来辅助购买决策，这些信息包括卖家信息、产品信息等。强化学习指人们从社会经验中学习，如朋友、他人推荐和分享，意味着通过学习他人的经验，消费者也可以强化自己的学习过程。 在以往的研究中，社会学习多应用于心理学、社会学、教育学等领域，电子商务领域的研究相对较少，已有研究包括电商环境中对在线评论、其他消费者行为的学习。随着电商业务的发展，直播电商表现出更强的社交属性、更大的社会化影响，且搜索模式也在发生变化，因此直播电商中的社会学习行为有必要深入分析。主播—用户的社群结构关系让用户表现出对主播较高的信赖，高信任能降低用户的感知风险，并受主播影响做出购买决策。消费者的个人观念、意愿和行为受他人的评价、意愿和行为的引导和压力，会趋向于与大多数人表现一致。在电商社群中，消费者易表现出因对他人的评价顾忌而做出与口碑一致的购买行为。同时，他人在场的情况下会对用户的心理产生唤醒作用。 直播社群中的意见领袖促进了整个社群的建立和发展。意见领袖与追随者（用户）拥有共同的兴趣，但意见领袖对该领域的专业性更强。因此，在直播间以下行为均属于社会学习行为：
- 消费者出于对主播/意见领袖的信任而表现出的购买行为，通过观察其他用户的下单和点赞等而产生的行为均是典型的社会学习行为，即通过“示范”进行的学习。
- 通过对行为结果和奖励的评估而产生的学习行为，如得知其他用户下单有礼品赠送而决定也下单购买的行为，这属于直接经验学习。
- 在消费行为逻辑中，用户购买和体验产品后进行内容分享，其他用户群体通过搜索查阅产品口碑和内容信息，对信息的掌握和认知的影响也属于社会学习行为（强化学习过程）。线上直播平台（如淘宝、抖音等）为消费者提供了一个观察他人行为的环境，用户可以通过信息浏览或互动交流学习社会知识和经验。不同来源渠道的信息可获得性越大，越能降低顾客线上交易的潜在风险。在这个过程中，他们会清楚地知道自己想购买什么、哪些产品可以满足他们的需求、哪些卖家是可靠的或哪些顾客的购物经历是有趣的。社会学习过程会影响他们对于产品的态度，最终决定他们的决策行为。 对于平台而言，商家常展现高质量的产品评论，以提高信息 现有研究为本文从信息搜寻理论角度探讨直播电商模式的创新提供了重要的理论基础和有益的启示。社会学习理论认为个体与群体的行动是主体（人）、行为与环境三种因素交互影响的结果，人们通过观察自然现象与他人的行为进行学习。电商直播内容涉及质量、价格与服务等属性信息以及个人体验、他人推荐、评分与排名等描述与评价信息。这些社交电商的行为信息，为企业与消费者的社会学习提供了广阔的信息来源，并为社会学习理论的发展与应用带来了新的契机。企业拥有的内部搜寻和外部搜寻均可以转变为企业独特的学习能力。信息搜寻理论认为，信息搜寻是指消费者在社会环境中进行调查，获取适当数据以制定合理决策的过程。 直播电商企业实现信息搜寻创新模式的基本逻辑：首先，企业需要针对既定的信息资源进行选择性利用或获取；其次，企业需要通过利用社会学习形成平台视角和消费者视角；最后，企业需要通过这种转型路径来实现信息搜寻模式的更新。直播电商发展至今，已从最初的“网红出圈”的流量变现模式逐渐向“内容为王”的价值性信息模式发展。本文以直播电商环境为切入点，结合直播电商社交性和内容性的特征，引入搜索前因变量：任务情境、社交互动和信息质量。这样，由信息搜寻、社会学习、平台和消费者四个要素构成企业进行信息搜寻转型的路径，理论框架如图2所示。 源的可信度；对消费者而言，信息搜寻过程中，通过对信息来源和信息质量的判断可提高其感知可诊断性及获得搜索意图外的收获。在“信息流+搜索”趋势下，兴趣和搜索互相影响，系统对用户的内容推荐越来越精准。各类用户分享内容，在基于相似偏好的推荐下，消费者更容易找到让自己满意的内容，并挖掘出更多搜索目的外的有用信息。因此，在直播环境中，消费者不断通过社会学习（观察学习、强化学习）获取更多的知识，以降低消费过程中的不确定性。信息搜寻在直播电商的社会学习过程中是不可或缺的环节，包括围绕直播内容相关的主动信息搜寻（关键词搜寻、主动搜寻社交生成内容、社会化媒体中他人的信息页面等）、基于用户偏好的信息展现和基于内容投放的用户搜寻等。 4.研究框架 现有研究为本文从信息搜寻理论角度探讨直播电商模式的创新提供了重要的理论基础和有益的启示。社会学习理论认为个体与群体的行动是主体（人）、行为与环境三种因素交互影响的结果，人们通过观察自然现象与他人的行为进行学习。电商直播内容涉及质量、价格与服务等属性信息以及个人体验、他人推荐、评分与排名等描述与评价信息。这些社交电商的行为信息，为企业与消费者的社会学习提供了广阔的信息来源，并为社会学习理论的发展与应用带来了新的契机。企业拥有的内部搜寻和外部搜寻均可以转变为企业独特的学习能力。信息搜寻理论认为，信息搜寻是指消费者在社会环境中进行调查，获取适当数据以制定合理决策的过程。 综合上述理论的核心论述，本文提出直播电商企业实现信息搜寻创新模式的基本逻辑：首先，企业需要针对既定的信息资源进行选择性利用或获取；其次，企业需要通过利用社会学习形成平台视角和消费者视角；最后，企业需要通过这种转型路径来实现信息搜寻模式的更新。直播电商发展至今，已从最初的“网红出圈”的流量变现模式逐渐向“内容为王”的价值性信息模式发展。本文以直播电商环境为切入点，结合直播电商社交性和内容性的特征，引入搜索前因变量：任务情境、社交互动和信息质量。这样，由信息搜寻、社会学习、平台和消费者四个要素构成企业进行信息搜寻转型的路径，理论框架如图2所示。 二、研究设计 (一)研究方法 本研究需要探讨的是直播电商的模式创新过程中，信息搜寻和社会学习理论的实现在电商技术背景下的过程效果和形成方式，这属于“为什么”和“怎么做”的问题，适合采用案例归纳式的理论建构方式去探索本文。本文所讨论的内容不仅包括静态的特征描述，还需要以动态视角分析各个阶段价值参与者之间的互动，属于路径演化型问题，选择最具代表性的企业进行企业案例研究有利于进行深入的过程剖析。所讨论的信息搜寻模式及其实现路径是正在发生的前沿实践，采用案例研究有助于挖掘案例背后的潜在规律与理论逻辑，获取非同寻常的研究启发。 (二)案例介绍 抖音是由字节跳动孵化出的一款短视频社交软件，诞生于2016年9月。该客户端由字节跳动旗下子公司北京微播视界科技有限公司研发，主打PGC和UGC，通过降低用户创作门槛的方式鼓励用户创作短视频，与“记录美好生活”的口号相契合。抖音平台抓住用户碎片化的浏览习惯，并充分利用大数据推荐机制，推出篇幅短小的短视频内容，牢牢吸引住用户群体，满足其社交需求和娱乐需求。在抖音直播平台所有用户都可以快速发布视频，并进行点赞、转发、评论和关注等社交互动。系统根据用户的搜索习惯来进行个性化推荐。郭凡（2018）认为，抖音视频的商业价值主要存在于四个方面：巨大流量加持与智能分发能力、品牌传播能力、互动平台的渗透引导能力和用户转化能力。 在抖音电商和淘宝直播的对比研究中，我们发现两者在内容展现、用户互动以及购物体验上存在显著差异。 首先，抖音电商侧重于内容的展现，其核心在于吸引用户在消遣时间过程中产生购物欲望。依托短视频和直播的海量内容及算法推荐，抖音平台能够更有效地捕捉用户需求，进而实现个性化推荐和变现。这种模式强化了字节跳动的核心竞争力，使其在电商领域占据了显著的市场优势。 相比之下，淘宝直播则定位于“交易类直播”，其入口早期位于淘宝网内，主要通过主播的产品介绍来引导用户进行边看边买的流程。尽管淘宝直播在2019年已积累4亿用户并突破2000亿元的GMV，但其UGC属性和社交属性相对较弱，主要以打造“人—货—场”三合一的体系为主，对优质货品的选择和产品价格的优惠力度是吸引用户购买的重要原因之一。 数据收集方面，本文主要采用二手资料搜集、实地考察与非正式交流、半结构化访谈的方式进行。实地考察与非正式交流涵盖了抖音、淘宝总部、阿里巴巴、字节跳动总部、入驻商户、消费者等多类别参与主体，设计问题覆盖合作目的、合作方式、合作效果、未来规划等方面，及时将感受与发现形成文档材料并与受访对象确认。半结构化访谈则通过设计半开放式提纲与抖音、淘宝平台中层主管以及熟悉情况的区域主管进行面对面访谈，按照半结构化访谈程序随时调整相关问题，访谈结束后及时整理访谈纪要，形成一手文档资料。 综上所述，抖音电商和淘宝直播虽然都强调内容的重要性，但抖音电商更侧重于内容的展现和个性化推荐，而淘宝直播则更注重交易的便捷性和价格优惠。这两种模式在电商领域的竞争和发展各有特点，值得深入研究和探讨。 在质性研究的规范分析逻辑下，作者团队首先基于已有素材，识别出案例转型前后企业的触发机制、运营过程和绩效表现等关键信息。根据文献指引，“信息搜寻”部分，针对三个不同阶段的现实处境进行概念化；“社会学习”部分，针对不同阶段企业演进的任务情境、社交互动和信息质量的信息搜寻特征进行概念化编码，形成二级条目库。双盲式编码完成后，两组编码人员一起核对编码的结果，对于编码不一致的条目，请双方人员进行辩护，并提交多位相关领域专家进行集体讨论，保留最终达成一致的编码结果。 (一)转型前的信息搜寻特征 1.局部信息搜寻 传统货架式电商（如京东）只有品牌搜索和刚需搜索，是消费者认知品牌、品类后才能产生的搜索。对于抖音和淘宝直播这样的电商平台而言，它们以信息搜索和商品搜索为主，基于反复的信息流做商品营销、直播卖货，让消费者先产生对商品的认知，再触发用户购买意愿的消费决策。 初创期直播电商信息搜寻模式停留在局部信息阶段，平台通过直播和其他入口进行引流，吸引消费者进入直播板块，消费者针对感兴趣的主播或内容进行搜寻。平台面向消费者通过内容激发消费兴趣，先通过内容推荐识别用户兴趣，再基于用户对商品内容的持续关注，激发商品使用期待和情感共鸣，从而创造消费新动机。淘宝直播在2016年3月正式上线后，培养了一批粉丝数量和带货能力俱佳的淘女郎作为淘宝主播，她们对其内容生产、引流和变现能力要求非常高，通过依靠主播粉丝群体和品牌目标客户的高重合度有效地进行内容传播和产品带货。从这个时期开始，算法搜索渐渐开始向内容抢流转型。与淘宝直播依托电商优势相比，抖音直播的优势在于社交关系下主播—用户的黏性更高，围绕社群的主播—粉丝关系，主播依靠内容和主播影响力进行带货。早期直播电商的增长逻辑中，流量、转化、沉淀是电商经营的基本三要素，构建以内容为中心的电商组织能力：以内容激发消费者对商品的消费兴趣是抖音和淘宝直播电商的核心价值，建设以内容为中心的电商经营能力和团队结构。 然而，伴随直播电商业务在国内的快速成长，尤其疫情暴发后的在线化趋势，通过兴趣推荐和网红主播连接商品的方式极大地改造了内容生产和潜在用户的链接方式。此时，基于消费者兴趣刺激和内容生成和局部信息的搜寻模式逐渐遭遇困境，尤其在面对不同消费情境、不同互动方式、不同信息来源时，兴趣搜索和内容推荐效率走低。 2.购前信息搜寻 直播电商的情境设计中，商家和主播通过将商品的使用场景融入购物前的信息内容，激发了消费者的兴趣并使他们长时间停留观看，进而发现自己的潜在需求并下单购买。例如，淘宝头部主播李佳琦在直播前会在微博和其他官方平台提前预告，而抖音直播则通过推荐和关注进行信息搜寻。大部分情况下，消费者在观看之初并没有购买商品的动机与目的，但使用需求是潜在的，并不被用户自身所意识。早期抖音和淘宝直播通过商品内容有效激发了潜在的需求和全新的增量市场。对于购前信息搜寻的研究主要聚焦于用户行为，成也和王锐（2017）以淘宝直播为案例，研究了吸引内容生产者的自我参与机制与锁定内容消费者的社群建设机制。网络直播购物将直播与商品销售紧密结合，使消费者观看直播的同时选购心仪的商品，通过主播即时、多样化、互动性和生动的商品展示吸引消费者，进而促使消费者购物，实现直播到购物的转化。回归直播电商的本质，网红的风靡离不开以互联网技术为支撑的互联网平台以及网民对信息和内容的需求。然而，目前信息无法做到将社会影响的正向作用最大化，无法打造群体情感下的情绪共同体。 (二)转型后的信息搜寻特征 1.任务情境 以淘宝直播为例，场景化直播增强了用户的购物临场感，让消费者能获得更好的临场体验。主播在直播间中营造情境，以激发消费者的购物需求。如主播在介绍某款护肤品的时候，结合母亲节、抗老等元素为消费群体们打造给母亲买礼物的购物情境。传统货架电商以“人找货”的模式为主，即消费者通过信息搜寻来选择自己偏好的产品，而直播电商则采用“货找人”的模式，通过场景搭建、沉浸体验、创造任务情境等方式为消费者创造购买需求，匹配偏好产品，最大化触发成交的可能。 直播电商的本质还是电子商务，是一种基于互联网技术的线上零售情境。同时，基于社交平台与视频平台，新媒体营销在论坛、自媒体、购物网站等平台也逐渐形成新的营销模式。例如在知乎发布的内容中添加相关产品链接，或在今日头条等自媒体网站进行引流推广以及在淘宝、京东等购物网站加入直播购物等实时共享功能。聚焦到直播电商的应用情境，现有研究并不多，且主要基于泛化的互联网内容，探讨内容营销的概念和功效、用户生成内容的价值挖掘以及内容平台的决策定位。搭建直播电商的消费任务情境，对于由刺激所导致的未经计划的冲动购买方式，是一类基于消费者行为的增量补充。 关于社交互动性的使用，从功能性角度看，一个互动性的电商企业应该拥有好的匹配性，对使用者的输入能够很快地给予反应；从感知角度看，互动被定义为个人使用者在互动过程中，对双方交流方式的感知以及控制程度的心理感受；从过程观的角度，互动是一个信息交换的过程，一个互动双方相互沟通的过程。抖音直播如果在消费和社交上没有大的突破，则整体增长会严重放缓。 在抖音平台，社交互动是用户每天浏览和上传短视频重要的一个环节，如普通用户可以在搜索和浏览视频的时候与他人互动（如评论、点赞、私信、关注等）。平台通过去中心化的优势，增强主播和粉丝的互动，创建出更多消费者喜好的优质内容。在本案例中，淘宝直播平台也在通过各种技术和营销的方式挖掘主播与消费者之间的社交互动，如增强直播间的社会临场感，技术上实现主播和消费者之间实时互动的可能（如新增实时连麦功能，可以实现主播和观看者的现场连线）。 从社交互动论的角度来看，在线直播互动能够向消费者发出一种信号，这种信号经过消费者的心理加工和判断，可以使消费者对网红主播以及在线商家产生信任。信息搜寻模式转型后的抖音和淘宝直播，在重视消费者与直播界面的人机沟通同时，更加重视在线直播中人与人的互动沟通，提供方便消费者之间、消费者与主播相互沟通的宽松环境。现今的直播电商吸收了社交电商模式的搭建特色，鼓励消费者与消费者、消费者与平台之间进行人际互动和信息分享活动，并借助社交功能提升消费者购买意愿。 直播电商的信息搜寻模式转型需要立足于社交互动优势。当前信息搜寻内容已不再限于数据或事实性信息，还包括他人的意见或建议。与社交互动对应的搜寻行为是社会化信息搜寻，如淘宝直播和抖音直播中，消费者主动搜寻用户评价、主播个人主页、主播分享视频等。新时代的消费者是在互联网技术和社会化媒体蓬勃发展的环境中成长的，他们更加渴望乐趣、挑战和社交，倾向于在社会化媒体上进行信息交流，缺乏信息交流能力的传统媒体正逐渐被抛弃。陈伟军（2019）从视域的角度出发，提出网络直播具有构造场景、提供虚拟互动平台的能力，可以传达现实生活中的情感要素，进而提高了参与主体的表达能力，拓展了其表达范围，即更加写实地还原了消费者的购物体验。感情是人对客观事物是否满足自己的需要而产生的态度体验，包含感情与情绪两个相互交织的维度，社会影响与他人交互作用下个体的思想、情感和行为发生变化的现象，它是决定消费者购买产品或服务的一项重要因素。 3.信息质量 电子商务环境下的直播电商正处于白热化竞争阶段，取得相对竞争优势的关键在于信息过滤和筛选的效率。信息质量是消费者选择信息源的主要因素，高质量信息可以有效降低消费者的不确定性。信息使用者会倾向于使用能够提供质量较高的信息源，信息质量的维度包括：精确性、适当性、可靠性和及时性。理论上，信息搜寻的过程应该是持续性过程，直到消费者最终获得了“最适合”的价格信息为止。因此，传统电商环境下消费者的购买决策会受到信息质量的影响。电商直播转型后，价值化内容输出、信息获取渠道、精准搜索的变化会让推送给消费者的信息越来越精准，对消费者的决策帮助越大。 抖音和淘宝直播电商通过视频信息为载体优化信息过滤的效率，商品内容推荐将商品转化和用户沉淀数据加入推荐模型，从而让商品以内容为载体规模化的精准触达潜在消费者。同时，获取商品信息的便捷性与商品信息的多样性会影响在线消费者的采购计划，使其临时调整购买决策。以往，信息源头、信息渠道、信息准确等在线环境要素不确定性较高。更新后的信息搜寻模式，消费者能够以较低的成本通过搜索引擎、推荐系统与电子社区等途径全方位、多渠道获得产品的相关信息，压缩了购买过程的时间周期，弱化了直播间内可能存在的时间压力和社会压力。 在全局信息搜寻方面，2020年抖音母公司字节跳动将电商升级为一级业务部门，与今日头条并列，抖音电商蓬勃发展，2021年1月总GMV相比去年同期增长高达50倍。从直播电商的网红模式和内容营销的优势看，传统货架式电商模式成本高，消费者购物转化率低，直播电商依靠网红主播的信任关系，有利于提升用户黏性、用户导入和商品的二次营销。其内容营销本身还自带传播属性，信息触达高效，增加信息的真实性，用户更容易接受信息。相比线下购物等渠道，直播电商的全局搜寻模式，在传统推荐技术的基础上，把优质的商品内容与海量兴趣用户连接起来，全场景、多渠道、全方位激发了消费者的新体验与新需求。一方面，抖音直播和淘宝直播将商品信息融入真实、生动的内容场景中，这种商品的内容化大幅提升了商品信息丰富度，使商品卖点和品牌故事得到更充分的展示，从而最大可能地激发用户的消费兴趣。另一方面，以网红主播的内容营销为载体，帮助商品触达潜在消费者，并针对用户对内容及商品产生购买、复购等正向反馈，让商品内容可以被推荐给更多拥有相同兴趣的用户，依靠社会临场感增加用户的认同和信任，从而促成消费决策。 在电商直播领域，消费者和平台之间的信息搜寻行为呈现出了新的变化。首先，从消费者角度分析，为了降低购物过程中的不确定性，消费者倾向于采取持续性的信息搜寻方式。他们通过搜索产品清单、了解主播介绍和试用产品，以及与其他消费者互动等方式来获取信息。随着电商直播的发展和转型，单纯依赖主播流量变现的策略已经过去，高品质内容和社交互动成为新的发展趋势。 其次，从企业角度分析，技术的发展和电商直播的转型为消费者创造了更好的信息搜寻环境。以抖音为例，平台会根据消费者的兴趣和偏好来推荐内容，而电商直播间的流量主要由关注、搜索和同城等渠道构成，其中搜索所占的比重较大。平台通过了解和掌握消费者的兴趣进行信息展现，并通过社交互动、直播技术的发展、内容变化等因素影响消费者的持续性信息搜寻行为。推荐信息的精准化能最大程度地降低消费者在持续信息搜寻过程中的不确定性，更有效率地帮消费者找到想要的信息。 此外，消费者行为逻辑也发生了变化。在传统电商中，“信息—兴趣—搜索”三者呈现单向的漏斗逻辑。而在直播电商中，兴趣和信息搜索之间存在互相影响的闭环关系。研究发现，基于社交变现和直播互动的持续性信息搜寻方式让消费者的流量和转化拥有了“成长性”。通过社交媒体技术支持，持续的信息搜寻导致用户的规模和交易数据可以积累、撬动更多的流量分发。 综上所述，消费者与平台之间的信息搜寻行为呈现出了新的特点和趋势。一方面，消费者更加注重持续性信息搜寻和社交互动；另一方面，电商平台也在不断优化技术和服务，以满足消费者的需求。未来，随着技术的进一步发展和市场的变化，消费者与平台之间的信息搜寻行为将更加复杂多样。 在抖音和淘宝直播的访谈调研中，我们发现消费者与消费者、消费者与平台之间的信任、认同和价值共创，会引导用户、平台和商家从战略层面在整体业务中定位，并开展以内容为中心的电商经营能力升级。围绕商品、服务和信息质量维度，全面匹配直播电商经营的重要角色及能力。 四、研究贡献 (一)理论贡献与实践启示 社会学习理论主要聚焦于单一企业，本文将社会学习理论应用到信息搜寻模式转型研究中，加深了对直播电商企业信息搜寻模式更新的驱动因素、转型过程和结果理解。通过提出从局部搜寻向全面搜寻的信息搜寻模式转型理论框架，回答了企业为何要进行信息搜寻更新、如何开展战略更新以及面向消费者与面向平台的核心差异等理论与实践问题。 现有信息搜寻研究虽然探讨了消费者对平台协同和创新的影响，但缺乏信息搜寻从传统电商向直播电商企业转型的理论研究。本文通过抖音和淘宝两个企业信息搜寻模式转型的案例对比讨论，分析了不同情境下企业信息搜寻更新模式的不同选择，探讨了转型实现的路径，提出直播电商环境下企业信息搜寻转型的理论框架，凝练了两个观点：第一，直播电商信息搜寻模式的转型主要表现为从局部信息搜寻到全局信息搜寻，从购前信息搜寻到全面信息搜寻的转型。信息搜寻的模式转型存在任务情境、社交互动和信息质量三种模式，任务情境转型主要通过消费者、平台的资源获取形成搜寻入口的重构，再通过信息内容重构实现搜寻的模式更新；社交互动转型主要通过消费者和消费者、消费者和平台渠道、资源和沟通能力拓展，再通过能力拓展实现信息搜寻的模式更新；信息质量转型主要围绕信息搜索来源的渠道、质量和资源进行的模式创新。第二，面向局部信息与面向全局信息的搜寻模式差异主要体现在社会学习方面。本文将信息搜寻研究从讨论平台扩展到消费者信息转型视角，提出了社会学习理论视角下的电商企业信息搜寻模式转型的理论框架，拓展了信息搜寻转型的理论内涵，对传统电商企业在互联网进程中成功实现信息搜寻模式转型具有理论指导意义。对于传统电商行业而言，互联网环境下的转型除自身的转型外，信息搜寻模式的转型也是其转型的重要一环。这对于传统企业在进军互联网、开展电子商务的过程中如何保障供应链的有效转型有重要启示意义。 (二)研究局限与展望 本研究在理论和实践上均取得了一定的成果，但也存在一些局限。首先，由于案例研究的局限性，可能无法完全覆盖所有直播电商企业的信息搜寻模式转型情况。其次，研究主要集中在信息搜寻模式的转型，而未深入探讨直播电商运营策略、市场定位等方面的具体变化。最后，研究主要关注国内市场，对于国际市场的比较分析相对较少。未来的研究可以在这些方面进行扩展，以更全面地理解和应对直播电商的发展挑战。 首先，本文主要研究了直播电商企业的信息搜寻模式转型问题。然而，由于只针对核心企业和下游消费者进行调研，而没有涉及到上游的供应商，因此，研究结果可能并不全面。未来需要对这一部分进行补充。 其次，在案例讨论中，对于抖音和淘宝直播的企业信息搜寻模式转型如何与任务情境、社交互动和社会学习相互衔接和匹配，以及在这种衔接和匹配中克服质量不高的具体措施，分析尚不够细致。虽然这不会影响对电商企业信息搜寻转型的整体判断和分析，但未来需要进一步深化。 第三，虽然我们提出了AISAS作为主要的理论模式，但不排除存在其他转型方式的可能性。因此，在未来研究中我们将通过增加案例来进一步探讨是否存在其他的转型方式。 第四，本研究仅是直播电商企业信息搜寻模式转型研究的开端，未来的一项重要工作是对本文提出的信息搜寻模式转型理论框架进行实证，以进一步深化对于直播电商企业与信息搜寻模式的研究。