1 Einleitung

Die Beurteilung von Medienangeboten nach ihrem Zweck ist heutzutage für Laien durchaus schwierig. Soll man gerade unterhalten, informiert oder doch geschickt umworben werden? Diese Frage erweist sich in der Rezeptionssituation oft als berechtigt, da die Grenzen zwischen Unterhaltung, Information und Werbung zunehmend verschwimmen (vgl. Harro-Loit und Saks 2006, S. 312; Steinigner und Woelke 2008, S. 455). Besonders kritisch sind dabei in Unterhaltungs- oder Informationssendungen eingebettete werbliche Elemente, die vom Medienpublikum nicht als solche wahrgenommen werden können. Gerade solche Werbeformen gewinnen mehr und mehr an Bedeutung und Beliebtheit (vgl. z. B. Auty und Lewis 2004, S. 699–700; Knoll et al. 2015, S. 720; La Ferle und Edwards 2006, S. 65; Lehu und Bressou 2008, S. 1083), da sie im Vergleich zu klassischer Werbung reaktives Verhalten hemmen und trotz der zunehmenden Fragmentierung des Publikums eine effektive und zielgruppenkonforme Ansprache ermöglichen. Zentral sind in diesem Zusammenhang sogenannte Produktplatzierungen oder Product Placements. Darunter versteht Bente (1990, S. 24) die „werbewirksame, zielgerichtete Integration von Produkten oder Dienstleistungen in den Handlungsablauf eines Kino-, Video- oder Fernsehprogramms“.

Zahlreiche Studien konnten die durch Produktplatzierungen ausgelösten kognitiven, emotionalen und konativen Werbeeffekte bereits nachweisen, deren Einflussfaktoren identifizieren und anhand mehrerer Theorien erklären (vgl. z. B. Koch und Ruland 2011; Matthes et al. 2011; Matthes et al. 2012; Matthes und Naderer 2015). Zudem wurden die Effekte von Produktplatzierungen auf bestimmte Rezipientengruppen und hinsichtlich bestimmter Rezipienteneigenschaften (vgl. z. B. Sheng-liang 2012) sowie unterschiedliche Placement-Formen in verschiedenen Trägermedien untersucht (vgl. An und Stern 2011; D’Astous und Berrada 2011; Lehu und Bressoud 2008). Doch welche Wirkungen ergeben sich, wenn nicht Produkte oder Marken gezeigt oder verwendet, sondern mehr oder weniger komplexe faktische produkt- oder markenrelevante Informationen (z. B. Hintergrundinformationen zur Marke oder zum Produkt) kommuniziert werden?

Besonders umfangreich wird eine solche Form der Produktplatzierung etwa in einer Episode der US-Sitcom „The Big Bang Theory“ (vgl. Lorre et al. 2011, S4E2) verwendet. Hier erfolgt die Positionierung von Informationen zur Marke Apple in Dialogen über ein frühes Apple-Produkt und in der Einbindung der produkt- bzw. markenrelevanten Person Steve Wozniak, der einst mit Steve Jobs das Unternehmen gründete. In der Serie wird er mit dieser ehemaligen Funktion vorgestellt (vgl. Lorre et al. 2011, S4E2, 16:12–18:35).

Angesichts solcher Produktplatzierungen reicht es nicht aus, kognitive Effekte von Produktplatzierungen auf die Erinnerungsleistung oder die Wiedererkennung von Marke oder Produkt zu beschränken (vgl. z. B. Cowley und Barron 2008; D’Astous und Chartier 2000; Lehu und Bressoud 2008). Diese Form der Produktplatzierung, die sich hier eingebettet in einen unterhaltenden Medieninhalt zeigt, lässt vielmehr komplexere Lerneffekte, verstanden als die Aneignung von neuem Wissen, in den Vordergrund rücken. Nimmt das Publikum die platzierten Informationen auf und ergänzen diese bestehendes oder erschaffen neues Markenwissen? Ist das Publikum in der Lage, die kommunizierten Informationen wiederzuerkennen oder sogar abzurufen? Welche Faktoren beeinflussen diesen Lernprozess? Hier bleibt die Product-Placement-Forschung eine Antwort schuldig, die es auch anhand des zuvor dargebrachten Beispiels, also anhand eines unterhaltenden Medieninhalts, zu erbringen gilt.

2 Systematik von Product Placements

Die Product-Placement-Forschung differenziert zwischen zahlreichen Formen der Produktplatzierung, die sich durch die Art der Informationsübermittlung (z. B. visuell, auditiv oder audiovisuell), den Grad der Integration und die Art des platzierten Objekts (z. B. Produkte, Marken, Unternehmen, Orte, Imagefaktoren, Botschaften etc.) unterscheiden (vgl. Bente 1990, S. 30; Russell 2002, S. 307; Schumacher 2007, S. 17–18).

Bereits das Beispiel in der Einleitung zeigt, dass sich die Platzierung von komplexeren Marken- oder Produktinformationen nicht eindeutig in diese Systematik eingliedern lässt. So können Informationen sowohl verbal (z. B. ehemalige Funktion Wozniaks) als auch visuell (Erscheinungsbild von Wozniak) kommuniziert werden. Betrachtet man den Grad der Integration, handelt es sich um ein Creative Placement, bei dem die marken- und produktrelevanten Informationen als Teil der Handlung in diese integriert werden (vgl. Bente 1990, S. 32–33). Unabhängig vom konkreten Beispiel ist aber anzunehmen, dass die Platzierung von produkt- und markenrelevanten Informationen bei geringerer Komplexität der Informationen auch ohne Einbindung in die Handlung erfolgen könnte. Hinsichtlich des platzierten Objektes wird zwar auch in unserem Beispiel die Marke Apple erwähnt, entscheidend sind jedoch die Informationen, die in diesem Zusammenhang präsentiert werden und über die bloße (verbale und/oder visuelle) Präsenz einer Marke, eines Produkts oder eines Unternehmens hinausgehen.

Ob nun diese Unterscheidung nach dem platzierten Objekt ausreicht, um von einer neuen Form der Produktplatzierung zu sprechen, ist fraglich; dies zu klären ist aber auch nicht vorrangig. Unumgänglich ist es jedoch, die Aufmerksamkeit für kognitive Effekte zu erhöhen und neben der Erinnerung an und der Wiedererkennung von platzierten Elementen (Marke, Produkt, Unternehmen etc.) zu untersuchen, wie damit zusammenhängende Information erlernt und Wissen angeeignet wird.

3 Kognitive Effekte von Product Placements

Für die hier zentrale Frage nach Lerneffekten und Wissensvermittlung sind die durch Product Placements ausgelösten kognitiven Effekte und deren Einflussfaktoren von zentraler Bedeutung. Schon mehrfach konnte nachgewiesen werden, dass Product Placements die Erinnerung an Marken verbessern und deren Wiedererkennung begünstigen (vgl. Siegert et al. 2007).

Einfluss auf diese kognitiven Effekte hat etwa die Beschaffenheit der Platzierung. So wird mit zunehmender Prominenz bzw. Auffälligkeit (z. B. Größe, Dauer, Bildposition und Einbindung in bzw. Relevanz für die Handlung) des platzierten Elements durch die damit zusammenhängende einfachere Informationsverarbeitung (vgl. z. B. Nelson 2002; Schneider und Cornwell 2005; Yang und Roskos-Ewoldsen 2007) die Erinnerungsleistung verbessert (vgl. z. B. Cowley und Barron 2008). Die Häufigkeit der Darstellung oder Erwähnung des platzierten Elements gilt ebenso als Faktor der Placement-Prominenz. Dabei geht mit der wiederholten Darstellung der Marke oder des Produktes eine bessere Erinnerungsleistung einher (vgl. Matthes et al. 2007, S. 495). Lehu und Bressoud (2008, S. 1087) zeigten, dass auch durch den erneuten Kontakt mit dem Product Placement bei der zu einem späteren Zeitpunkt wiederholten Rezeption des Medieninhaltes die Erinnerungsleistung steigt. Zum Grad der Integration stellten D’Astous und Chartier (2000, S. 38) fest, dass Placements, die aus Sicht der Probanden sinnvoll und realistisch in die Handlung integriert werden (hohe Integration), zu einer geringeren Erinnerungsleistung und Wiedererkennungshäufigkeit führen. Dens et al. (2012, S. 46) zeigten, dass mit zunehmender Handlungsrelevanz des platzierten Produktes dessen Wiedererkennungshäufigkeit steigt. Sie vermuten, dass Produkte mit einer hohen Relevanz für den Handlungsablauf stärker mit dem Film in Verbindung gebracht und daher leichter abgerufen werden können.

Cowley und Barron (2008, S. 94–97) stellten fest, dass bei hoher Beliebtheit des Medieninhaltes Produktplatzierungen häufiger als persuasive Elemente erkannt, eher als störend empfunden und daher besser erinnert werden. Die Erinnerungsleistung steigt auch, wenn der Protagonist in der Szene mit Product Placement anwesend ist (vgl. D’Astous und Chartier 2000, S. 38) bzw. das Produkt oder die Marke verwendet (vgl. Yang und Roskos-Ewoldsen 2007, S. 482). Bekannte Marken und Produkte werden besser erinnert als weniger bekannte oder gar erfundene (vgl. z. B. Nelson et al. 2004; Schneider und Cornwell 2005). Auch die Ankündigung von Produktplatzierungen zu Beginn des Medieninhalts (z. B. „Bitte beachten Sie die Produktplatzierungen!“) steigert die Erinnerungsleistung (vgl. z. B. Matthes und Naderer 2016; Reijmersdal et al. 2013).

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass sich die bisher erforschten kognitiven Effekte von Product Placements auf das Erlernen, Erinnern und Wiedererkennen einzelner Reize in Form von Marken und/oder Produkten beschränken. Bisher unberücksichtigt blieb, dass Placements Informationen beinhalten können, die über die bloße Präsenz von Marken oder Produkten hinausgehen und demnach auch andere Wissensinhalte vermitteln, wodurch sich eine neue Fragestellung ergibt – nämlich jene nach komplexeren Lerneffekten mit dem Ergebnis der Aneignung von Wissen.

4 Erklärungsmodelle für Lerneffekte

4.1 Erklärungsmodelle aus der Product-Placement-Forschung

Die Product-Placement-Forschung zieht evaluative Konditionierung, sozial-kognitive Lerntheorie, Priming und Mere Exposure-Effekt als zentrale Theorien und Modelle heran, um Werbewirkung zu erklären (vgl. Siegert et al. 2007). Die evaluative Konditionierung zeigt, wie Product Placements zu einer Veränderung in der Marken- oder Produktbewertung führen, die aus dem Imagetransfer z. B. vom markenproduktverwendenden Charakter auf das Markenprodukt hervorgeht (vgl. Schemer et al. 2008, S. 924). Obwohl dem natürlich auch kognitive Prozesse zugrunde liegen, ist die evaluative Konditionierung zur Vorhersage von speziellen Lerneffekten im Sinne einer Wissensaneignung weniger geeignet und wird daher auch nicht näher diskutiert.

Die sozial-kognitive Lerntheorie (vgl. Bandura 1977) beschreibt das Lernen am Modell und nimmt an, dass Menschen vom Verhalten anderer Regeln und Handlungsmuster – z. B. die Verwendung eines Markenproduktes – ableiten. Eine hohe Identifikation mit dem Modell sowie dessen erfolgreiches Handeln führen zu gesteigerter Aufmerksamkeit und erhöhen die Wahrscheinlichkeit der Verhaltensnachahmung (vgl. Balasubramanian et al. 2006, S. 132). Das Konzept des Primings geht von der unbewussten Verarbeitung eines Reizes aus, wobei die mit diesem Reiz zusammenhängenden Informationen zu einem späteren Zeitpunkt leichter abgerufen werden können. Werbeeffekte durch Product Placements treten demzufolge besonders dann auf, wenn es zuvor schon zu einer Reizdarbietung gekommen ist. Der Effekt des Primings setzt eine häufige Reizdarbietung, jedoch nicht zwingend ein hohes Maß an Aufmerksamkeit voraus (vgl. Reijmersdal et al. 2013, S. 133; Roskos-Ewoldsen et al. 2002, S. 97).

Der Mere-Exposure-Effekt (vgl. Zajonc 1968) beruht ebenfalls auf der Annahme, dass die wiederholte Darbietung eines Reizes zu einer leichteren Informationsverarbeitung führt. Diese einfachere Informationsverarbeitung wird von Rezipienten als angenehm empfunden, wodurch es bei der wiederholten Darbietung zu einer positiveren Bewertung des Reizes kommt. Der Effekt tritt besonders bei komplexer, kurzer und unauffälliger Darbietung des Reizes auf (vgl. Grimes und Kitchen 2007, S. 195), bei hohem Involvement in den Medieninhalt und geringem Persuasionswissen (vgl. Matthes et al. 2007, S. 496) bzw. bei unauffälligen Platzierungen und mittlerem bis hohen Involvement in den Medieninhalt (vgl. Matthes et al. 2012, S. 141).

Zusammenfassend ist anzunehmen, dass das Erlernen platzierter Marken- oder Produktinformationen, die über die bloße Präsenz des werblichen Elements hinausgehen, von der Beurteilung der Mediencharaktere abhängt, da, wie die sozial-kognitive Lerntheorie zeigt, diese mitunter die Aufmerksamkeit des Publikums steuert. Aber auch bei geringerer Aufmerksamkeit kann es entsprechend Priming und Mere-Exposure-Effekt zu einem Wissenszuwachs kommen, wenn bereits abgespeicherte Informationen diesen Prozess erleichtern. Da es jedoch nicht bloß um das Erlernen von Marken und Produkten, sondern um wesentlich komplexere Elemente geht, die über diese Reize hinausgehen und bisher in der Product-Placement-Forschung unberücksichtigt blieben, lassen sich Lerneffekte zwar erahnen, aber anhand der bisher herangezogenen Theorien nicht adäquat vorhersagen und erklären. Um das zu kompensieren, sind eine nähere Betrachtung bewusster und unbewusster Lernprozesse sowie weitere Erkenntnisse zum Einfluss von Bildungsniveau und Vorwissen sowie von Mediencharakteren notwendig.

4.2 Bewusste und unbewusste Lernprozesse

Kozma (1991, S. 179–180) beschreibt Lernen allgemein als aktiven und konstruktiven Prozess, bei dem der Lernende kognitive Ressourcen einsetzt, Informationen aus der Umwelt aufnimmt, diese in bestehende Strukturen einbettet und so neue Wissensstrukturen erschafft. Nach Frensch (1998, S. 58) kann zwischen expliziten und impliziten Lernprozessen unterschieden werden, wobei sich erstere dadurch auszeichnen, dass dem Lernenden ein bestimmtes Lernziel vorgegeben oder bekannt ist und er daher intentionell und hypothesengeleitet handelt.

Implizite Lernprozesse spielen bei Product Placement allgemein eine bedeutende Rolle, worauf die Theorie des Primings und der Mere-Exposure-Effekt (vgl. Grimes und Kitchen 2007, S. 195; Reijmersdal et al. 2013, S. 133; Roskos-Ewoldsen et al. 2002, S. 97), aber auch einzelne Forschungsarbeiten (vgl. Auty und Lewis 2004, S. 701; Costiuc 2009, S. 53) verweisen. Da es nun jedoch nicht mehr nur um das bloße Erlernen von Marken und Produkten geht, sondern um die Aufnahme komplexerer Informationen, die über die Marken- oder Produktreize hinausgehen, bedarf es einer ausführlicheren Betrachtung der Theorie des impliziten Lernens.

Lemke (2003, S. 78) versteht unter diesem Begriff den „Vorgang des Erwerbs von Wissen ohne Beteiligung bewusster Prozesse“. Im Vergleich zum expliziten Lernen ist der implizite Lernprozess mit geringer psychischer und physischer Anstrengung verbunden und erfordert keine direkte Aufmerksamkeit. Passive und entspannte Zustände sind für diese Art der Informationsverarbeitung sogar förderlich (vgl. Lemke 2003, S. 78–80). Beim impliziten Lernen handelt es sich um einen beiläufigen Lernprozess, wobei die nicht-intentionelle und automatische Aneignung von Wissen zu einer unbewussten Wissensbasis führt (vgl. Frensch 1998 S. 76; Lemke 2003, S. 78). So erlerntes Wissen ist daher spontan weder explizierbar noch verbalisierbar, lässt sich aber z. B. durch Multiple-Choice-Verfahren abrufen und messen (vgl. Lemke 2003, S. 80–82). Die Forschung zum impliziten Lernen nutzt zwar in erster Linie Sequenzen, Strukturen und Muster (z. B. eine Abfolge von Bildern) als zu erlernende Elemente (vgl. Goschke und Bolte 2007; Shanks 2005; Taatgen 1999), doch sind auch Fakten nichts anderes als strukturelle Gebilde aus Einzelinformationen, aus denen sich Wissen zusammensetzen kann. Die Theorie des impliziten Lernens bekräftigt die Annahme, dass Produktplatzierungen, die über die bloße Präsenz von Marken oder Produkten hinausgehen, einen Wissenszuwachs wahrscheinlich machen, selbst wenn der Lernprozess unbewusst und ohne vorhandene Lernziele erfolgt. Wissenszuwachs meint dabei mehr als eine gesteigerte Erinnerungsleistung und Wiedererkennung von Marken oder Produkten, nämlich die Abrufbarkeit und Wiedererkennung der im Zusammenhang mit der Marke oder dem Produkt kommunizierten Informationen.

4.3 Der Einfluss von Vorwissen und Bildung auf Lerneffekte

Die Lerneffekte, die bei einer Platzierung von Produkt- und Markeninformationen vermutet werden, nehmen Einfluss auf einen ganz konkreten Bereich des Wissens, nämlich auf den des Markenwissens. Dieses definiert Keller (2003, S. 596) als „personal meaning about a brand stored in consumer memory“ und meint damit jegliche deskriptiven und evaluativen Markeninformationen, die durch den Kontakt mit der Marke generiert werden. Aus neurobiologischer Sicht werden während eines Lernprozesses Assoziationsareale, in denen bereits erlernte Informationen gespeichert sind, aktiviert und neu verknüpft (vgl. Sieber 2003, S. 9–10). Beim Lernen von Markeninformationen verfügen nach Oakenfull und McCarthy (2010, S. 286–287) in der Markenverwendung erfahrene Personen, für die die Marke eine hohe Relevanz besitzt, über ein höher entwickeltes und mehrdimensionales assoziatives Netzwerk, das die Aufnahme von neuen Markeninformationen erleichtert.

Fraglich ist, ob tatsächlich das spezielle Wissen über eine Marke die Aufnahme von in Medieninhalten positionierten produkt- und markenrelevanten Informationen fördert. Ebenso ausschlaggebend kann das allgemeine Bildungsniveau sein, mit dem die Kompetenz zur Medienverarbeitung einhergeht, sodass höher Gebildete schneller und effektiver Informationen aufnehmen und durch ein breiteres Vorwissen besser in bestehende Wissensstrukturen integrieren können (vgl. Bonfadelli 2002; Tichenor et al. 1970, S. 159–162).

4.4 Der Einfluss von Mediencharakteren auf Lerneffekte

Zwar berücksichtigt auch die aktuelle Product-Placement-Forschung Mediencharaktere, doch hat sie deren Einfluss auf die kognitive Placement-Wirkung lediglich dann nachgewiesen, wenn diese Charaktere in der entsprechenden Szene anwesend sind bzw. das beworbene Element verwenden (vgl. D’Astous und Chartier 2000, S. 38; Yang und Roskos-Ewoldsen 2007, S. 482). Knoll et al. (2015, S. 239–740) beziehen zwar die Attraktivität der Mediencharaktere und die darauf aufbauende parasoziale Beziehung zwischen Publikum und Mediencharakteren in ihre Forschung ein, beschäftigen sich aber ausschließlich mit den Effekten auf die Markenbewertung. Annahmen über den Einfluss von Mediencharakteren auf kognitive Effekte lassen sich daraus nicht ableiten.

Nachweislich beeinflusst werden die Aufnahme und Verarbeitung medienvermittelter Inhalte durch die vom Publikum vermutete bzw. wahrgenommene Sachkenntnis, Glaubwürdigkeit, Attraktivität, Sympathie, Macht und Beeinflussungs- bzw. Überredungsabsicht der Kommunikatoren (vgl. Bonfadelli 2004, S. 283; Gierl und Bambauer 2002, S. 44–45). Kognitive Effekte, also Lerneffekte, treten dabei unabhängig von der Glaubwürdigkeit der Quelle auf (zusammenfassend vgl. Bonfadelli 2004, S. 284). Entscheidend ist hier vielmehr die Attraktivität, die maßgeblich durch die Ähnlichkeit zwischen Informationsquelle und Rezipient/in bedingt ist (vgl. Bonfadelli 2004, S. 284) und zu einer intensiveren Beschäftigung mit dem Kommunikator sowie zu höherer Aufmerksamkeit, Aktivierung und größerer Interaktionsbereitschaft führt (vgl. Gierl und Bambauer 2002, S. 45). Überträgt man diese Erkenntnisse, die vorrangig aus der Kommunikatorforschung stammen, auf die hier zentralen Lerneffekte, so ist zu vermuten, dass mit zunehmender Attraktivität des Kommunikators auch eine höhere Aufmerksamkeit einhergeht, die das Erlernen von Marken- und Produktinformationen fördert.

5 Hypothesen

Angesichts von Produktplatzierungen, die über die bloße verbale und/oder visuelle Präsenz einer Marke oder eines Produktes hinausgehen und zusätzliche Informationen über die beworbenen Elemente beinhalten, muss nach komplexeren Lerneffekten gefragt werden, die eine Aneignung von Wissen zur Folge haben. Wie gezeigt wurde, lassen sich derartige Platzierungen nicht eindeutig in die Systematik der Product-Placement-Forschung eingliedern, ihre Wirkung ist jedoch den im Forschungsfeld bekannten kognitiven Effekten zuzuordnen (vgl. z. B. Cowley und Barron 2008; D’Astous und Chartier 2000; Dens et al. 2012; Yang und Roskos-Ewoldsen 2007; Matthes und Naderer 2016; Reijmersdal et al. 2013). Die in der Product-Placement-Forschung zur Erklärung von Werbeeffekten herangezogenen Theorien lassen darauf schließen, dass kognitive Prozesse und somit auch komplexere Lerneffekte sowohl bei hoher als auch bei geringer Aufmerksamkeit auftreten können (vgl. Balasubramanian et al. 2006; Grimes und Kitchen 2007; Reijmersdal et al. 2013; Roskos-Ewoldsen et al. 2002). Auch die theoretischen Grundannahmen zur Unterscheidung zwischen explizitem und implizitem Lernen (vgl. Frensch 1998; Kozma 1991; Lemke 2003) bekräftigen diese Vermutung. Daraus resultiert folgende Hypothese:

H1.

Platzierte Marken- und Produktinformationen, die über die bloße verbale und/oder visuelle Präsenz der Marke oder des Produktes hinausgehen, führen bei Rezipienten zu Lerneffekten. Dabei können sich Rezipienten besser frei an die platzierten Informationen erinnern (recall) und erkennen diese häufiger wieder (recognition).

Diese Lerneffekte nehmen Einfluss auf einen konkreten Bereich des Wissens, nämlich auf den des Markenwissens (vgl. Keller 2003, S. 596). Ein höher entwickeltes und mehrdimensionales assoziatives Netzwerk, über vor allem in der Markenverwendung erfahrene Personen verfügen, für die die Marke eine hohe Relevanz besitzt, erleichtert die Aufnahme von Markeninformationen (vgl. Oakenfull und McCarthy 2010, S. 286–287). Genauso kann mit allgemein höherer Bildung eine höhere Kompetenz zur Medienverarbeitung einhergehen, sodass höher Gebildete schneller und effektiver Informationen aufnehmen und durch ein breiteres Vorwissen in der Lage sind, diese besser in bestehende Wissensstrukturen zu integrieren (vgl. Tichenor et al. 1970, S. 159–162). Daraus resultieren folgende Hypothesen:

H2 a–c.

Je höher die Markenerfahrung (H2a), die Markenrelevanz (H2b) und das Bildungsniveau (H2c), desto stärker treten Lerneffekte auf. Das heißt, desto besser können sich Rezipienten frei an die platzierten Informationen erinnern (recall), und desto häufiger erkennen sie diese wieder (recall).

Schließlich weisen Erkenntnisse aus der Product-Placement-Forschung (vgl. D’Astous und Chartier 2000; Knoll et al. 2015; Yang und Roskos-Ewoldsen 2007) und die sozial-kognitive Lerntheorie (vgl. Balasubramanian et al. 2006, Bandura 1977) auf die Bedeutung von Mediencharakteren hinsichtlich der Placement-Wirkung hin. Es ist anzunehmen, dass die Attraktivität des Mediencharakters zu einer intensiveren Beschäftigung mit dem Kommunikator sowie zu höherer Aufmerksamkeit führt (vgl. Gierl und Bambauer 2002, S. 45). Wie die Theorie des Primings, der Mere-Exposure-Effekt (vgl. Grimes und Kitchen 2007; Reijmersdal et al. 2013; Roskos-Ewoldsen et al. 2002) sowie die Theorie des impliziten Lernens (vgl. Lemke 2003) zeigen, kann die Verarbeitung und Aufnahme von Informationen auch bei geringer Aufmerksamkeit auftreten, wobei so Erlerntes spontan weder explizierbar noch verbalisierbar ist und demnach zwar nicht erinnert, aber wiedererkannt werden kann (Lemke 2003, S. 80–82). Die Attraktivität des Mediencharakters sollte somit die Erinnerungsleistung positiv beeinflussen, nicht jedoch die Wiedererkennungshäufigkeit, da diese auch ohne hohe Aufmerksamkeit durch implizites Lernen erklärt werden kann. Daraus resultiert folgende Hypothese:

H3 a–b.

Je attraktiver Mediencharaktere wahrgenommen werden, desto stärker treten Lerneffekte auf (H3a). Dabei hat die Attraktivität einen stärkeren positiven Einfluss auf die Erinnerungsleistung (recall) als auf die Wiedererkennungshäufigkeit (recognition) (H3b).

6 Methode

6.1 Design und Stichprobe

Mit einer experimentellen Studie im Rahmen einer quantitativen Online-Befragung haben wir die Hypothesen überprüft. Variiert wurde das Auftreten von Markeninformationen. Der Link zum Fragebogen wurde via E‑Mail, bei Facebook sowie im sozialen Umfeld verbreitet. Damit es bei Probanden aus dem sozialen Umfeld zu keinen Gefälligkeitsantworten kommen konnte, blieb der Zweck der Befragung den Teilnehmern bis zum Abschluss unbekannt.

6.2 Stimulusmaterial

Beim verwendeten Stimulusmaterial musste es sich um einen deutschsprachigen, allgemein ansprechenden, unterhaltenden audiovisuellen Medieninhalt handeln, in dessen Handlungsablauf Produkt- oder Markeninformationen eingebaut sind. Das beworbene Objekt musste allgemein bekannt sein, um kognitive Effekte nicht von vornherein zu hemmen (vgl. Nelson et al. 2004; Schneider und Cornwell 2005). Erfahrungen mit dem beworbenen Objekt sollten aber bei den Probanden unterschiedlich ausgeprägt sein. Als Stimulusmaterial, das eben diese Kriterien erfüllt, wählten wir die bereits einleitend beschriebene Episode der US-Sitcom The Big Bang Theory aus (vgl. Lorre et al. 2011, S4E2).

In der Episode befinden sich die Protagonisten in einem Restaurant und entdecken dort Steve Wozniak, der zusammen mit Steve Jobs die Firma Apple gründete. Die Positionierung von Marken- und Produktinformationen zur Marke Apple erfolgt in den Dialogen der Gruppe über bzw. mit Steve Wozniak. Dieser wird 1) mit seinem vollen Namen und 2) seinem Spitznamen „Woz“ als Mitbegründer von Apple vorgestellt. Da er nicht nur erwähnt wird, sondern selbst auftaucht, ist auch 3) sein Erscheinungsbild ersichtlich. Ein Dialog zwischen Steve Wozniak und einem der Protagonisten handelt 4) vom Apple II, einem der ersten Computer für Heimanwendungen. Neben 5) dessen Erscheinungsjahr 1977 wird auch 6) das damals verwendete Dateiverwaltungssystem Apple DOS 3.3 erwähnt (vgl. Lorre et al. 2011, S4E2, 16:12–18:35). Durch den Zusammenschnitt der rund 20 Minuten langen Episode konnten schließlich zwei etwa fünfeinhalb Minuten lange Videoclips erstellt werden, die eine narrative Struktur aufweisen und sich nur durch jene Szenen unterscheiden, in der die marken- und produktrelevanten Informationen vorkommen. Eine Version enthielt diese Szenen, die andere nicht.

6.3 Messung

Lerneffekte wurden durch Wissensfragen zu den im Stimulusmaterial der Experimentalgruppe kommunizierten Markeninformationen erhoben. Zu jeder Information wurde eine offene und eine geschlossene Frage verfasst, um Erinnerungsleistung und Wiedererkennungshäufigkeit zu messen. Bei den geschlossenen Fragen erhielten die Probanden jeweils fünf Antwortmöglichkeiten (darunter auch „weiß ich nicht“), deren Reihenfolge randomisiert war.

Die Fragen waren z. B. wie folgt formuliert: Offene Frage: „Kennen Sie neben Steve Jobs den zweiten Mitbegründer von Apple Computer? Wenn ja, tragen Sie seinen Namen in folgendes Textfeld ein?“ Geschlossene Frage: „Welche der folgenden Personen war neben Steve Jobs der zweite Mitbegründer von Apple Computer? Als Hilfestellung werden Ihnen diesmal folgende Antwortmöglichkeiten vorgegeben. Klicken Sie das entsprechende Kästchen.“ Es standen folgende Antwortmöglichkeiten zur Verfügung: „Thomas Nowak“, „Michael Orlowski“, „Frank Kowalski“, „Steve Wozniak“, „weiß ich nicht“.

Die Experimentalbedingung hatte die zwei Ausprägungen „Stimulus mit Markeninformationen“ und „Stimulus ohne Markeninformationen“. Da eine intensive Beschäftigung mit der Marke zu einem stärker ausgeprägtem Markenwissen führt, wurde die quasi-experimentelle Variable Markenerfahrung über den Markenbesitz und die Markenverwendung erhoben. Die Probanden gaben an, aus welchen der sechs vorgegebenen Produktkategorien (Mobiltelefon, Heimcomputer, Laptop, Mp3-Player, Software, sonstige Apple Produkte) Produkte der Marke Apple in ihrem Haushalt vorhanden sind und aus welchen Kategorien sie Produkte selbst besitzen. Der Besitz eines Produktes wurde je Kategorie mit der Zahl 2 und das Vorhandensein im Haushalt mit der Zahl 1 kodiert. Traf für eine Produktkategorie beides nicht zu (weder Besitz noch im Haushalt vorhanden), so wurde das mit der Zahl 0 kodiert. Die Markenverwendung erhoben wir ebenfalls für diese Produktkategorien auf einer fünfstufigen Skala (1 = „nie oder sehr selten“ bis 5 = „täglich“). Die Markenerfahrung errechnete sich schließlich aus der Summe der Multiplikationen des Markenbesitzes mit der Markenverwendung pro Produktkategorie. Da der Markenbesitz und die Markenverwendung von insgesamt sechs Produktkategorien der Marke Apple erhoben wurden, ergab sich für die Markenerfahrung eine Skala von 0 = „geringe Markenerfahrung“ bis 60 = „hohe Markenerfahrung“. Die quasi-experimentelle Variable der Markenrelevanz wurde für verschiedene Marken (u. a. der Marke Apple) erhoben. Dafür benutzten wir eine aus drei Items bestehende und ins Deutsche übersetzte Involvement-Skala („Ich lege großen Wert auf diese Marke“, „Man kann sagen, dass mich diese Marke besonders interessiert“, „Diese Marke interessiert mich überhaupt nicht“ von 1 = „trifft nicht zu“ bis 5 = „trifft absolut zu“) (vgl. Bruner II 2009, S. 543–544) und bildeten daraus für die Marke Apple den Index Markenrelevanz (Cronbachs α = 0,90).

Die quasi-experimentelle Variable der Attraktivität der Mediencharaktere wurde mit einer 5-stufigen Likert-Skala anhand gegensätzlicher Attribute erhoben (unattraktiv/attraktiv, kann mich mit dieser Person nicht identifizieren/kann mich mit dieser Person identifizieren, uninteressant/interessant, unsympathisch/sympathisch, ist mir überhaupt nicht ähnlich/ist mir sehr ähnlich, nicht vertrauenswürdig/vertrauenswürdig). Hierfür wurde aus allen Attributen aller Mediencharaktere, die marken- und produktrelevante Informationen kommunizieren, der Index Attraktivität der Mediencharaktere gebildet (Cronbachs α = 0,86). Bei der quasi-experimentellen Variable Bildung fragten wir nach dem höchsten formalen Bildungsgrad und gaben acht Kategorien (von „Kein Pflichtschulabschluss“ bis „Hochschule/Universität“) vor.

6.4 Fragebogenaufbau, Pretests und Ablauf der Befragung

Nach einer kurzen Einleitung ging es zunächst um das Interesse an und die Relevanz von unterschiedlichen Produktkategorien und Marken. Die Reihenfolge der Marken war dabei randomisiert. Auch wenn hier durch die Nennung der Marke Apple unter Umständen ein Priming-Effekt ausgelöst wurde, war es zwingend notwendig, die Relevanz der Marke Apple vor und somit unbeeinflusst von der Stimulusdarbietung zu messen. Es folgten ein Testvideo zur Kontrolle der Bildwiedergabe und zur Einstellung der Tonwiedergabe in angenehmer Zimmerlautstärke sowie anschließend das eigentliche Stimulusmaterial. Beide Videos waren direkt in den Onlinefragebogen integriert. Anschließend bewerteten die Probanden das Stimulusmaterial und die Protagonisten. Sie sollten nun spontan drei Marken aus der Computer-, Telekommunikations- und Unterhaltungselektronikbranche nennen. Dem folgten Wissensfragen zu den im Stimulusmaterial platzierten Informationen, wobei zu jeder Information immer zuerst die offene Frage gestellt wurde. Anschließend erfolgte u. a. die Bewertung der Marke Apple anhand mehrerer Eigenschaftspaare.

Vor der eigentlichen Befragung fanden mehrere Pretests statt, die eine Kürzung des Fragebogens und die Umformulierung einer Frage zur besseren Verständlichkeit nach sich zogen. Der Fragebogen wurde am 30.10.2012 aktiviert und war bis zum 30.11.2012 abrufbar. Zeitgleich mit der Aktivierung des Onlinefragebogens akquirierten wir die Versuchsteilnehmer via E‑Mail, Facebook und im weiteren sozialen Umfeld und baten um Weiterleitung des Links.

Auf die Umfrage klickten insgesamt 747 Personen, von denen 365 den Fragebogen auch beendeten. Daten von Probanden, die sich das Stimulusmaterial nicht vollständig ansahen, waren für die Analyse ebenfalls unbrauchbar und mussten aussortiert werden. Die so bereinigte Stichprobe umfasste schließlich 269 Datensätze (Kontrollgruppe: 132 Probanden, 49,1 %; Experimentalgruppe: 137 Probanden, 50,9 %; N = 269). Davon abweichende Fallzahlen resultieren aus vereinzelt nicht beantworteten Fragen. Es haben mehr Frauen (75,2 %; n = 266) als Männer teilgenommen. 77 Prozent der Probanden (N = 269) gaben an, derzeit zu studieren (49,1 % mit universitärem oder hochschulverwandtem Abschluss, N = 269). Das Alter der Probanden reichte von 15 bis 56 Jahren (M = 26,04; SD = 5,95; n = 268).

7 Ergebnisse

In Hypothese 1 vermuten wir, dass platzierte Marken- und Produktinformationen, die über die bloße verbale und/oder visuelle Präsenz der Marke oder des Produktes hinausgehen, zu Lerneffekten führen. In der Experimentalgruppe wurden mit einem Mittelwert von M = 3,49 (SD = 2,71; n = 137) mehr Fragen richtig beantwortet als in der Kontrollgruppe mit einem Mittelwert von M = 1,33 (SD = 2,02; n = 132). Die Varianzanalyse zeigt, dass es sich hierbei um einen höchstsignifikanten Unterschied handelt (F(1,267) = 54,65; p < 0,001; η 2 = 0,17). Bei den offenen Wissensfragen konnten die Probanden der Experimentalgruppe M = 1,28 (SD = 1,36; n = 137) richtig beantworten, die der Kontrollgruppe lediglich M = 0,36 (SD = 0,85; n = 132). Von den sechs geschlossenen Wissensfragen wurden in der Experimentalgruppe M = 2,2 (SD = 1,6; n = 137) richtig beantwortet. In der Kontrollgruppe waren es nur M = 0,97 (SD = 1,27; n = 132). Auch hier zeigt die Varianzanalyse, dass es sich sowohl hinsichtlich der Anzahl richtig beantworteter offener (F(1,267) = 44,97; p < 0,001; η 2 = 0,14) als auch geschlossener Wissensfragen (F(1,267) = 48,68; p < 0,001; η 2 = 0,15) um höchstsignifikante Unterschiede handelt. Das zeigt, dass die platzierten Informationen erlernt, abgerufen und wiedererkannt werden können, also Lerneffekte auftreten, was Hypothese 1 unterstützt.

Entsprechend Hypothese 2 sollten mit zunehmender Markenerfahrung (Hypothese 2a), Markenrelevanz (Hypothese 2b) und steigendem Bildungsniveau (Hypothese 2c) stärkere Lerneffekte auftreten. Die hierarchischen Regressionsanalysen (siehe hierzu Modell 2 und 3 in Tab. 1 im Anhang), bei denen die jeweils nicht für die Interaktion verwendeten Variablen (Markenerfahrung bzw. Markenrelevanz) sowie Alter, Bildung und die wahrgenommene Attraktivität der Mediencharaktere kontrolliert wurden, zeigen, dass weder Markenerfahrung (b = −0,01; t(247 )= −0,35; p = 0,724) noch Markenrelevanz (b = −0,16; t(247) = −0,71; p = 0,481) den Effekt der Experimentalbedingung auf die Anzahl richtig beantworteter Wissensfragen, also den Lerneffekt, beeinflusst. Zu ähnlichen Ergebnissen kommt man bei der separaten Berücksichtigung offener Wissensfragen und Markenerfahrung (b = −0,01; t(247) = −0,71; p = 0,477) bzw. Markenrelevanz (b = −0,05; t(247) = −0,50; p = 0,618) sowie geschlossener Wissensfragen und Markenerfahrung (b = 0,00; t(247) = −0,02; p = 0,981) bzw. Markenrelevanz (b = −0,10; t(247) = −0,77; p = 0,444).

Die Ergebnisse zeigen jedoch (siehe hierzu Modell 1 in Tab. 1 im Anhang), dass neben der Experimentalbedingung (b = 2,21; t(247) = 7,53; p < 0,001) auch die Markenerfahrung (b = 0,05; t(247) = 3,15; p = 0,002) sowie die wahrgenommene Attraktivität der Mediencharaktere (b = 0,82; t(247) = 2,91; p = 0,004) die Anzahl richtig beantworteter Wissensfragen als Haupteffekte hochsignifikant beeinflussen, nicht aber die Markenrelevanz (b = −0,07; t(247) = −0,52; p = 0,605). Das Modell besitzt eine Vorhersagegüte von R 2 korr. = 0,24; F(6, 248) = 14,69; p < 0,001. Zu ähnlichen Ergebnissen, auf die wir hier nicht näher eingehen, da sie für die Hypothesenprüfung keine Relevanz besitzen, kommt man bei der separaten Analyse offener und geschlossener Fragen. Somit werden die Hypothesen 2a und 2b nicht unterstützt.

Nach der Hypothese 2c sollte die Höhe des Bildungsniveaus die Stärke der Lerneffekte positiv beeinflussen. Für die Analysen wurde die Variable Bildung mit ursprünglich acht Stufen auf zwei Stufen reduziert, da sonst einzelne Ausprägungen zu geringe Fallzahlen beinhaltet hätten (z. B. allgemeine Pflichtschule und Lehre). Ein niedriges Bildungsniveau umfasst dabei jene Fälle mit allgemeinem Pflichtschulabschluss sowie abgeschlossener Lehre (Probanden ohne abgeschlossene Pflichtschule waren nicht im Sample), allgemein bildender und berufsbildender höherer Schule. Ein hohes Bildungsniveau beinhaltet jene Fälle mit abgeschlossener hochschulverwandter Ausbildung und dem Abschluss an einer Hochschule oder Universität.

Die hierarchische Regressionsanalyse (siehe hierzu Modell 4 in Tab. 1 im Anhang), bei der wahrgenommene Markenerfahrung, Markenrelevanz, Attraktivität der Mediencharaktere und Alter kontrolliert wurden, zeigt einen signifikanten interaktiven positiven Effekt zwischen Experimentalbedingung und Bildungsniveau auf die Anzahl richtig beantworteter Wissensfragen (b = 1,24; t(247) = 2,15; p = 0,032). Das Modell besitzt eine Vorhersagegüte von R 2 korr. = 0,26; F(7, 247) = 13,44; p < 0,001. Bei der Anzahl richtig beantworteter offener Wissensfragen ist der interaktive Effekt zwischen Experimentalbedingung und Bildungsniveau ebenfalls signifikant (b = 0,61; t(247) = 2,22; p = 0,028), wobei das Modell eine Vorhersagegüte von R 2 korr. = 0,22; F(7, 247) = 11,50; p < 0,001 aufweist. Abb. 1, erstellt nach Hayes und Matthes (2009, S. 924), veranschaulicht dieses Ergebnis und zeigt, dass das Bildungsniveau den Effekt des Placements auf die Anzahl richtig beantworteter offener Wissensfragen und somit das Erinnern der platzierten Informationen erhöht. So hat das Bildungsniveau in der Kontrollgruppe (ohne Placement) keinen Einfluss auf die Anzahl richtig beantworteter offener Wissensfragen. In der Experimentalgruppe (mit Placement) beantworteten Personen mit hoher Bildung (M + SD) mehr offene Wissensfragen richtig als Personen mit niedriger Bildung (M − SD).

Abb. 1
figure 1

Effekt von Platzierung und Bildung auf die Erinnerungsleistung (n = 267)

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Die Anzahl richtig beantworteter geschlossener Wissensfragen wird nicht durch eine Interaktion zwischen Experimentalbedingung und Bildung beeinflusst (b = 0,63; t(247) = 1,79; p = 0,074). Das Modell hat eine Vorhersagegüte von R 2 korr. = 0,22; F(7, 247) = 11,47; p < 0,001. Insgesamt beeinflusst also das Bildungsniveau als Moderator die Stärke des Lerneffekts, führt dabei zu einer gesteigerten Erinnerungsleistung, nicht jedoch zu einer verbesserten Wiedererkennungshäufigkeit der platzierten Informationen. Hypothese 2c wird daher nur teilweise unterstützt.

Hypothese 3a geht davon aus, dass die wahrgenommene Attraktivität der Mediencharaktere die Stärke der Lerneffekte positiv beeinflusst, also mit höherer Attraktivität mehr Wissensfragen richtig beantwortet werden können. Die hierarchische Regressionsanalyse (siehe hierzu Modell 5 in Tab. 1 im Anhang), bei der Markenerfahrung, Markenrelevanz, Alter und Bildungsniveau kontrolliert wurden, zeigt, dass die wahrgenommene Attraktivität der Mediencharaktere den Effekt der Experimentalbedingung auf die Anzahl richtig beantworteter Wissensfragen hochsignifikant positiv beeinflusst (b = 1,49; t(247) = 2,66; p = 0,008). Das Modell hat eine Vorhersagegüte von R 2 korr. = 0,26; F(7, 247) = 13,91; p < 0,001.

Wie Abb. 2 veranschaulicht, sind die Unterschiede in der Anzahl richtig beantworteter Wissensfragen bei verschiedenen Stufen der wahrgenommenen Attraktivität der Mediencharaktere (niedrig = M − SD/mittel = M/hoch = M + SD) in der Experimentalgruppe (mit Placement) deutlich stärker ausgeprägt als in der Kontrollgruppe (ohne Placement). Demnach steigt die Stärke des Lerneffekts mit der wahrgenommenen Attraktivität der Mediencharaktere.

Abb. 2
figure 2

Effekt von Platzierung und wahrgenommener Attraktivität der Mediencharaktere auf die Anzahl richtig beantworteter Wissensfragen (n = 265)

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Die Ergebnisse zeigen zudem, dass die wahrgenommene Attraktivität den Effekt der Experimentalbedingung auf die Anzahl richtig beantworteter offener Wissensfragen stärker fördert ((b = 0,80; t(247) = 3,02; p = 0,003), wobei das Modell eine Vorhersagegüte von R 2 korr. = 0,24; F(7, 247) = 12,28; p < 0,001 aufweist), als die Anzahl richtig beantworteter geschlossener Wissensfragen (b = 0,69; t(247) = 2,00; p = 0,046). Hier hat das Modell eine Vorhersagegüte von R 2 korr. = 0,23; F(7, 247) = 11,62; p < 0,001. Demnach unterstützen die Ergebnisse die Hypothese 3b.

8 Diskussion und Ausblick

Produktplatzierungen, die über die bloße Präsenz von Marken oder Produkten hinausgehen und komplexere marken- und produktrelevante Informationen beinhalten, stellen das Forschungsfeld vor die Frage nach damit zusammenhängenden Lerneffekten. Mit unserem Experiment konnten wir eben solche Effekte nachweisen, was eine neue Perspektive für die Product Placement-Forschung eröffnet, in der komplexere Lerneffekten in den Vordergrund rücken.

Die Lerneffekte, die bei einer Platzierung von Produkt- und Markeninformationen nachgewiesen wurden, nehmen auf das Markenwissen Einfluss (vgl. Keller 2003, S. 596). Dabei verfügen markenerfahrene Personen, für die die Marke eine hohe Relevanz besitzt, über ein höher entwickeltes und mehrdimensionales assoziatives Netzwerk hinsichtlich der Marke, was die Aufnahme von Markeninformationen erleichtert (vgl. Oakenfull und McCarthy 2010, S. 286–287). Überraschenderweise konnten wir jedoch nicht nachweisen, dass mit zunehmender Markenerfahrung und Markenrelevanz auch stärkere Lerneffekte einhergehen. Das Wissen um eine Marke kann durch die Intensität der Markenverwendung, nicht aber durch die Stärke der Markenrelevanz erklärt werden; keiner der beiden Faktoren beeinflusst den Lerneffekt. Vermutlich stellen Markenrelevanz und Markenverwendung keine geeigneten Indikatoren dar, um Rückschlüsse auf jenes Markenwissen zu treffen, das für das Erlernen neuer Markeninformationen ausschlaggebend ist.

Dass ein höheres Bildungsniveau aufgrund der damit zusammenhängenden höheren Kompetenz zur Medienverarbeitung (vgl. Tichenor et al. 1970, S. 159–162) ebenso das Erlernen der Markeninformationen fördert, bestätigen die Ergebnisse teilweise. So konnten wir nachweisen, dass sich höher Gebildete zwar häufiger an die platzierten Markeninformationen erinnern, das Bildungsniveau aber keinen Einfluss auf die Wiedererkennungshäufigkeit hat. Zu vermuten ist, dass die Informationsaufnahme (mit dem Ergebnis der Erinnerungs-, nicht aber der Wiedererkennungsfähigkeit) kognitive Ressourcen voraussetzt, über die eher Personen mit höherer Bildung verfügen.

Schließlich wurde angenommen, dass mit zunehmender Attraktivität der Mediencharaktere auch eine höhere Aufmerksamkeit (vgl. Gierl und Bambauer 2002, S. 45) einhergeht, die das Erlernen von Marken- und Produktinformationen fördert. Entsprechend der Theorie des Primings und dem Mere-Exposure-Effekt (vgl. Siegert et al. 2007) ist die Informationsaufnahme und damit auch die Wiedererkennung, jedoch weniger die Erinnerung, auch bei geringer Aufmerksamkeit möglich (vgl. Lemke 2003, S. 78–80). Diese Annahmen bestätigen sich. So konnten Personen mit einer höheren wahrgenommenen Attraktivität der Mediencharaktere in der Experimentalgruppe mehr Wissensfragen korrekt beantworten. Die Attraktivität fördert dabei die Erinnerungsleistung stärker als die Wiedererkennungshäufigkeit. Sie erklärt zudem auch als Haupteffekt die Anzahl richtig beantworteter Wissensfragen, wobei hier jedoch ein indirekter Zusammenhang wahrscheinlich ist. So könnten sowohl die Mediencharaktere als auch die Marke Apple für eine ähnliche Zielgruppe ansprechend sein, was auch die gewählte Kombination aus Medieninhalt und platziertem Element erklären würde.

Gerade weil die Platzierung von Marken- und Produktinformationen von der Forschung bisher unberücksichtigt blieb, konnten erste wichtige Fragen zu der Thematik beantwortet werden. Genauso eröffnen sich für das Forschungsfeld aber auch neue Fragen, die es in Folgeuntersuchungen zu beantworten gilt. Aufgrund unseres Forschungsdesigns war lediglich das Aufzeigen von Gruppenunterschieden möglich. Eine detaillierte Betrachtung der Wirkungsweisen auf einzelne Individuen konnte nicht erfolgen. Für Folgeuntersuchungen empfiehlt sich daher die Wahl eines sukzessiven Experiments. Aufgrund der Vorgehensweise bei der Akquirierung war die Stichprobe sehr studentisch geprägt und weist daher eine hohe Homogenität auf. Das ist gerade angesichts des Moderators Bildung besonders kritisch, da so nur ein eingeschränktes und unausgewogenes Spektrum an Bildungsniveaus für die Datenanalyse herangezogen werden konnte. Replikationsstudien sollten mit heterogeneren Stichproben arbeiten, um eine Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Hierfür ist auch die Verwendung alternativer Stimulusmaterialien notwendig. Das empfiehlt sich gerade auch für die beworbene Marke. Zur Erhebung des bereits bestehenden Markenwissens sollten zumindest zusätzlich neben Markenerfahrung und -relevanz alternative Indikatoren oder die möglichst direkte Messung gewählt werden. Gerade bei einer direkten Messung ist darauf zu achten, dass die darauffolgenden Ergebnisse davon unbeeinflusst bleiben und der eigentliche Zweck der Untersuchung nicht offenbart wird. Auch wenn es eher unwahrscheinlich ist, dass die hier nachgewiesenen Lerneffekte erst durch die Erwähnung der Marke Apple durch einen Priming-Effekt hervorgerufen wurden, empfiehlt es sich, bei Folgeuntersuchungen die Marke nach der Stimulusdarbietung erstmals zu erwähnen.

Trotz der methodischen Einschränkungen liefert diese Arbeit einen wertvollen Beitrag für die Product-Placement-Forschung. So konnten für in unterhaltenden Medieninhalten platzierte Marken- und Produktinformationen erste Lerneffekte nachgewiesen werden, die über eine gesteigerte Erinnerungsleistung und Wiedererkennungshäufigkeit hinausgehen und die Aneignung von Wissen bestätigen. Ergänzende theoretische Grundlagen erlauben es, die kognitiven Effekte von Produktplatzierungen aus einem neuen Blickwinkel zu betrachten. Es zeigt sich somit, dass das theoretische Instrumentarium der Product-Placement-Forschung stets zu erweitern ist. Die gewonnenen Erkenntnisse weisen schließlich einen Doppelcharakter auf. Sie bestätigen zum einen das manipulative Potenzial von Produktplatzierungen auf einer neuen Ebene. Zum anderen demonstrieren die Ergebnisse aber auch das wissensvermittelnde Potenzial selbst unterhaltender Medieninhalte. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich daher auch pädagogisch sinnvoll nutzbar machen.

Für die werbende Praxis zeigen die Ergebnisse zwar, dass in unterhaltenden Medieninhalten platzierte marken- und produktrelevante Informationen erinnert und wiedererkannt werden, doch ist fraglich, ob solche Effekte in wünschenswerter Relation zum Aufwand stehen. So können derartige Platzierungen durch die intensive Einbindung in die Handlung des Medieninhalts höhere Kosten als klassische Produktplatzierungen verursachen. Die Platzierung von produkt- und markenrelevanten Informationen kann allgemein weder empfohlen, noch kann davon abgeraten werden. Die Beschaffenheit der zu kommunizierenden Informationen und des Trägermediums sowie die allgemeinen Werbeziele stellen bei der Entscheidung vermutlich zentrale Faktoren dar.