在本章的研究中，产品卷入度是指在线评论接收者基于其自身固有的欲望、价值、关心而对某一产品所感知到的重要性和关联性程度，根据这种程度差异通常把产品卷入度分为高度卷入和低度卷入。卷入度是一个联结着个体、产品特性和情境的复杂整体［83］。
根据精细加工可能性理论可知，产品卷入度的不同，消费者对在线评论信息的处理路径也不同。高卷入度时，消费者会选择中枢说服线路，即更为认真地思考信息里面所包含的论据，并将其整合为一个总体的意见；低卷入度时，消费者则会选择边缘说服线路，即不会过多地投入精力进行处理信息，对信息内容的关注也会减少，主要是依靠间接提示去做判断。这种现象同样存在于在线评论采纳行为中。
大量研究证实，产品卷入度显著影响消费者信息搜索和信息加工行为［84］。Xue等（2004）发现评论接收者的产品卷入度和线下口碑经验是在线评论内容对采纳意愿的影响路径上的调节变量［149］。金立印（2007）则通过实验，设置了不同的购买场景，从而对产品卷入度进行控制，实验结果证明：消费者在产品卷入度高时，比在产品卷入度低时更容易受到在线评论的影响；同时，在产品卷入度高时，正面在线评论比负面在线评论对购买意愿的影响差异更大［52］。
Hawkins、Roger和Kenneth（1999）则认为，当消费者的产品卷入度较高时，其会投入更多的精力用于收集尽量多的产品相关信息，并进行仔细的分析和比较，整个购买决策过程会比较复杂。而当消费者的产品卷入度较低时，其购买决策将相对简单，有时甚至会忽略信息的收集和处理过程，直接进行消费购买［150］。而在访谈过程中，我们同样采集到类似反馈，访谈对象表示，对于重要的产品，他们会更注重评论的内容。因此本研究认为，产品卷入度在评论质量和评论有用性之间起调节作用。消费者的产品卷入度越高，评论质量对评论有用性的正向影响就越大。由于本书将评论质量分为5个维度，因此提出以下5个假设——
H10c：评论接收者产品卷入度越大，评论相关性对评论有用性正向影响越大。
H11c：评论接收者产品卷入度越大，评论及时性对评论有用性正向影响越大。(www.xing528.com)
H12c：评论接收者产品卷入度越大，评论准确性对评论有用性正向影响越大。
H13c：评论接收者产品卷入度越大，评论综合性对评论有用性正向影响越大。
H14c：评论接收者产品卷入度越大，评论可读性对评论有用性正向影响越大。
根据以上假设，评论采纳模型如图3-3所示。
图3-3 在线评论采纳模型
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