Age preferences for advertisement models differ by their gender / Las preferencias de edad de los modelos publicitarios varían en función del sexo del modelo

Abstract

Spanish

Based on evolutionary psychology, this paper investigates whether age preferences for ad models differ according to the model’s gender. The study is the first to experimentally document the double standard of ageing in consumer appraisals of advertisements. Fictitious advertisements were created for mineral water, chewing gum and energy bars, manipulating the ages of the models. Each participant was randomly placed in one of four conditions using a 2 (Model Age) × 2 (Model Gender) between-subjects experimental design and asked to rate the ads. As hypothesized, mature male models elicited a more favourable response than did young ones, whereas mature female models elicited a less favourable response than did young ones. The link between the model’s age and the attitude towards the ad was mediated by the model’s attractiveness. These preliminary results suggest that in choosing ad models, advertisers should take into consideration that mature male models and young female models are rated as attractive, eliciting favourable responses from potential consumers. Nonetheless, mature age can elicit the perception of trustworthiness of the model.

At the start of 2015, Nielsen (2015) identified the best-liked US celebrity endorsers. Within their top 10 endorsers, the women endorsers (e.g., Jennifer Garner, aged 43; Natalie Portman, 34; Sofia Vergara, 43) were younger than the named men (e.g., Liam Neeson, age 63; Pierce Brosnan, 61; Matthew McConaughey, 46; J. K. Simmons, 60; Jim Parsons, 42; Dennis Haysbert, 61; Jeff Bridges, 66). Is this age difference a coincidence, or do the age preferences for ad models differ according to the model’s gender?

Previous studies have indicated that overall, older people (over age 50) are underrepresented in advertisements (Carrigan & Szmigin, 1999a), and older females are especially underrepresented (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl, Prinsen, & Netzley, 2003; Prieler, Kohlbacher, Hagiwara, & Arima, 2011). This bias may be due to the double standard of ageing (Sontag, 1972), claiming that ageing is less detrimental to men than it is to women. The present study is the first to document the double standard of ageing in consumer appraisals of advertisements.

The authors of the current study designed fictitious ads, manipulating the ages of the models. Based on evolutionary psychology, the authors hypothesized that the model’s age would have different marketing outcomes, according to gender: mature male models will elicit a more favourable effect than would younger male models, whereas mature female models will elicit a less favourable effect than would their younger counterparts. The authors hypothesized that this differential effect of age on marketing outcomes would be mediated by the model’s perceived attractiveness.

Ad characteristics have been shown to affect the attitude towards the ad. According to the elaboration likelihood model (Petty & Cacioppo, 1986; Petty & Wegener, 1999), ads can change attitudes through careful consideration of the information (central route) or through simple contextual cues (peripheral route). Contextual cues are especially important if the advertised product is a low-involvement one, having minimal consequences for the consumer’s life (Petty & Cacioppo, 1979, 1986; Petty, Cacioppo, & Goldman, 1981; Petty, Cacioppo, & Schumann, 1983).

Model attractiveness

One such contextual cue is the ad model’s level of attractiveness (Petty et al., 1983; Praxmarer, 2011). Perceived attractiveness has a major role in determining the effectiveness of an ad model. The effects of model attractiveness have been assessed in print ads and in video commercials. Physically attractive models enhance positive attitudes towards the brand (e.g., Till & Busler, 2000). They also increase purchase intentions (DeShields, Kara, & Kaynak, 1996; Kahle & Homer, 1985; Liu & Brock, 2011; Liu, Huang, & Minghua, 2007; Till & Busler, 2000), especially in the short term (Eisend & Langner, 2010). For instance, Till and Busler (2000) used a 2 × 2 design using an attractive endorser (or graphically modified unattractive endorser) advertising a pen (or cologne) in a print ad. They found that attractiveness amplified brand attitude and purchase intentions for both products. Similar results have also been documented for salespersons: attractiveness increases brand attitude (Reinhard, Messner, & Sporer, 2006) and salesperson performance (Ahearne, Gruen, & Jarvis, 1999). Nonetheless, overly attractive endorsers can create negative effects for same-sex consumers (Jantzon & Basil, 2017).

There may be several reasons for the positive effect of model attractiveness. First, consumers may perceive attractive models as possessing desirable traits (Dion, Berscheid, & Walster, 1972) which are then transferred to the products they are advertising (Joseph, 1982). Through this mechanism, the model’s attractiveness can serve as a strong endorsement. Ohanian (1991) quotes Aristotle’s claim that ‘Beauty is greater recommendation than any letter of introduction’. Second, consumers may view the model as an ideal self (Choi & Rifon, 2012) and therefore prefer attractive models who suit this ideal. Third, consumers may think of the model as a person they would like to be with, such as a friend or mate. Because people prefer mates and friends who are attractive (Lemay, Clark, & Greenberg, 2010; Wang, Moon, Kwon, Evans, & Stefanone, 2010), they may prefer ads presenting attractive models. Finally, when an advertised product is related to attractiveness, consumers may think that the product will enhance their own attractiveness as it does for the model (Bower & Landreth, 2001).

When studying these attractiveness effects, many studies have been conducted using celebrity endorsers (e.g., Kahle & Homer, 1985; Ohanian, 1991). Although this is an important endeavour, it is restrictive because the endorser conveys many other traits that are inseparable from his or her attractiveness. Also, participants may vary in their knowledge and attitude towards the celebrity, thus increasing within-group variance (Till & Busler, 2000). For these reasons, the authors used non-celebrity models in the present study.

Gender differences in attractiveness

In rating attractiveness, men and women display both similarities and differences. Some traits are considered as attractive for both men and women. For example, a German study on more than 20,000 single participants (Schwarz & Hassebrauck, 2012) found that men and women are very similar in choosing the traits that are most important to them in a mate (e.g., honest, faithful, reliable, empathic, loving, well-tended). Other traits, however, differ in their perceived attractiveness for the two sexes. In general, when choosing a partner, women are more attentive to economic status, whereas men are more attentive to physical appearance (Buss & Barnes, 1986; Li, Bailey, Kenrick, & Linsenmeier, 2002; Schwarz & Hassebrauck, 2012). Specifically, regarding age, women prefer older (compared with younger) men and men prefer younger (compared with older) women.

What can explain this difference? Cultural explanations (Zentner & Eagly, 2015) and evolutionary explanations (e.g., Buss & Barnes, 1986) have been suggested. The sociocultural framework suggests that the unequal division of labour between men and women creates different gender roles. These roles, in turn, produce different mate preferences (Zentner & Eagly, 2015). Young age signals fertility in women and old age signals status and resources in men. The combination of a young woman with an older man abides with the traditional division of labour and its resulting inequality (Zentner & Eagly, 2015). According to the sociocultural framework, minimizing gender inequalities will result in smaller gender mate differences. However, the empirical basis for this claim is mixed (Schmitt, 2012; Zentner & Mitura, 2012).

Evolutionary theory suggests that in the past, males and females faced different environmental challenges (Kenrick & Keefe, 1992). These challenges genetically shaped their personalities and preferences, creating gender differences that exist to this day (Buss & Schmitt, 1993). For a female, one of the greatest challenges in selecting a mate was ensuring that he had sufficient resources to provide for her and her offspring. This challenge is reflected in present-day women’s preference for mates who possess financial resources (Schwarz & Hassebrauck, 2012). For a male, one of the greatest challenges in selecting a mate was identifying a fertile female prior to establishing a long-term bond with her. This challenge is represented in present-day men’s preference — though not necessarily a conscious one — for mates who are fertile, in general, and young, in particular (Kenrick & Keefe, 1992).

As female fertility — a crucial trait for prehistoric males — declines with age (Dunson, Colombo, & Baird, 2002), evolutionary psychology predicts that females will be viewed as less attractive as they age. In ageing males, the picture is more complex. On the one hand, as men begin to age, they may have accumulated resources over time (Gurven, Kaplan, & Gutierrez, 2006), possibly making them appear more powerful and thus more desirable (Maestripieri, Klimczuk, Traficonte, & Wilson, 2014). Conversely, when men age further, their ability to secure new resources may dwindle (Gurven et al., 2006; Kaplan, Hill, Lancaster, & Hurtado, 2000), thus diminishing their desirability.

Cross-culturally, old age is perceived as starting at age 60 (Chan et al., 2012). Overall, older men and women are rated as less attractive than younger ones (Fink et al., 2012; Maestripieri et al., 2014; Teuscher & Teuscher, 2007). For women, however, ageing is more detrimental to perceived attractiveness than it is for men (Bailey, Gaulin, Agyei, & Gladue, 1994; Canetto, Kaminski, & Felicio, 1995; Deutsch, Zalenski, & Clark, 1986; Maestripieri et al., 2014). This applies to both male and female viewers (Canetto et al., 1995). This effect has been termed ‘the double standard of aging’ (Sontag, 1972). In this study, the authors hypothesized that these gender differences in age attractiveness would be demonstrated in advertisements as well.

Age of ad models

Studies on the marketing effects of brand endorser demographics are lacking (Choi, Lee, & Kim, 2005; Huber, Meyer, Vogel, Weihrauch, & Hamprecht, 2013). Overall, younger advertisement models are preferred over older ones (Mazis, Ringold, Perry, & Denman, 1992; Vyncke, 2011). These preferences are reflected in the underrepresentation of older models in advertisements (Carrigan & Szmigin, 1999a; Clarke, Bennett, & Liu, 2014; Simcock & Sudbury, 2005), with the exception of magazines specifically targeting older consumers (Carrigan & Szmigin, 1999a, 1999b; Clarke et al., 2014). Advertisers are reluctant to use older models because they fear that their product will be perceived as old (Huber et al., 2013).

Whereas the older population is underrepresented in advertisements as a whole (Carrigan & Szmigin, 1999a), this is especially true for women (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl et al., 2003; Prieler et al., 2011). Commercial analyses have found that female actors are usually younger than their male counterparts (Furnham, Abramsky, & Gunter, 1997; Furnham & Paltzer, 2011; Ganahl et al., 2003), perhaps more so as time passes (Furnham & Paltzer, 2011). In Japanese commercials, for instance, females outnumber males by almost two to one in the 15–34 age group, but from age 35 onwards, female presence dramatically declines (Prieler et al., 2011).

Hypotheses

The objective of the present study was to experimentally examine the joined effects of age and gender on ad appraisal. We assess this interactive effect and explore the specific relationships between age, gender, attractiveness and ad attitude. Following evolutionary psychology and previous studies on the age of ad models and the double standard of ageing, we generated one general hypothesis and four specific ones:

H1: The effect of a model’s age on the general appraisal of an ad will be moderated by the model’s gender. Mature male models will elicit a more favourable effect than would young male models, whereas mature female models will elicit a less favourable effect than would their young counterparts. This hypothesis is consistent with the double standard of ageing (Sontag, 1972) and with common practice in advertising (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl et al., 2003; Prieler et al., 2011).

Specifically, we suggest four distinct hypotheses based on the moderated mediation model depicted in Figure 2:

H2: The effect of a model’s age on his or her attractiveness will be moderated by the model’s gender. Mature male models will be viewed as more attractive than young ones, whereas mature female models will be viewed as less attractive than young ones. This hypothesis is consistent with previous studies specifically targeting attractiveness (Bailey et al., 1994; Canetto et al., 1995; Deutsch et al., 1986; Maestripieri et al., 2014).

H3: The model’s age will be negatively linked to model attractiveness, and this, in turn, will be positively linked to the attitude towards the ad. This hypothesis is consistent with previous studies demonstrating that the model’s age is linked to the model’s attractiveness (Mazis et al., 1992; Vyncke, 2011) and the model’s attractiveness is linked to the attitude towards the ad (Praxmarer, 2011).

H4: The model’s age will be positively linked with perceived trustworthiness, and this, in turn, will be positively linked to the attitude towards the ad. Whereas old age is considered a negative trait for ad models (Mazis et al., 1992; Vyncke, 2011), it may signal positive attributes as well (Kornadt, Voss, & Rothermund, 2013). In a study conducted in 26 countries (Chan et al., 2012), participants rated old people as less impulsive and antagonistic and more agreeable, deliberate and altruistic. Age may also be related to trustworthiness. Advertisers have indicated that older spokespersons are likely to enhance credibility (Greco, 1988; Kohlbacher, Prieler, & Hagiwara, 2011) and recommend using them in advertising products necessitating trustworthiness, such as financial services and insurance (Greco, 1988).

H5: The attitude towards the ad will predict purchase intentions. A number of studies (La Ferle & Choi, 2005; Lafferty, Goldsmith, & Newell, 2002; Spears & Singh, 2004) have indicated that the attitude towards the ad is linked to the brand attitude, which is further linked to purchase intentions.

Method

Participants

The survey was conducted using Amazon Mechanical Turk, shown to be an effective method for recruiting survey participants (Crump, McDonnell, & Gureckis, 2013). Participants were compensated US$0.20 for their participation. The authors discarded 30 survey forms that did not reflect the integrity criteria: (1) viewing and responding to ads for an average of at least 10 seconds (measured by the Qualtrics software); (2) correctly answering a multiple-choice question at the end of the survey: ‘Which product was featured in one of the ads?’ This resulted in a sample of N = 671 (50.1% females; M _age = 35.1, SD _age = 11.8). All participants lived in the United States. Educational attainment was diverse but high (less than high school = 1%, high school = 32%, undergraduate degree = 54%, master’s degree = 11%, doctoral degree = 2%). Amazon Mechanical Turk worker samples are diverse and tend to represent the population of Internet users (Paolacci & Chandler, 2014).

Materials

The participants were shown a set of three similarly designed advertisements of low-involvement products (mineral water, chewing gum and energy bars). A photograph of the model’s head and shoulders was positioned on one half of the ad; the product was placed on the other half of the ad, appearing with a short four-word caption. In creating the ads, photos of six professional mature white male and female models, showing head and shoulders, were selected. All six models had white or grey hair. Using Adobe Photoshop CS6, these photos were then transformed to make the models look younger for use in the young experimental condition. White hair was darkened and facial wrinkles — known to increase the perceived age (Samson, Fink, & Matts, 2011) — were eliminated.

Procedure and measures

Each participant was randomly placed in one of four conditions using a 2 (Model Age) × 2 (Model Gender) between-subjects design. The participants rated each of the three ads in that condition for five outcome variables (purchase intentions, attitude towards the ad, model attractiveness, model trustworthiness and model expertise). All outcome variables were presented on a five-point Likert-type scale, ranging from 1 (‘strongly disagree’) to 5 (‘strongly agree’).

Purchase intentions were measured using a three-item scale (α = .93–.95) based on Wang, Yu, and Wei (2012): for example, ‘If the product is reasonably priced, I am likely to buy it’. Attitude towards the ad was measured using a three-item scale (α = .94–.95) based on Spears and Singh (2004) and Praxmarer (2011): for example, ‘I like this ad’.

Attractiveness, trustworthiness and expertise (Endorser credibility; Ohanian, 1991) measures were based on Roy, Guha, and Biswas (2015), using a single item per attribute, ‘The ad presenter seems attractive/trustworthy/an expert’. After rating the three ads, the participants were asked to estimate the average age of the models in the ads they had seen (‘In your opinion, what was the average age of the presenters?’). Participants also stated their own age, gender, country of residence and education level (1 = ‘less than high school’, 2 = ‘high school’, 3 = ‘undergraduate degree’, 4 = ‘master’s degree’, 5 = ‘doctoral degree’). Last, a multiple-choice question at the end of the survey checked whether the participant answered the questions deliberately: ‘Which product was featured in one of the ads?’ (1 = ‘water’, 2 = ‘toothbrush’, 3 = ‘pasta’, 4 = ‘detergent’).

Results

The study dataset is available online (Tifferet, 2019). Of the 671 participants, 626 (93%) answered the survey fully with no missing data. The manipulation check confirmed that the female models in the mature condition were perceived to be older (M _age = 55.2, SD _age = 7.3) than those in the young condition (M _age = 36.0, SD _age = 7.1; t(328) = 24.23, p < .001, 95% CI of the difference [18, 21], d = 2.71). The same was true for the older and younger male models (M _age = 49.5, SD _age = 7.5; M _age = 34.7, SD _age = 6.6, respectively; t(339) = 19.17, p < .001, 95% CI of the difference [13, 16], d = 2.00). Unexpectedly, the mature female models (M _age = 55.2, SD _age = 7.3) were perceived to be older than the mature male models (M _age = 49.5, SD _age = 7.5; t(342) = 7.16, p < .001, 95% CI of the difference [4, 7], d = 0.77).

Analyses of variance

To assess the general appraisal of the ad (H1), we carried out a MANOVA, using the model’s age and gender as the independent variables, and purchase intentions, attitude towards the ad, attractiveness, trustworthiness and expertise as outcome variables. All five outcome variables were highly correlated (r _range = .44 to .70).

Using Pillai’s trace, there was a significant effect of the model’s age favouring mature models, V = 0.05, F(5, 663) = 6.37, p < .001, η² = .05. There was a significant effect of the model’s gender favouring female models, V = 0.09, F(5, 663) = 12.29, p < .001, η² = .09. Finally, there was a significant interaction of model’s age and gender on the general appraisal of the ad (all five outcome measures), V = 0.03, F(5, 663) = 4.14, p = .001, η² = .03. In general, the interaction suggested that, as hypothesized in H1, mature male models had a more favourable effect than did young male models, whereas mature female models had a less favourable effect than their younger counterparts. Similar results were found using Wilks’ Lambda, Hotelling’s trace and Roy’s largest trace. A post hoc power analysis using G*Power (Faul, Erdfelder, Buchner, & Lang, 2009) showed that using N = 671 and V = 0.03 achieves a power of 0.99 for an interaction effect.

Following the MANOVA, separate univariate ANOVAs were conducted for each of the five outcome variables (Table 1). The ANOVA results indicate that mature models (as suggested by H4) and female models were perceived as more trustworthy. Finally, the model’s Age × Gender interaction predicted the attitude towards the ad (as suggested by H1) and the model’s perceived attractiveness (as suggested by H1 and H2). Mature male models had a more favourable effect than did young male models, whereas mature female models had a less favourable effect than did young female models (Figure 1).

Table 1.

Statistics and effect sizes of two-way analysis of variance for purchase intentions, ad attitude and model’s perceived attractiveness, trustworthiness and expertise by model age and gender (N = 671).

	SS	df	MS	F	p	η²
Purchase Intentions
Intercept	5,364.59	1	5,364.59	7,317.85	.001	.92
Model’s Gender (A)	0.33	1	0.33	0.44	.505	.00
Model’s Age (B)	0.72	1	0.73	0.98	.322	.00
A × B	3.33	1	3.33	4.54	.034	.01
Error	488.97	667	0.73
Ad Attitude
Intercept	6,687.02	1	6,687.02	12,272.22	.001	.95
Model’s Gender (A)	0.97	1	0.97	1.77	.183	.00
Model’s Age (B)	0.01	1	0.01	0.02	.887	.00
A × B	5.40	1	5.40	9.91	.002	.02
Error	363.44	667	0.54
Perceived Attractiveness
Intercept	7,620.95	1	7,620.95	11,399.07	.001	.94
Model’s Gender (A)	1.04	1	1.04	1.55	.214	.00
Model’s Age (B)	1.56	1	1.56	2.33	.127	.00
A × B	12.77	1	12.77	19.10	.001	.03
Error	445.93	667	.67
Perceived Trustworthiness
Intercept	6,975.74	1	6,975.74	13,434.14	.001	.95
Model’s Gender (A)	12.43	1	12.43	23.93	.001	.04
Model’s Age (B)	7.26	1	7.26	13.98	.001	.02
A × B	2.84	1	2.84	5.46	.020	.01
Error	346.34	667	0.52
Perceived Expertise
Intercept	5,165.90	1	5,165.90	8,046.51	.001	.92
Model’s Gender (A)	0.37	1	0.37	0.58	.446	.00
Model’s Age (B)	2.53	1	2.53	3.94	.048	.01
A × B	2.70	1	2.70	4.21	.041	.01
Error	428.22	667	0.64

Note: Model’s age, 0 = young, 1 = mature. Model’s gender, 0 = female, 1 = male. Statistical significance p < .01 (due to multiple tests) marked in bold; MS = mean square; SS = sum of squares; η² = partial eta squared.

Figure 1.

Model attractiveness (a) and attitude towards ad (b) by model age and gender.

Due to the gender difference in the perceived age of the model, we conducted ANCOVAs for the outcome variables attitude towards the ad and attractiveness, with the covariate perceived age. The results suggest that the model’s Age × Gender interaction still predicted the attitude towards the ad even after controlling for the perceived age F(1, 666) = 4.24, p = .005, η² = .01. The same was true for attractiveness F(1, 666) = 14.44, p < .001, η² = .02.

An additional MANOVA including all study variables and subject demographics (age, gender and education) found no significant effects for the subject demographics (all ps > .05). There was no significant interaction between the subject’s age and the model’s age V = 0.44, F(225, 2450) = 1.05, p = .31, η² = .09, demonstrating no support for an age-matching effect. There was no significant interaction between the subject’s gender and the model’s gender V = 0.02, F(5, 486) = 2.10, p = .06, η² = .02, demonstrating no support for a gender-matching effect. There was also no significant three-way interaction between the subject’s age and gender and the model’s age V = 0.60, F(345, 2450) = 0.98, p = .61, η² = .12. Together, these results suggest that the subject’s characteristics and their match with those of the model’s have negligible effects.

Path analysis

In order to test H2 to H5, a path model (Figure 2) was tested by bootstrapping (Preacher & Hayes, 2004), using a series of models conducted with the PROCESS custom dialog box (Hayes, 2013) and multiple regressions. Model 7 (Hayes, 2013) was used for assessing the gender-moderated mediation of attractiveness on the relation between age and attitude towards the ad (H2 and H3). Attitude towards the ad (Y) was predicted by the model’s age (X), moderated by the model’s gender (W) and mediated by the model’s attractiveness (M), with the model’s trustworthiness as covariate. As hypothesized (H3), the model’s age had an indirect effect on the attitude towards the ad through attractiveness. This effect was moderated by the model’s gender (H2): the indirect effect was positive for males, b = 0.03, 95% CI [0.001, 0.07] but negative for females, b = −0.06, 95% CI [−0.10, −0.02] (Figure 1).

Figure 2.

Moderated mediation path model.

In order to test H4, Model 4 (Hayes, 2013) was used for assessing trustworthiness as a mediator of age and attitudes. Attitude towards the ad (Y) was predicted by the model’s age (X), mediated by the model’s trustworthiness (M), with the model’s attractiveness, gender and Age × Gender as covariates. As hypothesized (H4), the model’s age also had an indirect effect on the attitude towards the ad through trustworthiness b = 0.10, 95% CI [0.03, 0.16] (Figure 2). Interestingly, since age had a negative impact on attractiveness but a positive impact on trustworthiness, this created two mediators in which the indirect effects were of opposite signs, in what has been termed ‘opposing mediation’ (Kenny, 2018).

Last, in order to test H5, a regression analysis of ad attitude on purchase intentions (including model age, gender, age × gender, attractiveness and trustworthiness as covariates) was conducted. As hypothesized (H5), the attitude towards the ad predicted purchase intentions (Figure 2).

Discussion

The primary objective of this research was to determine whether the age preferences for advertisement models differ according to the model’s gender. We found that mature male models did have a more favourable effect than did young male models, whereas mature female models had a less favourable effect than their young counterparts. These findings were independent of the subject’s demographic characteristics, suggesting their robustness. Mediation analysis revealed that the link between the model’s age and the attitude towards the ad was mediated by the model’s attractiveness. We also found that overall, mature models were rated more trustworthy than were young models.

The double standard of ageing

These findings are compatible with previous studies demonstrating the presence of a double standard of ageing (Maestripieri et al., 2014; Sontag, 1972): ageing men are perceived as more attractive than ageing women (Canetto et al., 1995; Maestripieri et al., 2014). Previous studies have also shown that ageing women are particularly underrepresented in advertisements (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl et al., 2003; Prieler et al., 2011). The present study incorporated both streams of research and advanced them by experimentally demonstrating the double standard of ageing in consumer appraisals.

Why does the model’s age have variable effects for men and women models? Both cultural and evolutionary theories recognize that the effect of age on attractiveness is gender-dependent. Both theories relate these differences to gender roles. The two theories differ in the fundamental basis of the different gender roles. Cultural theories view society as the driver of gender roles (Zentner & Eagly, 2015), whereas evolutionary theories view natural selection as the reason for existing gender roles (Buss & Schmitt, 1993; Kenrick & Keefe, 1992). These gender differences in mate preferences may later present themselves in advertisements.

Age and trustworthiness

In this study, the authors found that mature models were perceived as more trustworthy than their younger counterparts. These results are in line with previous studies indicating that older people can elicit positive stereotypes (Chan et al., 2012) and that advertisers believe that older models may enhance credibility (Greco, 1988; Kohlbacher et al., 2011). It is well established that models’ trustworthiness enhances their effectiveness (Amos, Holmes, & Strutton, 2008; Spry, Pappu, & Cornwell, 2011). Using mature models, therefore, may be advantageous when trustworthiness is an important component of brand personality.

Study limitations and future research

To the best of our knowledge, the present study was the first to experimentally evaluate the double standard of ageing in advertisements. The authors used photos of mature, successful models and manipulated them to make them appear younger. This digital manipulation may have diminished the attractiveness of the models in the young condition, because they may have looked artificial. It may have also reduced their trustworthiness for the same reason. Future studies should replicate the design using original photos of young models manipulated into older versions.

The study participants estimated the age of the mature models to be 49 for men and 55 for women, on average. This may have limited our ability to compare male and female models, as the mature female models were perceived to be older than the males. This gender difference in age perception may be due to the specific photos that were selected, in which case it should be better controlled for in future studies. However, the difference may have also resulted from inherent gender perception differences, in which case it would be much harder to control. For instance, male graders of facial photos tend to perceive subjects as younger than they are, whereas females are more accurate in their perceptions (Nkengne et al., 2008). Similarly, it is possible that age perception of male and female photos differs due to different criteria used for male and female faces. Indeed, the gender of a morphed face moderated the effect of facial age characteristics on age perception (O’Neil & Webster, 2011). That said, the perceived age difference between the male and female models in the present study significantly limits the study conclusions. The interaction between gender and maturity documented in the study could have arisen from the fact that the female models were perceived as older than the male ones, and not from a double standard on behalf of the viewers.

It should also be noted that the mature models do not fit the common perception for the elderly (age 60 and higher; Chan et al., 2012). This may explain why this study’s mature males were rated as more attractive than were the young males. Future studies using older models may find that ageing is detrimental to attractiveness for both men and women, but perhaps not by the same magnitude.

The present study used unknown models in advertisements. Future studies can examine the interaction of gender and age in celebrity endorsers as well. When subjects view an ad with a non-celebrity endorser, they focus on the brand more than on the endorser, whereas the opposite is true for ads using a celebrity endorser (Mehta, 1994). This suggests that the effects of the demographic characteristics of the model (age and gender) found in the present study may be amplified in studies using celebrity endorsers.

Practical implications

Model or endorser attractiveness has significant marketing implications (Brumbaugh, 1993; DeShields et al., 1996; Kahle & Homer, 1985; Liu & Brock, 2011; Liu et al., 2007; Till & Busler, 2000). In this study, the authors showed that mature male models and young female models are rated as attractive, eliciting favourable responses from potential consumers. The authors also demonstrated that mature age does not necessarily trigger negative consequences; rather, it elicits the perception of trustworthiness of the model. These results suggest that under certain circumstances, choosing mature models (especially male), may be the right marketing choice.

Since the age of the model is a contextual-peripheral cue, it should have more effect in low-involvement products (Zaichkowsky, 1986), such as the ones chosen in the present study (Petty & Cacioppo, 1979; Petty et al., 1981). The match between the source (model age) and message (personal relevance) characteristics may have affected the persuasion outcomes (Teeny, Brinol, & Petty, 2017), creating a strong enough attitude to affect purchase intentions (Krosnick & Petty, 1995). Future studies should investigate the effect of the model’s age in high-involvement products which motivate higher levels of elaboration (Petty et al., 1983).

In recent years, there have been public appeals to increase advertisement diversity. In many countries, including England, Spain, Brazil, Italy and the United States, task forces have released recommendations regarding the diversity of body size in fashion models (reviewed in Gauvin & Steiger, 2012). The fashion industry, it appears, has responded to public views, and is moving away from overly thin models (Greenfield, 2012). LGBT characters are now more represented in mainstream advertisements (Nölke, 2018), as are racial minorities (Peterson, 2007). The growing inclusion of age-diverse models in advertisements (e.g., Furnham & Paltzer, 2011) is a part of this ideological movement.

Theoretical implications

In the past decade, evolutionary psychology has emerged as a valuable theoretical framework for the study of consumer behaviour (Griskevicius & Kenrick, 2013; Kenrick, Saad, & Griskevicius, 2013; Saad, 2007, 2012; Santtila et al., 2009). Nevertheless, it is still not sufficiently applied in the field. This underrepresentation is due, in part, to resistance to accept that prehistoric genetic adaptations are relevant to present-day consumer behaviour (Cohen & Bernard, 2013). The present study uses evolutionary logic to extract novel hypotheses in the field of consumer behaviour. In this, it joins other studies (Griskevicius et al., 2007; Griskevicius, Tybur, & Van den Bergh, 2010; Nelissen & Meijers, 2011; Sundie et al., 2011; Tifferet, Saad, Meiri, & Ido, 2018) and reinforces the merits of incorporating evolutionary theory in consumer behaviour.

Summary

In summary, this study indicates that the effect of a model’s age on the appraisal of an ad is moderated by the model’s gender. Mature male models elicit a more favourable effect than do their young counterparts, whereas mature female models elicit a less favourable effect than do their young counterparts. These results support the claim of a double standard of ageing in consumer perceptions of ad models. The authors suggest that at the base of this double standard stand gender differences in mate selection. Practically, the study suggests that using mature models in advertisements can be advantageous, under specific circumstances. Theoretically, the study suggests that using an evolutionary perspective may yield innovative hypotheses in the field of advertising. Due to study limitations, these results should be considered as preliminary and warrant further exploration.

Las preferencias de edad de los modelos publicitarios varían en función del sexo del modelo

A principios de 2015, Nielsen (2015) identificó los personajes estadounidenses de la publicidad más populares. Entre los 10 primeros, las mujeres (e.g., Jennifer Garner, 43; Natalie Portman, 34; Sofía Vergara, 43) eran más jóvenes que los hombres identificados (e.g., Liam Neeson, 63; Pierce Brosnan, 61; Matthew McConaughey, 46; J. K. Simmons, 60; Jim Parsons, 42; Dennis Haysbert, 61; Jeff Bridges, 66). Estas diferencias de edad, ¿son mera coincidencia o realmente la preferencia de edad para un modelo publicitario difiere en función del sexo del modelo?

Algunos estudios previos indican que, por norma general, las personas de edad madura (más de 50 años) están infrarrepresentadas en los anuncios (Carrigan & Szmigin, 1999a), especialmente las mujeres de mayor edad (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl, Prinsen, & Netzley, 2003; Prieler, Kohlbacher, Hagiwara, & Arima, 2011). Este sesgo podría deberse al doble estándar del envejecimiento (Sontag, 1972) que sugiere que la edad es un factor menos discriminatorio para los hombres que para las mujeres. Este es el primer estudio que documenta el doble estándar de la edad en las valoraciones de la publicidad comercial.

Los autores de este artículo diseñaron anuncios ficticios, manipulando la edad de los modelos publicitarios. Bajo la perspectiva de la psicología evolutiva, los autores hipotetizaron que la edad del modelo tendría distintas consecuencias comerciales en función de su sexo: los modelos masculinos de edad madura suscitarían una respuesta más favorable que los jóvenes, mientras que las modelos mujeres de edad madura suscitarían una respuesta menos favorable que las jóvenes. Los autores predijeron que este efecto diferencial de la edad en la respuesta comercial estaría mediado por el atractivo percibido del modelo.

Se ha comprobado que ciertas características del anuncio influyen en la respuesta que este suscita. Según el Modelo de la probabilidad de elaboración (Petty & Cacioppo, 1986; Petty & Wegener, 1999), los anuncios pueden cambiar la actitud del observador mediante una reflexión atenta de la información (ruta central) o mediante simples indicios contextuales (ruta periférica). Los indicios contextuales son particularmente importantes si el producto anunciado es de baja implicación, con escasas consecuencias en la vida del consumidor (Petty & Cacioppo, 1979, 1986; Petty, Cacioppo, & Goldman, 1981, Petty, Cacioppo, & Schumann, 1983).

Atractivo del modelo

Uno de estos indicios contextuales es el nivel de atractivo del modelo (Petty et al., 1983; Praxmarer, 2011). El atractivo percibido desempeña un papel fundamental para determinar la eficacia de un modelo publicitario. Se han evaluado los efectos del atractivo del modelo en anuncios impresos y en publicidad audiovisual. Los modelos físicamente atractivos fomentan las actitudes positivas respecto a la marca anunciada (e.g., Till & Busler, 2000). También incrementan la intención de compra (DeShields, Kara, & Kaynak, 1996; Kahle & Homer, 1985; Liu & Brock, 2011; Liu, Huang, & Minghua, 2007; Till & Busler, 2000), especialmente a corto plazo (Eisend & Langner, 2010). Por ejemplo, Till y Busler (2000) aplicaron un diseño 2 × 2 con un anunciante atractivo (o con un anunciante modificado gráficamente para hacerlo menos atractivo) publicitando un bolígrafo (o una colonia) en un anuncio impreso. Observaron que el atractivo del modelo incrementaba la actitud positiva y la intención de compra en ambos productos. Se han documentado resultados similares con los representantes de ventas: el atractivo incrementa la actitud favorable respecto a la marca (DeShields et al., 1996; Kahle & Homer, 1985; Liu & Brock, 2011; Liu et al., 2007; Till & Busler, 2000), así como el rendimiento del representante (Ahearne et al., 1999). No obstante, los modelos excesivamente atractivos pueden producir un efecto negativo en los consumidores del mismo sexo (Jantzon & Basil, 2017).

Se barajan diversas razones que explicarían este efecto positivo del atractivo del modelo. En primer lugar, los consumidores podrían percibir que los modelos atractivos poseen rasgos deseables (Dion, Berscheid, & Walster, 1972) que transfieren a los productos que se anuncian (Joseph, 1982). Mediante este mecanismo, el atractivo del modelo puede actuar como un fuerte apoyo. Ohanian (1991) cita a Aristóteles y afirma: ‘La belleza es la mejor carta de presentación’. En segundo lugar, los consumidores podrían considerar el modelo como un yo ideal (Choi & Rifon, 2012) y, por tanto, prefieren modelos atractivos que encajan con ese ideal. En tercer lugar, los consumidores podrian considerar el modelo como una persona con quien les gustaría estar, como un amigo o compañero. Dado que las personas prefieren amigos y compañeros atractivos (Lemay, Clark, & Greenberg, 2010; Wang, Moon, Kwon, Evans, & Stefanone, 2010), podrían preferir también los anuncios presentados por modelos atractivos. Por último, si el producto anunciado está relacionado con el aspecto físico, los consumidores podrían considerar que el producto mejorará su propio atractivo como ocurre con el modelo (Bower & Landreth, 2001).

Para estudiar estos efectos del atractivo, muchos estudios han recurrido a anunciantes famosos (e.g., Kahle & Homer, 1985; Ohanian, 1991). Aunque se trata de un esfuerzo importante, es restrictivo porque el modelo transmite muchos otros aspectos que son inseparables de su atractivo. Además, los participantes tienen conocimientos y actitudes diversas respecto a dicho personaje famoso, lo que incrementa la varianza intra grupal (Till & Busler, 2000). Por eso, los autores de este artículo decidieron utilizar modelos no conocidos en este estudio.

Diferencias en la valoración del atractivo en función del sexo

Al evaluar el atractivo, hombres y mujeres muestran ciertas diferencias, así como similitudes. Algunos rasgos se consideran igual de atractivos para los hombres que para las mujeres. Por ejemplo, en un estudio alemán con más de 20,000 participantes solteros (Schwarz & Hassebrauck, 2012) se observó que tanto hombres como mujeres mostraban conductas similares a la hora de seleccionar los aspectos más importantes para ellos en un compañero o compañera (e.g., honestidad, fidelidad, fiabilidad, empatía, afecto, buen aspecto). Sin embargo, en otros aspectos, diferían en su percepción del atractivo. En general, para elegir pareja, las mujeres prestan mayor atención al estatus económico, mientras que los hombres se fijan más en la apariencia física (Buss & Barnes, 1986; Li, Bailey, Kenrick, & Linsenmeier, 2002; Schwarz & Hassebrauck, 2012). En particular, en cuestión de edad, las mujeres prefieren hombres de mayor edad y los hombres prefieren a las mujeres jóvenes.

¿Cómo explicar esta diferencia? Se han propuesto explicaciones culturales (Zentner & Eagly, 2015) y evolutivas (e.g., Buss & Barnes, 1986). El marco sociocultural sugiere que la falta de igualdad en la división de labores entre hombres y mujeres produce distintos roles de género. Estos roles, a su vez, provocan distintas preferencias de pareja (Zentner & Eagly, 2015). La juventud indica fertilidad en la mujer, mientras que una edad madura indica estatus y recursos en el hombre. La combinación de una mujer joven y un hombre maduro coincide con la división de labores más tradicional y la consecuente desigualdad (Zentner & Eagly, 2015). Según el marco sociocultural, si se minimizan las desigualdades de género se reducen las diferencias de género en la preferencia de pareja. Sin embargo, la evidencia empírica para corroborar esta afirmación es contradictoria (Schmitt, 2012; Zentner & Mitura, 2012).

La teoría evolutiva sugiere que, en el pasado, hombres y mujeres se enfrentaban a distintos desafíos ambientales (Kenrick & Keefe, 1992). Estas dificultades marcaron genéticamente sus respectivas personalidades y preferencias, creando las diferencias de género que existen en la actualidad (Buss & Schmitt, 1993). Para una mujer, uno de los grandes retos a la hora de seleccionar pareja era asegurarse de que esta tuviese suficientes recursos para mantenerla a ella y a sus hijos. En la actualidad este reto se refleja en la preferencia de las mujeres por parejas con recursos financieros (Schwarz & Hassebrauck, 2012). Para el hombre, uno de los mayores retos era seleccionar una mujer fértil antes de establecer un vínculo permanente con ella. Este reto se refleja en la preferencia actual de los hombres — aunque no necesariamente consciente — por parejas fértiles, en general, y jóvenes en particular (Kenrick & Keefe, 1992).

Dado que la fertilidad femenina — un aspecto vital para los hombres prehistóricos — disminuye con la edad (Dunson, Colombo, & Baird, 2002), la psicología evolutiva predice que en las mujeres se percibirá menor atractivo a medida que avanza su edad. En el caso de los hombres, es un escenario más complejo. Por un lado, cuando comienzan a tener una edad avanzada, los hombres podrían haber acumulado recursos durante el transcurso del tiempo (Gurven, Kaplan, & Gutierrez, 2006) y posiblemente esto los haga parecer más poderosos y, por tanto, más deseables (Maestripieri, Klimczuk, Traficonte, & Wilson, 2014). Por el contrario, cuando su edad es más avanzada, su capacidad de asegurar nuevos recursos podría disminuir (Gurven et al., 2006; Kaplan, Hill, Lancaster, & Hurtado, 2000), lo que hace que disminuya su deseabilidad.

En la mayoría de las culturas, el comienzo de la edad avanzada se percibe alrededor de los 60 años (Chan et al., 2012). Por lo general, tanto los hombres como las mujeres de edad más avanzada se consideran menos atractivos que los de menor edad (Fink et al., 2012; Maestripieri et al., 2014; Teuscher & Teuscher, 2007). Sin embargo, para las mujeres, envejecer infuye de manera más negativa en su atractivo percibido que para los hombres (Bailey, Gaulin, Agyei, & Gladue, 1994; Canetto, Kaminski, & Felicio, 1995; Deutsch, Zalenski, & Clark, 1986; Maestripieri et al., 2014). Esto ocurre tanto con observadores masculinos como femeninos (Canetto et al., 1995). Este efecto se ha denominado ‘el doble estándar del envejecimiento’ (Sontag, 1972). En este estudio, los autores predicen que estas diferencias de género en el atractivo de la edad también se observarían en el contexto publicitario.

La edad de los modelos publicitarios

Los estudios sobre los efectos comerciales de ciertos factores demográficos de los anunciantes escasean (Choi, Lee, & Kim, 2005; Huber, Meyer, Vogel, Weihrauch, & Hamprecht, 2013). En general, se prefieren los anunciantes jóvenes frente a los mayores (Mazis, Ringold, Perry, & Denman, 1992; Vyncke, 2011). Estas preferencias se reflejan en la escasa representación de anunciantes mayores en la publicidad comercial (Carrigan & Szmigin, 1999a; Clarke, Bennett, & Liu, 2014; Simcock & Sudbury, 2005), con la excepción de revistas especializadas dirigidas a consumidores de edad avanzada (Carrigan & Szmigin, 1999a, 1999b; Clarke et al., 2014). Los publicistas son reacios a utilizar modelos de edad avanzada porque temen que su producto se perciba como algo viejo o antiguo (Huber et al., 2013).

Si bien la población de edad avanzada esta infrarrepresentada en la publicidad en general (Carrigan & Szmigin, 1999a), lo está especialmente en el caso de las mujeres (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl et al., 2003; Prieler et al., 2011). Los análisis comerciales han observado que las actrices suelen ser más jóvenes que sus colegas masculinos (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl et al., 2003; Prieler et al., 2011), tal vez más a medida que avanza su edad (Furnham & Paltzer, 2011). En la publicidad japonesa, por ejemplo, las mujeres prácticamente doblan en número a los hombres en el grupo de edad de 15 a 34 años, pero a partir de los 35 años, la presencia femenina disminuye radicalmente (Prieler et al., 2011).

Hipótesis

El objetivo del presente estudio era analizar empíricamente los efectos combinados de la edad y el sexo de los modelos publicitarios en la evaluación de la publicidad. Evaluamos este efecto interactivo y exploramos las relaciones específicas entre la edad, el sexo y el atractivo del modelo publicitario y la actitud hacia el anuncio. En la línea de la psicología evolutiva y de otros estudios previos sobre la edad de los modelos publicitarios y el doble estándar del envejecimiento, elaboramos una hipótesis general y cuatro hipótesis específicas:

H1: El efecto de la edad de un modelo publicitario en la valoración general de la publicidad estará moderado por el sexo del modelo. Los anunciantes masculinos maduros suscitarán una respuesta más favorable que los hombres jóvenes, mientras que las anunciantes mujeres maduras suscitarán una respuesta menos favorable que las jóvenes. Esta hipótesis es coherente con el doble estándar del envejecimiento (Sontag, 1972) y con la práctica habitual en publicidad (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl et al., 2003; Prieler et al., 2011).

En particular, sugerimos cuatro hipótesis diferenciadas, basadas en el modelo de mediación moderada que se describe en la Figura 2:

H2: El efecto de la edad de un modelo publicitario sobre su atractivo estará moderado por el sexo del modelo. Los anunciantes masculinos maduros se considerarán más atractivos que los jóvenes, mientras que las modelos femeninas maduras se considerarán menos atractivas que las jóvenes. Esta hipótesis es coherente con estudios previos centrados específicamente en el atractivo (Bailey et al., 1994; Canetto et al., 1995; Deutsch et al., 1986; Maestripieri et al., 2014).

H3: La edad del modelo estará relacionada negativamente con su atractivo y este, a su vez, tendrá una relación positiva con la actitud hacia el anuncio. Esta hipótesis es coherente con estudios previos que demuestran que la edad del modelo está vinculada con su atractivo (Mazis et al., 1992; Vyncke, 2011) y que a su vez, el atractivo del modelo está vinculado con la actitud hacia la publicidad (Praxmarer, 2011).

H4: La edad del modelo estará relacionada positivamente con la fiabilidad percibida y ésta, a su vez, tendrá una relación positiva con la actitud hacia el anuncio. Mientras que la edad avanzada se considera un aspecto negativo para los modelos publicitarios (Mazis et al., 1992; Vyncke, 2011), esta puede indicar también algunos rasgos positivos (Kornadt, Voss, & Rothermund, 2013). En un estudio realizado en 26 países (Chan et al., 2012), los participantes evaluaron a las personas de edad avanzada como menos impulsivas y hostiles y más agradables, prudentes y altruistas. La edad también podría estar relacionada con la fiabilidad. Los publicistas han sugerido que los modelos publicitarios de mayor edad tienden a incrementar la credibilidad del anuncio (Greco, 1988; Kohlbacher, Prieler, & Hagiwara, 2011) y recomiendan utilizarlos en la publicidad de productos que requieren fiabilidad, como los servicios financieros y los seguros (Greco, 1988).

H5: La actitud hacia el anuncio predice las intenciones de compra. Diversos estudios (La Ferle & Choi, 2005; Lafferty, Goldsmith, & Newell, 2002; Spears & Singh, 2004) sugieren que la actitud hacia el anuncio está relacionada con la actitud hacia la marca que, a su vez, está relacionada con las intenciones de compra.

Método

Participantes

El cuestionario se completó utilizando el sistema Amazon Mechanical Turk, un método eficaz de reclutar participantes en este tipo de estudios (Crump, McDonnell, & Gureckis, 2013). Los participantes obtenían 20 céntimos de dólar por su participación. Los autores descartaron 30 formularios porque no cumplían con los criterios de integridad: (1) ver y responder a cierta publicidad durante un mínimo de 10 segundos (medido con el programa Qualtrics); (2) responder correctamente a una pregunta de respuesta múltiple al final del cuestionario: ‘¿Qué producto aparece en uno de los anuncios?’. La muestra N = 671 estaba formada por 50.1% mujeres, M _edad = 35.1, DT _edad = 11.8). Todos los participantes eran residentes en Estados Unidos. Su nivel académico era diverso pero relativamente elevado (primaria = 1%, secundaria = 32%, grado universitario = 54%, posgrado = 11%, doctorado = 2%). Las muestras obtenidas a través de Amazon Mechanical Turk son diversas y suelen representar a la población de usuarios de Internet (Paolacci & Chandler, 2014).

Materiales

Los participantes contemplaron tres anuncios de diseño similar sobre productos de baja implicación (agua mineral, chicles y barritas energéticas). En una mitad del anuncio aparecía una imagen del modelo publicitario de cabeza y hombros y en la otra mitad aparecía el producto anunciado, con un breve eslogan de cuatro palabras. Para la elaboración de los anuncios se seleccionaron seis fotografías de sendos modelos publicitarios, masculinos y femeninos, de cabeza y hombros. Los seis anunciantes tenían el cabello blanco o cano. Con el programa Adobe Photoshop CS6 se retocaron las fotografías para dar a los modelos un aspecto más joven y se incluyeron en las condiciones experimentales. Se oscureció el pelo y se eliminaron las arrugas faciales que, como es sabido, incrementan la edad percibida (Samson, Fink, & Matts, 2011).

Procedimiento y medidas

Cada uno de los participantes fue asignado aleatoriamente a una de cuatro condiciones experimentales aplicando un diseño experimental interparticipantes de 2 (edad del modelo) × 2 (sexo del modelo). Los participantes evaluaron cada uno de los tres anuncios en la condición correspondiente en relación con cinco variables de resultado (intención de compra, actitud hacia el anuncio, atractivo del modelo, fiabilidad del modelo y experiencia del modelo). Todas las variables de resultado se presentaron en una escala tipo Likert de cinco puntos, de 1 (‘totalmente en desacuerdo’) a 5 (‘totalmente de acuerdo’).

Las intenciones de compra se midieron con una escala de tres ítems (α = .93–.95), basada en Wang, Yu, y Wei (2012); por ejemplo: ‘ Si el producto tiene un precio razonable, es posible que lo compre’. La actitud frente al anuncio se midió utilizando una escala de tres ítems (α = .94–.95), basada en Spears y Singh (2004) y Praxmarer (2011); por ejemplo: ‘Este anuncio me gusta’.

Las mediciones del actractivo, la fiabilidad y la experiencia (credibilidad del anunciante; (Endorser credibility; Ohanian, 1991) se basaban en Roy, Guha, y Biswas (2015) y se utilizó un único ítem por atributo: ‘El presentador de este anuncio parece atractivo/fiable/experto’. Tras evaluar los tres anuncios, los participantes tenían que estimar la edad aproximada de los modelos que habían visto en los anuncios (‘En tu opinión, ¿cuál es la media de edad de los presentadores?’). También tenían que indicar su propia edad, sexo, país de residencia y nivel educativo (1 = ‘primaria’, 2 = ‘secundaria’, 3 = ‘grado universitario’, 4 = ‘posgrado’, 5 = ‘doctorado’). Por último, los participantes tenían que responder a una pregunta de respuesta múltiple con la que se pretendía comprobar si se respondía a las preguntas de manera reflexiva: ‘¿Qué producto aparece en uno de los anuncios?’ (1 = ‘agua’, 2 = ‘cepillo de dientes’, 3 = ‘pasta’, 4 = ‘detergente’).

Resultados

Los datos manejados en el estudio están disponibles en línea (Tifferet, 2019). De los 671 participantes, 626 (93%) respondieron el cuestionario completamente sin omitir ningún dato. La comprobación confirmó que los modelos femeninos en la condición de edad madura se percibían como de mayor edad (M _edad = 55.2, DT _edad = 7.3) que los de la condición de más jóvenes (M _edad = 36.0, DT _edad = 7.1; t(328) = 24.23, p < .001, 95% IC de la diferencia [18, 21], d = 2.71). Lo mismo ocurría con los modelos masculinos maduros y jóvenes (M _edad = 49.5, DT _edad = 7.5; M _edad = 34.7, DT _edad = 6.6, respectivamente; t(339) = 19.17, p < .001, 95% IC de la diferencia [13, 16], d = 2.00). Sorprendentemente, las modelos femeninas de edad madura (M _edad = 55.2, DT _edad = 7.3) se percibieron con mayor edad que los modelos masculinos de edad madura (M _edad = 49.5, DT _edad = 7.5; t(342) = 7.16, p < .001, 95% IC de la diferencia [4, 7], d = 0.77).

Análisis de la varianza

Para evaluar la valoración general de la publicidad (H1), llevamos a cabo un MANOVA, utilizando la edad y el sexo del anunciante como variables independientes, y las intenciones de compra, la actitud frente al anuncio y el atractivo, fiabilidad y experiencia del anunciante como variables de resultado. Las cinco variables de resultado estaban fuertemente correlacionadas (r _rango = .44 a .70).

Aplicando la traza de Pillai se observó un efecto significativo de la edad del modelo en favor de los modelos maduros, V = 0.05, F(5, 663) = 6.37, p < .001, η² = .05. También se observó un efecto significativo del sexo del modelo en favor de las modelos femeninas, V = 0.09, F(5, 663) = 12.29, p < .001, η² = .09. Por último, se observó una interacción significativa de la edad y el sexo del modelo en la valoración general de la publicidad (las cinco medidas de resultado), V = 0.03, F(5, 663) = 4.14, p = .001, η² = .03. En general, las interacciones sugerían que, como se predecía en la H1, los anunciantes masculinos de edad madura ejercían un efecto más favorable que los jóvenes, mientras que las anunciantes femeninas de edad madura ejercían un efecto menos favorable que las jóvenes. Se obtuvieron resultados similares utilizando la distribución lambda de Wilks, la traza de Hotellig y la raíz mayor de Roy. Un análisis de potencia post hoc utilizando el programa G*Power (Faul, Erdfelder, Buchner, & Lang, 2009), reveló que con N = 671 y V = 0.03 se consigue una potencia de 0.99 para el efecto de interacción.

Tras el MANOVA se realizaron ANOVAs univariados independientes para cada una de las cinco variables de resultado (Tabla 1). Los resultados de los ANOVA indican que los modelos de edad madura (como sugiere la H4) y los modelos femeninos se perciben como más fiables. Por último, la interacción Edad x Sexo del modelo predijo la actitud hacia el anuncio (como sugiere la H1) y el atractivo percibido del modelo (como sugieren H1 y H2). Los modelos masculinos de edad madura ejercían un efecto más favorable que los jóvenes, mientras que las modelos femeninas de edad madura ejercían un efecto menos favorable que las jóvenes (Figura 1).

Tabla 1.

Estadísticos y tamaños del efecto del análisis bifactorial de la varianza en las intenciones de compra, la actitud hacia el anuncio y la percepción del atractivo, la fiabilidad y la experiencia del modelo en función de la edad y el sexo del modelo publicitario (N = 671).

	SC	gl	MC	F	p	η²
Intenciones de compra
Intersección	5,364.59	1	5,364.59	7,317.85	.001	.92
Sexo del modelo (A)	0.33	1	0.33	0.44	.505	.00
Edad del modelo (B)	0.72	1	0.73	0.98	.322	.00
A × B	3.33	1	3.33	4.54	.034	.01
Error	488.97	667	0.73
Actitud hacia anuncio
Intersección	6,687.02	1	6,687.02	12,272.22	.001	.95
Sexo del modelo (A)	0.97	1	0.97	1.77	.183	.00
Edad del modelo (B)	0.01	1	0.01	0.02	.887	.00
A × B	5.40	1	5.40	9.91	.002	.02
Error	363.44	667	0.54
Atractivo percibido
Intersección	7,620.95	1	7,620.95	11,399.07	.001	.94
Sexo del modelo (A)	1.04	1	1.04	1.55	.214	.00
Edad del modelo (B)	1.56	1	1.56	2.33	.127	.00
A × B	12.77	1	12.77	19.10	.001	.03
Error	445.93	667	.67
Fiabilidad percibida
Intersección	6,975.74	1	6,975.74	13,434.14	.001	.95
Sexo del modelo (A)	12.43	1	12.43	23.93	.001	.04
Edad del modelo (B)	7.26	1	7.26	13.98	.001	.02
A × B	2.84	1	2.84	5.46	.020	.01
Error	346.34	667	0.52
Experiencia percibida
Intersección	5,165.90	1	5,165.90	8,046.51	.001	.92
Sexo del modelo (A)	0.37	1	0.37	0.58	.446	.00
Edad del modelo (B)	2.53	1	2.53	3.94	.048	.01
A × B	2.70	1	2.70	4.21	.041	.01
Error	428.22	667	0.64

Nota: Edad del modelo, 0 = joven, 1 = maduro. Sexo del modelo, 0 = mujer, 1 = hombre. Significatividad estadística p < .01 (debido a múltiples análisis) en negrita; MC = media cuadrática; SC = suma de cuadrados; η² = eta cuadrado parcial.

Figura 1.

Atractivo del modelo (a) y actitud hacia el anuncio (b) por edad y sexo del modelo.

Debido a la diferencia de género en la edad percibida del modelo, realizamos diversos ANCOVA para las variables actitud hacia el anuncio y atractivo del modelo, con la covariable edad percibida. Los resultados sugieren que la interacción Edad x Sexo del modelo seguía prediciendo la actitud hacia el anuncio incluso tras controlar la edad percibida F(1, 666) = 4.24, p = .005, η² = .01. Lo mismo ocurría con el atractivo F(1, 666) = 14.44, p < .001, η² = .02.

En un MANOVA adicional en el que se incluyeron todas las variables del estudio y los datos demográficos de los participantes (edad, sexo y nivel educativo) no se observaron efectos significativos (todos p > .05). Tampoco se observó ninguna interacción significativa entre la edad del participante y la edad del modelo V = 0.44, F(225, 2450) = 1.05, p = .31, η² = .09, lo que demuestra que no se corrobora el efecto de correspondencia de la edad. Y tampoco se observó una interacción significativa del sexo del participante y el sexo del modelo V = 0.02, F(5, 486) = 2.10, p = .06, η² = .02, lo que demuestra que tampoco no se corrobora un efecto de correspondencia de sexo. Tampoco se observó una interacción significativa a tres bandas entre la edad y el sexo del participante y la edad del modelo V = 0.60, F(345, 2450) = 0.98, p = .61, η² = .12. En conjunto, estos resultados sugieren que el efecto de las características del participante y su correspondencia con las características del modelo es insignificante.

Análisis de trayectorias

Para comprobar las hipótesis 2 a 5, se probó un modelo de trayectorias (Figura 2) con iteración de muestreos (Preacher & Hayes, 2004) utilizando una serie de modelos elaborados mediante el cuadro de diálogos de PROCESS (Hayes, 2013) y diversas regresiones múltiples. Para analizar la influencia del sexo sobre el atractivo en la relación entre la edad y la actitud hacia el anuncio (H2 y H3), se utilizó el Modelo 7 (Hayes, 2013). La actitud hacia el anuncio (Y) se predecía mediante la edad del modelo (X), moderada por el sexo del modelo (W) y mediada por el atractivo del modelo (M), con la fiabilidad del modelo como covariable. Como se prpoponía en la H3, la edad del modelo tenía un efecto indirecto en la actitud hacia el anuncio, mediado por el atractivo. Este efecto estaba noderado por el sexo del modelo (H2): el efecto indirecto era positivo para los modelos masculinos b = 0.03, 95% IC [0.001, 0.07], pero negativo para los femeninos, b = −0.06, 95% IC [−0.10, −0.02] (Figura 1).

Figura 2.

Modelo de trayectorias de mediación moderada.

Para probar la H4, se aplicó el Modelo 4 (Hayes, 2013) para evaluar la fiabilidad como mediadora de la edad y de la actitud. La edad del modelo (X) era predictor de la actitud hacia el anuncio (Y), que estaba mediada por la fiabilidad del modelo (M), con el atractivo del modelo, su género y edad x género como covariables. Como se proponía en H4, la edad del modelo también tenía un efecto indirecto sobre la actitud hacia el anuncio a través de la fiabilidad b = 0.10, 95% IC [0.03, 0.16] (Figura 2). Cabe destacar que, puesto que la edad ejercía un impacto negativo en el atractivo del modelo pero positivo en su fiabilidad, surgieron dos mediadores cuyos efectos indirectos eran de signo opuesto, en lo que se ha venido a llamar ‘mediación opuesta’ (Kenny, 2018).

Por último, para probar la H5, se realizó un análisis de regresión de la actitud hacia el anuncio sobre las intenciones de compra (incluyendo la edad del modelo, género, edad x género, atractivo y fiabilidad como covariables). Como se proponía en la H5, la actitud hacia el anuncio predecía las intenciones de compra (Figura 2).

Discusión

El principal objetivo de esta investigación era determinar si las preferencias de edad respecto a los modelos publicitarios difieren en función del sexo del mismo. Observamos que los modelos masculinos de edad madura producían un efecto más favorable que los jóvenes, mientras que las modelos femeninas de edad madura producían un efecto menos favorable que las jóvenes. Estos resultados no variaban con las características demográficas de los participantes, lo que da idea de su robustez. Los análisis de mediación revelaron que el vínculo entre la edad del modelo y la actitud hacia la publicidad estaba mediado por el atractivo del modelo. También observamos que, en general, los modelos de edad madura se consideraban más fiables que los jóvenes.

El doble estándar del envejecimiento

Estos resultados corroboran los de estudios anteriores en los que se demuestra la existencia de un doble estándar del envejecimiento (Maestripieri et al., 2014; Sontag, 1972): los hombres de edad avanzada se perciben con mayor atractivo que las mujeres de edad avanzada (Canetto et al., 1995; Maestripieri et al., 2014). Estudios previos también han demostrado que las mujeres de edad madura están especialmente infrarrepresentadas en la publicidad (Carrigan & Szmigin, 1998; Ganahl et al., 2003; Prieler et al., 2011). Este estudio incorpora ambas líneas de investigación y contribuye a su desarrollo mediante la demostración empírica del doble estándar del envejecimiento en las valoraciones de la publicidad comercial.

¿Por qué tiene la edad del modelo publicitario esta diversidad de efecto en función del género? Tanto las teorías culturales como las evolutivas reconocen que el efecto de la edad en el atractivo depende del sexo de la persona. Ambas teorías relacionan estas diferencias con los roles de género. Las dos perspectivas teóricas difieren en la base fundamental de los diversos roles de género. Las teorías culturales consideran que la sociedad es el principal factor impulsor de los roles de género (Zentner & Eagly, 2015), mientras que las teorías evolutivas consideran que la selección natural es la causante principal de la existencia de dichos roles (Buss & Schmitt, 1993; Kenrick & Keefe, 1992). Estas diferencias de género en las preferencias para la selección de pareja podrían aparecer después en la publicidad.

La edad y la fiabilidad

En este estudio, los autores observaron que los participantes percibían mayor fiabilidad en los modelos publicitarios de edad madura que en los jóvenes. Estos resultados corroboran los de estudios anteriores que sugieren que las personas de mayor edad pueden suscitar estereotipos positivos (Chan et al., 2012) y que los publicistas consideran que los modelos publicitarios de mayor edad podrían incrementar la credibilidad (Greco, 1988; Kohlbacher et al., 2011). Existe un amplio consenso sobre el hecho que la fiabilidad del modelo publicitario incrementa su efectividad (Amos, Holmes, & Strutton, 2008; Spry, Pappu, & Cornwell, 2011). Por tanto, la inclusión de modelos publicitarios de edad madura podría ser ventajoso si la fiabilidad es un componente importante de la marca anunciada.

Limitaciones del estudio y futuras investigaciones

Hasta donde sabemos, este estudio es el primero que analiza experimentalmente el doble estándar del envejecimiento en la publicidad. Los autores utilizaron fotografías de reputados modelos publicitarios en edad madura y las manipularon para darles una apariencia más joven. Esta manipulación digital podría disminuir el atractivo de los modelos en la condición de juventud porque podría haberles conferido un aspecto algo artificial. También podría haber reducido su fiabilidad por el mismo motivo. Futuros estudios deberían reproducir el diseño experimental utilizando fotografías originales de modelos jóvenes y manipularlas para conferir a los modelos un aspecto de mayor edad.

Los participantes del estudio estimaron que la edad de los modelos maduros era de 49 años, por término medio, en el caso de los hombres y de 55 años en el caso de las mujeres. Esto podría afectar la posibilidad de comparar los modelos masculinos y femeninos, puesto que las modelos femeninas eran percibidas como de mayor edad que los masculinos. Esta diferencia de género en la percepción de la edad podría deberse a las fotografías seleccionadas, en cuyo caso debería controlarse mejor este factor en futuros estudios. No obstante, la diferencia también podría surgir de diferencias de percepción inherentes a cada sexo, en cuyo caso sería mucho más difícil controlarlas. Por ejemplo, los participantes masculinos evaluadores de fotografías faciales tienden a adjudicar a los modelos una edad menor a la suya, mientras que las participantes mujeres tienden a ser más certeras en sus valoraciones (Nkengne et al., 2008). Asimismo, es posible que la percepción de la edad en fotografías de hombres y mujeres difiera en función de distintos criterios aplicados a los rostros masculinos y femeninos. De hecho, el sexo de un rostro transformado moderaba el efecto de las caracerísticas faciales relacionadas con la edad en la percepción de la edad del modelo (O’Neil & Webster, 2011). Dicho esto, las diferencias en la edad percibida de los modelos masculinos y femeninos en este estudio limitan significativamente sus conclusiones. La interacción entre el sexo y la madurez de edad documentada en el estudio podría surgir del hecho que las modelos femeninas se percibían como de mayor edad que los modelos masculinos, y no de un doble estándar por parte de los participantes.

También es importante señalar que los modelos maduros no coinciden con la percepción común de las personas de edad avanzada (a partir de los 60 años; Chan et al., 2012). Esto podría explicar por qué los modelos masculinos de edad madura de este estudio se percibían con mayor atractivo que los jóvenes. Futuros estudios con modelos reales de mayor edad podrían revelar que una edad avanzada es perjudicial para el atractivo tanto en hombres como en mujeres, pero quizás no en la misma medida.

En este estudio se utilizaron modelos desconocidos para el público general. Futuros estudios podrían analizar la interacción del género y la edad con modelos publicitarios famosos. Cuando los participantes observan un anuncio con un modelo no conocido, se centran más en la marca que en el modelo, mientras que ocurre lo contrario cuando aparece un personaje famoso en un anuncio (Mehta, 1994). Esto sugiere que los efectos de los aspectos demográficos del modelo (edad y género) observados en este estudio podrían ampliarse en estudios que utilicen personajes famosos en la publicidad.

Implicaciones prácticas

El atractivo del modelo publicitario tiene implicaciones significativas en el marketing (Brumbaugh, 1993; DeShields et al., 1996; Kahle & Homer, 1985; Liu & Brock, 2011; Liu et al., 2007; Till & Busler, 2000). En este estudio, los autores demuestran que los modelos masculinos de edad madura y las modelos femeninas jóvenes se consideran atractivos y suscitan respuestas favorables de los consumidores potenciales. Los autores también demuestran que la edad avanzada no suscita necesariamente reacciones negativas; más bien suscita una percepción de fiabilidad del modelo publicitario. Estos resultados sugieren que, bajo ciertas circunstancias, la elección de modelos publicitarios de edad madura (especialmente masculinos) puede ser una decisión comercial correcta.

Puesto que la edad del modelo es un indicio contextual periférico, debería causar un efecto mayor en productos de baja implicación (Zaichkowsky, 1986) como los utilizados en este estudio (Petty & Cacioppo, 1979; Petty et al., 1981). La correspondencia entre las características de la fuente (edad del modelo) y del mensaje (relevancia personal) podría haber influido en la persuasión (Teeny, Brinol, & Petty, 2017), creando una actitud suficientemente fuerte para influir en las intenciones de compra (Krosnick & Petty, 1995). Futuros estudios deberían investigar el efecto de la edad del modelo en productos de alta implicación que motiven mayores niveles de elaboración (Petty et al., 1983).

En los últimos años se observa un llamamiento público para una mayor diversidad en la publicidad comercial. En muchos países, entre los que se encuentran España, Reino Unido, Brasil, Italia y Estados Unidos, diversos grupos de trabajo han emitido recomendaciones sobre la diversidad de tallas de los modelos en el sector de la moda (revisado en Gauvin & Steiger, 2012). Al parecer, la industria de la moda ha comenzado a responder a la opinión pública y se está distanciando de la extrema delgadez de las modelos (Greenfield, 2012). La diversidad LGBT también está más representada en la publicidad comercial convencional (Nölke, 2018), así como las minorías raciales (Peterson, 2007). La creciente inclusión de modelos de distintas edades en la publicidad (e.g., Furnham & Paltzer, 2011) forma parte también de este movimiento ideológico.

Implicaciones teóricas

En la última década, la psicología evolutiva se ha erigido como un valioso marco teórico para el estudio del comportamiento del consumidor (Griskevicius & Kenrick, 2013; Kenrick, Saad, & Griskevicius, 2013; Saad, 2007, 2012; Santtila et al., 2009). No obstante, todavía no se aplica lo suficiente en este campo. Esta infrarrepresentación se debe, en parte, a la renuencia a aceptar que las adaptaciones genéticas prehistóricas son relevantes en el comportamiento actual del consumidor (Cohen & Bernard, 2013). El presente estudio utiliza la lógica evolutiva para extraer hipótesis novedosas en el campo del comportamiento del consumidor. En este aspecto, se suma a otros estudios (Griskevicius et al., 2007; Griskevicius, Tybur, & Van den Bergh, 2010; Nelissen & Meijers, 2011; Sundie et al., 2011; Tifferet, Saad, Meiri, & Ido, 2018) para ratificar los méritos de incorporar la teoría evolutiva al estudio del comportamiento del consumidor.

Sumario

En resumen, este estudio revela que el efecto de la edad del modelo publicitario en la evaluación de un anuncio está moderado por el sexo del modelo. Los modelos masculinos de edad madura suscitan un efecto más positivo que los jóvenes, mientras que las modelos femeninas de edad madura suscitan un efecto menos favorable que las jóvenes. Estos resultados corroboran la existencia de un doble estándar del envejecimiento en la percepción de la edad de los modelos publicitarios. Los autores sugieren que tras este doble estándar podrían observarse diferencias de género en la selección de pareja. En la práctica, el estudio sugiere que el uso de modelos masculinos de edad madura en la publicidad podría ser ventajoso en ciertas circunstancias. Teóricamente, el estudio sugiere que el uso de una perspectiva evolutiva podría dar lugar a hipótesis innovativas en el campo de la publicidad. Debido a las limitaciones del estudio, estos resultados deben considerarse preliminares y requieren mayor investigación.

Footnotes

The authors would like to thank Benny A. Benjamin for language editing. We are also grateful for the financial support of the Ruppin Academic Center. / Los autores desean dar las gracias a Benny A. Benjamin por la edición lingüística del artículo original. También agradecemos el apoyo financiero recibido del Ruppin Academic Center.

No potential conflict of interest was reported by the authors. / Los autores no han referido ningún potencial conflicto de interés en relación con este artículo.

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