איך למצוא מודעות לפי מילות מפתח ברשתות Native

כדי למצוא מודעות לפי מילות מפתח ברשתות Native, אתם צריכים אינדקס שמאחסן את טקסט הכותרת והגוף המלא של קריאייטיבים שנתפסו ומאפשר לכם להריץ חיפוש טקסט נגדו, ואז לסנן את התוצאות לפי רשת, קטגוריה וגיאוגרפיה. מודעות Native לא מאוחסנות במקום אחד שניתן לחפש בו, כמו מודעות Google או Meta בתוך הפלטפורמות שלהן עצמן, ולכן חיפוש לפי מילות מפתח ב-Taboola, Outbrain, MGID והשאר עובד רק אם משהו כבר תפס ואינדקס את טקסט הקריאייטיב מכולן במקום אחד.

למה חיפוש לפי מילות מפתח ב-Native קשה יותר ממה שזה נשמע#

לטפורמות חיפוש ומדיה חברתית מאפשרות לכם לשאול על היסטוריית המודעות של החשבון שלכם כי המודעות נמצאות בתוך מערכת שיש לכם גישה אליה. Native שונה במבנה שלו: Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent ו-MediaGo כל אחד מפעיל את ה-Supply שלו, ואף אחד מהם לא חושף ארכיון ציבורי שניתן לחפש בו של כל טקסט המודעות שעובר בפיד שלהם. אם אתם רוצים למצוא כל מודעת Native שכרגע מזכירה רכיב ספציפי, שם מותג או טענה, אתם צריכים צד-שלישי שכבר תפס וארכב את הטקסט הזה בקנה מידה. חיפוש לפי מילות מפתח טוב רק כמו האינדקס שעומד מאחוריו.

למה חיפוש לפי מילות מפתח באמת שימושי#

כמה מקרי שימוש קונקרטיים עולים כל הזמן עבור רוכשי מדיה וצוותי מותג:

• ניטור סימני מסחר ומותגים. חיפוש שם המותג שלכם כדי לראות אם מישהו מריץ מודעות Native שמשתמשות בו לרעה, וקטור נפוץ לדפי נחיתה מזויפים והפרת סימן מסחר.
• מחקר רכיבים או מונחי מוצר. בקטגוריות כמו תוספי תזונה ויופי, חיפוש שם ספציפי של רכיב (למשל, תרכובת שהופכת לטרנד) חושף כל מפרסם שכרגע מריץ זווית שנבנית סביבו, שימושי לזיהוי גל לפני שהוא רווי.
• מעקב אחר טענות וביטויים. חיפוש ביטוי מדויק ("doctors are stunned", ניסוח ערבות ספציפי) מראה לכם עד כמה מבנה טענה מסוים התפשט בין מפרסמים ורשתות, מה שמתקשר ישירות לעבודה על דפוסים המכוסה בזוויות המודעות Native הנפוצות ביותר.
• חיפוש דומיין מתחרה או שם מפרסם. חיפוש מותג או דומיין של מתחרה חושף כל קריאייטיב המיוחס אליהם ברשתות השונות במעבר אחד, במקום לבדוק כל רשת בנפרד.

איך לחפש בצורה אפקטיבית#

חיפוש לפי מילות מפתח באינדקס קריאייטיבים גדול מתנהג הרבה כמו בניית שאילתות במנוע חיפוש, כמה הרגלים חשובים יותר מאחרים:

1. התחילו רחב, ואז צמצמו עם מסננים. חפשו את המונח המרכזי קודם, ואז החליפו מסנני רשת, קטגוריה או גיאוגרפיה במקום לנסות לבנות שאילתה אחת מושלמת מראש. בדרך כלל תלמדו משהו מהסריקה הרחבה (באילו רשתות המונח מופיע בכלל) לפני שתדעו אילו מסננים חשובים.
2. נסו וריאציות וטעויות כתיב. מפרסמים משנים לעתים קרובות את הניסוח כדי לחמוק ממערכות בדיקת מודעות או פשוט כי כותבי תוכן שונים כתבו גרסאות שונות. חיפוש רק של האיות המדויק וה"נכון" של שם מותג או רכיב יפספס נתח אמיתי של קריאייטיבים רלוונטיים.
3. חפשו גם טקסט כותרת וגם טקסט גוף אם הכלי מפריד ביניהם. חלק מהטענות נמצאות בכותרת, אחרות מופיעות רק בטקסט הגוף התומך או בטקסט שמונח על התמונה. חיפוש שמכסה רק כותרות יספור פחות.
4. בדקו הצלבה של תוצאות מול אורך חיים. התאמת מילת מפתח שרצה במשך שבועות היא סימן חזק יותר מאחת שהופיעה פעם אחת אתמול. צרפו חיפוש לפי מילות מפתח לאותו עדשת אורך חיים שהייתם מיישמים על כל משיכת נתונים תחרותית אחרת.

שילוב חיפוש לפי מילות מפתח עם מסננים אחרים#

חיפוש לפי מילות מפתח בלבד נותן לכם רשימה. חיפוש לפי מילות מפתח משולב עם מסנני רשת, גיאוגרפיה ותאריך נותן לכם תשובה לשאלה ספציפית. כמה שילובים ששווה להפוך להרגל:

השילוב האחרון הזה חשוב יותר ממה שאנשים נותנים לו קרדיט: מילת מפתח שמחזירה 40 תוצאות מבדיקת וריאציות של מפרסם אחד היא ממצא שונה מאוד מאותן 40 תוצאות המפוזרות על פני 25 מפרסמים שונים.

טיפול בטקסט מודעה רב-לשוני ובתרגום#

רשתות Native פועלות בכבדות בגיאוגרפיות שאינן דוברות אנגלית, וחיפוש לפי מילות מפתח שנבנה רק סביב מונחים באנגלית יפספס נתח גדול של קריאייטיבים רלוונטיים. אם אתם עוקבים אחר שם מותג או מונח רכיב מובחן שנשאר קבוע בין שפות, חיפוש טקסט ישיר עדיין עובד טוב מכיוון ששמות מותגים ומוצרים בדרך כלל לא מתורגמים. אם אתם עוקבים אחר טענה או ביטוי, תצטרכו את המקבילה המתורגמת בכל גיאוגרפיה שאכפת לכם ממנה. לביטוי כמו "doctors are stunned" יש מקבילות ישירות ונפוצות בשימוש בטקסט Native בספרדית, פורטוגזית וגרמנית, וחיפוש רק של הגרסה האנגלית יספור פחות את כל מה שרץ מחוץ לגיאוגרפיות דוברות אנגלית.

מה חיפוש לפי מילות מפתח לא יגיד לכם#

חיפוש טקסט מוצא מה כתוב במודעה. הוא לא אומר לכם ביצועים, שיעור המרה, או האם קריאייטיב שהתאים באמת מניב תוצאות. אלו דורשים קריאת הסימנים שמסביב (אורך חיים, התנהגות הרחבה של המפרסם, איכות דף הנחיתה) לצד ההתאמה, ולא רק התאמת הטקסט בלבד. זה גם לא יתפוס טענות שנעשות רק בטקסט שמונח על תמונה אם הכלי לא מריץ חילוץ טקסט מתמונה. חלק מטקסט המודעה חי בתוך הגרפיקה של הקריאייטיב ולא בשדות המבניים של הכותרת או הגוף, וזה פער אמיתי ששווה לדעת עליו במקום להניח שחיפוש עם אפס תוצאות אומר שהטענה לא רצה בשום מקום. התייחסו לפגיעת מילת מפתח כנקודת התחלה למחקר מעמיק יותר, דרך איך לעשות ניתוח מודעות מתחרים, ולא כתובנה מוגמרת בפני עצמה.

דוגמה מהירה לזרימת עבודה#

נניח שאתם רוצים לדעת האם טענת בריאות ספציפית כרגע רצה ב-Native. חפשו את ביטוי הטענה באינדקס, סננו לקטגוריית הבריאות, ומיינו לפי ימי ריצה. אם התוצאות המובילות רצות שלושה או ארבעה שבועות על פני מספר מפרסמים ורשתות, זו זווית מאומתת שעובדת כרגע ושווה ללמוד מקרוב, לא רק ניסוי בודד שמישהו במקרה ניסה פעם אחת. אם במקום זאת תקבלו כמה תוצאות חד-פעמיות שכולן מאותו מפרסם ואף אחת לא ישנה יותר מכמה ימים, אתם מסתכלים על ניסוי מוקדם, לא על דפוס מבוסס, ומוקדם מדי להסיק ממנו מסקנה.

בניית חיפוש לפי מילות מפתח לשגרה חוזרת#

חיפוש מילת מפתח בודד עונה על שאלה בודדת בנקודת זמן בודדת. הגרסה השימושית יותר של זה היא חוזרת: שמרו רשימה קצרה של מונחים שאכפת לכם מהם – שם המותג שלכם, מונחי רכיב או מוצר מרכזיים, ביטויי טענה מובחנים – והריצו את החיפוש מחדש בתדירות קבועה. שבועית היא סבירה עבור רוב הצוותים. השוו כל משיכה לקודמתה: מפרסמים חדשים שמופיעים תחת מונח שאתם עוקבים אחריו הם לעתים קרובות האזהרה המוקדמת ביותר לקמפיין מזויף או למתחרה שבודק זווית סמוכה לשלכם, הרבה לפני שזה מופיע בכל מקום אחר בשגרת המחקר הרגילה שלכם. זה אותו המשמעת כמו בניית רשימת מעקב אחר מתחרים, מיושמת על מונחים וביטויים במקום על מפרסמים ספציפיים.

איך OpenAdLibrary עוזרת#

הרצת חיפוש לפי מילות מפתח ברשתות Native עובדת רק אם הטקסט הבסיסי כבר נתפס ואורכב במקום שניתן לחפש בו. האינדקס שלנו מאחסן טקסט כותרת וגוף ברשתות Native המרכזיות לצד נתוני מפרסם, רשת, גיאוגרפיה, מכשיר ואורך חיים, כך שחיפוש לפי מילות מפתח מחזיר סט תוצאות שניתן לסנן ולא רשימה שטוחה של התאמות. אם אתם עושים ניטור מותגים, מעקב אחר טענות או מחקר רכיבים על בסיס חוזר כלשהו, כלי הריגול למודעות Native שלנו בנוי לתמוך בחיפוש לפי מילות מפתח כשאילתה מהדרגה הראשונה, לא כאחר-מחשבה שהוצמדה לממשק גלישה.