प्रतियोगी विज्ञापन कॉपी का बड़े पैमाने पर विश्लेषण: हुक्स, एंगल्स और पैटर्न्स

प्रतियोगी विज्ञापन कॉपी का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करने का मतलब है एक वर्टिकल से दर्जनों या सैकड़ों लाइव क्रिएटिव्स को एक साथ लेना और उन्हें एक-एक करके पढ़ने के बजाय हुक प्रकार, एंगल और क्लेम संरचना के आधार पर समूहित करना। आउटपुट हेडलाइन्स की एक सूची नहीं है, बल्कि दोहराए जाने वाले पैटर्न्स की एक छोटी संख्या है जो आपको बताती है कि वास्तव में क्या टेस्ट किया जा रहा है और, परिणामस्वरूप, संभवतः क्या कन्वर्ट कर रहा है।

एक-एक करके पढ़ना स्केल क्यों नहीं करता#

दस प्रतियोगी विज्ञापन पढ़ने से आपको दस विज्ञापनों के बारे में दस राय मिलती हैं। तीन सौ विज्ञापन पढ़ने से, पैटर्न से सॉर्ट किए गए, आपको एक डिस्ट्रीब्यूशन मिलता है: कौन से हुक्स लगातार दिखाई देते हैं, कौन से एंगल्स दुर्लभ हैं, इस महीने बनाम पिछली तिमाही में कौन सी क्लेम संरचनाएं एक वर्टिकल पर हावी हैं। वह डिस्ट्रीब्यूशन वास्तविक शोध आउटपुट है। एक एकल उभरता हुआ हेडलाइन सिर्फ एक विज्ञापनदाता का वन-ऑफ टेस्ट हो सकता है; एक हेडलाइन संरचना जो एक ही वर्टिकल में बारह अलग-अलग विज्ञापनदाताओं में दिखाई देती है, वह एक बाजार सिग्नल है।

व्यावहारिक ब्लॉकर वॉल्यूम है। मैन्युअल रूप से स्क्रीनशॉट लेकर तीन सौ विज्ञापनों तक पहुंचने में घंटों लगते हैं जो आपके पास नहीं हैं। यहीं एक नेटिव एड इंडेक्स अपनी उपयोगिता साबित करता है, कीवर्ड द्वारा विज्ञापन खोजें एक बड़े कॉर्पस में और आप वह नमूना आकार ले सकते हैं जो पैटर्न विश्लेषण को उपाख्यानात्मक के बजाय सार्थक बनाता है।

चरण 1: एक मुट्ठी भर नहीं, एक वास्तविक नमूना लें#

आपके द्वारा वर्गीकृत करना शुरू करने से पहले, आपके द्वारा शोध किए जा रहे विशिष्ट वर्टिकल और जियो में कम से कम 30-50 लाइव विज्ञापनों का लक्ष्य रखें। उससे कम और आप शोर में पैटर्न-मैचिंग कर रहे हैं। एक उपयोगी पुल में शामिल हैं:

• हेडलाइन और बॉडी कॉपी शब्दशः
• विज्ञापनदाता का नाम (यह जांचने के लिए कि क्या एक विज्ञापनदाता अधिक प्रतिनिधित्व कर रहा है)
• नेटवर्क (Taboola कॉपी परंपराएं MGID या Outbrain से भिन्न होती हैं)
• दिन चल रहे हैं, क्योंकि लंबे समय तक चलने वाले विज्ञापन इस बात का एक मजबूत संकेत हैं कि क्या काम कर रहा है; देखें विज्ञापन दीर्घायु एक जीतने वाला संकेत के रूप में

चरण 2: टॉपिक के आधार पर नहीं, हुक प्रकार से टैग करें#

टॉपिक-आधारित टैगिंग ("वजन घटाना," "सप्लीमेंट्स") आपको वर्टिकल बताती है, जो आप पहले से जानते हैं। हुक-आधारित टैगिंग आपको मैकेनिक बताती है। टैग करने के लायक सामान्य श्रेणियां:

यदि आपने पहले हुक, एंगल और क्लेम के बीच एक स्पष्ट रेखा नहीं खींची है, तो हुक बनाम एंगल बनाम क्लेम पहले पढ़ने लायक है, तीनों को मिलाना कॉपी विश्लेषण के धुंधला, अनुपयोगी आउटपुट देने का सबसे आम कारण है।

चरण 3: विज्ञापनदाता सिग्नल को कॉपी सिग्नल से अलग करें#

जब आप विज्ञापनों के एक नमूने को देख रहे होते हैं, तो एक साथ दो अलग-अलग चीजें हो रही होती हैं, और उन्हें मिलाने से गलत निष्कर्ष निकलते हैं:

1. कॉपी पैटर्न्स: कौन सी शब्दावली और संरचनाएं कई अलग-अलग विज्ञापनदाताओं में दोहराती हैं। यह आपको बताता है कि वर्टिकल व्यापक रूप से किस पर प्रतिक्रिया देता है।
2. विज्ञापनदाता स्केलिंग सिग्नल्स: एक विज्ञापनदाता एक ही हेडलाइन को बारह वेरिएशन में चला रहा है, जो आपको बताता है कि उस विशिष्ट विज्ञापनदाता को एक विजेता मिला, जरूरी नहीं कि वर्टिकल को समग्र रूप से मिला हो।

दोनों उपयोगी हैं, लेकिन वे अलग-अलग सवालों के जवाब देते हैं। यदि आप अपना अगला एंगल ढूंढने की कोशिश कर रहे हैं, तो पहले को वेट करें। यदि आप किसी विशिष्ट विज्ञापनदाता के दृष्टिकोण की प्रतिस्पर्धात्मकता का आकलन करने की कोशिश कर रहे हैं, तो दूसरे को देखें, हमारा गाइड एक प्रतियोगी वॉचलिस्ट बनाना समय के साथ व्यापक रूप से वर्टिकल का नमूना लेने के बजाय व्यक्तिगत विज्ञापनदाताओं को ट्रैक करने को कवर करता है।

चरण 4: लैंडिंग पेजों के खिलाफ क्रॉस-चेक करें#

क्लिक हुक करने वाली कॉपी और सेल तक बची रहने वाली कॉपी हमेशा एक जैसी नहीं होती है। एक जिज्ञासा-गैप हेडलाइन सस्ते क्लिक्स ला सकती है जो तुरंत बाउंस हो जाते हैं यदि लैंडिंग पेज निहित वादे को पूरा नहीं करता है। जहां आप कर सकते हैं, अपने खींचे गए विज्ञापनों के एक नमूने को उनके लैंडिंग पेजों तक ट्रेस करें और जांचें कि क्या हुक का वादा और पेज की वास्तविक ऑफर लाइन अप, देखें प्रतियोगी लैंडिंग पेज कैसे खोजें और विश्लेषण करें एक समय में एक लिंक के बजाय वॉल्यूम में ऐसा करने की मैकेनिक्स के लिए।

चरण 5: सिर्फ वॉल्यूम के लिए नहीं, चर्न के लिए निगरानी रखें#

एक हुक जो इस सप्ताह हर जगह है लेकिन पिछले महीने दुर्लभ था, उस हुक से एक अलग सिग्नल है जो छह महीने से स्थिर रहा है। तेजी से चर्न होने वाले वर्टिकल्स (न्यूट्रा, क्रिप्टो, कुछ फाइनेंस सब-निचेस) कॉपी को आक्रामक रूप से घुमाते हैं क्योंकि विज्ञापन थकान जल्दी सेट हो जाती है और प्लेटफॉर्म दोहराए जाने वाले दावों को फ्लैग करते हैं। यदि आप केवल एक स्नैपशॉट ले रहे हैं, तो आप इसे याद कर जाएंगे। एक ही कीवर्ड या वर्टिकल पुल को साप्ताहिक कैडेंस पर चलाना और सप्ताह-दर-सप्ताह तुलना करना एक स्थिर विश्लेषण को एक ट्रेंड लाइन में बदल देता है, जो अपनी कॉपी को रिफ्रेश करने का निर्णय लेने के लिए अधिक उपयोगी आउटपुट है।

आंखों से देखने के बजाय मात्रात्मक बनाना#

एक बार जब आपके पास एक टैग किया गया नमूना हो, तो प्रत्येक हुक श्रेणी के आगे आंखों से देखने पर निर्भर रहने के बजाय वास्तविक संख्याएं रखें। एक सरल गणना तालिका काम करती है:

14 अलग-अलग विज्ञापनदाताओं द्वारा उपयोग किया गया एक हुक एक बाजार पैटर्न है। एक विज्ञापनदाता द्वारा नौ बार उपयोग किया गया एक हुक उस विज्ञापनदाता का व्यक्तिगत विजेता है, जानने के लिए उपयोगी, लेकिन वही खोज नहीं है। प्रत्येक वर्टिकल पुल के लिए इस तालिका का निर्माण करना "मैंने कुछ विज्ञापन पढ़े" को एक तुलनीय डेटासेट में बदल देता है जिसे आप अगले महीने फिर से देख सकते हैं और इसके खिलाफ जांच कर सकते हैं।

सिर्फ प्रदर्शन के लिए नहीं, अनुपालन जोखिम के लिए दावों को पढ़ना#

स्केल विश्लेषण एक दूसरा, कम स्पष्ट लाभ भी सामने लाता है: यह आपको दिखाता है कि कौन सी क्लेम संरचनाएं एक वर्टिकल में गर्म चल रही हैं जो नियामक ध्यान आकर्षित कर सकती हैं। मजबूत, विशिष्ट परिणाम दावों ("इलाज करता है," "गारंटीकृत रिटर्न") पर निर्भर करने वाले स्वास्थ्य और वित्त विज्ञापन नरम फ्रेमिंग की तुलना में FTC जांच के करीब बैठते हैं। यदि एक स्केल किया गया नमूना दिखाता है कि आपके एक तिहाई प्रतियोगी आक्रामक दावे कर रहे हैं, तो यह उपयोगी संदर्भ है इससे पहले कि आप तय करें कि आपकी अपनी कॉपी उस रेखा के कितने करीब बैठनी चाहिए, हमारा गाइड एडवर्टोरियल्स और नेटिव विज्ञापनों के लिए FTC डिस्क्लोजर नियम किसी भी कॉपी शोध के साथ एक विनियमित वर्टिकल में समीक्षा करने लायक है।

बड़े पैमाने पर कॉपी विश्लेषण में सामान्य गलतियां#

• दस के नमूने को ट्रेंड के रूप में मानना। एक विज्ञापनदाता से दस विज्ञापन दस के रूप में तैयार किया गया एक डेटा पॉइंट है।
• नेटवर्क को नजरअंदाज करना। Taboola के हेल्थ फीड पर आम हेडलाइन संरचना जरूरी नहीं कि MGID के मनोरंजन-भारी इन्वेंट्री या Outbrain के अधिक संपादकीय प्लेसमेंट्स में ट्रांसफर हो।
• शब्दावली को सीधे कॉपी करना। पैटर्न विश्लेषण का बिंदु मैकेनिज्म निकालना है (हेडलाइन क्या काम कर रही है) और इसे अपनी आवाज में अपनी ऑफर के लिए फिर से लिखना है, न कि एक लाइव विज्ञापनदाता के सटीक शब्दों को उठाना।
• जियो फिल्टर को छोड़ना। टियर-1 यूएस दर्शकों के लिए ट्यून किया गया एक जिज्ञासा हुक टियर-2 जियो में सपाट अनुवादित होने पर टोन-डेफ या बस भ्रमित करने वाला पढ़ा जा सकता है।

विश्लेषण को एक टेस्टिंग कैलेंडर में बदलना#

एक स्केल विश्लेषण का आउटपुट तभी उपयोगी है जब वह एक निर्णय को फीड करता है। एक बार जब आपके पास आपका टैग किया गया नमूना और आपकी गणना तालिका हो, तो इसे एक छोटी टेस्टिंग कतार में अनुवादित करें: विज्ञापनदाता गणना द्वारा शीर्ष दो या तीन हुक्स आपके अगले क्रिएटिव ब्रीफ में पहले जाते हैं, दुर्लभ वाले एक शॉर्टलिस्ट पर जाते हैं जिन्हें एक बार लीडर्स थकान के संकेत दिखाने पर फिर से देखा जाएगा। इस अंतिम चरण को छोड़ना एक ठोस शोध पास के कभी भी एक वास्तविक अभियान सुधार में न बदलने का सबसे आम तरीका है, विश्लेषण एक स्प्रेडशीट में बैठ जाता है और डाउनस्ट्रीम कुछ भी नहीं बदलता है।

OpenAdLibrary कैसे मदद करता है#

एक वास्तविक नमूना तेजी से लेना वह बॉटलनेक है जिस पर अधिकांश मीडिया बायर्स सबसे पहले टकराते हैं। एक खोज योग्य इंडेक्स जो वर्टिकल, नेटवर्क और जियो द्वारा फ़िल्टर किए गए लाइव क्रिएटिव्स लौटाता है, प्रत्येक के साथ विज्ञापनदाता, दीर्घायु और लैंडिंग पेज जुड़ा होता है, एक बहु-घंटे की मैन्युअल शोध सत्र को एक फ़िल्टर किए गए एक्सपोर्ट में बदल देता है जिसे आप एक बैठक में टैग और पढ़ सकते हैं। इसे हर हफ्ते करने वाली टीमों के लिए, हमारा विज्ञापन इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म वन-ऑफ लुकअप्स के बजाय ठीक इस दोहराए गए पुल-एंड-पैटर्न वर्कफ़्लो के आसपास बनाया गया है।