Taboola, Outbrain और MGID पर शीर्ष नेटिव विज्ञापनदाता: एक शोध विधि

"Taboola पर अभी सबसे बड़े विज्ञापनदाता कौन हैं?" परफॉर्मेंस मार्केटिंग में एक आम प्रश्न है, और कई प्रकाशित उत्तर जांचना कठिन होते हैं। आपको जो सूचियाँ मिलती हैं वे एक विक्रेता के ग्राहक लोगो, एक साल पुराना केस स्टडी, या एक साइट पर एक प्लेसमेंट का स्क्रैप हैं। उनमें से कोई भी आपको यह नहीं बताता कि इस सप्ताह वास्तव में क्या लाइव है, किस नेटवर्क पर, किस देश में।

यह अध्ययन एक अलग रास्ता अपनाता है। किसी नेटवर्क से यह पूछने के बजाय कि उसके बड़े खर्च करने वाले कौन हैं, हम विज्ञापनों से ही उत्तर का पुनर्निर्माण करते हैं। कैप्चर किए गए नेटिव क्रिएटिव्स को, जहाँ सबूत अनुमति देते हैं, विज्ञापनदाता, उन्हें सर्व करने वाले नेटिव एड नेटवर्क और वर्टिकल के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है। गिनें कि प्रत्येक विज्ञापनदाता कितने व्यापक रूप से और किन तारीखों में देखा गया, और आपको कैप्चर किए गए नमूने में देखी गई उपस्थिति की रैंकिंग मिलती है, खर्च का माप नहीं।

इस अध्ययन के एक पिछले संस्करण में OpenAdLibrary संग्रह के जून 2026 के कुल आंकड़े और प्रति-नेटवर्क तथा प्रति-वर्टिकल क्रिएटिव गिनतियाँ उद्धृत की गई थीं। उन आंकड़ों का कोई पुनरुत्पादनीय एक्सट्रैक्ट नहीं है और वे इस ब्लॉग पर उसी महीने के लिए कहीं और उद्धृत कुल आंकड़ों से टकराते हैं, इसलिए उन्हें वापस ले लिया गया है। आगे जो है वह विधि है, साथ में इसकी सीमाएँ कि कैप्चर किए गए विज्ञापन क्या दिखा सकते हैं।

"शीर्ष नेटिव विज्ञापनदाता" का वास्तव में क्या अर्थ है#

इस लेख में, "शीर्ष" नेटिव विज्ञापनदाता का अर्थ ऐसा विज्ञापनदाता है जिसके क्रिएटिव्स किसी दिए गए नेटवर्क पर एक घोषित विंडो के दौरान सबसे अधिक प्लेसमेंट्स, पब्लिशर डोमेन और क्रिएटिव वेरिएंट्स में देखे गए हों। यह एक कैप्चर नमूने में देखी गई उपस्थिति का माप है। यह खर्च के लिए एक सत्यापित प्रॉक्सी नहीं है, जो प्रत्येक नेटवर्क की निजी बिलिंग में होता है, और यह इस पर निर्भर करता है कि नमूना कहाँ और कितनी बार एकत्र किया गया।

नेटवर्कों की तुलना अलग-अलग करें, क्योंकि प्रत्येक के अपने पब्लिशर्स, विज्ञापनदाता और प्रोडक्ट हैं। यहाँ बताया गया है कि नेटवर्क अपने बारे में क्या कहते हैं:

Taboola का कहना है कि वह NBC News और Yahoo जैसे पब्लिशर्स पर लगभग 600 मिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं तक पहुँचता है, और अक्टूबर 2025 में इसने कहा कि उसे 2025 में पब्लिशर्स और OEMs को $1.5 बिलियन से अधिक भुगतान करने की उम्मीद है। इसने अपना परफॉर्मेंस विज्ञापन प्लेटफॉर्म Realize फरवरी 2025 में लॉन्च किया। Outbrain ने Altice से वीडियो और CTV प्लेटफॉर्म Teads का अधिग्रहण किया: सौदे की घोषणा अगस्त 2024 में लगभग $1 बिलियन के अनुमानित कुल प्रतिफल पर की गई थी और यह 3 फरवरी 2025 को एक संशोधित समझौते के तहत पूरा हुआ जिसमें कुल प्रतिफल लगभग $900 मिलियन था ($625 मिलियन अग्रिम नकद और 43.75 मिलियन Outbrain शेयर), और संयुक्त कंपनी Teads नाम के तहत संचालित होती है। MGID का कहना है कि इसकी स्थापना 2008 में हुई थी और यह 32K+ कंटेंट वेबसाइट्स की सूची देता है। ये कंपनी के बयान हैं, OpenAdLibrary के माप नहीं, और ये नेटवर्कों के विज्ञापनदाता आधारों को रैंक नहीं करते।

पहले की प्रति-नेटवर्क वर्टिकल गिनतियाँ ऊपर बताए कारण से वापस ले ली गई हैं। एक पुनरुत्पादनीय एक्सट्रैक्ट के साथ भी, वर्टिकल के अनुसार क्रिएटिव गिनतियाँ बताती हैं कि एक कैप्चर नमूने में क्या है; वे यह नहीं दिखातीं कि किसी नेटवर्क पर कौन-सी श्रेणियाँ सबसे अधिक खर्च करती हैं या कौन-सी लाभदायक हैं।

ऊपर वाले विज्ञापन पर ब्रांड लेबल "Fresh Start Information" था। इस तरह का ब्रांड लेबल अपने आप में रिकॉर्ड पर विज्ञापनदाता की पहचान नहीं करता, यही कारण है कि नीचे दी गई विधि विज्ञापन को उसके गंतव्य तक फॉलो करती है। व्यापक संदर्भ के लिए देखें The State of Native Advertising 2026 (Data From Live Ad Capture), वह पिलर जिसके अंतर्गत यह अध्ययन आता है।

विज्ञापनदाता शोध में एक आम गलती इन तीनों नेटवर्क को एक बाजार के रूप में मानना है। MGID पर टियर-2 जियो में पहले स्थान पर रैंक किया गया एक विज्ञापनदाता Taboola के US प्रीमियम इन्वेंट्री पर अदृश्य हो सकता है। शेयर हमेशा प्रति-नेटवर्क, प्रति-जियो होता है, कभी भी वैश्विक नहीं।

मेथडोलॉजी: एक सर्व किए गए विज्ञापन से एक रैंक किए गए विज्ञापनदाता तक#

पूरा अध्ययन एक क्षमता पर टिका है: एक गुमनाम दिखने वाले विज्ञापन यूनिट को एक एट्रिब्यूटेड विज्ञापनदाता में बदलना। यहाँ पाइपलाइन है।

विज्ञापन कैप्चर करें। OpenAdLibrary मुख्य रूप से API-आधारित संग्रह के जरिए नेटिव प्लेसमेंट्स एकत्र करता है, और फॉलबैक के रूप में ब्राउज़र क्रॉलर का उपयोग करता है, जहाँ उपलब्ध हो वहाँ क्रिएटिव छवि, हेडलाइन, प्लेसमेंट, पब्लिशर डोमेन, जियो और टाइमस्टैम्प रिकॉर्ड करता है। यह अवलोकन डेटा है, मीडिया किट नहीं, और कवरेज नेटवर्क और जियो के अनुसार बदलती है। सप्लाई चेन वर्गीकृत करें। एक सर्व किया गया नेटिव विज्ञापन डिमांड हॉप्स, रीसेलर्स, ट्रैकिंग रीडायरेक्ट्स और रैपर्स से गुजर सकता है। प्रत्येक कैप्चर किए गए विज्ञापन पर सर्विंग नेटवर्क और डिमांड पथ का लेबल लगाया जाता है, जहाँ उन्हें पहचाना जा सकता है, ताकि रैपर्स में डबल-काउंटिंग कम हो। वास्तविक विज्ञापनदाता रिज़ॉल्व करें। ऑन-पेज ब्रांड लेबल और हेडलाइन अक्सर रिकॉर्ड पर विज्ञापनदाता नहीं होते; एक सामान्य नाम के पीछे एक एफिलिएट, एजेंसी या व्हाइट-लेबल फनल हो सकता है। लाइव विज्ञापनों पर क्लिक किए बिना रीडायरेक्ट ट्रेल को लैंडिंग पेज या प्री-लैंडर तक फॉलो किया जाता है, और क्रिएटिव को एट्रिब्यूट करने के लिए गंतव्य डोमेन और ट्रैकिंग स्टैक का उपयोग किया जाता है। एट्रिब्यूशन गलत हो सकता है, इसलिए प्रत्येक रिकॉर्ड पर सबूत जांचें। प्रति विज्ञापनदाता, प्रति नेटवर्क एग्रीगेट करें। एक बार क्रिएटिव्स एट्रिब्यूटेड हो जाएँ, तो वे रोल अप होते हैं: अलग-अलग क्रिएटिव्स, प्लेसमेंट्स, पब्लिशर डोमेन, जियो और अवलोकनों की तारीख रेंज। अवलोकित स्प्रेड और अवलोकन अवधि के आधार पर रैंक करें। इस आधार पर सॉर्ट करें कि प्रत्येक विज्ञापनदाता कितने व्यापक रूप से और किन तारीखों में देखा गया। ये नमूने में उपस्थिति का वर्णन करते हैं; ये खर्च, रीच या परिणामों के माप नहीं हैं।

इस अगले वाले पर हेडलाइन लें। "MDs Identify 10 Medications Now Attached to Memory Problems In Seniors." ब्रांड लेबल पढ़ता है "Vital Guardian." यह आपको बताता है कि भुगतान कौन कर रहा है इसके बारे में लगभग कुछ नहीं। चरण 3 वह हिस्सा है जो यह करता है।

चरण 3 कठिन हिस्सा क्यों है, और ब्रांड लेबल पर रुक जाने वाली सूचियाँ विज्ञापनदाताओं का गलत एट्रिब्यूशन क्यों कर सकती हैं, इसकी जांच Who Advertises on Taboola? Top Native Advertisers by Vertical में की गई है।

यह विधि खर्च अनुमानों से क्यों बचती है#

प्रत्येक विज्ञापनदाता के आगे एक डॉलर का आंकड़ा चाहना आकर्षक है। इसका विरोध करें। नेटिव के लिए कोई भी सार्वजनिक खर्च संख्या CPC, फिल और अप्रकटित रेट कार्ड के बारे में धारणाओं पर टिका एक मॉडल है; इसे व्यापक त्रुटि वाला अनुमान मानें, माप नहीं।

दो संकेत कैप्चर किए गए विज्ञापनों में सीधे देखे जा सकते हैं, हालाँकि केवल उसी नमूने के भीतर जो कैप्चर किया गया था।

स्प्रेड यह है कि एक विज्ञापनदाता कितने अलग-अलग प्लेसमेंट्स, पब्लिशर डोमेन और क्रिएटिव वेरिएंट्स में देखा गया। 3 साइटों पर 4 क्रिएटिव्स और 1,500 डोमेन में 200 क्रिएटिव्स बहुत अलग फुटप्रिंट बताते हैं, लेकिन अकेले संख्याएँ यह नहीं बतातीं कि इनमें से कोई भी विज्ञापनदाता टेस्टिंग कर रहा है या स्केलिंग। एक ही नेटवर्क-जियो सेल के भीतर, स्प्रेड की तुलना नमूने में देखे गए शेयर ऑफ वॉइस के रूप में की जा सकती है।

अवलोकन अवधि किसी क्रिएटिव या ऑफर के पहले और अंतिम कैप्चर के बीच का समय है। यह रिकॉर्ड करती है कि एक विज्ञापन कब और कहाँ देखा गया। यह खर्च, CTR, कन्वर्ज़न, ROAS या मुनाफा नहीं दिखाती: एक विज्ञापन ब्रांड या अवेयरनेस बजट, टेस्ट बजट, धीमे ऑप्टिमाइज़ेशन या विज्ञापनदाता की असावधानी के कारण चलता रह सकता है, और कैप्चर में अंतरालों के कारण एक विज्ञापन अल्पकालिक दिख सकता है। अवधियाँ इस बात से भी सीमित हैं कि संग्रह कितने समय से चल रहा है, इसलिए एक छोटी विंडो यह नहीं दिखा सकती कि कोई विज्ञापन महीनों तक चला या नहीं।

जून 2026 में कैप्चर किए गए और बार-बार देखे गए उदाहरणों में Outbrain पर SmartAsset का एक IRA-विथड्रॉल फाइनेंस विज्ञापन, Microsoft Audience Network पर Hidden Hearing के हियरिंग-एड विज्ञापन और "My IQ" क्विज क्रिएटिव्स की एक श्रृंखला शामिल थी। ये केवल ऐतिहासिक अवलोकन हैं; ये इन विज्ञापनदाताओं के खर्च या लाभप्रदता के बारे में कुछ नहीं कहते।

साथ में, स्प्रेड और अवलोकन अवधि एक विज्ञापनदाता के अवलोकित फुटप्रिंट का वर्णन करते हैं: संकीर्ण और संक्षिप्त, व्यापक और हाल का, या संकीर्ण और स्थायी। वे यह नहीं बताते कि कोई विज्ञापनदाता टेस्टिंग कर रहा है, स्केलिंग कर रहा है या किसी सिद्ध विजेता को चला रहा है; उसके लिए खर्च और परिणाम डेटा चाहिए जो कैप्चर में नहीं है। The Longest-Running Native Ads (And What Makes Them Evergreen) लंबी अवलोकन अवधियों पर अधिक विस्तार से चर्चा करता है।

नेटवर्कों में विज्ञापनदाताओं की तुलना#

इस अनुभाग के एक पिछले संस्करण में वर्टिकल क्रिएटिव गिनतियों, विज्ञापनदाता प्रोफाइल और क्रिएटिव चर्न की प्रति-नेटवर्क तालिका शामिल थी। गिनतियों में पुनरुत्पादनीय एक्सट्रैक्ट का अभाव था, और प्रोफाइल तथा चर्न कॉलम मापों के बजाय लेखकों की धारणाएँ थीं, इसलिए तालिका वापस ले ली गई है। आप जिस भी नेटवर्क-जियो सेल का अध्ययन करें, उसके लिए इसके बजाय रिकॉर्ड करें:

एक सेल में विज्ञापनदाताओं के नाम कैप्चर विंडो के बीच बदल सकते हैं, इसलिए आप जो भी सूची बनाएँ उस पर तारीख डालें और उसे स्थायी रैंकिंग मानने के बजाय दोबारा जाँचें।

उदाहरण के लिए, Taboola पर जून 2026 के कैप्चर में एक सोलर-बैटरी लीड-जन विज्ञापन ("Solar home batteries: Electricians agree about 1 thing") और "Consumer World" से एक समान AC-यूनिट क्रिएटिव शामिल था। समान क्रिएटिव्स के लिए अलग-अलग अवलोकन अवधियाँ बजट, टारगेटिंग, टेस्टिंग या कैप्चर अंतरालों को दर्शा सकती हैं, इसलिए अंतर को जाँचने योग्य प्रश्न मानें, इस बात का सबूत नहीं कि इनमें से कौन काम कर गया।

नेटवर्कों में न्यूट्रा, फाइनेंस, क्रिप्टो और स्वीप्स की वर्टिकल-दर-वर्टिकल चर्चा के लिए देखें Top Native Ad Verticals in 2026: Nutra, Finance, Crypto & Sweeps by the Numbers.

इस विश्लेषण को स्वयं कैसे चलाएं#

आप वही विश्लेषण अपने स्वयं के वर्टिकल पर चला सकते हैं। OpenAdLibrary में इसके लिए Founders प्लान चाहिए, क्योंकि सर्च और फ़िल्टर Free प्लान पर नहीं हैं। वर्कफ़्लो:

एक नेटवर्क और जियो पर फ़िल्टर करें। शुरुआत संकीर्ण रखें, उदाहरण के लिए आपके लक्षित देश में MGID, क्योंकि तुलना का मतलब केवल एक नेटवर्क-जियो सेल के अंदर ही बनता है। विज्ञापनदाता दृश्य को स्प्रेड के आधार पर सॉर्ट करें। प्रति विज्ञापनदाता अलग-अलग क्रिएटिव्स और पब्लिशर डोमेन देखें। उस सूची का शीर्ष नमूने में सबसे अधिक दिखाई देने वाला प्रतिस्पर्धी सेट है। उसी दृश्य को अवलोकन अवधि के आधार पर सॉर्ट करें। जो विज्ञापनदाता दोनों सूचियों में ऊपर दिखाई देते हैं, वे व्यापक रूप से और बार-बार देखे गए हैं; यह अध्ययन के लायक है, लेकिन इससे यह साबित नहीं होता कि उनके ऑफर्स लाभदायक या स्केल किए गए हैं। विज्ञापनदाता को खोलें और रीडायरेक्ट ट्रेल का पीछा करें। प्रत्येक शीर्ष विज्ञापनदाता के लिए, उनके क्रिएटिव्स के पीछे के लैंडिंग पेजों और प्री-लैंडर्स का निरीक्षण करें ताकि वास्तविक इकाई और ऑफर मैकेनिक्स की पुष्टि हो सके, वह हिस्सा जो हेडलाइन छुपाती है। समय के साथ सेल को ट्रैक करें। नियमित अंतराल पर दोबारा जांचें और हर जांच पर तारीख डालें। स्प्रेड रैंकिंग में चढ़ता एक नया नाम करीब से देखने का संकेत है, यह प्रमाण नहीं कि कोई प्रतियोगी किसी विजेता को स्केल कर रहा है।

Native Ad Share of Voice: Measuring Who Dominates a Vertical यह बताता है कि देखे गए स्प्रेड को शेयर-ऑफ-वॉइस मीट्रिक में कैसे बदला जाए। The Most Common Native Ad Angles (Analyzed From Real Creatives) दिखाता है कि आपको मिलने वाले क्रिएटिव्स में एंगल्स को कैसे विघटित किया जाए।

यह अब संभव और ऑडिटेबल क्यों है#

दो घटनाक्रम इस तरह के विज्ञापनदाता शोध को कुछ साल पहले की तुलना में अधिक व्यावहारिक बनाते हैं।

पहला, नियामक पारदर्शिता ने इस विचार को सामान्य बना दिया। EU के Digital Services Act के अनुच्छेद 39 के तहत, बहुत बड़े ऑनलाइन प्लेटफॉर्म या सर्च इंजन के रूप में नामित सेवाओं को अपने दिखाए गए विज्ञापनों की एक खोजने योग्य सार्वजनिक रिपॉजिटरी बनाए रखनी होती है, जिसमें विज्ञापनदाता, भुगतान किसने किया, कब तक दिखाया गया, टारगेटिंग पैरामीटर और रीच शामिल हो, और इसे किसी विज्ञापन के आखिरी बार दिखाए जाने के एक साल बाद तक बरकरार रखना होता है। Taboola, Outbrain/Teads और MGID जैसे नेटिव रिकमेंडेशन नेटवर्क आयोग की नामित सेवाओं की सूची में नहीं हैं (पेज आखिरी बार 7 सितंबर 2026 को अपडेट किया गया), इसलिए अनुच्छेद 39 का दायित्व नेटवर्क के रूप में उन पर लागू नहीं होता। DSA के तहत अपने पहले गैर-अनुपालन निर्णय में, 5 दिसंबर 2025 को, यूरोपीय आयोग ने X पर 120 मिलियन यूरो का जुर्माना लगाया, और अन्य उल्लंघनों के साथ-साथ एक ऐसी विज्ञापन रिपॉजिटरी का हवाला दिया जो DSA की पारदर्शिता और सुलभता संबंधी आवश्यकताओं पर खरी नहीं उतरी। कौन विज्ञापन दे रहा है इसके लिए सार्वजनिक जवाबदेही अब एक आला विचार नहीं है। यह आधारभूत अपेक्षा है।

दूसरा, नेटवर्क्स में विज्ञापनों को कैप्चर करना और उनकी सप्लाई चेन को वर्गीकृत करना आपको विज्ञापनदाताओं की एक से अधिक नेटवर्क पर तुलना करने देता है। एक नेटवर्क का अपना डैशबोर्ड केवल उसके इन्वेंटरी पर चल रहे आपके कैंपेन दिखाता है। कैप्चर किए गए विज्ञापनों से किसी प्रतियोगी के फुटप्रिंट का पुनर्निर्माण नेटवर्क्स में एक आंशिक, नमूने-आधारित दृश्य देता है, जो तब तक उपयोगी है जब तक उसकी कवरेज की सीमाएँ बताई गई हों।

व्यावहारिक लाभ यह है कि इस तरह बनी रैंकिंग की जांच की जा सकती है। इसमें हर विज्ञापनदाता को विशिष्ट कैप्चर किए गए क्रिएटिव्स तक वापस जुड़ना चाहिए, जहाँ उपलब्ध हो वहाँ नेटवर्क, प्लेसमेंट, जियो, कैप्चर तिथि और लैंडिंग पेज के साथ। यदि कोई रैंकिंग आपको आश्चर्यचकित करती है, तो अंतर्निहित विज्ञापन खोलें और काम की जांच करें।

Taboola पर यह चलाने के लिए, Taboola ad spy दृश्य से शुरुआत करें; वहाँ प्रति-नेटवर्क विज्ञापनदाता विश्लेषण बनाने के लिए Founders प्लान के सर्च और फ़िल्टर चाहिए।

OpenAdLibrary यह ब्लॉग प्रकाशित करता है और अपनी विज्ञापन लाइब्रेरी तक पहुँच बेचता है। Free प्लान में 20 सबसे नए Meta, TikTok और नेटिव विज्ञापन दिखाई देते हैं, विज्ञापन विवरण, नेटिव विज्ञापनों के पीछे की सप्लाई चेन, रीडायरेक्ट ट्रेल और कैप्चर किए गए लैंडिंग पेजों के साथ; सर्च, फ़िल्टर, सेव किया गया शोध, API और MCP, साथ ही फनल ट्रेसिंग और नेटिव विज्ञापनों के लिए वास्तविक-विज्ञापनदाता रिज़ॉल्यूशन के लिए Founders प्लान चाहिए, जिसकी कीमत $29.99 प्रति माह है (कीमत 7 अक्टूबर 2026 को जांची गई)।

निचला रेखा#

कोई स्थायी शीर्ष नेटिव विज्ञापनदाता सूची नहीं है; कोई भी सूची किसी विशेष कैप्चर विंडो की एक स्नैपशॉट होती है। एक नेटवर्क-जियो सेल के लिए अपनी खुद की सूची बनाएं, उस पर तारीख डालें, विज्ञापनदाताओं को देखे गए स्प्रेड और अवलोकन अवधि के आधार पर रैंक करें, और हर नाम के पीछे के साक्ष्य की जांच करें। इससे आपको पता चलता है कि नमूने में सबसे अधिक कौन दिखाई दिया। इससे यह नहीं पता चलता कि सबसे अधिक खर्च कौन करता है या कौन लाभदायक है।