Elemzése a versenytársak hirdetésszövegét nagy léptékben: kampányindítók, szögek és mintázatok

A versenytársak hirdetésszövegének nagy léptékű elemzése azt jelenti, hogy egy vertikálisból egyszerre tucatnyi vagy száz élő kreatívot gyűjtesz össze, és kampányindító típus, szög és állítás szerkezet szerint csoportosítod őket, nem pedig egyenként olvasod el őket. A kimenet nem egy címsorlista, hanem egy kis számú ismétlődő minta, amely megmutatja, hogy mit tesztelnek valójában, és ezáltal, hogy mi valószínűleg konvertál.

Miért nem skálázódik az egyenkénti olvasás#

Tíz versenytárs hirdetésének elolvasása tíz véleményt ad tíz hirdetésről. Háromszáz hirdetés elolvasása, minták szerint rendezve, viszont egy eloszlást ad: mely kampányindítók jelennek meg állandóan, mely szögek ritkák, mely állításszerkezetek dominálnak egy vertikálisban ebben a hónapban versus múlt negyedévben. Ez az eloszlás a tényleges kutatási eredmény. Egyetlen kiemelkedő címsor lehet csak egy hirdető egyszeri tesztje; egy olyan címsorszerkezet, amely ugyanabban a vertikálisban tizenkét különböző hirdetőnél is megjelenik, az már piaci jel.

A gyakorlati akadály a mennyiség. Képernyőképekkel manuálisan háromszáz hirdetésig eljutni órákat vesz igénybe, amik nincsenek. Itt éri meg a natív hirdetési index, keress hirdetéseket kulcsszó szerint egy nagy korpuszon belül, és begyűjtheted azt a mintanagyságot, amely a mintaelemzést jelentőséggel, nem pedig anekdotákkal tölti meg.

1. lépés: gyűjts be valódi mintát, ne csak egy maréknyit#

Tűzz ki legalább 30-50 élő hirdetést a konkrétan kutatott vertikálisban és földrajzi régióban, mielőtt elkezdenéd kategorizálni. Ennél kevesebb, és csak zajt illeszthetsz össze. Egy hasznos lekérés tartalmazza:

• A címsort és a törzsszöveget szó szerint
• A hirdető nevét (hogy ellenőrizd, egy hirdető túlzottan-e jelen van)
• A hálózatot (a Taboola szövegkonvenciói eltérnek az MGID vagy az Outbrain konvencióitól)
• A futás napjainak számát, mivel a hosszabb ideje futó hirdetések erősebb jelet adnak arról, hogy mi működik; lásd a hirdetési hosszú életet mint győztes jelet

2. lépés: címkézz kampányindító típus szerint, nem témakör szerint#

A témakör alapú címkézés ("fogyás", "kiegészítők") megmutatja a vertikálist, amit már tudsz. A kampányindító alapú címkézés megmutatja a mechanikát. Érdemes címkézni a következő gyakori kategóriák szerint:

Ha még nem húztál tiszta vonalat egy kampányindító, egy szög és egy állítás között, érdemes először elolvasni a kampányindító vs. szög vs. állítás című cikket; a három összekeverése a leggyakoribb oka annak, hogy a szövegelemzés puhább, használhatatlan eredményt produkál.

3. lépés: válaszd szét a hirdetői jelet a szövegjelétől#

Amikor egy hirdetésmintát nézel, két különböző dolog történik egyszerre, és ezek összekeverése téves következtetésekhez vezet:

1. Szövegminták: mely megfogalmazások és szerkezetek ismétlődnek sok különböző hirdetőnél. Ez megmutatja, hogy mire reagál a vertikális szélesebb körben.
2. Hirdetői skálázási jelek: egy hirdető ugyanazt a címsort futtatja tizenkét variációban, ami azt jelzi, hogy az adott hirdető talált egy győztest, nem feltétlenül azt, hogy a vertikális egésze.

Mindkettő hasznos, de más kérdésekre válaszol. Ha a következő szögedet próbálod megtalálni, a súlyt az elsőre helyezd. Ha egy adott hirdető megközelítésének versenyképességét próbálod felmérni, nézd a másodikat; útmutatónk a versenytárs figyelőlista felépítéséről az egyes hirdetők időbeli nyomon követését fedi le, nem pedig a vertikális széles körű mintavételét.

4. lépés: ellenőrizd le a céloldalakkal szemben#

A kattintást elkapó szöveg és a vásárlásig fennmaradó szöveg nem mindig ugyanaz. Egy kíváncsisági réses címsor olcsó kattintásokat hozhat, amelyek azonnal elpattannak, ha a céloldal nem teljesíti az implikált ígéretet. Ahol tudod, kövesd vissza a begyűjtött hirdetések egy mintáját a céloldalukig, és ellenőrizd, hogy a kampányindító ígérete és az oldal tényleges ajánlata összhangban van-e; lásd hogyan találj és elemezz versenytárs céloldalakat ennek nagy mennyiségű, nem pedig egy linkenkénti végrehajtásának mechanikáját.

5. lépés: figyeld a cserélődést, ne csak a mennyiséget#

Egy olyan kampányindító, amely ezen a héten mindenhol ott van, de múlt hónapban ritka volt, más jel, mint egy, amely hat hónapja stabil. A gyorsan cserélődő vertikálisok (nutra, kripto, néhány pénzügyi szegmens) agresszívan forgatják a szöveget, mert a hirdetési fáradtság gyorsan beáll, és a platformok megjelölik az ismétlődő állításokat. Ha csak pillanatképet készítesz, ezt elmulasztod. Ugyanazon kulcsszó vagy vertikális lekérés heti ritmuson történő futtatása és hétről hétre történő összehasonlítása a statikus elemzést trendvonalakká változtatja, ami hasznosabb kimenet a saját szöveged frissítésének időzítésének eldöntéséhez.

Kvantifikálás szemrevételezés helyett#

Ha már van címkézett mintád, helyezz tényleges számokat minden kampányindító kategória mellé a benyomásra való hagyatkozás helyett. Egy egyszerű számlálótábla megteszi:

Egy olyan kampányindító, amelyet 14 különböző hirdető használ, piaci minta. Egy olyan kampányindító, amelyet egy hirdető kilencszer használ, az adott hirdető személyes győztese, hasznos tudni, de nem ugyanaz a megállapítás. Ennek a táblázatnak az összeállítása minden vertikális lekéréshez a "elolvastam egy csomó hirdetést" állapotot összehasonlítható adathalmazzá változtatja, amelyet vissza tudsz nézni a következő hónapban és ellenőrizni.

Az állítások olvasása megfelelőségi kockázat szempontjából, nem csak teljesítmény szerint#

A nagy léptékű elemzés egy második, kevésbé nyilvánvaló előnyt is felhoz: megmutatja, hogy egy vertikálisban mely állításszerkezetek futnak forrón, amelyek szabályozói figyelmet vonhatnak magukra. Az erős, specifikus eredményállításokra ("gyógyít", "garantált hozam") támaszkodó egészségügyi és pénzügyi hirdetések közelebb állnak az FTC vizsgálatához, mint a lágyabb megfogalmazások. Ha egy nagy léptékű minta azt mutatja, hogy versenytársaid harmada agresszív állításokat tesz, akkor ez hasznos kontextus, mielőtt eldöntöd, hogy a saját szöveged mennyire közelítheti meg ezt a vonalat; érdemes átnézni útmutatónkat az FTC nyilatkozatási szabályokról advertoriálokra és natív hirdetésekre bármely szövegkutatás mellett szabályozott vertikálisban.

Gyakori hibák a nagy léptékű szövegelemzésben#

• Tíz mintát trendként kezelni. Tíz hirdetés egy hirdetőtől egy adatpont, ami tíznek van öltöztetve.
• A hálózat figyelmen kívül hagyása. Egy Taboola egészségügyi feedjén gyakori címsorszerkezet nem feltétlenül vihető át az MGID szórakoztatás-súlyos készletére vagy az Outbrain szerkesztősibb elhelyezéseire.
• A megfogalmazás közvetlen másolása. A mintaelemzés lényege a mechanika kinyerése (milyen feladatot lát el a címsor) és annak saját hangodban, saját ajánlatodra történő átírása, nem pedig egy élő hirdető pontos szavainak felhasználása.
• A földrajzi szűrő kihagyása. Egy Tier-1 amerikai közönségre hangolt kíváncsisági kampányindító torz vagy egyszerűen zavaró lehet, ha laposan lefordítják egy Tier-2 régióba.

Az elemzés átalakítása tesztelési naptárrá#

A nagy léptékű elemzés kimenete csak akkor hasznos, ha döntéshez vezet. Miután megvan a címkézett mintád és a számlálótáblázatod, fordítsd át egy rövid tesztelési várólistába: a hirdetői szám szerinti első két-három kampányindító kerüljön be először a következő kreatív briefbe, a ritkábbak pedig egy rövidlistára, hogy visszatérj hozzájuk, amikor a vezetők fáradtság jeleit mutatják. Ennek az utolsó lépésnek a kihagyása a leggyakoribb módja annak, hogy egy szilárd kutatási kör soha nem válik tényleges kampányfejlesztéssé; az elemzés egy táblázatban marad, és semmi sem változik lefelé.

Hogyan segít az OpenAdLibrary#

A valódi minta gyors begyűjtése az első szűk keresztmetszet, amivel a legtöbb médiavásárló találkozik. Egy kereshető index, amely élő kreatívokat ad vissza vertikális, hálózat és földrajzi régió szerint szűrve, mindegyikhez a hirdetővel, a futási idővel és a céloldallal, egy többórás manuális kutatási ülést egy szűrt exporttá változtat, amelyet egy ülés alatt címkézhetsz és olvashatsz. Az ezt hetente végző csapatok számára hirdetési intelligencia platformunk pontosan erre az ismételt lekérési és mintázati munkafolyamatra épül, nem pedig egyszeri keresésekre.