OpenAdLibraryOpenAdLibrary
Definisjon

Share of Voice (SOV)

Share of voice (SOV) er en merkevares andel av den totale reklamepresensen i et marked i forhold til alle konkurrenter.

Share of Voice (SOV) — illustrasjon for ad-tech-ordliste

Share of voice (SOV) er en merkevares andel av den totale reklamepresensen i et marked i forhold til alle konkurrenter – i bunn og grunn hvor høyt ditt merke lyder sammenlignet med alle andre som bruker penger i samme område. Det kan måles etter utgifter, visninger, annonsevolum eller plasseringer, avhengig av tilgjengelige data.

Hvordan det måles#

Den grunnleggende formelen er din merkevares annonsering delt på den totale annonseringen til alle aktører i kategorien. I betalt søk er plattformrapportert versjon Impression Share. I native og display, hvor ingen plattform gir deg nevneren, rekonstrueres SOV fra observert markeddata: ved å telle hvor mange distinkte annonser hver annonsør kjører, på hvor mange plasseringer, og i hvor lang tid. Høyere Ad Spend gir vanligvis mer tilstedeværelse, men kreativt volum og Ad Longevity former det også.

Hvorfor det er viktig#

SOV er en konkurransemessig referanseverdi. En økende andel går ofte forut for økende markedsandel, mens et plutselig fall kan avsløre at en konkurrent trekker seg tilbake eller at en ny aktør oversvømmer auksjonen. Siden nøyaktige utgifter er private, er ad-transparency-plattformer som fanger live native-annonser den praktiske måten å estimere SOV på: ved å spore hver annonsørs annonser, nettverk og kjørevarighet over tid, kan du rangere hvem som dominerer en bransje og oppdage momentumskifter tidlig. Dette gjør SOV til et hjørnestein i Competitive Intelligence innen annonsering.

Relaterte begreper: Impression Share, Ad Spend og Competitive Intelligence in Advertising.

OpenAdLibrary-teamet
Skrevet avOpenAdLibrary-teamet
Ad-intelligens og forskning på native annonsering

Vi bygger OpenAdLibrary, den åpne annonsetransparensplattformen. Hver dag fanger systemene våre live native annonser på tvers av Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo og MSN, identifiserer den faktiske annonsøren bak hver enkelt, og følger klikket til landingssiden. Disse veiledningene destillerer det vi ser i disse dataene slik at du kan undersøke markedet raskere.