Swipe File (Ad Research)

En swipe file er en mediekjøpers lagrede bibliotek med beviste annonsekreativer, overskrifter og landingssidekopier, oppbevart for referanse når man bygger nye kampanjer. Det er ikke en tilfeldig mappe med skjermbilder. En fungerende swipe file er organisert etter vinkel, bransje eller format, slik at en kjøper kan trekke frem en overskriftsstruktur eller hook-mønster som allerede har tjent klikk og tilpasse det til et nytt tilbud i stedet for å starte med en blank side.

Hva som faktisk skal inn i en#

De fleste kjøpere som fører en seriøs swipe file sorterer oppføringer i noen få kategorier:

• Overskrifter som bruker en spesifikk struktur (nummererte lister, før/etter, nysgjerrighetsgap)
• Full annonsekopi for tilbud i samme bransje
• Landingsside- og advertorial-skjermbilder, spesielt den første folden
• Kreative vinkler, merket separat fra den eksakte formuleringen, siden den underliggende kreative vinkelen ofte varer lenger enn en enkelt overskrift

Poenget med å merke etter vinkel i stedet for bare merkevare er at en fryktbasert helsevinkel fra en annonsør kan omskrives for en helt annen bransje. Formuleringen endres; den psykologiske mekanismen gjør det vanligvis ikke.

Hvor materialet kommer fra#

Swipe files bygges fra annonser en kjøper faktisk ser kjøre, ikke hypotetiske eksempler. Det betyr å hente fra et levende annonsebibliotek, spore hvilke kreativer en annonsør fortsetter å kjøre (lang annonselongevitet er et sterkt signal på at noe er lønnsomt), og ta skjermbilder av hele funnellen fra annonse til landingsside. En kjøper som bare lagrer annonsebildet og hopper over landingssidekopien går glipp av halvparten av swipe-filen. Hvordan analysere vinnende native annonsekreativer går gjennom hva du bør se etter når du trekker frem en ny oppføring, og hvordan finne vinnende native annonsevinkler dekker hvordan du gjør en swipe file om til nye kampanjeideer i stedet for direkte kopier.

Hvorfor det betyr noe daglig#

En swipe file forkorter tiden mellom "Jeg trenger en ny annonse for denne bransjen" og "Jeg har en testbar utkast." Den bygger også opp mønstergjenkjenning. Etter å ha gjennomgått nok advertorial-hooks i en bransje, begynner en kjøper å se hvilke strukturer som gjentar seg på nettverk som Taboola, Outbrain og MGID, noe som er en raskere utdanning enn å teste blindt.

OpenAdLibrary fungerer som en levende, søkbar kilde for swipe files: filtrer indeksen etter bransje, nettverk og kjørelengde, og lagre de som er verdt å beholde. Fordi indeksen sporer hvor lenge hvert kreativ har kjørt, kan du prioritere å lagre annonser som har overlevd uker med levende budsjett fremfor de som dukket opp i går. Begynn å bygge en med native annonsespionasjeverktøyet.

Vanlige feil å unngå#

Den vanligste feilen er å lagre for mye. En swipe file med tusenvis av usorterte skjermbilder er knapt mer nyttig enn ingen swipe file i det hele tatt. Den andre er å bare lagre det kreative bildet og hoppe over landingssiden, som kaster bort halvparten av informasjonen om hvorfor en vinkel faktisk konverterer. Den tredje er å behandle en swipe file som noe som skal kopieres ordrett i stedet for en referanse for struktur, siden direkte gjenbruk av en annen annonsørs eksakte formulering og bilder både er en dårlig praksis og en risiko for merkevarebeskyttelse hvis den annonsøren eier varemerkebeskyttede påstander eller bilder.