Publisher-Level Bidding: ตัวปรับแต่งที่ผู้ซื้อส่วนใหญ่มองข้าม

ประสิทธิภาพระหว่างผู้เผยแพร่ในแคมเปญเนทีฟเดียวกันอาจแตกต่างกันถึง 5 เท่าหรือมากกว่า Publisher-level bidding คือตัวปรับแต่งที่ถูกใช้ไม่เต็มที่ ซึ่งเปลี่ยนความแปรผันนั้นให้เป็นกำไรแทนที่จะเป็นความสูญเปล่า

ทีม OpenAdLibraryวิจัยข่าวกรองโฆษณาและโฆษณาเนทีฟ

2 ตุลาคม 2569 · อ่าน 6 นาที

ภาพประกอบบรรณาธิการ: Publisher-Level Bidding: ตัวปรับแต่งที่ผู้ซื้อส่วนใหญ่มองข้าม

Publisher-level bidding หมายถึงการตั้งราคาเสนอ (หรือตัวปรับแต่งราคาเสนอ) ที่แตกต่างกันสำหรับเว็บไซต์ผู้เผยแพร่หรือ Placement ID แต่ละรายภายในแคมเปญเนทีฟ แทนที่จะใช้ราคาเสนอเดียวแบบเรียบทั่วทั้งเครือข่าย นี่คือตัวปรับแต่งที่แยกผู้ซื้อที่ติดอยู่ที่จุดคุ้มทุน ออกจากผู้ซื้อที่ทำให้แคมเปญที่ชนะเติบโตทวีคูณ เพราะบน Taboola, Outbrain, MGID และ Revcontent ประสิทธิภาพระหว่างผู้เผยแพร่ภายในแคมเปญเดียวกันมักจะแตกต่างกัน 5 เท่าหรือมากกว่าเป็นประจำ แม้หลังจากที่อัลกอริทึมมีเวลาเรียนรู้แล้ว

เหตุผลที่ราคาเสนอเดียวแบบเรียบเป็นค่าเริ่มต้นที่ผิด#

การประมูลของเครือข่ายเนทีฟทุกเครือข่ายทำงานต่อเพลสเมนต์ ไม่ใช่ต่อแคมเปญ เมื่อคุณตั้งราคาเสนอเดียวในแคมเปญ เครือข่ายจะใช้ราคานั้นทุกที่ที่การกำหนดเป้าหมายของคุณตรงกัน ตั้งแต่เว็บไซต์ข่าวพรีเมียม ไปจนถึงฟาร์มเนื้อหาคุณภาพต่ำที่ใช้วิดเจ็ตเดียวกัน บางเพลสเมนต์จะแปลงที่ 3 เท่าของ CPA เป้าหมายของคุณ ส่วนอื่นๆ จะใช้งบประมาณไปหลายเดือนโดยไม่มียอดขายแม้แต่ครั้งเดียว ราคาเสนอแบบเรียบปฏิบัติต่อพวกมันเหมือนกัน

อัลกอริทึมบนเครือข่ายเหล่านี้เก่งในการหาปริมาณ ไม่ใช่ในการรู้อัตรากำไรของคุณ เครื่องมือปรับแต่งของ Taboola และ Outbrain จะใช้งบประมาณต่อไปบนผู้เผยแพร่ที่ให้คลิกราคาถูกและลีดแย่อย่างสบายใจ เพราะคลิกและอิมเพรสชันคือสัญญาณที่พวกเขาเห็นได้เร็วที่สุด ข้อมูลการแปลงของคุณล่าช้ากว่า และเมื่อข้อมูลตามทัน คุณก็ใช้งบประมาณส่วนต่างนั้นไปแล้ว Publisher-level bidding ปิดช่องว่างนั้นโดยนำข้อมูลประสิทธิภาพของคุณเองกลับมาควบคุมว่าเงินจะไหลไปที่ไหน

สิ่งที่คุณกำลังเปลี่ยนแปลงจริงๆ#

เครือข่ายหลักทุกแห่งเปิดเผยตัวปรับแต่งนี้ เพียงแต่ใช้ชื่อต่างกัน:

เครือข่าย	อยู่ที่ไหน	ความละเอียด
Taboola	รายงานประสิทธิภาพไซต์/เพลสเมนต์, ตัวปรับแต่งราคาเสนอ	โดเมนผู้เผยแพร่, บางครั้งซับเพลสเมนต์
Outbrain (Teads)	รายงาน Marketplace/ผู้เผยแพร่, บล็อกหรืออนุญาต	โดเมนผู้เผยแพร่
MGID	รายงานระดับวิดเจ็ต, การตัดออกไซต์และกฎราคาเสนอ	Site ID
Revcontent	รายงานเพลสเมนต์, เพิ่ม/ลดราคาเสนอ	Widget ID

กลไกเกือบจะเป็นตัวคูณบนราคาเสนอพื้นฐานของคุณเสมอ ไม่ใช่การแทนที่แบบสัมบูรณ์ ตั้งตัวปรับแต่ง 1.4x บนผู้เผยแพร่ที่แข็งแกร่งและ 0.6x บนผู้เผยแพร่ที่อ่อนแอ เครือข่ายจะปรับราคาเสนอที่มีผลซึ่งเข้าสู่การประมูลในแต่ละด้าน บางเครือข่ายยังให้คุณตัดผู้เผยแพร่ออกทั้งหมด ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่ตรงไปตรงมาของแนวคิดเดียวกัน สำหรับฟิลด์และพารามิเตอร์ API ที่แต่ละเครือข่ายเปิดเผยสำหรับสิ่งนี้ ดูที่วิธีการทำงานของ โฆษณา Taboola วิธีการทำงานของ Outbrain วิธีการทำงานของ โฆษณาเนทีฟ MGID และวิธีการทำงานของ Revcontent

เหตุผลที่ผู้ซื้อส่วนใหญ่ข้ามไป#

สามเหตุผล ตามตรง:

รายงานถูกซ่อนไว้ ข้อมูลระดับผู้เผยแพร่มักอยู่ลึกสองหรือสามคลิกในแดชบอร์ดเครือข่าย ส่งออกเป็น CSV แบบเรียบที่มีหลายสิบแถวและไม่มีการดำเนินการต่อไปที่ชัดเจน
ดูเหมือนงานยุ่งสำหรับบัญชีเล็ก หากคุณใช้งบประมาณ $200 ต่อวัน สัญชาตญาณบอกว่าการตัดผู้เผยแพร่ออกไม่กี่รายจะไม่สร้างความแตกต่าง ในทางปฏิบัติกลับกัน: ที่งบประมาณต่ำ ผู้เผยแพร่ที่แย่รายเดียวสามารถใช้งบประมาณรายวันของคุณ 20% ก่อนที่คุณจะสังเกตเห็น
ต้องรอตัวอย่างที่แท้จริง คุณต้องใช้งบประมาณต่อผู้เผยแพร่เพียงพอ โดยทั่วไปอยู่ในช่วง 2 ถึง 3 เท่าของ CPA เป้าหมาย ก่อนที่ผู้เผยแพร่ที่ "แย่" จะแย่ทางสถิติจริงๆ และไม่ใช่แค่โชคร้าย ผู้ซื้อดึงรายงานในวันที่สอง ไม่เห็นอะไรชัดเจน และเลิกทำแบบฝึกหัดนี้

จุดสุดท้ายคือต้นทุนที่แท้จริง Publisher-level bidding เป็นวินัย ไม่ใช่การตั้งค่าครั้งเดียว ต้องการการทบทวนรายสัปดาห์อย่างต่อเนื่อง และบัญชีส่วนใหญ่ไม่เคยได้ทบทวน

ขั้นตอนการทำงานที่ใช้งานได้จริง#

ปล่อยให้แคมเปญทำงานจนได้ตัวอย่างจริง อย่าแตะต้องราคาเสนอต่อผู้เผยแพร่ก่อนที่คุณจะใช้งบประมาณอย่างน้อย 2 เท่าของ CPA เป้าหมายในแคมเปญโดยรวม คุณต้องการการแปลงที่เพียงพอเพื่อเชื่อมั่นในการแบ่งส่วน
ดึงรายงานเพลสเมนต์/ไซต์ และเรียงตามงบประมาณที่ใช้จากมากไปน้อย โฟกัสที่ผู้เผยแพร่ 20 อันดับแรกตามงบประมาณก่อน นั่นมักจะเป็น 70 ถึง 80% ของงบประมาณของคุณ
จัดกลุ่มเป็นสามระดับ: ทำกำไร (เพิ่มราคาเสนอ 20-50%), คุ้มทุน (ปล่อยไว้ตามเดิม), ขาดทุน (ลดราคาเสนอหรือตัดออก) อย่าพยายามปรับแต่งทุกแถวละเอียด; เดซิลบนและล่างสำคัญที่สุด
ใช้ตัวปรับแต่ง ไม่ใช่การหยุดเต็มที่ ในรอบแรกของคุณ การตัดผู้เผยแพร่ออกทั้งหมดทำให้เสียโอกาสทดสอบใหม่ในภายหลัง ราคาเสนอ 0.5x ยังทำให้คุณเรียนรู้ได้ว่าประสิทธิภาพเป็นปัญหาการเสนอราคา ไม่ใช่ปัญหาความเหมาะสม
ตรวจสอบใหม่รายสัปดาห์ ไม่ใช่รายวัน ประสิทธิภาพผู้เผยแพร่เปลี่ยนไปเมื่อมีการเพิ่มเนื้อหาใหม่และส่วนผสมของปริมาณการใช้งานหมุนเวียน โดยเฉพาะบน MGID และ Revcontent ที่สินค้าคงคลังหมุนเวียนเร็วกว่า Taboola
ป้อนผู้ชนะเข้าสู่การตัดสินใจขยายขนาด ผู้เผยแพร่ที่ทำกำไรที่ราคาเสนอ 1.5x ก็เป็นผู้สมัครสำหรับแคมเปญเฉพาะทาง ซึ่งเป็นการเคลื่อนไหว ขยายขนาดแนวนอน เมื่อคุณใช้ประโยชน์จากการเติบโตแนวตั้งบนแคมเปญเดิมหมดแล้ว

ตัวอย่างการทำงาน#

สมมติว่าคุณกำลังรันแคมเปญ $300/วันบน Taboola โดยมี CPA เป้าหมาย $40 หลังจากสองสัปดาห์ รายงานเพลสเมนต์แสดงว่าผู้เผยแพร่ 40 รายใช้งบประมาณที่มีนัยสำคัญ ผู้เผยแพร่ 5 อันดับแรกตามงบประมาณสร้าง 60% ของการแปลงที่ CPA เฉลี่ย $28 ผู้เผยแพร่ 8 อันดับล่างใช้งบประมาณ 25% และสร้างการแปลงทั้งหมดสองครั้ง ซึ่งเป็น CPA ที่มีผลสูงกว่า $200 ทุกอย่างอื่นอยู่ตรงกลาง ประมาณคุ้มทุน

การเคลื่อนไหวที่ชัดเจนคือเพิ่มราคาเสนอให้ผู้เผยแพร่ 5 อันดับแรก 30-40% และลดผู้เผยแพร่ 8 อันดับล่างเหลือตัวปรับแต่ง 0.4x แทนที่จะตัดออกทั้งหมด เนื่องจากหนึ่งหรือสองรายอาจแค่มีตัวอย่างไม่เพียงพอ แทนที่จะแย่จริงๆ หนึ่งสัปดาห์ต่อมา CPA ทั้งแคมเปญในงบประมาณเดียวกันมักจะดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เพียงจากการกระจายงบประมาณใหม่ไปยังผู้เผยแพร่ที่พิสูจน์แล้ว ไม่ต้องใช้ครีเอทีฟใหม่และการเปลี่ยนแปลงการกำหนดเป้าหมาย นี่คือเหตุผลทั้งหมดในการปฏิบัติต่อ publisher-level bidding เป็นงานประจำ แทนที่จะเป็นการทำความสะอาดครั้งเดียว: ส่วนผสมของเพลสเมนต์ภายใน "แคมเปญ" จริงๆ แล้วคือตลาดย่อยหลายสิบแห่งแยกกัน และราคาเสนอแบบเรียบไม่เคยกำหนดราคาใดๆ ในนั้นถูกต้องตั้งแต่แรก

การตั้งค่าการทบทวนประจำ#

ผู้ซื้อส่วนใหญ่ที่ยึดติดกับสิ่งนี้จะสร้างมันเป็นบล็อกปฏิทินซ้ำ แทนที่จะพึ่งพาการจำเพื่อตรวจสอบ เวอร์ชันง่ายๆ: ทุกวันจันทร์ ดึงรายงานเพลสเมนต์ของสัปดาห์ก่อนสำหรับแคมเปญที่ใช้งานอยู่แต่ละราย เรียงตามงบประมาณ และใช้เวลา 15 นาทีต่อแคมเปญปรับแต่งเดซิลบนและล่าง บันทึกตัวปรับแต่งที่คุณตั้งค่าเพื่อที่คุณจะได้บอกในภายหลังว่าการปรับปรุงของผู้เผยแพร่มาจากการเปลี่ยนแปลงราคาเสนอของคุณ หรือจากสิ่งอื่นในบัญชีที่เปลี่ยนไป ผู้ซื้อที่รันหลายแคมเปญพร้อมกันบน Taboola, Outbrain และ MGID มักพบว่าส่วนผสมของผู้เผยแพร่แทบไม่ทับซ้อนระหว่างเครือข่าย ซึ่งหมายความว่าการทบทวนนี้จำเป็นต้องเกิดขึ้นต่อเครือข่ายจริงๆ ไม่ใช่ครั้งเดียวทั่วทั้งบัญชี

ข้อมูลผู้เผยแพร่ที่ดีมีลักษณะอย่างไร#

อายุการใช้งานเป็นสัญญาณรองที่มีประโยชน์ที่นี่ ไม่ใช่แค่ข้อมูลการแปลงจากพิกเซลของคุณเอง หากคุณกำลังวิจัยว่าผู้เผยแพร่มีค่ามากน้อยแค่ไหนก่อนที่คุณจะใช้งบประมาณแม้แต่ดอลลาร์เดียว อายุการใช้งานโฆษณา บนครีเอทีฟที่รันผ่านเพลสเมนต์นั้น (ผู้โฆษณารายอื่นจ่ายเพื่อปรากฏที่นั่นนานแค่ไหน) เป็นตัวแทนคุณภาพที่สมเหตุสมผล เพราะผู้โฆษณาหยุดจ่ายสำหรับเพลสเมนต์ที่ไม่แปลง ดัชนีของ OpenAdLibrary ติดตามระยะเวลาการรันข้ามเครือข่ายด้วยเหตุนี้เอง: มันให้คุณตรวจสอบว่าผู้เผยแพร่มีประวัติการรักษาแคมเปญที่ทำกำไรหรือไม่ ก่อนที่คุณจะใช้งบประมาณที่นั่นเอง คุณสามารถตรวจสอบข้ามประวัติผู้เผยแพร่และครีเอทีฟผ่านเครื่องมือ ข่าวกรองโฆษณา แทนที่จะพึ่งเฉพาะตัวอย่างที่จำกัดของบัญชีคุณเอง

ข้อผิดพลาดทั่วไป#

ลดราคาเสนอลงอย่างรุนแรงเกินไป ตัวปรับแต่ง 0.3x มักจะนำผู้เผยแพร่ออกจากตลาดประมูลทั้งหมด แทนที่จะลดส่วนแบ่งอย่างนุ่มนวล คุณเสียความสามารถในการสังเกตว่ามันฟื้นตัวหรือไม่
ตอบสนองต่อวันที่แย่หนึ่งวัน ปริมาณการใช้งานเนทีฟมีสัญญาณรบกวนสูงในแต่ละวัน โดยเฉพาะบนผู้เผยแพร่ขนาดเล็ก วันที่ไม่มีแม้แต่การแปลงเดียวบนงบประมาณ $40 ไม่ใช่คำตัดสิน
ละเลยการแยกอุปกรณ์ภายในผู้เผยแพร่ ผู้เผยแพร่สามารถยอดเยี่ยมบนมือถือและตายบนเดสก์ท็อป (หรือในทางกลับกัน) การยุบทั้งสองเป็นตัวปรับแต่งราคาเสนอเดียวจะซ่อนสิ่งนั้น การเพิ่มตัวปรับแต่งอุปกรณ์และภูมิศาสตร์บนงานระดับผู้เผยแพร่จะปิดช่องว่างนั้น
ลืมทดสอบผู้เผยแพร่ที่ตัดออกใหม่หลังรีเฟรชครีเอทีฟ ผู้เผยแพร่ที่ล้มเหลวด้วยมุมที่เหนื่อยล้าอาจทำงานแตกต่างอย่างสิ้นเชิงด้วยฮุคใหม่

ประเด็นสำคัญจาก FAQ#

Publisher-level bidding เป็นการบำรุงรักษาบัญชีที่ไม่น่าตื่นเต้น แต่มันเป็นหนึ่งในตัวปรับแต่งการปรับแต่งไม่กี่อย่างที่อยู่ในการควบคุมของคุณอย่างเต็มที่ ไม่เหมือนกับพลวัตการประมูลหรือการเปลี่ยนแปลงอัลกอริทึมแพลตฟอร์ม ผู้ซื้อที่สร้างการทบทวนผู้เผยแพร่รายสัปดาห์เข้ากับกิจวัตรของพวกเขารายงาน CPA ที่แน่นกว่าผู้ซื้อที่รันครีเอทีฟและการกำหนดเป้าหมายเดียวกันบนราคาเสนอแบบเรียบอย่างสม่ำเสมอ ไม่ว่าคุณจะแบ่งส่วนระหว่างการทดสอบแนวคิดใหม่และการขยายขนาดแนวคิดที่พิสูจน์แล้วอย่างไร Publisher-level bidding คือสิ่งที่ทำให้ด้านการขยายขนาดของการแบ่งส่วนนั้นทำกำไรจริงๆ แทนที่จะแค่ดังขึ้น

คำถามที่พบบ่อย

Publisher-level bidding คืออะไร?

คือการตั้งราคาเสนอหรือตัวปรับแต่งราคาเสนอที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละเว็บไซต์ผู้เผยแพร่หรือ Placement ID ภายในแคมเปญเนทีฟ แทนที่จะใช้ราคาเสนอเดียวแบบเรียบทั่วทั้งเครือข่าย Taboola, Outbrain, MGID และ Revcontent ต่างเปิดเผยฟีเจอร์นี้ในรูปแบบตัวคูณบนราคาเสนอพื้นฐานของคุณ ซึ่งจะถูกนำไปใช้ต่อโดเมนผู้เผยแพร่หรือ Widget ID

ต้องใช้งบประมาณเท่าไรก่อนจึงจะปรับราคาเสนอต่อผู้เผยแพร่ได้?

ควรรอจนกว่าคุณจะใช้งบประมาณไปประมาณ 2 ถึง 3 เท่าของ CPA เป้าหมายบนผู้เผยแพร่รายนั้น ก่อนที่จะถือว่าผลการดำเนินงานนั้นเชื่อถือได้ การปรับแต่งเร็วเกินไปหมายถึงการตอบสนองต่อสัญญาณรบกวน เนื่องจากอัตราการแปลงของเนทีฟมีความผันผวนสูงเมื่อตัวอย่างมีขนาดเล็ก โดยเฉพาะบนผู้เผยแพร่ขนาดเล็ก

ควรตัดผู้เผยแพร่ที่แย่ออก หรือแค่ลดราคาเสนอ?

ควรลดราคาเสนอก่อน โดยทั่วไปเหลือ 0.5x ถึง 0.7x ของราคาเสนอพื้นฐานของคุณ การตัดออกทั้งหมดจะทำให้คุณเสียโอกาสทดสอบผู้เผยแพร่นั้นอีกครั้งในภายหลังหากครีเอทีฟหรือข้อเสนอของคุณเปลี่ยนไป จองการตัดออกแบบแข็งสำหรับผู้เผยแพร่ที่มีปัญหาการฉ้อโกงหรือความปลอดภัยต่อแบรนด์อย่างชัดเจน

Publisher-level bidding ทำงานเหมือนกันทุกเครือข่ายเนทีฟหรือไม่?

แนวคิดเป็นสากล แต่กลไกแตกต่างกัน Taboola และ Outbrain เปิดเผยผ่านรายงานประสิทธิภาพไซต์/เพลสเมนต์พร้อมตัวปรับแต่งราคาเสนอ MGID และ Revcontent ทำงานในระดับ Site ID หรือ Widget ID ตรวจสอบเอกสารปัจจุบันของแต่ละเครือข่ายสำหรับชื่อฟิลด์และ API ที่แน่นอน

ควรทบทวนประสิทธิภาพผู้เผยแพร่บ่อยแค่ไหน?

รายสัปดาห์เป็นจังหวะที่ใช้งานได้จริงสำหรับบัญชีส่วนใหญ่ การทบทวนรายวันเป็นการตอบสนองต่อสัญญาณรบกวน การทบทวนรายเดือนปล่อยให้ผู้เผยแพร่ที่ขาดทุนใช้งบประมาณนานเกินไป การทบทวนรายสัปดาห์สอดคล้องกับความถี่ที่ส่วนผสมของสินค้าคงคลังเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญบนเครือข่ายส่วนใหญ่

เขียนโดยทีม OpenAdLibrary

วิจัยข่าวกรองโฆษณาและโฆษณาเนทีฟ

เราสร้าง OpenAdLibrary แพลตฟอร์มเปิดเพื่อความโปร่งใสด้านโฆษณา ทุกวันระบบของเราจับโฆษณาเนทีฟสดจาก Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo และ MSN ระบุผู้โฆษณาจริงที่อยู่เบื้องหลังแต่ละรายการ และติดตามคลิกไปยังหน้า Landing Page คู่มือเหล่านี้สรุปสิ่งที่เราเห็นจากข้อมูลนั้น เพื่อให้คุณวิจัยตลาดได้เร็วขึ้น