SaaS Advertising Examples: Native & Display Ads Captured in July 2026

วิธีหนึ่งในการพัฒนาการโฆษณา SaaS คือศึกษาว่าบริษัทซอฟต์แวร์เคยรันโฆษณาอะไรในตำแหน่ง native จริงๆ ไม่ใช่ตัวอย่างที่ไปประกวด ด้านล่างคือตัวอย่างเชิงประวัติศาสตร์ที่ OpenAdLibrary ผู้เผยแพร่คู่มือนี้ เก็บมาในกรกฎาคม 2026: พาดหัวที่ระบุปัญหาเชิงปริมาณ, โปรโมชันที่อ้างอิงราคา, ตัวอย่างเรียบง่าย และ CTA ทดลองใช้ที่ไม่มีอุปสรรค แต่ละอันมาพร้อมเหตุผลเบื้องหลัง รูปแบบตัวอย่างทั้งห้าที่ตัวอย่างเหล่านี้ใช้ร่วมกัน และเวิร์กโฟลว์ในการวิจัยโฆษณาของคู่แข่ง SaaS ใดๆ ด้วยตัวคุณเอง ตัวอย่างเหล่านี้แสดงว่าโฆษณาซอฟต์แวร์เขียนอย่างไร ไม่ได้แสดงว่าโฆษณาใดได้ผล ใครใช้จ่ายเท่าไร หรือผู้ชมเป็นใคร

โฆษณา SaaS ที่ถูกเก็บมาปรากฏที่ไหน#

native และ display มักถูกมองเป็นช่องทางสำหรับผู้บริโภค แต่ผู้โฆษณาซอฟต์แวร์ก็ปรากฏในตำแหน่ง native เช่นกัน เวอร์ชันก่อนหน้าของส่วนนี้นับ creative ซอฟต์แวร์ที่เก็บมาแยกตามเน็ตเวิร์ค (กรกฎาคม 2026) ตัวเลขเหล่านั้นถูกถอนออก: ตัวเลขเหล่านั้นอธิบายสิ่งที่คอลเลกชันของเราเก็บได้ ไม่ได้บอกว่าแต่ละเน็ตเวิร์คมีโฆษณาซอฟต์แวร์มากน้อยเพียงใด และจำนวน creative แสดงต้นทุน การแข่งขัน หรือผู้ชมไม่ได้

ตัวอย่างหลายรายการด้านล่างถูกบันทึกภายใต้ MSN และผู้โฆษณาซอฟต์แวร์อาจเห็นว่า feed นี้เกี่ยวข้อง แต่การเก็บข้อมูลไม่ได้ยืนยันว่าใครเห็นหรือว่าเหมาะกับ B2B หรือไม่; อย่าสันนิษฐานว่าผู้ชม MSN เป็นมืออาชีพบนเดสก์ท็อป คู่มือโฆษณา native บน MSN ครอบคลุมสิ่งที่รู้เกี่ยวกับ feed นี้ และ วิธีเปรียบเทียบเน็ตเวิร์คโฆษณา native ครอบคลุมเน็ตเวิร์คอื่นๆ

จำนวน creative ไม่ได้แสดงว่าซอฟต์แวร์เป็นกลุ่มแนวตั้งที่แออัดน้อยกว่า: ตัวเลขเหล่านั้นสะท้อนสิ่งที่ถูกเก็บมา ไม่ใช่อุปสงค์ ราคาคลิก หรือการแข่งขันต่อ placement ทดสอบต้นทุนและการแปลงในบัญชีของคุณเองก่อนจะสรุปเช่นนั้น; บทความ กลุ่มแนวตั้งโฆษณา native แสดงจำนวนการเก็บข้อมูลตามวันที่แยกตามหมวดหมู่ ซึ่งอธิบายความครอบคลุมของเรา ไม่ใช่ขนาดตลาด

ตัวอย่างโฆษณา SaaS เชิงประวัติศาสตร์หกรายการ พร้อมคำอธิบาย#

ทั้งหมดด้านล่างคือ creative ที่ OpenAdLibrary เก็บในกรกฎาคม 2026 อ้างอิงตามตัวอักษร ทั้งหมดเป็นตัวอย่างเชิงประวัติศาสตร์ ไม่ใช่โฆษณาปัจจุบัน และข้อกล่าวอ้างในนั้นเป็นของผู้โฆษณาเองและไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยันที่นี่ ชื่อเน็ตเวิร์คคือป้ายที่บันทึกไว้ตอนเก็บข้อมูล; "Microsoft Audience Network" เป็นป้ายของเราสำหรับ MSN feed และป้ายนี้ไม่ได้แสดงว่าใครขายหรือซื้อ placement นั้น ตัวเลขระยะเวลาและจำนวนที่นับที่พิมพ์ในเวอร์ชันก่อนหน้าของคู่มือนี้ถูกถอนออก เพราะไม่สามารถทำซ้ำได้จากชุดข้อมูลที่คงที่

1. McAfee — โปรโมชันเฉพาะที่อ้างอิงราคา#

"Solo Ch$45.995,00 al Año - McAfee® Total Protection - McAfee® Chile - Sítio Oficial" (en: "Only Ch$45,995.00 a year - McAfee Total Protection - McAfee Chile - Official site") — Microsoft Audience Network

ผลิตภัณฑ์ความปลอดภัยสำหรับผู้บริโภคที่นำเสนอเหมือนข้อเสนออีคอมเมิร์ซ: ราคาเฉพาะที่ (เปโซชิลี), ราคารายปี และคำใบ้ "เว็บไซต์ทางการ" ในพาดหัว เราไม่อาจรู้เจตนาของผู้โฆษณา เช่นว่าถ้อยคำ "เว็บไซต์ทางการ" มุ่งไปที่ผู้ขายต่อหรือไม่ และการเก็บข้อมูลไม่ได้แสดงว่าโฆษณานี้ทำผลงานได้อย่างไร แนวคิดหนึ่งที่ควรทดสอบสำหรับซอฟต์แวร์ผู้บริโภคคือราคาที่เป็นรูปธรรมเทียบกับข้อความที่เน้นแบรนด์เพียงอย่างเดียว

2. WalkFit — ตัวอย่างเรียบง่าย#

"App for Tai Chi Walking. It's Simpler Than You Think." — Microsoft Audience Network

การสร้างนี้อ่านเข้าใจง่าย: ระบุกลุ่มเฉพาะเจาะจง ("Tai Chi walking," ไม่ใช่ "fitness") แล้วจัดการข้อโต้แย้งล่วงหน้า ("ง่ายกว่าที่คุณคิด") นั่นคือความชัดเจนของกลุ่มเฉพาะบวกกับการจัดการข้อโต้แย้งในสิบคำ การเก็บข้อมูลไม่ได้แสดงว่าโฆษณานี้ทำผลงานได้อย่างไร; ดู สิ่งที่ระยะเวลาทำงานของโฆษณาแสดงได้และแสดงไม่ได้ ว่าทำไมการรันที่สังเกตเห็นเป็นเวลานานก็ไม่แสดงสิ่งนั้นเช่นกัน

3. Perpetual Ad Tech — ปัญหาเชิงปริมาณ สามมุม#

"Paying An Agency $3k/Month? A Machine Does It For A Flat Fee" "The $950 Audit That Shows Where Your Marketing Loses Money" "See Exactly Where Your Business Bleeds 12 Hours Every Week" — all MGID

กลุ่มที่มีประโยชน์จากการเก็บข้อมูลในกรกฎาคม 2026: ผู้โฆษณาหนึ่งราย, มุมมองสามแบบ, ทุกพาดหัวสร้างจากตัวเลขเฉพาะ ($3k/เดือน, $950, 12 ชั่วโมง) และศัตรูที่ระบุชื่อ (ค่า retain เอเจนซี่, ความสูญเสียที่ซ่อนอยู่) นี่คือวินัยแบบ direct-response ที่นำมาใช้กับ B2B software การที่สามตัวแปรปรากฏในช่วงการเก็บข้อมูลเดียวกันสอดคล้องกับการทดสอบมุมมองที่ต่างกัน แต่ก็สอดคล้องกับกลุ่มผู้ชมหรือแคมเปญที่แยกกันด้วย ดังนั้นให้ถือเป็นเรื่องที่ควรตรวจสอบต่อ ไม่ใช่ข้อค้นพบเกี่ยวกับกลยุทธ์ของผู้โฆษณา

4. MONOBUNT — การสร้างลีด B2B ด้วยภาษาง่ายๆ#

"Professionelle Onlineshops" (en: "Professional online shops") — Microsoft Audience Network (ตลาดภาษาเยอรมัน)

สองคำ, ไม่มีการเล่นคำ, ใช้ภาษาของผู้ซื้อทั้งหมด ถ้อยคำเรียบง่ายในภาษาของผู้ซื้อเองเป็นจุดเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลสำหรับบริการ B2B แต่การเก็บข้อมูลนี้ไม่ได้แสดงว่ามันชนะข้อความที่แปลมาหรือสร้างสรรค์กว่า และเราไม่ได้เปรียบเทียบสิ่งนี้ข้ามพื้นที่ที่ไม่ใช้ภาษาอังกฤษ

5. Rise of Kingdoms — การลดอุปสรรคเป็น CTA#

"Play for free in your browser – no download needed!" — MediaGo

ทางเทคนิคคือเกม แต่กลไกคือโฆษณา product-led-growth: ลดอุปสรรคการติดตั้ง, สัญญาคุณค่าทันที, ไม่ต้องผูกมัด เปลี่ยนคำกริยาก็อาจดูเป็นโฆษณาซอฟต์แวร์ได้: "ทดลองใช้ฟรีในเบราว์เซอร์ ไม่ต้องตั้งค่า ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต" หากผลิตภัณฑ์ของคุณมีเวลาในการรับคุณค่า (time-to-value) ที่รวดเร็วจริงๆ ลองพูดตรงๆ แบบนี้ และทดสอบดู

6. ตัวแปรแบบ arbitrage — รู้ว่าคุณกำลังดูอะไร#

"Search for business cloud AI solutions" — Yahoo feed

พาดหัวนี้อ่านเหมือนคำค้นหาเสิร์ชมากกว่าคำโฆษณาของผู้ขาย พาดหัวแบบนี้อาจมาจาก arbitrage ในฟีดเสิร์ช: ตัวกลางที่ซื้อคลิก native เพื่อส่งไปยังผลลัพธ์เสิร์ชที่สร้างรายได้ มากกว่าจะเป็นผู้ขายซอฟต์แวร์ ตรวจสอบจากการเก็บ landing page ก่อนจะถือว่าผู้โฆษณาแบบนี้เป็นคู่แข่ง และกันตัวกลางออกจากรายชื่อคู่แข่งของคุณ เพื่อการวิจัยของคุณจะได้ไม่นับตัวกลางเป็นคู่แข่ง

รูปแบบตัวอย่างทั้งห้าที่ผู้โฆษณา SaaS นำมาใช้ซ้ำ#

จากตัวอย่างเหล่านี้ พาดหัวทั้งหมดลดเหลือห้าการสร้าง:

1. ปัญหาเชิงปริมาณ: ตัวเลขดอลลาร์หรือเวลาที่เฉพาะเจาะจงที่ผู้อ่านกำลังเสียไป ("เสียเวลา 12 ชั่วโมงทุกสัปดาห์") เจตนาคือโน้มน้าวด้วยความเฉพาะเจาะจง
2. ศัตรู + การเปรียบเทียบต้นทุน: จัดตำแหน่งกับทางเลือกที่แพงกว่าที่คุ้นเคย ("เอเจนซี่ $3k/เดือน เทียบกับค่าธรรมเนียมแบบคงที่")
3. สัญญาความเรียบง่าย: "ง่ายกว่าที่คุณคิด" หรือ "การตั้งค่าเดียว" จัดการข้อโต้แย้งล่วงหน้าว่า "คงจะซับซ้อน"
4. ความโปร่งใสราคา: ราคาที่แน่นอนในพาดหัว เจตนาคือกรองคนที่จะไม่จ่ายออกก่อนที่พวกเขาจะคลิก แม้จะไม่ได้รับประกันเช่นนั้น
5. การลดอุปสรรค: ฟรี, ในเบราว์เซอร์, ไม่ต้องดาวน์โหลด, ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต การทดลอง คือ การเสนอขาย

สิ่งเหล่านี้อธิบายว่าตัวอย่างเหล่านี้ถูกเขียนอย่างไร ไม่ใช่ผู้ชนะที่วัดผลแล้ว ดังนั้นจงทดสอบสิ่งใดก็ตามเทียบกับตัวควบคุมของคุณเอง

สิ่งเหล่านีสอดคล้องกับ รูปแบบพาดหัวที่ควรประเมิน ที่กว้างกว่า และหากต้องการทฤษฎีพื้นฐานว่าตัวอย่าง มุมมอง และข้อกล่าวอ้างต่างกันอย่างไร ให้เริ่มที่ hook vs angle vs claim

สิ่งที่อยู่หลังคลิก: ฟันเนล SaaS บน native#

สามรูปแบบฟันเนลปรากฏในโฆษณาซอฟต์แวร์:

• เพจทดลองใช้หรือสมัครโดยตรง: ผลิตภัณฑ์ PLG อาจส่งคลิกตรงไปยัง landing page ที่ถูกตัดส่วนเหลือแค่การดำเนินการเดียว ซึ่งเหมาะกับผลิตภัณฑ์ที่มีเวลาในการรับคุณค่า (time-to-value) เป็นนาที
• การสร้างลีดผ่านการขอสาธิต: B2B แบบ sales-led อาจนำทางไปยังเพจที่เน้นฟอร์มเป็นหลัก มักมีปฏิทินฝังอยู่ โดยงานของโฆษณาคือคัดกรอง ไม่ใช่โน้มน้าว
• pre-lander แบบโฆษณาเล่าเรื่อง: consumer SaaS (ยูทิลิตี้, แอปฟิตเนส, ความปลอดภัย) อาจรัน pre-lander ระหว่างโฆษณาและหน้าเว็บ: เพจแบบลิสติเคิลหรือเรื่องเล่าที่อุ่นกลุ่มผู้ชมที่ไม่รู้จักก่อนการเสนอเปลี่ยน

การเก็บข้อมูลแสดงว่าผู้โฆษณาใช้รูปแบบใด; ไม่ได้แสดงว่ารูปแบบใดสร้างคอนเวอร์ชันได้ดีที่สุด

OpenAdLibrary ผู้เผยแพร่คู่มือนี้ ติดตามเส้นทางการเปลี่ยนเส้นทางไปยังจุดหมายสำหรับโฆษณานาเทฟ ดังนั้นสำหรับโฆษณาที่ถูกเก็บมาหลายรายการ คุณสามารถเห็นว่าผู้โฆษณาใช้รูปแบบฟันเนลใดโดยไม่ต้องคลิกโฆษณาจริงของพวกเขา แผนฟรีแสดง landing page ที่ถูกเก็บมาสำหรับโฆษณานาเทฟใหม่ที่สุด 20 รายการ และการค้นหาเกินกว่านั้นต้องใช้แผน Founders ($29.99 ต่อเดือน) วิธีการอยู่ในคู่มือ การหา landing page ของคู่แข่ง

Native กับ display: ทีม SaaS ควรทดลองอะไรก่อน?#

ทั้งสองรูปแบบสามารถรองรับโฆษณาซอฟต์แวร์ได้ และทำงานต่างกัน แบนเนอร์ display เป็นโฆษณาที่ชัดเจนวางอยู่รอบเนื้อหา และมักใช้สำหรับรีทาร์เก็ตติ้งคนที่รู้จักผลิตภัณฑ์อยู่แล้ว Creative native อยู่ภายในฟีดเนื้อหาและวิดเจ็ตคำแนะนำที่จัดรูปแบบเหมือนรายการบรรณาธิการ ดังนั้นพาดหัวจึงต้องทำงานหนักขึ้น ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมรูปแบบตัวอย่างข้างต้นจึงสำคัญ ต้นทุนและผลงานที่เปรียบเทียบกันได้ขึ้นอยู่กับผลิตภัณฑ์และกลุ่มผู้ชมของคุณ และการเก็บข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ยืนยันสิ่งนั้น

ลำดับที่พบบ่อยคือทดสอบ native ก่อนสำหรับการได้มาซึ่งกลุ่มใหม่ จากนั้นเพิ่ม display retargeting เมื่อฟันเนลสร้างคอนเวอร์ชันและคุณมีกลุ่มผู้ชมให้รีทาร์เก็ต การรีทาร์เก็ตติ้งต้องมีกลุ่มผู้ชม ดังนั้นการรัน display retargeting ก่อนจึงมีอะไรให้ทำงานน้อย ว่า native หรือ display เป็นการทดสอบแรกที่ดีกว่าสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณนั้นเป็นคำถามสำหรับการทดสอบแบบมีขอบเขตของคุณเอง

สร้าง swipe file SaaS ของคุณเอง#

1. กรอง library ไปที่หมวดหมู่ซอฟต์แวร์ในพื้นที่เป้าหมายของคุณ ใน native ad spy tool ของ OpenAdLibrary การค้นหาและตัวกรองต้องใช้แผน Founders ($29.99 ต่อเดือน); แผนฟรีแสดงโฆษณาใหม่ที่สุด 20 รายการ
2. บันทึกวันที่ที่สังเกตเห็น บันทึกวันที่พบครั้งแรกและครั้งสุดท้ายของแต่ละโฆษณา โฆษณาที่สังเกตเห็นเป็นเวลา 14 วันขึ้นไปถูกเก็บไว้ในระบบนานขนาดนั้น ซึ่งทำให้ควรดูใกล้ชิดขึ้น; ไม่ได้หมายความว่าโฆษณานั้นได้ผล
3. จัดกลุ่มตามผู้โฆษณา ผู้โฆษณาที่พบพร้อมตัวแปรห้ารายการขึ้นไปอาจกำลังทดสอบมุมมองหรือรันแคมเปญแยกกัน ชุดมุมมองของพวกเขาเป็นแผนที่ของสิ่งที่พวกเขาเคยรัน ไม่ใช่ของสิ่งที่ได้ผล
4. ติดตาม landing pages ของโฆษณาที่คุณคัดไว้ และสังเกตว่ารูปแบบฟันเนลจากสามรูปแบบที่แต่ละรายใช้คืออันไหน
5. ตรวจสอบใหม่เป็นระยะ creative ใหม่จากผู้โฆษณาที่คุณติดตามแสดงว่าข้อความของพวกเขากำลังเคลื่อนไปทางไหน ซึ่งให้ข้อมูลมากกว่าการพบเห็นครั้งเดียวจากผู้โฆษณาที่ไม่รู้จัก

กรอบการให้คะแนนแบบลึก พร้อมตัวอย่าง มุมมอง และ CTAs ที่ให้คะแนนเหมือนผู้ซื้อจะทำ อยู่ใน วิธีวิเคราะห์ creative native ads

ตัวอย่างข้างต้นแสดงตัวเลขเฉพาะเจาะจง ศัตรูที่ระบุชื่อ และการลดอุปสรรค ใช้เป็นไอเดียสำหรับการทดสอบของคุณเอง ไม่ใช่หลักฐานว่าอะไรได้ผล; ผลลัพธ์ที่คุณติดตามเองเท่านั้นคือหลักฐานเดียวที่คุณจะมีสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ