ผู้โฆษณาด้านเนทีฟแอดยอดนิยมบน Taboola, Outbrain และ MGID: ระเบียบวิธีวิจัย
ระเบียบวิธีสำหรับค้นหาผู้โฆษณาที่ถูกสังเกตพบมากที่สุดบน Taboola, Outbrain และ MGID จากโฆษณาที่ถูกเก็บมา: จัดประเภทตามผู้โฆษณา เน็ตเวิร์ก และเวอร์ติคอล จัดอันดับตามความแพร่หลายและช่วงเวลาที่สังเกตได้ และรู้ว่าจำนวนกับวันที่ไม่สามารถบอกอะไรได้

"ใครคือผู้โฆษณาที่ใหญ่ที่สุดบน Taboola ตอนนี้?" เป็นคำถามที่พบบ่อยในแวดวงการตลาดเพื่อประสิทธิภาพ (performance marketing) และคำตอบที่เผยแพร่หลายแห่งก็ตรวจสอบได้ยาก รายชื่อที่คุณพบอาจเป็นโลโก้ลูกค้าของผู้ขาย, เคสสตั๊ดดีหนึ่งปีเก่า, หรือการดึงข้อมูลจากตำแหน่งเดียวบนไซต์เดียว ไม่มีรายชื่อไหนที่บอกคุณว่าอะไรกำลังแสดงจริงในสัปดาห์นี้ บนเน็ตเวิร์กไหน ในประเทศใด
การศึกษานี้ใช้เส้นทางต่างออกไป แทนที่จะถามเน็ตเวิร์กว่าใครคือผู้ใช้จ่ายรายใหญ่ เราได้สร้างคำตอบขึ้นใหม่จากโฆษณาเอง เนทีฟครีเอทีฟที่ถูกเก็บจะถูกจัดประเภท ในกรณีที่หลักฐานเอื้ออำนวย ตามผู้โฆษณา, ตามเนทีฟแอดเน็ตเวิร์กที่ส่งมันมาแสดง และตามเวอร์ติคอลที่มันจัดอยู่ นับว่าผู้โฆษณาแต่ละรายถูกสังเกตกว้างเพียงใดและในช่วงวันที่ใด แล้วคุณจะได้อันดับของการปรากฏตัวที่ถูกสังเกตในตัวอย่างที่เก็บมา ไม่ใช่การวัดค่าใช้จ่าย
ฉบับก่อนหน้าของการศึกษานี้ได้อ้างยอดรวมเดือนมิถุนายน 2026 ของคอลเลกชัน OpenAdLibrary และจำนวนครีเอทีฟแยกตามเน็ตเวิร์กและแยกตามเวอร์ติคอล ตัวเลขเหล่านั้นไม่มีชุดข้อมูลที่สามารถทำซ้ำได้ และขัดแย้งกับยอดรวมที่อ้างไว้ที่อื่นบนบล็อกนี้สำหรับเดือนเดียวกัน จึงถูกถอนออกไป สิ่งที่ตามมาคือระเบียบวิธี พร้อมข้อจำกัดของสิ่งที่โฆษณาที่ถูกเก็บสามารถแสดงให้เห็นได้
"ผู้โฆษณาเนทีฟแอทยอดนิยม" ความจริงแล้วหมายความว่าอะไร#
ในบทความนี้ ผู้โฆษณาเนทีฟแอด "ยอดนิยม" หมายถึงผู้ที่ครีเอทีฟของเขาถูกสังเกตในตำแหน่งวาง โดเมนของผู้เผยแพร่ และตัวแปรครีเอทีฟมากที่สุด บนเน็ตเวิร์กที่กำหนด ในช่วงเวลาหนึ่งที่ระบุไว้ นั่นคือการวัดการปรากฏตัวที่ถูกสังเกตในตัวอย่างที่เก็บมา ไม่ใช่ตัวแทนที่ผ่านการตรวจสอบสำหรับค่าใช้จ่าย ซึ่งอยู่ในระบบบิลลิ่งส่วนตัวของแต่ละเน็ตเวิร์ก และมันยังขึ้นอยู่กับว่าตัวอย่างถูกเก็บที่ไหนและบ่อยเพียงใด
เปรียบเทียบแต่ละเน็ตเวิร์กแยกจากกัน เพราะแต่ละแห่งมีผู้เผยแพร่ ผู้โฆษณา และผลิตภัณฑ์ของตัวเอง ต่อไปนี้คือสิ่งที่เน็ตเวิร์กต่างๆ พูดเกี่ยวกับตัวเอง:
Taboola ระบุว่าเข้าถึงผู้ใช้ที่ใช้งานต่อวันประมาณ 600 ล้านคนทั่วผู้เผยแพร่เช่น NBC News และ Yahoo และในเดือนตุลาคม 2025 ระบุว่าคาดว่าจะจ่ายให้ผู้เผยแพร่และ OEMs มากกว่า $1.5 พันล้านในปี 2025 บริษัทเปิดตัว Realize ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโฆษณาเพื่อประสิทธิภาพของตน ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 Outbrain เข้าซื้อแพลตฟอร์มวิดีโอและ CTV ชื่อ Teads จาก Altice: ดีลนี้ประกาศในเดือนสิงหาคม 2024 ด้วยมูลค่าตอบแทนรวมโดยประมาณราว $1 พันล้าน และเสร็จสิ้นเมื่อวันที่ 3 กุมภาพันธ์ 2025 ภายใต้ข้อตกลงฉบับแก้ไขซึ่งมีมูลค่าตอบแทนรวมประมาณ $900 ล้าน ($625 ล้านเป็นเงินสดจ่ายล่วงหน้า และหุ้น Outbrain 43.75 ล้านหุ้น) และบริษัทที่รวมกันดำเนินงานภายใต้ชื่อ Teads MGID ระบุว่าก่อตั้งขึ้นในปี 2008 และระบุว่ามีเว็บไซต์คอนเทนต์ 32K+ แห่ง ข้อมูลเหล่านี้เป็นคำแถลงของบริษัท ไม่ใช่การวัดของ OpenAdLibrary และไม่ได้จัดอันดับฐานผู้โฆษณาของเน็ตเวิร์กเหล่านั้น
จำนวนครีเอทีฟแยกตามเวอร์ติคอลต่อเน็ตเวิร์กในฉบับก่อนหน้าถูกถอนออกด้วยเหตุผลข้างต้น แม้จะมีชุดข้อมูลที่ทำซ้ำได้ จำนวนครีเอทีฟแยกตามเวอร์ติคอลก็เพียงอธิบายว่าตัวอย่างที่เก็บมามีอะไรบ้าง มันไม่ได้แสดงว่าหมวดหมู่ใดใช้จ่ายมากที่สุดบนเน็ตเวิร์ก หรือหมวดหมู่ใดทำกำไรได้

โฆษณาด้านบนมีป้ายแบรนด์ว่า "Fresh Start Information" ป้ายแบรนด์เช่นนี้ไม่ได้ระบุตัวผู้โฆษณาที่แท้จริงด้วยตัวมันเอง ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมระเบียบวิธีด้านล่างจึงติดตามโฆษณาไปยังปลายทางของมัน หากต้องการบริบทที่กว้างขึ้น ดูได้ที่ สถานะการโฆษณาเนทีฟปี 2026 (ข้อมูลจากโฆษณาสดที่ถูกเก็บ) ซึ่งเป็นเสาหลักที่การศึกษานี้อยู่ภายใต้
ความผิดพลาดที่พบบ่อยในการวิจัยผู้โฆษณาคือการมองเน็ตเวิร์กทั้งสามนี้เป็นตลาดเดียวกัน ผู้โฆษณาที่ติดอันดับหนึ่งบน MGID ในภูมิภาคระดับสอง (tier-2 geo) อาจไม่มีให้เห็นบนสินค้าคงคลังพรีเมียมสหรัฐฯ ของ Taboola เลย ส่วนแบ่งจะคำนวณได้เฉพาะต่อเน็ตเวิร์ก ต่อภูมิภาคเท่านั้น ไม่ใช่ระดับโลก
ระเบียบวิธี: จากโฆษณาที่ถูกส่ง ไปสู่ผู้โฆษณาที่ถูกจัดอันดับ#
การศึกษาทั้งหมดวางอยู่บนความสามารถหนึ่ง: การเปลี่ยนหน่วยโฆษณาที่ดูไร้ชื่อให้กลายเป็นผู้โฆษณาที่ถูกระบุตัวตนได้ นี่คือกระบวนการทำงาน
เก็บโฆษณา OpenAdLibrary เก็บตำแหน่งวางเนทีฟส่วนใหญ่ผ่านการเก็บข้อมูลแบบ API โดยมีบราวเซอร์ครอว์เลอร์เป็นทางเลือกสำรอง บันทึกรูปภาพครีเอทีฟ, ส่วนหัว, ตำแหน่งวาง, โดเมนของผู้เผยแพร่, ภูมิศาสตร์ และเวลา ในกรณีที่มีข้อมูลเหล่านั้น นั่นคือข้อมูลการสังเกต ไม่ใช่เอกสารสื่อ และความครอบคลุมแตกต่างกันไปตามเน็ตเวิร์กและภูมิภาค จัดประเภทซัพพลายเชน โฆษณาเนทีฟที่ถูกส่งแสดงสามารถผ่านฮอปด้านความต้องการ, ผู้ขายต่อ, การรีไดเรกต์การติดตาม และแรปเปอร์ต่างๆ โฆษณาแต่ละชิ้นที่ถูกเก็บจะถูกติดป้ายด้วยเน็ตเวิร์กที่ให้บริการและเส้นทางความต้องการ ในกรณีที่สามารถระบุได้ เพื่อลดการนับซ้ำข้ามแรปเปอร์ ระบุผู้โฆษณาจริง ป้ายแบรนด์บนหน้าและส่วนหัวโฆษณามักไม่ใช่ผู้โฆษณาที่แท้จริง แอฟฟิลิเอท เอเจนซี่ หรือฟันเนลขายสินค้าแบรนด์ขาวอาจอยู่เบื้องหลังชื่อที่ดูทั่วไป มีการติดตามเส้นทางการรีไดเรกต์ไปยังแลนดิ้งเพจหรือเพจก่อนหน้าโดยไม่ต้องคลิกโฆษณาจริง และใช้โดเมนปลายทางรวมกับสแต็กการติดตามเพื่อระบุว่าครีเอทีฟนี้เป็นของใคร การระบุตัวตนอาจผิดพลาดได้ ดังนั้นควรตรวจสอบหลักฐานในแต่ละบันทึก รวมข้อมูลต่อผู้โฆษณา ต่อเน็ตเวิร์ก เมื่อครีเอทีฟถูกระบุเจ้าของแล้ว ข้อมูลจะถูกรวมเข้าด้วยกัน: ครีเอทีฟที่แตกต่างกัน, ตำแหน่งวาง, โดเมนของผู้เผยแพร่, ภูมิศาสตร์ และช่วงวันที่ของการสังเกต จัดอันดับโดยความแพร่หลายที่ถูกสังเกตและช่วงเวลาการสังเกต เรียงลำดับตามว่าผู้โฆษณาแต่ละรายถูกเห็นกว้างเพียงใดและในช่วงวันที่ใด สิ่งเหล่านี้บรรยายการปรากฏตัวในตัวอย่าง ไม่ใช่การวัดค่าใช้จ่าย การเข้าถึง หรือผลลัพธ์
ดูหัวข้อโฆษณาถัดไปนี้ "MDs ระบุรายชื่อยา 10 ชนิดที่ตอนนี้เชื่อมโยงกับปัญหาความจำในผู้สูงอายุ" ป้ายแบรนด์เขียนว่า "Vital Guardian" นั่นแทบไม่บอกคุณอะไรเลยว่าใครคือคนจ่าย ขั้นตอนที่ 3 เป็นส่วนที่ให้คำตอบ

เหตุผลว่าทำไมขั้นตอนที่ 3 จึงเป็นส่วนที่ยาก และทำไมรายชื่อที่หยุดอยู่แค่ป้ายแบรนด์จึงอาจระบุผู้โฆษณาผิด ได้ถูกเจาะลึกไว้ใน ใครคือผู้โฆษณาบน Taboola? ผู้โฆษณาเนทีฟแอดยอดนิยมแยกตามเวอร์ติคอล
ทำไมวิธีนี้จึงหลีกเลี่ยงการประมาณค่าใช้จ่าย#
มันชวนให้อยากมีตัวเลขค่าใช้จ่ายเป็นดอลลาร์กำกับกับผู้โฆษณาแต่ละราย จงต้านทานไว้ ตัวเลขค่าใช้จ่ายสาธารณะใดๆ สำหรับเนทีฟคือแบบจำลองที่ตั้งอยู่บนสมมติฐานเกี่ยวกับ CPC, อัตราการเติม (fill) และอัตราค่าบริการที่ไม่ได้เปิดเผย (undisclosed rate cards) ให้ถือว่ามันเป็นการประมาณที่มีความคลาดเคลื่อนสูง ไม่ใช่การวัด
สัญญาณสองอย่างสามารถสังเกตได้โดยตรงจากโฆษณาที่ถูกเก็บ แม้จะจำกัดอยู่เพียงภายในตัวอย่างที่ถูกเก็บมาเท่านั้น
ความแพร่หลาย (Spread) คือจำนวนตำแหน่งวาง โดเมนของผู้เผยแพร่ และตัวแปรครีเอทีฟที่แตกต่างกัน ซึ่งผู้โฆษณารายหนึ่งถูกสังเกตพบ ครีเอทีฟ 4 ชิ้นบน 3 ไซต์ และครีเอทีฟ 200 ชิ้นบน 1,500 โดเมน บรรยายฟุตพรินต์ที่ต่างกันมาก แต่ตัวเลขเพียงอย่างเดียวไม่ได้บอกคุณว่าผู้โฆษณารายใดรายหนึ่งกำลังทดลองหรือกำลังขยายสเกล ภายในเซลล์เน็ตเวิร์ก-ภูมิภาคเดียว ความแพร่หลายสามารถเปรียบเทียบได้ในฐานะส่วนแบ่งการรับรู้ที่ถูกสังเกตในตัวอย่าง
ช่วงเวลาการสังเกต (Observation span) คือเวลาระหว่างการเก็บครีเอทีฟหรือข้อเสนอหนึ่งๆ ครั้งแรกและครั้งสุดท้าย มันบันทึกว่าโฆษณาถูกเห็นเมื่อใดและที่ไหน มันไม่ได้แสดงค่าใช้จ่าย, CTR, คอนเวอร์ชัน, ROAS หรือกำไร: โฆษณาอาจแสดงต่อไปได้เพราะงบประมาณด้านแบรนด์หรือการรับรู้, งบประมาณสำหรับการทดสอบ, การปรับแต่งที่ล่าช้า หรือความไม่ใส่ใจของผู้โฆษณา และโฆษณาอาจดูเหมือนแสดงสั้นเพราะมีช่องว่างในการเก็บข้อมูล ช่วงเวลายังถูกจำกัดด้วยระยะเวลาที่การเก็บข้อมูลดำเนินมา ดังนั้นหน้าต่างที่สั้นจึงไม่สามารถแสดงว่าโฆษณาหนึ่งแสดงต่อเนื่องมาหลายเดือนหรือไม่
ตัวอย่างที่ถูกเก็บในเดือนมิถุนายน 2026 ซึ่งถูกสังเกตซ้ำหลายครั้ง ได้แก่ โฆษณาด้านการเงินเกี่ยวกับการเบิกเงิน IRA ของ SmartAsset บน Outbrain, โฆษณาเครื่องช่วยฟังของ Hidden Hearing บน Microsoft Audience Network และชุดครีเอทีฟแบบทดสอบ "My IQ" เหล่านี้เป็นการสังเกตในอดีตเท่านั้น พวกมันไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายหรือความสามารถทำกำไรของผู้โฆษณาเหล่านี้

เมื่อรวมกันแล้ว ความแพร่หลายและช่วงเวลาการสังเกตบรรยายฟุตพรินต์ที่ถูกสังเกตของผู้โฆษณา: แคบและสั้น, กว้างและเพิ่งเกิด, หรือแคบแต่ต่อเนื่อง พวกมันไม่ได้บอกคุณว่าผู้โฆษณากำลังทดลอง ขยายสเกล หรือใช้ผู้ชนะที่พิสูจน์แล้ว นั่นต้องใช้ข้อมูลค่าใช้จ่ายและผลลัพธ์ที่การเก็บข้อมูลไม่มี โฆษณาเนทีฟที่แสดงยาวนานที่สุด (และอะไรทำให้มันคงทน) พูดถึงช่วงเวลาการสังเกตที่ยาวนานในรายละเอียดเพิ่มเติม
การเปรียบเทียบผู้โฆษณาข้ามเน็ตเวิร์ก#
ฉบับก่อนหน้าของหัวข้อนี้มีตารางต่อเน็ตเวิร์กที่แสดงจำนวนครีเอทีฟแยกตามเวอร์ติคอล, โปรไฟล์ผู้โฆษณา และการหมุนเวียนครีเอทีฟ จำนวนเหล่านั้นขาดชุดข้อมูลที่ทำซ้ำได้ และคอลัมน์โปรไฟล์และการหมุนเวียนเป็นความเห็นของผู้เขียนมากกว่าการวัด จึงได้ถอนตารางนั้นออกไป สำหรับแต่ละเซลล์เน็ตเวิร์ก-ภูมิภาคที่คุณศึกษา ให้บันทึกสิ่งต่อไปนี้แทน:
| ฟิลด์ | สิ่งที่ต้องบันทึก | สิ่งที่ไม่สามารถแสดงได้ |
|---|---|---|
| เน็ตเวิร์กและภูมิภาค | เซลล์เน็ตเวิร์ก-ภูมิภาคเดียวที่คุณเก็บตัวอย่าง พร้อมวันที่ | เน็ตเวิร์กหรือภูมิภาคอื่น |
| ผู้โฆษณา | ผู้โฆษณาที่ระบุตัวได้ พร้อมหลักฐานที่ใช้ | ค่าใช้จ่ายหรือส่วนแบ่งตลาด |
| ความแพร่หลาย | ครีเอทีฟ ตำแหน่งวาง และโดเมนของผู้เผยแพร่ที่แตกต่างกันซึ่งถูกสังเกต | อิมเพรชั่นที่ถูกส่งแสดงหรือการเข้าถึง |
| ช่วงเวลาการสังเกต | วันที่เก็บครั้งแรกและครั้งสุดท้าย | การส่งแสดงอย่างต่อเนื่อง ผลลัพธ์ หรือกำไร |
| เวอร์ติคอล | ป้ายหมวดหมู่และวิธีที่กำหนดมัน | ขนาดของหมวดหมู่บนเน็ตเวิร์ก |
ชื่อผู้โฆษณาในเซลล์หนึ่งอาจเปลี่ยนแปลงได้ระหว่างหน้าต่างการเก็บข้อมูล ดังนั้นควรลงวันที่ในทุกรายชื่อที่คุณทำ และตรวจสอบซ้ำ แทนที่จะถือว่ามันเป็นอันดับถาวร
ตัวอย่างเช่น การเก็บข้อมูลในเดือนมิถุนายน 2026 บน Taboola รวมโฆษณาลีดเจ็นด้านแบตเตอรี่โซลาร์ ("แบตเตอรี่โซลาร์สำหรับบ้าน: ช่างไฟฟ้าเห็นตรงกันใน 1 เรื่อง") และครีเอทีฟเกี่ยวกับเครื่องปรับอากาศที่คล้ายกันจาก "Consumer World" ช่วงเวลาการสังเกตที่ต่างกันสำหรับครีเอทีฟที่คล้ายกันอาจสะท้อนงบประมาณ, การกำหนดเป้าหมาย, การทดสอบ หรือช่องว่างในการเก็บข้อมูล ดังนั้นให้ถือว่าความแตกต่างเป็นคำถามที่ต้องสืบสวน ไม่ใช่หลักฐานว่าอันไหนได้ผล

สำหรับการอภิปรายรายเวอร์ติคอลเกี่ยวกับ nutra, การเงิน, crypto และ sweeps ทั่วเน็ตเวิร์กต่างๆ ดูได้ที่ เวอร์ติคอลเนทีฟแอดยอดนิยมปี 2026: Nutra, การเงิน, Crypto และ Sweeps แบ่งตามตัวเลข
วิธีทำการวิเคราะห์แยกส่วนนี้ด้วยตัวเอง#
คุณสามารถทำการวิเคราะห์เดียวกันนี้กับเวอร์ติคอลของคุณเองได้ ใน OpenAdLibrary ต้องใช้แผน Founders เพราะการค้นหาและตัวกรองไม่มีในแผน Free กระบวนการทำงาน:
กรองไปที่เน็ตเวิร์กและภูมิภาค เริ่มจากแคบๆ เช่น MGID ในประเทศเป้าหมายของคุณ เพราะการเปรียบเทียบจะมีความหมายเฉพาะภายในเซลล์เน็ตเวิร์ก-ภูมิภาคเดียวเท่านั้น เรียงลำดับมุมมองผู้โฆษณาโดยความแพร่หลาย ดูจำนวนครีเอทีฟและโดเมนของผู้เผยแพร่ที่แตกต่างกันต่อผู้โฆษณา อันดับต้นๆ ของรายชื่อนั้นคือกลุ่มคู่แข่งที่มองเห็นได้มากที่สุดในตัวอย่าง เรียงลำดับมุมมองเดียวกันโดยช่วงเวลาการสังเกต ผู้โฆษณาที่ปรากฏสูงในทั้งสองรายชื่อถูกเห็นอย่างกว้างขวางและซ้ำหลายครั้ง นั่นคุ้มค่าแก่การศึกษา แต่ไม่ได้แสดงว่าข้อเสนอของพวกเขาทำกำไรได้หรือขยายสเกลแล้ว เปิดดูผู้โฆษณาและติดตามเส้นทางการรีไดเรกต์ สำหรับผู้โฆษณายอดนิยมแต่ละราย ตรวจสอบแลนดิ้งเพจและเพจก่อนหน้าที่อยู่เบื้องหลังครีเอทีฟของพวกเขาเพื่อยืนยันองค์กรจริงและกลไกข้อเสนอ ส่วนที่ส่วนหัวโฆษณาซ่อนไว้ ติดตามเซลล์นั้นเมื่อเวลาผ่านไป ตรวจสอบซ้ำตามกำหนดสม่ำเสมอและลงวันที่ทุกครั้งที่ตรวจ ชื่อใหม่ที่กำลังไต่ขึ้นในอันดับความแพร่หลายคือสัญญาณให้เข้าไปดูใกล้ๆ ไม่ใช่หลักฐานว่าคู่แข่งกำลังขยายสเกลผู้ชนะ
ส่วนแบ่งการรับรู้ของโฆษณาเนทีฟ: การวัดว่าใครกำลังครองตลาดในเวอร์ติคอล จะแนะนำวิธีเปลี่ยนความแพร่หลายที่ถูกสังเกตให้เป็นเมตริกส่วนแบ่งการรับรู้ มุมมองโฆษณาเนทีฟที่พบได้บ่อยที่สุด (วิเคราะห์จากครีเอทีฟจริง) จะแสดงวิธีแยกย่อยมุมมองในครีเอทีฟที่คุณพบ
ทำไมสิ่งนี้ถึงเป็นไปได้และตรวจสอบได้ในตอนนี้#
มีสองพัฒนาการที่ทำให้การวิจัยผู้โฆษณาแบบนี้ทำได้จริงมากขึ้นกว่าเมื่อไม่กี่ปีก่อน
ประการแรก ความโปร่งใสตามกฎหมายทำให้แนวคิดนี้กลายเป็นเรื่องปกติ ภายใต้มาตรา 39 (Article 39) ของกฎหมาย Digital Services Act ของ EU บริการที่ถูกกำหนดให้เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ขนาดใหญ่มากหรือเครื่องมือค้นหาขนาดใหญ่มากต้องเก็บคลังโฆษณาสาธารณะที่ค้นหาได้สำหรับโฆษณาที่ตนแสดง รวมถึงผู้โฆษณา, ผู้ที่จ่ายเงิน, ช่วงเวลาที่แสดง, พารามิเตอร์การกำหนดเป้าหมาย และการเข้าถึง จนถึงหนึ่งปีหลังโฆษณาถูกแสดงครั้งสุดท้าย เน็ตเวิร์กแนะนำเนื้อหาเนทีฟอย่าง Taboola, Outbrain/Teads และ MGID ไม่ได้อยู่ในรายชื่อบริการที่ถูกกำหนดของคณะกรรมาธิการ (หน้าปรับปรุงล่าสุด 7 กันยายน 2026) ดังนั้นหน้าที่ตามมาตรา 39 จึงไม่ใช้กับพวกเขาในฐานะเน็ตเวิร์ก ในคำตัดสินการไม่ปฏิบัติตามครั้งแรกภายใต้ DSA เมื่อวันที่ 5 ธันวาคม 2025 คณะกรรมาธิการยุโรปได้ปรับ X เป็นเงิน 120 ล้านยูโร โดยอ้างถึงการละเมิดหลายประการ รวมถึงคลังโฆษณาที่ไม่ผ่านข้อกำหนดด้านความโปร่งใสและการเข้าถึงของ DSA ความรับผิดชอบต่อสาธารณะว่าใครคือผู้โฆษณาไม่ใช่แนวคิดเฉพาะทางอีกต่อไป มันคือความคาดหวังพื้นฐาน
ประการที่สอง การเก็บโฆษณาข้ามเน็ตเวิร์กและการจัดประเภทซัพพลายเชนของโฆษณาเหล่านั้นทำให้คุณเปรียบเทียบผู้โฆษณาบนเน็ตเวิร์กมากกว่าหนึ่งแห่งได้ แดชบอร์ดของเน็ตเวิร์กเองแสดงเพียงแคมเปญของคุณบนสินค้าคงคลังของมัน การสร้างฟุตพรินต์ของคู่แข่งขึ้นใหม่จากโฆษณาที่ถูกเก็บให้มุมมองแบบบางส่วนที่อิงกับตัวอย่างข้ามเน็ตเวิร์ก ซึ่งมีประโยชน์ตราบเท่าที่มีการระบุข้อจำกัดด้านความครอบคลุมของมัน
ผลลัพธ์เชิงปฏิบัติคืออันดับที่สร้างด้วยวิธีนี้สามารถตรวจสอบได้ ผู้โฆษณาแต่ละรายในนั้นควรย้อนกลับไปยังครีเอทีฟที่ถูกเก็บเฉพาะเจาะจงได้ โดยแนบเน็ตเวิร์ก, ตำแหน่งวาง, ภูมิศาสตร์, วันที่เก็บ และแลนดิ้งเพจ ในกรณีที่มีข้อมูลเหล่านั้น หากอันดับทำให้คุณประหลาดใจ ให้เปิดโฆษณาที่อยู่เบื้องหลังและตรวจสอบการทำงาน
หากต้องการทำสิ่งนี้บน Taboola ให้เริ่มจากมุมมอง Taboola ad spy การสร้างการวิเคราะห์แยกส่วนผู้โฆษณาต่อเน็ตเวิร์กที่นั่นต้องใช้การค้นหาและตัวกรองของแผน Founders
OpenAdLibrary เผยแพร่บล็อกนี้และขายสิทธิ์การเข้าถึงคลังโฆษณาของตน แผน Free แสดงโฆษณาใหม่ล่าสุด 20 ชิ้นของ Meta, TikTok และเนทีฟ พร้อมรายละเอียดโฆษณา, ซัพพลายเชนเบื้องหลังโฆษณาเนทีฟ, เส้นทางการรีไดเรกต์ และแลนดิ้งเพจที่ถูกเก็บ ส่วนการค้นหา, ตัวกรอง, การวิจัยที่บันทึกไว้, API และ MCP รวมถึงการติดตามฟันเนลและการระบุผู้โฆษณาจริงสำหรับโฆษณาเนทีฟ ต้องใช้แผน Founders ในราคา $29.99 ต่อเดือน (ตรวจสอบราคาเมื่อ 7 ตุลาคม 2026)
สรุป#
ไม่มีรายชื่อผู้โฆษณาเนทีฟแอดยอดนิยมถาวร รายชื่อใดๆ ก็เป็นภาพรวมของหน้าต่างการเก็บข้อมูลหนึ่งๆ สร้างรายชื่อของคุณเองสำหรับเซลล์เน็ตเวิร์ก-ภูมิภาคเดียว ลงวันที่กำกับไว้ จัดอันดับผู้โฆษณาตามความแพร่หลายที่ถูกสังเกตและช่วงเวลาการสังเกต และตรวจสอบหลักฐานเบื้องหลังแต่ละชื่อ นั่นบอกคุณว่าใครปรากฏตัวมากที่สุดในตัวอย่าง มันไม่ได้บอกคุณว่าใครใช้จ่ายมากที่สุดหรือใครทำกำไรได้






