ใครลงโฆษณาใน Taboola? วิธีค้นหาผู้ลงโฆษณาแยกตามหมวดหมู่และภูมิศาสตร์

ไม่มีไดเรกทอรีสาธารณะของผู้ลงโฆษณาใน Taboola Taboola ไม่ได้เผยแพร่ และฟีด Native ไม่ได้ถูกครอบคลุมโดยห้องสมุดโฆษณาสาธารณะที่ถูกควบคุมใด ๆ เหมือนกับที่ Meta และ Google Paid Search เป็น ดังนั้นคำตอบที่ตรงไปตรงมาสำหรับคำถาม "ใครลงโฆษณาใน Taboola?" คือไม่มีใครสามารถมอบรายชื่อที่ชัดเจนให้คุณได้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถสร้างรายชื่อที่เชื่อถือได้ขึ้นมาใหม่จากสิ่งที่กำลังแสดงผลอยู่ในโลกจริง และรีเฟรชมันได้ทุกเมื่อที่คุณต้องการ

นี่คือการศึกษาวิธีการ ไม่ใช่กระดานผู้นำที่สร้างตัวเลขขึ้นมา ด้านล่างนี้คือวิธีการที่เราใช้ระบุตัวตน จำแนก และจัดอันดับผู้ลงโฆษณาที่รันบน Taboola (และบน Outbrain, MGID และ Revcontent) แยกตามหมวดหมู่และภูมิศาสตร์ พร้อมวิธีที่คุณสามารถรันการวิเคราะห์เดียวกันนี้ด้วยตัวเองแทนที่จะเชื่อคำพูดของใครก็ตาม เพื่อให้เป็นรูปธรรม: ในภาพรวมชั่วขณะเดือนมิถุนายน 2026 ดัชนีของเราเก็บครีเอทีฟ Taboola 157,727 ชิ้น ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของครีเอทีฟ 589,036 ชิ้น และการสังเกตการณ์โฆษณา 5,424,757 ครั้ง ข้าม 42 เครือข่ายและผู้ลงโฆษณา 25,933 ราย จำนวนเหล่านั้นบรรยายถึงความครอบคลุมการเก็บข้อมูลของเราในขณะนั้น ไม่ใช่ขนาดตลาดของ Taboola สำหรับภาพรวมที่ใหญ่ขึ้นซึ่งการวิเคราะห์นี้เป็นส่วนหนึ่ง โปรดดูบทความหลักของเรา สถานะการโฆษณา Native ปี 2026

ใครลงโฆษณาใน Taboola ในหนึ่งย่อหน้า#

ฐานผู้ลงโฆษณาของ Taboola เท่าที่เห็นในการเก็บข้อมูลของเรา แบ่งออกเป็นสองชั้น ชั้นหนึ่งคือ Direct response: สุขภาพและอาหารเสริม การเงินส่วนบุคคล ประกันภัย อีคอมเมิร์ซ บ้านและสวน ซอฟต์แวร์ ดำเนินการโดยส่วนผสมของพันธมิตร (affiliates) ผู้ซื้อ Lead-generation และ Arbitrage รวมถึงบริษัทที่ขายผลิตภัณฑ์ของตัวเอง อีกชั้นคือแบรนด์กระแสหลักที่ใช้ฟีด Native สำหรับการหมุนเวียนเนื้อหาและสร้างการรับรู้ ในภาพรวมชั่วขณะเดือนมิถุนายน 2026 ของการเก็บข้อมูล Taboola ที่จำแนกแล้ว หมวดสุขภาพมีครีเอทีฟมากที่สุด (6,048) ตามด้วยการเงิน (5,558) ประกันภัย (4,303) อีคอมเมิร์ซ (3,330) บ้านและสวน (2,630) และซอฟต์แวร์ (2,206) จำนวนเหล่านี้บรรยายถึงสิ่งที่เราเก็บข้อมูลได้ ไม่ใช่การใช้จ่ายโฆษณาหรือจำนวนผู้ลงโฆษณาในแต่ละหมวดหมู่ และส่วนผสมเคลื่อนไหวตามประเทศและฤดูกาล ดังนั้นผลลัพธ์ที่ถูกต้องคือภาพรวมชั่วขณะที่มีวันที่ ไม่ใช่รายชื่อตายตัว

โฆษณาภาษีด้านบนเป็นรูปแบบการเงินที่คุ้นเคย: วันหมดเขต, อำนาจที่คลุมเครือ ("IRS Forgives Millions") และชื่อแบรนด์ที่รู้จักกันน้อยที่กำลังทำการซื้อ หัวข้อคือคำกล่าวอ้างของผู้ลงโฆษณา เราไม่ได้ตรวจสอบยืนยันมัน ในภาพรวมชั่วขณะเดือนมิถุนายน 2026 เดียวกัน การเงินเป็นหมวดหมู่ที่ถูกเก็บข้อมูลมากที่สุดในทุกเครือข่ายในดัชนีของเรา (ครีเอทีฟ 17,232 ชิ้น) นำหน้าประกันภัย (15,629) และสุขภาพ (14,895) เล็กน้อย นั่นคือความครอบคลุมการเก็บข้อมูล ไม่ใช่ขนาดตลาด

เหตุใดคำถาม "ใครลงโฆษณาใน Taboola" จึงเป็นคำถามที่ยาก#

ความยากไม่ได้อยู่ที่การเข้าถึง โฆษณา Taboola เป็นสาธารณะ แสดงผลให้กับทุกคนที่อ่านผู้เผยแพร่ที่เข้าร่วม ความยากอยู่ที่การระบุแหล่งที่มา สามสิ่งนี้ทำให้พื้นผิวที่มองเห็นได้นั้นนำไปสู่ความเข้าใจผิด

ป้ายกำกับโกหก บ่อยครั้ง การระบุแหล่งที่มา "Sponsored by X" บนยูนิต Native มักจะระบุชื่อแบรนด์เนื้อหาหรือผู้ซื้อสื่อ Arbitrage ไม่ใช่บริษัทที่กำลังถูกขายให้จริง ๆ ผู้ซื้อรายเดียวสามารถรันข้อเสนอเป็นสิบ ๆ ข้อเสนอภายใต้ชื่อเปลือกเดียว

ผู้ซื้อไม่ใช่ผู้ลงโฆษณา Native เต็มไปด้วย Arbitrage ผู้ซื้อซื้อคลิกราคาถูก ส่งพวกเขาไปยังหน้าบทความที่ยัดเยียดด้วยโฆษณาของตัวเองหรือข้อเสนอพันธมิตร (affiliate offers) และ "ผู้ลงโฆษณา" ที่คุณสนใจนั้นอยู่ห่างออกไปสองก้าวในเชน

ฟีดถูกปรับให้เหมาะกับภูมิศาสตร์และเซสชัน สิ่งที่คุณเห็นในนิวยอร์กตอน 9 โมงเช้าแตกต่างจากสิ่งที่ผู้อ่านเห็นในซิดนีย์หรือลอนดอน การมองดูฟีดเดียวบอกคุณเกือบไม่ได้เลยว่าใครครองตลาดในหมวดหมู่หนึ่ง บันทึกภูมิศาสตร์ของการเก็บข้อมูลทุกครั้งแทนที่จะอนุมานมันจากครีเอทีฟ โฆษณาประกันชีวิตออสเตรเลียนี้บังเอิญระบุกลุ่มเป้าหมายของมัน ("Australians looking for life insurance should read this") แต่ครีเอทีฟจำนวนมากไม่ทำ และภูมิศาสตร์การเก็บข้อมูลที่บันทึกไว้คือสิ่งที่จัดวางพวกมันไว้ในตลาดที่ถูกต้อง

นอกจากนี้ Taboola ยังขยายตัวออกไปไกลกว่า วิดเจ็ตโฆษณา Native แบบคลาสสิก: Realize แพลตฟอร์มประสิทธิภาพที่มันเปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ยังขาย Display และรูปแบบอื่น ๆ ทั่วเครือข่ายผู้เผยแพร่ แอป และผู้ผลิตอุปกรณ์ที่กว้างขึ้นของมัน ดังนั้นพื้นผิวที่นักวิเคราะห์ต้องเฝ้าดูก็ขยายตัวขึ้นเรื่อย ๆ คำตอบที่น่าเชื่อถือใด ๆ ต้องถูกสร้างขึ้นจากการสังเกตการณ์อย่างเป็นระบบและซ้ำ ๆ ไม่ใช่ภาพหน้าจอ

วิธีการศึกษาข้อมูล#

แนวทางเดียวกันกับที่ไปป์ไลน์ข่าวกรองการแข่งขันที่เข้มงวดใด ๆ ใช้: เก็บข้อมูลอย่างกว้างขวาง แก้ไขตัวตนอย่างแม่นยำ จำแนกอย่างสม่ำเสมอ จากนั้นจัดอันดับ ห้าขั้นตอน

1. เก็บข้อมูลการแสดงผลสดในระดับใหญ่#

รวบรวมครีเอทีฟ Taboola ในขณะที่พวกมันแสดงผลจริง ๆ ข้ามผู้เผยแพร่ อุปกรณ์ และภูมิศาสตร์จำนวนมาก ไม่ใช่ฟีดเดียวบนเครื่องเดียว ความกว้างคือสิ่งที่แยกชุดข้อมูลจริงออกจากเรื่องเล่า สำหรับทุกการสังเกตการณ์ ให้เก็บ:

• ครีเอทีฟเอง (หัวข้อ, รูปขนาดย่อคุณภาพเต็ม, ข้อความเรียกร้องให้ดำเนินการ)
• ผู้เผยแพร่และหน้าที่ปรากฏ
• ภูมิศาสตร์และอุปกรณ์ที่แสดงผลให้
• ตัวระบุซัพพลายเชนในมาร์กอัปโฆษณา (SSP และเอ็กซ์เชนจ์แรปเปอร์, เครื่องมือติดตามคลิก, โดเมนพิกเซล)
• ประทับเวลาที่เห็นครั้งแรกและครั้งสุดท้าย

คอลัมน์ที่มีค่าที่สุดในชุดข้อมูลโฆษณา Native ไม่ใช่หัวข้อ มันคือโดเมนปลายทางหลังจากคลิกได้รับการแก้ไข นั่นคือฟิลด์ที่เปลี่ยน "โฆษณา Sponsored" เป็น "ผู้ลงโฆษณาที่มีชื่อ"

2. แก้ไขตัวตนผู้ลงโฆษณาจริงผ่านเชนคลิก#

นี่คือขั้นตอนที่ทุกสิ่งอื่นขึ้นอยู่กับ สัญญาณระบุตัวตนที่เชื่อถือได้ที่สุดสำหรับผู้ลงโฆษณาคือหน้า Landing Page (หรือหน้า Pre-lander ก่อนหน้า) ไม่ใช่ป้ายกำกับบนฟีด โดยการติดตามเชนการเปลี่ยนเส้นทางของแต่ละโฆษณาไปยังปลายทางของมันโดยไม่คลิกโฆษณาสด คุณกู้คืนข้อเสนอจริง แบรนด์บนหน้า และสแต็กการติดตามที่เชื่อมโยงแคมเปญที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกัน ครีเอทีฟสองชิ้นที่มีหัวข้อต่างกันและป้ายกำกับ "Sponsored by" ต่างกันที่แก้ไขไปยังโดเมนข้อเสนอเดียวกันอาจเป็น ผู้ลงโฆษณา รายเดียวกันที่กำลังรันการทดสอบหลายตัวแปร หรือเป็นพันธมิตร (affiliates) ต่างรายที่โปรโมตข้อเสนอเดียวกัน พารามิเตอร์การติดตาม หน้า Pre-lander และป้ายกำกับบัญชีช่วยแยกแยะพวกมันออกจากกัน นั่นมองไม่เห็นจากฟีดและชัดเจนกว่ามากจากปลายทาง ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมหน้า Landing Page ที่แก้ไขแล้วจึงมีความสำคัญเท่ากับจำนวนครีเอทีฟ

3. จำแนกซัพพลายเชนและหมวดหมู่#

เมื่อมีปลายทางและมาร์กอัปในมือ ให้จำแนกสองมิติ

เส้นทางซัพพลาย: เครือข่ายใดให้บริการ (Taboola เทียบกับ Outbrain/Teads, MGID, Revcontent), SSP และผู้ขายต่อใดอยู่ในเชน และเครื่องมือติดตามใดระบุตัวผู้ซื้อ

หมวดหมู่: สุขภาพ, การเงิน, ประกันภัย, อีคอมเมิร์ซ, บ้านและสวน, ซอฟต์แวร์, Arbitrage เนื้อหา, แบรนด์กระแสหลัก และอื่น ๆ ซึ่งได้มาจากข้อเสนอบนหน้า Landing Page แทนที่จะเป็นหัวข้อ

นี่คือจุดที่ตัวจำแนกประเภทที่ใช้เฉพาะหัวข้อล้มเหลว ดูโฆษณาเครื่องช่วยฟังนี้ หัวข้อวางกรอบมันเป็นข่าวสกู๊ปเทคโนโลยีผู้บริโภค ("Americans Are Ditching Hearing Aids for This New Device") แต่ปลายทางคือข้อเสนอสุขภาพ และนั่นคือวิธีที่มันตกอยู่ในกลุ่มสุขภาพ

ตัวจำแนกประเภทตามปลายทางจะจัดสิ่งนั้นไว้ในสุขภาพทุกครั้ง ตัวจำแนกประเภทตามหัวข้ออาจจัดมันไว้ภายใต้เทคโนโลยีหรือการช้อปปิ้งและค่อย ๆ ทำลายการจัดอันดับหมวดหมู่ของคุณอย่างเงียบ ๆ

4. รวมกลุ่มตามผู้ลงโฆษณา หมวดหมู่ และภูมิศาสตร์#

จัดกลุ่มการสังเกตการณ์ที่จำแนกแล้วและคุณสามารถจัดอันดับได้ในที่สุด เมตริกที่สำคัญ:

หมายเหตุเกี่ยวกับช่วงการสังเกตการณ์ เพราะมันง่ายที่จะขายเกินจริง ในเดือนมิถุนายน 2026 ดัชนีของเราครอบคลุมการสังเกตการณ์ต่อครีเอทีฟมากที่สุดประมาณ 28 วัน ดังนั้น "รันยาวนาน" จึงหมายถึงยาวเทียบกับหน้าต่างนั้น ไม่ใช่เทียบกับปีปฏิทิน ผู้ดำเนินการ Native บางรายพูดถึงครีเอทีฟ "evergreen" 90 วัน ตอนนั้นเราไม่มีวิธีวัดการรันที่ยาวนานขนาดนั้น สิ่งที่เราสามารถแสดงได้คือด้านบนของแถบที่เราสังเกตเห็น: โฆษณาแบตเตอรี่โซลาร์นี้ถูกเก็บข้อมูลบน Taboola ตลอด 27 วันของหน้าต่างนั้น ช่วงแบบนั้นแสดงถึงการคงอยู่ในการเก็บข้อมูลของเรา ไม่ใช่กำไร

ช่วงการสังเกตการณ์และการกระจายตัวร่วมกันแสดงว่าผู้ลงโฆษณารายใดปรากฏชัดที่สุดในตัวอย่างของคุณ ไม่ใช่ใครกำลังชนะ: ครีเอทีฟสามารถรันสดข้ามผู้เผยแพร่จำนวนมากเป็นเวลาหลายสัปดาห์ได้เพราะงบประมาณของแบรนด์ วงจรการปรับแต่งที่ช้า หรือการทดสอบที่ถูกทิ้งไว้ให้รัน และการเก็บข้อมูลก็มีช่องว่าง ตัวอย่างถูกรวบรวมไว้ใน โฆษณา Native ที่รันยาวนานที่สุด

5. รีเฟรชเป็นระยะ#

ผู้ลงโฆษณาที่อยู่ในโหมดทดสอบสามารถเปลี่ยนครีเอทีฟได้ภายในไม่กี่วัน ในขณะที่แบรนด์อาจเก็บครีเอทีฟชิ้นเดียวไว้นานกว่า หน้าต่างเดือนมิถุนายน 2026 ของเราไม่สามารถวัดการรันที่ยาวนานเกินประมาณสี่สัปดาห์ได้ การจัดอันดับใด ๆ เป็นภาพรวมชั่วขณะหนึ่ง เรียกใช้ใหม่รายสัปดาห์สำหรับงานสอดแนมที่ใช้งานอยู่ รายเดือนสำหรับการรายงานแนวโน้ม วิธีการยังคงที่ในขณะที่กระดานผู้นำเคลื่อนไหว ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้การวิเคราะห์คงทน

สิ่งที่การจัดอันดับมักจะแสดง#

ในการเก็บข้อมูลของเรา สุขภาพ การเงิน และประกันภัยมีครีเอทีฟมากที่สุด สอดคล้องกับพันธมิตร (affiliates) และผู้ซื้อ Lead-gen ที่ผลิตหลายรูปแบบ การที่แบรนด์ถือครองตำแหน่งของตนได้นานกว่านั้นเป็นสิ่งที่เรายังไม่ได้วัด นี่คือประเภทโปรไฟล์ที่แต่ละหมวดหมู่มีแนวโน้มจะผลิตออกมา ในฐานะสมมติฐานให้ตรวจสอบในข้อมูลของคุณเอง:

ชั้นกระแสหลักมีจริง แค่เงียบกว่า ในเดือนมิถุนายน 2026 Honda Cars India กำลังรันโฆษณาสำหรับ New City บน Taboola ในอินเดียโดยไม่มีละครช่องว่างความอยากรู้ (curiosity-gap theatrics) ที่พันธมิตรใช้: ข้อความเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ตรงไปตรงมา เราไม่สามารถเห็นวัตถุประสงค์หรือผลลัพธ์ของแคมเปญได้

วางครีเอทีฟแบรนด์ที่ตรงไปตรงมาของ Honda ถัดจากโฆษณาภาษี IRS, ประกันภัย, เครื่องช่วยฟัง และโซลาร์ด้านบน และคุณได้เห็นช่วงในห้าภาพ: ช่องว่างความอยากรู้ (curiosity gaps) แบบ Arbitrage ที่ปลายด้านหนึ่ง แบรนด์ระดับโลกที่อีกด้านหนึ่ง และผู้ดำเนินการ Lead-gen อยู่ตรงกลาง ห้าภาพเป็นเพียงภาพประกอบ ไม่ใช่การวัดส่วนผสม สำหรับการแบ่งแยกระดับหมวดหมู่ทั้งเครือข่าย โปรดดู หมวดหมู่โฆษณา Native อันดับต้น ๆ ในปี 2026

อย่าอ่าน Taboola แยกเดี่ยว#

การปรับสองอย่างแยกคำตอบที่มีประโยชน์ออกจากคำตอบที่ทำให้เข้าใจผิด

เฝ้าดูข้ามเครือข่าย ผู้ลงโฆษณาบางรายรันข้อเสนอเดียวกันบน Taboola, Outbrain (ซึ่งปัจจุบันดำเนินงานภายใต้ชื่อ Teads หลังการที่ Outbrain เข้าซื้อกิจการ Teads ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025), MGID และ Revcontent SmartAsset แสดงให้เห็นว่าทำไมมุมมองเครือข่ายเดียวจึงทำให้เข้าใจผิดได้: ครีเอทีฟการเงิน "How Can I Avoid Paying Taxes on IRA Withdrawals?" ของมันเป็นหนึ่งในโฆษณาที่ถูกสังเกตการณ์นานที่สุดในการเก็บข้อมูลเดือนมิถุนายน 2026 ของเรา ที่หน้าต่างเต็ม 28 วัน และมันถูกเก็บข้อมูลบน Outbrain ไม่ใช่ Taboola การมองที่ Taboola เพียงอย่างเดียวพลาดสิ่งที่ผู้ลงโฆษณาทำที่อื่น มุมมองส่วนแบ่งเครือข่าย ใครที่เน้น Taboola หนักเทียบกับใครที่กระจายอย่างสม่ำเสมอ ครอบคลุมใน ผู้ลงโฆษณา Native อันดับต้น ๆ แยกตามเครือข่าย

วัดส่วนแบ่งเสียง (Share of Voice) ไม่ใช่แค่การปรากฏตัว "ผู้ลงโฆษณาปรากฏบน Taboola" เป็นข้อเท็จจริงใช่หรือไม่ "ผู้ลงโฆษณาคิดเป็น 30% ของครีเอทีฟการเงินที่เราเก็บข้อมูลได้ในสหราชอาณาจักรเดือนนี้" (ตัวอย่างสมมติ) มีประโยชน์มากกว่า ตราบใดที่คุณจำไว้ว่ามันวัดส่วนแบ่งของครีเอทีฟที่เก็บข้อมูลได้ ไม่ใช่การแสดงผลหรือการใช้จ่าย ทำให้รอยเท้าของผู้ลงโฆษณาแต่ละรายเป็นมาตรฐานเทียบกับทั้งหมดสำหรับหมวดหมู่และภูมิศาสตร์ และรายชื่อจะกลายเป็นแผนที่การแข่งขัน วิธีการอยู่ใน ส่วนแบ่งเสียงโฆษณา Native: การวัดว่าใครครองตลาดในหมวดหมู่ เนื่องจากมุมมอง (angles) เดียวกันไม่กี่มุมเกิดขึ้นซ้ำในผู้ลงโฆษณาที่ปรากฏชัดที่สุด การจับคู่สิ่งนี้กับ มุมมองโฆษณา Native ที่พบบ่อยที่สุด แสดงไม่เพียงแค่ใครปรากฏมากที่สุด แต่ยังแสดงว่าพวกเขานำเสนออย่างไร

วิธีรันการวิเคราะห์นี้ด้วยตัวเองใน OpenAdLibrary#

คุณไม่จำเป็นต้องสร้างไปป์ไลน์เก็บข้อมูล นั่นคือสิ่งที่ OpenAdLibrary ซึ่งเผยแพร่บล็อกนี้ทำ: มันเก็บรวบรวมโฆษณา Native สาธารณะจาก Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, MSN และเครือข่ายอื่น ๆ โดยใช้ API เป็นหลักและมีบราวเซอร์ครอว์เลอร์เป็นทางเลือกสำรอง เก็บภาพครีเอทีฟคุณภาพเต็ม จำแนกซัพพลายเชน Ad-tech และติดตามเส้นทางการเปลี่ยนเส้นทางของแต่ละโฆษณาไปยังหน้า Landing Page ของผู้ลงโฆษณาโดยไม่คลิกโฆษณาสด เพื่อทำการศึกษาข้างต้นซ้ำ:

1. เปิดมุมมอง Taboola ad spy และกรองตามหมวดหมู่และภูมิศาสตร์ (การค้นหาและตัวกรองต้องใช้แผน Founders)
2. เรียงลำดับตามช่วงการสังเกตการณ์และการกระจายตัวของผู้เผยแพร่เพื่อดูว่าผู้ลงโฆษณารายใดปรากฏชัดที่สุด โดยแยกการปรากฏซ้ำออกจากสัญญาณรบกวนครั้งเดียว
3. คลิกเข้าไปยังผู้ลงโฆษณาเพื่อดูครีเอทีฟที่เก็บข้อมูลได้ หน้า Landing Page ที่แก้ไขแล้ว และการจำแนกซัพพลายเชน
4. ใช้ Copy DNA (แผน Founders) เพื่อจัดกลุ่มครีเอทีฟตามข้อเสนอพื้นฐาน เพื่อให้การทดสอบหลายตัวแปรยุบรวมเป็นผู้ลงโฆษณาหนึ่งรายในกรณีที่หน้า Landing Page สนับสนุน
5. ส่งออก หรือสอบถาม REST API และ MCP server ที่โฮสต์ไว้ (แผน Founders) เพื่อดึงการจัดอันดับเข้าสู่การรายงานของคุณเองตามกำหนดการ

OpenAdLibrary ขายการเข้าถึงข้อมูลนี้ แผนฟรี (ไม่ต้องใช้บัตร) แสดงโฆษณา Meta, TikTok และ Native ใหม่ล่าสุด 20 รายการ พร้อมรายละเอียดโฆษณา ซัพพลายเชนที่อยู่เบื้องหลังโฆษณา Native และเส้นทางการเปลี่ยนเส้นทางและหน้า Landing Page ของพวกมัน การค้นหา ตัวกรอง งานวิจัยที่บันทึกไว้ และ API ซึ่งการศึกษานี้จำเป็นต้องใช้ ต้องใช้แผน Founders ที่ $29.99 ต่อเดือน หากคุณต้องการวัดว่าใครลงโฆษณาใน Taboola แทนที่จะเดา เริ่มต้นฟรี เพื่อดูข้อมูล แล้วอัปเกรดเมื่อคุณต้องการการค้นหาและตัวกรอง

ประเด็นสำคัญหนึ่งบรรทัด#

ไม่มีรายชื่อมาตรฐานของผู้ลงโฆษณาใน Taboola แต่มีวิธีการที่ทำซ้ำได้เพื่อสร้างรายชื่อของคุณเอง: เก็บข้อมูลการแสดงผลอย่างกว้างขวาง แก้ไขตัวตนผู้ลงโฆษณาจริงจากหน้า Landing Page แทนที่จะใช้ป้ายกำกับบนฟีด จำแนกเส้นทางซัพพลายและหมวดหมู่ จากนั้นจัดอันดับตามช่วงเวลาการสังเกตการณ์และการกระจายตัว ทำสิ่งนั้นเป็นระยะและคุณจะได้คำตอบที่ทันสมัยและระบุวันที่ได้สำหรับคำถามว่าใครปรากฏให้เห็นมากที่สุดบน Taboola ในตลาดที่คุณเฝ้าดู ส่วนการใช้จ่ายและกำไรยังอยู่นอกสายตา