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原生广告网络

如何从搜索广告系列中排除Microsoft Audience Network

Microsoft Advertising默认将原生广告位混入搜索广告系列。以下精确说明排除设置的位置、广告主使用它的原因,以及何时Audience Network值得作为独立渠道保留。

编辑插图:如何从搜索广告系列中排除Microsoft Audience Network

Microsoft Advertising将两种不同的购买方式捆绑在一个广告系列中:Search Network(Bing上的实际搜索结果,以及联合搜索合作伙伴)和Microsoft Audience Network(跨MSN、Microsoft Start、Outlook.com以及一系列第三方发布商网站的原生广告位)。要排除Audience Network流量,请打开广告系列的'设置'标签,展开'网络',取消勾选'Include Bing Audience Network'(旧版账户可能仍将其标记为Search Partner Network开关)。此更改是广告系列级别的设置,在下一次投放周期生效,无需编辑广告组或关键词。

这一个复选框就是大多数搜索优先广告主寻找的解决方案。本文其余部分涵盖该设置存在的原因、如何在关闭前判断Audience Network流量是否真正损害了您的数据,以及如果您决定将其作为独立项目保留,Bing生态系统内的原生广告位实际价值如何。

Search Network vs. Audience Network: 您实际排除的内容#

尽管共享一个广告系列、一个预算和一组关键词,Microsoft Advertising中的搜索广告系列在两个结构不同的表面上投放。

Search Network流量是用户向Bing(或搜索合作伙伴)输入查询,并在自然结果旁边看到您的广告。意图明确:他们告诉了搜索框他们想要什么。

Microsoft Audience Network流量是用户浏览MSN.com、阅读Microsoft Start文章或查看Outlook.com时,看到您的广告以原生卡片形式呈现:标题、图片和品牌名称位于内容信息流中。没有人输入查询。广告基于兴趣和上下文信号投放,与Taboola和Outbrain等内容推荐网络使用的机制相同,而非搜索机制。

Microsoft在大多数账户设置中默认将原生覆盖纳入搜索广告系列,这正是为什么许多广告主没有意识到他们的'搜索'广告系列一直在投放原生广告库存。检查特定广告系列效果报告中的'网络'列,是了解此情况是否适用于您的最快方法。

广告主为何关闭它#

  • 意图不匹配。 在MSN上滚动新闻信息流的用户,与搜索'buy [product] near me'的用户处于不同的购买时刻。对于执行严格最后点击CPA目标的广告主,来自浏览界面的混合点击率和转化率通常低于纯搜索,这会拉低广告系列平均值并混淆优化信号。
  • 预算流失。 Audience Network库存填充成本低,且能快速吸收每日预算,尤其是在最大点击或最大转化出价时,因为原生信息流上的竞价动态与搜索结果页不同。关注每日支出的广告主可能会发现,相较于将两个网络分开时他们本应选择的分配,Audience印象占用了不成比例的份额。
  • 报告清晰度。 当Search和Audience Network结果混合在同一广告系列数据中时,很难判断CPA变化是来自搜索需求转移还是原生广告位组合转移。将它们分开(或直接排除Audience Network)可使报告再次清晰可读。

这并不意味着Audience Network流量不好。它意味着它像一个不同的渠道,并且在混合广告系列中,它的性能特征无论您是否愿意,都会被平均到您的搜索数字中。

分步操作:在广告系列创建时排除#

  1. 在Microsoft Advertising中启动新的搜索广告系列(不是效果最大化或仅受众广告系列)。
  2. 在广告系列设置屏幕上,找到网络部分。
  3. 保持勾选'Search Network'。
  4. 取消勾选**'Include Bing Audience Network'**(在某些旧版UI中标记为'Search Partner Network',并且偶尔根据您的账户UI版本,分为联合搜索合作伙伴和原生受众信息流的单独复选框)。
  5. 保存。该广告系列现在将仅在Bing搜索结果和任何已勾选的搜索合作伙伴上投放,无原生信息流投放。

分步操作:在现有广告系列中排除#

  1. 打开相关广告系列并转到设置。
  2. 展开网络卡片。
  3. 与创建时一样取消勾选Audience Network框。
  4. 保存更改。投放将在下一个投放周期内调整;无需暂停并重新启动广告系列。

如果您管理多个广告系列,Microsoft Advertising Editor允许您在下载的账户中批量进行相同更改,然后重新上传,这比在Web UI中逐个点击每个广告系列更快。

如何检查Audience Network是否已在消耗您的预算#

  1. 打开搜索广告系列的效果报告。
  2. 添加网络列(Bing / AOL / 联合搜索合作伙伴 / Audience Network,取决于您的账户细分)。
  3. 按网络细分最近30天。
  4. 比较Audience Network行的CPA、CTR和转化率与纯Bing搜索行。

如果Audience Network的CPA明显更差且其花费份额较高,排除它是一个清晰的胜利。如果其花费份额很小(百分之几),则无论哪种方式都无需调整该设置,您可以保持原样。

何时保留Audience Network确实有意义#

排除它并非自动适用于每个账户的正确选择。微软生态系统内的原生广告位本身就是一个合法的覆盖渠道,而非搜索的劣化版本。在OpenAdLibrary的索引中,微软的原生界面(以MSN追踪)截至2026年6月拥有281,839个活跃创意,是跨越49个网络的整个725,000+创意库中仅次于Taboola的第二大单一网络。这意味着大量广告主有意选择在微软资产上投放原生广告,而非意外将预算泄漏其中。

如果您的目标包括漏斗顶部认知、使用原生创意重新定位温暖受众,或以低于搜索点击通常成本的费用测试新角度,那么Audience Network值得作为其独立的专用广告系列运行,与Search分开预算和出价,而不是将其混合或完全关闭。我们的MSN原生广告指南介绍了该原生信息流的实际运作方式、支持的格式以及广告主通常如何为其构建创意。

拆分搜索和受众预算时的常见错误#

  • 未先检查数据就关闭Audience Network。 某些账户的最佳CPA组合包含适度、有意的Audience Network分配;仅凭原则关闭它可能会提高混合CPA。
  • 在两个网络上运行相同的广告文案。 搜索广告文案是为匹配键入的查询而编写;原生信息流创意需要为滚动决策构建标题和图片,更接近您处理原生广告创意的方式,而非搜索文案。
  • 忘记更改是广告系列级别的。 您不能在同一广告系列中为一个广告组排除Audience Network而保留另一个;如果您需要两种行为,则需要两个广告系列。
  • 假设排除是永久的。 该复选框可以随时重新打开,不会对质量得分或广告系列历史造成惩罚。

如果排除Audience Network的部分原因是您想实际查看微软原生信息流上运行的内容,而非猜测,您无需自己的广告账户即可查看。OpenAdLibrary的原生广告间谍工具索引了实时原生创意,包括Microsoft Audience Network、MSN的广告主组合、持久性和垂直领域,独立于您自己广告系列中运行的一切。

总结#

从搜索广告系列中排除Microsoft Audience Network是一个两步修复,一旦您知道设置位置:广告系列设置 > 网络 > 取消勾选Audience Network。是否应该切换取决于您自己报告中的网络细分显示的内容,以及微软资产上的原生覆盖是否适合您的漏斗阶段。将其视为自己的渠道,按其自身条件衡量,通常优于盲目将其混入搜索或反射性地排除它。

常见问题

Microsoft Audience Network设置位于何处?
在广告系列设置的'网络'部分。取消勾选'Include Bing Audience Network'(某些旧版账户中标记为Search Partner Network)。这是广告系列级别的设置,因此每个广告系列应用一次,而非每个广告组或关键词。
排除Audience Network会影响质量得分或广告系列历史吗?
不会。切换网络设置不会重置质量得分、出价历史或广告系列学习。您可以关闭它,测试几周,然后重新打开,不会丢失任何数据。
我可以仅为单个广告组排除Audience Network吗?
不行,该设置适用于广告系列级别。如果您希望不同广告组或关键词集有不同的网络行为,您需要将它们拆分为独立的广告系列,一个开启Audience Network,另一个关闭。
Microsoft Audience Network与Taboola或Outbrain相同吗?
不是同一家公司,但属于同一类购买:基于上下文和兴趣信号而非搜索意图投放的原生、信息流式广告。微软的版本跨MSN、Microsoft Start和Outlook.com运行,而非Taboola和Outbrain使用的发布商网络。
如何判断Audience Network是否损害了我的广告系列CPA?
在效果报告中添加'网络'列,并按网络细分最近30天。在决定是否排除之前,比较同一广告系列中Audience Network的CPA和转化率与纯Bing搜索行的数据。
OpenAdLibrary 编辑团队
作者OpenAdLibrary 编辑团队
广告情报与原生广告研究

我们构建了 OpenAdLibrary,一个开放的广告透明度平台。我们的系统每日捕捉 Taboola、Outbrain、MGID、Revcontent、Teads、Yahoo 和 MSN 上的实时原生广告,识别每个广告背后的真实广告主,并追踪点击至其落地页。这些指南提炼了我们在数据中的发现,助您更快地研究市场动态。