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定義

內容推薦小工具

內容推薦小工具是放置在發布商內容下方或側邊、混合了自然連結和付費連結的建議文章與廣告連結方塊。

內容推薦小工具 — 廣告技術詞彙圖解

內容推薦小工具 是一個建議連結的方塊,通常標示為「為您推薦」、「來自網路」或「您可能也喜歡」,放置在發布商文章的下方或側邊。視設定方式而定,它可以顯示發布商自身的自然連結、付費原生廣告,或兩者混合。這些標題並非廣告揭露:美國 FTC 的指引就以標題為「來自網路」的小工具為例,說明這類付費連結看起來像獨立報導,因此需要在點擊前提供清楚且顯眼的揭露。

運作方式:原生廣告聯播網 向發布商提供小工具代碼。當頁面載入時,聯播網的演算法會即時填充廣告位,內容可能是編輯推薦、競價贏得的付費版位,或兩者兼具,並根據頁面情境和讀者行為等訊號進行配對。發布商從付費連結的每次點擊或曝光中賺取收益。Taboola、Outbrain、MGID 和 Revcontent 等聯播網的業務就是建立在這些小工具之上。

小工具中的付費項目通常會以 預告廣告 的形式運作:一個縮圖和一個標題,標題往往用來挑起好奇心,點擊後會導向一篇廣告文章或登陸頁面。有些聯播網也能在同一個單元中放置展示型或影片格式。從技術上講,渲染後的單元通常被稱為 原生廣告小工具,而這種展示相關連結的更廣泛做法則被稱為 內容探索。

重要性:發布商網站上這些小工具中所投放的廣告,不會出現在 Meta Ad Library 等平台營運的資料庫中;Meta Ad Library 涵蓋的是在 Meta 自家產品中投放的廣告。跨越多個發布商和地區捕捉這些小工具內部實際運行的內容,是外部研究者得以研究它們的方式。每次捕捉記錄的是某一次頁面瀏覽在某個時間、地點和裝置上回傳的內容;它無法確立原生廣告總支出、競爭對手的完整廣告活動,或哪些廣告角度成效良好。

相關術語:原生廣告、原生廣告小工具、預告廣告 以及 內容探索。

OpenAdLibrary 團隊
作者OpenAdLibrary 團隊
廣告情報與原生廣告研究

我們打造了 OpenAdLibrary,這個公開的廣告透明度平台。每天,我們的系統都會捕捉 Taboola、Outbrain、MGID、Revcontent、Teads、Yahoo 和 MSN 上的原生廣告,識別每個廣告背後真正的廣告主,並追蹤點擊至其登陸頁面。這些指南精煉了我們從數據中觀察到的內容,讓您能更快地研究市場動態。