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原生廣告數據研究

原生廣告聲量佔比:衡量誰主導一個垂直領域

你看不到競爭對手的原生廣告花費,但你可以計算他們上線中的廣告創意數量,並衡量每個創意存活了多久,這為你提供了一種可辯護的方法,可以在任何垂直領域中按聲量佔比對廣告主進行排名。

按活躍創意數量和運行天數作為聲量佔比代理指標,對垂直領域中的原生廣告主進行排名的條形圖

原生廣告的花費數據是鎖定的。沒有網絡會公佈 Taboola、Outbrain、MGID 或 Revcontent 的廣告主在一個垂直領域投入了多少,也沒有像付費搜尋那樣的曝光份額 API。所以當媒體採購人員問「現在誰真正主導著原生廣告的金融領域?」時,過去誠實的回答只能是聳聳肩。

現在,聳聳肩已經不夠了。你可以從你實際能看到的一些信號中,重建一個可辯護的聲量佔比:一個廣告主正在運行多少個不同的創意,以及每個創意已經上線了多久。這項研究闡述了這個方法。這是一個你可以自行運行的基於存在感的聲量佔比代理指標,包括每個信號的真正含義、它的局限性在哪裡,以及如何保持其誠實性。

為了錨定我們談論的規模:截至 2026 年 6 月,OpenAdLibrary 已從 42 個網絡的 25,933 個廣告主捕獲了 589,036 個不同的創意,背後有 540 萬次廣告觀測記錄。這就是垂直領域聲量佔比分析所依據的原始材料。

原生廣告聲量佔比衡量什麼#

原生廣告聲量佔比是指一個廣告主在垂直領域中,相對於其競爭對手的總原生廣告存在份額。實際花費從不披露,因此該指標依賴於兩個可觀察的代理指標:廣告主的不同活躍創意數量,以及這些創意累積的總運行天數。兩者結合起來,比任何花費猜測都能更好地近似持續投入。

經典的聲量佔比有兩個淵源。最初來自電視和印刷媒體,是基於花費的:你的類別廣告花費除以總類別花費。數位時代增加了基於曝光的聲量佔比,平台直接提供曝光份額給你。原生廣告兩者都不提供。花費是隱藏的,也沒有曝光報告。你能看到的是廣告主在發佈商小工具上佔據的表面積,由原生廣告間諜工具捕獲。這個表面積就是代理指標的原始材料。

這個邏輯之所以成立,是因為原生廣告購買的實際運作方式。原生廣告主,尤其是主導 Taboola 和 Outbrain 的聯盟行銷和直接回應營運商,會迅速停止不盈利的創意。一個存活數週的創意之所以存活,是因為它能帶來收益。因此,隨時間推移的存在感不僅僅是能見度。它是一個嘈雜但真實的資金流向信號。以這個上線中的金融廣告為例,它屬於一種截止日期驅動的稅務減免角度,正是那種在能轉化時就會持續存在的常青直接回應玩法。

Taboola 金融原生廣告,關於國稅局稅務寬免
說明:一個上線中的 Taboola 金融廣告,標題為 'IRS Forgives Millions By June 30th Tax Deadline',由 OpenAdLibrary 捕獲,2026 年 6 月。

金融並非隨機的例子。它是我們索引中最大的單一原生廣告垂直領域:17,232 個創意,領先於保險(15,629)和健康(14,895)。如果你要選擇一個垂直領域來運行此分析,這三個領域是競爭最激烈、預算最集中的地方。

兩個信號,以及為什麼兩者都重要#

活躍創意數量#

這是指廣告主在你追蹤的網絡上運行的不同上線中創意數量。它衡量廣度:一個品牌測試和擴展的積極程度。一個在垂直領域擁有 80 個上線中廣告創意的廣告主,其營運層級與只有三個創意的廣告主截然不同。

然而,僅看數量是可以被操縱的。有些廣告主會投放數十個幾天內就消失的一次性變體。原始數量獎勵了這種快速更替,並誇大了他們的實際影響力。你可以在像這樣的廣告中看到這種測試本能,這是一個新鮮的消費產品角度,可能存活也可能無法存活過第一週。

Taboola 原生廣告測試一個預算空調角度
說明:一個來自 Consumer World 的 5 天前 Taboola 創意,標題為 'Does This $138 AC Run On Almost No Power?',由 OpenAdLibrary 捕獲,2026 年 6 月。

運行天數(按持久性加權的存在感)#

運行天數是指一個創意被觀察到上線的天數。將一個廣告主的所有創意加總,它根據持久性對存在感進行加權。這是區分贏家和噪音的信號:

少數幾個各自運行了數月的創意,幾乎總是比一週內就消失的大量變體代表更多真實、可盈利的花費。持久性是我們能免費獲得的最接近「這個有效」的代理指標。

我們將運行時間最長的原生廣告視為一個垂直領域的支柱:競爭對手持續付費投放的、經過驗證的主力廣告。關於我們自己的數字,有一個誠實的提醒,因為這項研究的原則是不過度宣稱。我們目前對每個創意的連續觀察窗口最長約為 28 天,因此我們索引中運行時間最長的廣告(Outbrain 上 SmartAsset 的 IRA 稅務文章、Microsoft Audience Network 上 Hidden Hearing 的助聽器廣告、無情的 "My IQ" 測驗創意)大約有 28 個觀察天數。這是我們實際測量到的。關於「運行 90 天以上的創意」的想法是關於原生廣告贏家的一般行業傳說,作為直覺有用,但不要將其解讀為我們的發現。運行天數加權將持久性的直覺融入計算中,因此一個大量快速更替的測試者無法超越一個運行常青贏家的有紀律的營運商。

一個可辯護的聲量佔比公式#

將兩者結合為一個單一、透明的分數。最簡單且經得起審查的版本是:

廣告主聲量佔比 % = (廣告主的按持久性加權的創意存在感)
                   / (垂直領域中所有廣告主的按持久性加權的存在感總和)
                   x 100

其中 存在感 = 每個活躍創意的運行天數總和

可以選擇對單個創意的運行天數貢獻設置上限,這樣一個古老的常青廣告就不會淹沒一個原本充滿活力的廣告主。並列報告原始創意數量和按運行天數加權的分數。兩者之間的差距本身就是一種診斷信息。

以下是五個(說明性,非實際測量)廣告主根據你信任哪個信號可能重新排名的情況:

廣告主(說明性) 活躍創意 總運行天數 運行天數聲量佔比 % 解讀
廣告主 A 14 1,820 31% 廣告較少,但有深度贏家。高效主導
廣告主 B 62 1,240 21% 數量測試者;有廣度但缺乏持久性
廣告主 C 9 1,050 18% 精簡,以常青廣告為主導
廣告主 D 38 980 17% 中漏斗快速更替
廣告主 E 21 760 13% 穩定的挑戰者

上表中的數字是說明性的,旨在演示代理指標,而非實際測量結果。注意廣告主 B 在原始數量上領先,但在運行天數聲量佔比上落後於 A。僅按數量排名會選錯領先者。這種差異正是按持久性加權的全部意義所在。

定義垂直領域(這是大多數分析出錯的地方)#

聲量佔比的好壞取決於分母。如果垂直領域的邊界定義錯誤,每個百分比都是虛構的。定義垂直領域範圍的三種方法,按嚴謹度遞增排列:

  1. 按類別或 IAB 分類。 快速、粗略。適用於高層次的「金融」或「健康」,但在垂直領域重疊時效果較差(補充劑是「健康」還是「保健品」?)。關於粗略分類問題的視角:在我們的索引中,僅 Taboola 就顯示了 6,048 個健康創意和 5,558 個金融創意,而 Outbrain 則偏向金融優先(2,640 個金融,2,016 個健康)。同一個廣告主可能根據網絡和分類器落入不同的類別,這正是為什麼僅按類別定義範圍是最弱的方法。
  2. 按關鍵字和創意角度。 根據標題語言和使用的創意角度進行過濾。更緊密,但創意文案很混亂。兩個廣告可以用截然不同的鉤子銷售相同的產品。
  3. 按到達頁面目的地。 最強的信號。兩個文案不同但最終指向同一個產品頁面(或同一個預先到達頁面)的廣告屬於同一個競爭集群。

第三種方法是點擊追蹤發揮作用的地方。OpenAdLibrary 追蹤每個廣告的點擊,無需點擊上線中的廣告即可到達廣告主的到達頁面,因此你可以根據流量實際去向對競爭對手進行分組,而不是根據縮圖顯示的內容。它還會解析每個廣告位背後的真正廣告主,這很重要,因為原生廣告充滿了程序化原生廣告,一個買家可能隱藏在多個廣告帳戶別名和套利品牌後面。將這些算作不同的競爭對手會誇大分母並降低每個人的聲量佔比。看看健康垂直領域,你就會明白去重複的重要性:像下面這樣的廣告,以不同的品牌名稱擠滿了相同的「拋棄你的助聽器」角度。

Taboola 健康原生廣告,關於一種新的聽力設備
說明:一個來自 Nebroo 的 Taboola 健康廣告,標題為 'Americans Are Ditching Hearing Aids for This New Device',觀察到 26 天,由 OpenAdLibrary 捕獲,2026 年 6 月。

如何在 OpenAdLibrary 中自行運行此分析#

代理指標的全部意義在於它必須是可重現的。以下是端到端的工作流程:

  1. 定義垂直領域範圍。 按類別、關鍵字或(最好)到達頁面模式過濾廣告索引。決定哪些網絡計入(僅 Taboola 加 Outbrain?加上 MGID、Revcontent、Teads、MSN、Yahoo?)。記錄你的選擇。這是方法論的一部分。
  2. 設定觀察窗口。 聲量佔比是一個快照。對於快速變化的垂直領域,「過去 30 天內活躍」是一個合理的默認值;對於緩慢的季節性垂直領域,可以擴大窗口。
  3. 按廣告主分組。 使用解析後的廣告主身份,然後手動將已知的別名合併在一起。這個去重複步驟是真實排名與噪音之間的區別。
  4. 提取兩個信號。 每個廣告主的活躍創意數量和總運行天數。
  5. 計算和繪圖。 應用公式,可選擇對每個創意的運行天數設置上限,然後排名。繪製數量與運行天數聲量佔比的對比圖,讓差異凸顯出來。
  6. 對領先者進行合理性檢查。 打開頂級廣告主的創意。它們真的在你的垂直領域嗎?長期運行的廣告是真的在上線中還是過時的捕獲記錄?先信任,再驗證。

因為底層索引是實時捕獲的,並且真實的創意圖像以全畫質儲存,你可以審計排名背後的每個數據點。這使得圖表具有可引用性,而不是含糊其辭。關於誰出現在哪裡的網絡層級背景資訊,按網絡劃分的頂級原生廣告主的細分與垂直領域聲量佔比分析自然配對,而我們 2026 年數字中的垂直領域規模則告訴你哪些垂直領域值得運行此分析。

聲量佔比代理指標能告訴你什麼,不能告訴你什麼#

牢記其局限性,以免過度宣稱:

  • 它是存在感,不是花費。 高聲量佔比意味著更持久的表面積,而不是確認的更大預算。出價價格因地理位置和發佈商而劇烈波動。
  • 捕獲覆蓋範圍是有限的。 沒有第三方能看到每個小工具上的每次曝光。代理指標衡量的是觀察到的存在感;將其視為代表性樣本,而非普查。說明你的覆蓋範圍。
  • 地理位置和設備會使其產生偏差。 一個在美國桌面端巨大的廣告主,如果你採樣的是澳大利亞移動端,可能在你的追蹤數據流中完全看不到。在競爭對手之間保持地理位置和設備不變。像下面這樣的本地化廣告,只有在你採樣正確的市場時才會出現。
  • 運行天數可能滯後於現實。 昨天暫停的創意可能在一兩天內仍被記錄為最近活躍。使用一個最近性窗口來限制這種情況。
Taboola 保險原生廣告,針對澳大利亞用戶
說明:一個來自 Real 的地理定位 Taboola 保險廣告,標題為 'Australians looking for life insurance should read this',由 OpenAdLibrary 捕獲,2026 年 6 月。

這些都不會破壞這個方法。它們定義了其誠實的置信區間。一個你可以解釋和重現的代理指標,勝過一個別人捏造的、看起來精確的花費數字。

這對你的下一步行動為何重要#

垂直領域聲量佔比圖表不是虛榮排名。它告訴媒體採購人員應該逆向工程哪些競爭對手、應該追趕哪些常青的原生廣告小工具版位,以及一個垂直領域是兩強爭霸還是格局開放。將領先者的聲量佔比與他們實際獲勝的創意(角度、預先到達頁面、運行天數)結合起來,你就擁有了一個起始的作戰手冊,而不是一張白紙。關於原生廣告在 2026 年如何整合的更廣泛背景(Outbrain 以 9 億美元收購 Teads 推動網絡向影片和 CTV 發展,後 Cookie 時代向上下文信號的轉變),請參見2026 年原生廣告現狀

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方法論說明:重新排名表中的數字是說明性的,旨在演示聲量佔比代理指標,而非實際測量結果。索引總數和垂直領域計數是真實的(OpenAdLibrary 索引,2026 年 6 月)。在你自己的垂直領域上運行工作流程以生成真實數字,並且在報告任何聲量佔比圖表時,始終同時說明你的網絡範圍、地理位置和設備、觀察窗口以及捕獲覆蓋範圍的注意事項。

來源:Brandwatch, 聲量佔比公式和範例, Search Engine Land, 聲量佔比指南, Taboola, 2026 年原生廣告平台

常見問題

什麼是原生廣告聲量佔比?
原生廣告聲量佔比(SOV)是指一個廣告主在垂直領域中,相對於其競爭對手的總原生廣告存在份額。由於實際花費是保密的,從業者使用可觀察的信號來代理聲量佔比:廣告主運行的不同活躍創意數量,以及每個創意保持上線狀態的天數(運行天數)。
沒有廣告花費數據,可以衡量聲量佔比嗎?
可以。原生廣告花費從不對外公開,因此分析師改用基於存在感的代理指標。計算廣告主的活躍創意數量並加總其運行天數,可以得出一個可辯護的聲量佔比估計值,這與持續投入相關,因為短暫的測試會通過運行天數加權被過濾掉。
為什麼使用運行天數而不僅僅是創意數量?
運行天數獎勵那些存活下來的創意,這是一個比原始數量強得多的盈利信號,因為原生廣告主會迅速砍掉任何不盈利的內容。原始數量會美化那些在網絡上投放大量一次性測試廣告的廣告主;而按運行天數加權意味著,少數持久的贏家可以超越數十個一次性變體。
原生廣告聲量佔比與搜尋或社交媒體聲量佔比有何不同?
原生廣告聲量佔比是從第三方廣告捕獲數據重建的,因為沒有公開的曝光份額 API;而搜尋聲量佔比使用平台報告的曝光份額,社交媒體聲量佔比通常使用提及量或付費觸及率。對於原生廣告,你必須從哪些廣告主出現、他們運行了多少創意,以及這些創意在發佈商小工具上持續了多久來推斷其存在感。
如何在 OpenAdLibrary 中運行聲量佔比分析?
將廣告索引過濾到你的垂直領域(按類別、關鍵字或到達頁面模式),按廣告主分組結果,然後按活躍創意數量和總運行天數排序。OpenAdLibrary 解析每個廣告背後的真正廣告主,並追蹤點擊到其到達頁面,因此你可以去重複別名,並確認你正在比較真正的競爭對手。
OpenAdLibrary 研究部
作者OpenAdLibrary 研究部
數據研究與市場分析

OpenAdLibrary 幕後的數據團隊。我們將平台所收集的原生廣告、廣告主及登陸頁面資料庫,轉化為關於市場實際運行情況的原始研究報告,每份報告均明確說明研究方法與樣本規模。