트라 VSLs의 악당은 보통 대형 의약품이 아닙니다

NUTRA VSLs은 실제로 적으로 어떤 것을 내놓는 걸까요?

Nutra VSLs는 다양한 반역자를 선발하고 있으며, 3,759명의 악당의 타격으로 구성된 우리 연구집에서는 한 단 하나의 목표가 다수를 차지하지 않는다. 우리가 분석한 기록들은 기관, 직업, 생물학적 과정, 생활습관이 악당의 역할을 수행하는 것을 보여줍니다. 때로는 같은 스크립트 내에서. 카테고리들은 디자인으로 chồng ché: 피치는 같은 3분 이내에 의사, 정부 탄압, 염증을 비난 할 수 있습니다. 아래 표는 붐비는 의심의 목록입니다. 순위 hierarchy는 아닙니다.

이 줄들 중 어느 것도 상호 배제적이지 않으며, 샘플의 100%에 합치지는 않습니다. 이 점입니다. 하나의 추출은 동시에 세 줄에 달할 수 있습니다. 그래서 여러분이 적용하는 정의가, 순수 수치는 아니라, 데이터가 어떤 제목을 지원하는지 결정합니다.

빅 파마라는 이름이 얼마나 자주 붙나요?

빅 파마, 즉 특정 약 회사 또는 문장 자체는 우리의 코퍼시스에서 3,759 개의 악당 박수의 7.5%에 나타납니다. 또는 283 개의 추출입니다. 그것은 문자적 계산입니다. 추론이 없습니다. 라인 사이에 읽음도 없습니다. 단지 약 회사라는 이름이나 명확한 대리인이있는 스크립트입니다. 그것은 법적 검토에서 방어 할 수 있는 숫자입니다. 왜냐하면 해석적 판단이 필요하지 않기 때문입니다.

이 넓은 정의와 비교해 보자면, 어떤 기관이나 비난받는 기관이나 진리와 이익의 이유로 주장하는 모든 것을 포함하고, 그 숫자는 30.6%로 올라갑니다. 이 넓은 덩어리는 '그들은 당신이 알고 싶지 않다' 또는 '산업이 당신의 질병에서 이익을 얻는다' 같은 문구를 수집합니다. 어떤 회사가 이름이 나오지 않더라도. 7.5%에서 30.6% 사이의 격차는 이 페이지에서 출판하기 위해 존재하는 전체 방법론적 이야기입니다.

왜 숫자가 정의와 함께 이렇게 많이 변합니까?

이 숫자는 VSL 스크립트에서 '악범'이 한 가지 것이 아니라 정의가 하나로 묶여 있거나 분리되어 있다는 관련 주장의 일족이기 때문에 변경됩니다. 이 같은 데이터 세트에 대한 이전 자동 통과는 '빅 파마 26.2%' 이 발행된 규칙이 첨부되지 않은 숫자를보고했습니다. 명시된 정의에 대한 재 계산은 문자적 계산에 대해 7.5%와 넓은 숫자에는 30.6%를 얻었고, 둘은 이전 수치와 일치하지 않습니다.

그 이전 26.2%는 약학 특유의 언어를 일반 기관 및 정부 비난과 더하여 국경이 어디에 있는지 밝히지 않고 의료 설립 라인 일부의 일부를 혼합했습니다. 한계가 공개되면 숫자가 확인 될 수 있으며, 확인 가능성은 광고 리뷰 또는 콘텐츠 전략 회의에서 반복할만한 유일한 통계입니다. 그 뒤에 규칙이없는 숫자는 정확히 잘못되지 않습니다.

대신, 몸의 잘못은 무엇일까요?

기관이 아닌 우리 몸의 가장 큰 비약 악당은 신체 과정, 물질 또는 유기체입니다. 352개의 추출물질이 샘플의 9.4%를 차지하고, 문자 그대로의 빅 파마 수를 앞두고 있습니다. 그것은 염증, 기생충, 호르몬, '독물' 또는 비슷한 내부 메커니즘입니다.

이 숫자를 머리 속으로 합시다. 여러분은 조합된 비중을 계산하는 유혹을 받게 될 것입니다. 저항합니다. 범주들이 겹치며, 추출은 한 덩어리 이상에 도착할 수 있고, 여기서 발표된 원자력 계산은 소스 데이터를 새로 통과하지 않고 우리가 뒷받침할 준비가 된 유일한 숫자입니다.

• 의사 또는 의료 기관: 231개의 추출, 샘플의 6.1%
• 정부나 언론, 구체적으로 명명: 258개의 추출물, 6.9%.
• 나이를 먹이는 것, 중립적인 과정보다는 반대적인 과정으로 취급되는 것: 154 추출, 4.1%
• 식습관이나 생활습관, 회사나 기관이 아닌 적으로 설정: 151개의 추출, 4.0%.

어떤 틈새들은 제도적 비난에 가장 많이 의존하고 있습니까?

솔직히, 우리는 이 패스로부터 신뢰성 있는 틈새 틈새 나열을 가지고 있지 않습니다. 그리고 한 가지 발표는 추측을 의미할 것입니다. 3,759개의 추출 샘플은 악당 유형에 의해 분류되었습니다. 이 분석이 실행된 시점에서 틈새에 의해 표시되지 않았습니다. 그래서 테스토스테론이 관절통의 제안보다 의사의 비난에 더 의존한다고 주장하는 것은, 또는 당뇨병을 되돌리는 VSLs가 장내 건강에 대한 정부의 음모를 선호한다는 것은 현재 우리 자신의 숫자로 뒷받침 할 수 없는 주장입니다.

이 범주를 검토한 몇 년 동안 호르몬과 남성 건강 제안은 피부 관리 또는 체중 감량보다 의사와 정부에 대한 비난을 더 많이 내리는 경향이 있지만, 발표된 수치보다는 얼마나 자주 나타나는지에 대한 15%-40% 범위에서 작동 가설으로 간주합니다. 이 코퍼스의 틈새 태그 된 반복은 그것을 해결합니다. 그 때까지, 이것은 데이터가 지원하는 정직한 한계입니다.

왜 이 구별은 광고 검토에 중요합니까?

이 차이점은 중요하기 때문입니다. '빅 파마 악당'이라는 제도적 비난 라인을 위반하는 광고 리뷰 팀은 문자적 언급 규칙보다 훨씬 더 창의적인 검토를 할 것이며, 그 스윙은 스크립트가 거부되거나 승인되는지 결정합니다. 7.5% 문자적 인 경우 30.6% 쯤이면 동일한 코퍼스는 두 가지 매우 다른 준수 자세를 지원하고, 그 중 한 개만이 플랫폼의 실제 정책 언어가 일반적으로 목표로 하는 것을 일치합니다.

대부분의 광고 네트워크 건강 주장 정책은 특정, 이름 지어진 억제 주장을 목표로합니다. 플랫폼은 '파이저가 이 치료법을 억제했다'라고 말하는 것을 금지합니다. 노화 또는 호르몬 불균형을 비난하는 스크립트 아닙니다. 광범위한 정의를 스크리닝 트리거로 사용하는 리뷰어는 기관을 전혀 명명하지 않는 플래그를 초과합니다. 신체 프로세스를 비난하는 스크립트의 9.4%에 대한 검토 시간을 낭비하고 문자 그대로 언급 된 표준을 문제없이 제거합니다. 팀에서 사용하는 정의를 게시하고 그에 대한 감사.

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정보 를 책임감 있게 어떻게 사용 해야 하는지

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강력한 작업 흐름은 행동하기 전에 여러 가지 예를 비교합니다. 여러 언어, 여러 광고주 및 여러 함선 변종에서 동일한 메커니즘이 나타나면, 그것은 지속 가능한 시장 신호일 수 있습니다. 예를 한 번만 표시하거나 공격적인 주장에 의존하는 경우, 캠페인 템플릿이 아닌 연구 단서가 될 수 있습니다.

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