ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਰਿਫੰਡ ਚੈਕਲਿਸਟ

ਲੋਕ ਬਿਗਸਪਾਈ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਕਿਉਂ ਨਿਕਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਬਦਲਾਵ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਲੱਭਦੀਆਂ ਕਿ ਬਿਗਸਪਾਈ ਬੇਕਾਰ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਲੱਭਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਕਸਰ ਐਡਾਂ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਅਸਲੀ ਟੈਸਟ ਬਜਟ ਖਰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੀਡੀਆ ਬਾਇਅਰ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਡ ਲਾਈਵ ਫਨਲ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਕੀ ਫਨਲ ਫਲੋ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਫਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਜਾਂ ਸੈਚੁਰੇਟਿਡ ਦਿਸਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਰੀਏਟਿਵ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਹੈ।

ਨਵੀਂਅਤ ਆਰਕਾਈਵ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ

ਵੱਡੇ ਐਡ ਆਰਕਾਈਵ ਰਿਸਰਚ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਪੁਰਾਣੀ ਕਰੀਏਟਿਵ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਟਕਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਐਫਿਲੀਏਟ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿੱਚ, 30 ਤੋਂ 60 ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਐਡ ਅਜੇ ਵੀ ਐਂਗਲ ਇਤਿਹਾਸ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਮੰਨਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ ਉਹੀ ਹੁੱਕ ਅੱਜ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ: ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਨਾਲ 10% ਤੋਂ 30% ਤੱਕ ਐਕਸਪਲੋਰਟਰੀ ਬਜਟ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਮਰੇ ਹੁੱਕਾਂ, ਟੁੱਟੇ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪਾਥਾਂ, ਜਾਂ ਸੈਚੁਰੇਟਿਡ ਐਂਗਲ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਨਾਲ ਦਾਖ਼ਲੇ ਰਾਹੀਂ। ਇਸਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਰੇਂਜ ਵਜੋਂ ਲਓ, ਸਰਵਜਨਿਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।

ਐਡ ਕਾਰਡ ਫਨਲ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ

ਇੱਕ ਐਡ ਕਾਰਡ ਵਾਅਦਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਸੇ ਦੇ ਪੂਰੇ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ।

ਡਾਇਰੈਕਟ-ਰਿਸਪਾਂਸ ਕੈਂਪੇਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀਲੈਂਡਰ, VSL ਸੀਕਵੈਂਸ, ਲੀਡ ਕੈਪਚਰ, ਚੈਕਆਉਟ ਪਾਥ, ਅੱਪਸੇਲ ਬਣਤਰ, ਕਨਟੀਨਿਊਟੀ ਆਫਰ, ਅਤੇ ਕਮਪਲਾਇੰਸ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਪੱਧਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਸਤ੍ਹਾ ਦੀ ਕਰੀਏਟਿਵ ਕਾਪੀ ਕਰ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਸ ਮੋਨਿਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਾਜ਼ਿਕ ਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਨੇ ਕੈਂਪੇਨ ਨੂੰ ਕਾਬਲ-ਅਮਲ ਬਣਾਇਆ ਸੀ।

ਟੀਮ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਇਕੱਲੇ ਐਫਿਲੀਏਟ ਹੱਥੋਂ ਲਿੰਕ ਚੈੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪੱਕੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਪਲੋਰਟਰੀ, ਪ੍ਰੀ-ਸਕੇਲ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਜਾਂ ਸੰਭਾਵਤ ਸੈਚੁਰੇਟਿਡ ਵਜੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਬਾਇਅਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬਹਿਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫਨਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਦੇਖਣੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ

ਬ੍ਰੈਂਡ ਨਾਂਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਜੋ ਟੂਲ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ, ਉਹ ਲਾਈਵ ਫਨਲ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਊਰੇਟਿਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਰਵਿਸ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਵਿਆਪਕ ਬ੍ਰੇਨਸਟਾਰਮਿੰਗ ਲਈ ਘੱਟ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਡਾਇਰੈਕਟ-ਰਿਸਪਾਂਸ ਬਾਇਅਰ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਗੈਪ ਨੂੰ ਭਰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਗੈਪ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਆਪਕ ਖੋਜ ਟੂਲ ਚੁਣੋ। ਜੇ ਗੈਪ ਸਪੈਂਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯਕੀਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਫਨਲ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਜੋੜੋ।

ਬਿਗਸਪਾਈ, AdSpy, Anstrex, ਪਬਲਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਤੁਲਨਾ

ਸਹੀ ਤੁਲਨਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ “ਕਿਹੜਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਹੈ?” ਇਹ ਹੈ ਕਿ “ਕਿਹੜਾ ਸਰੋਤ ਸਾਨੂੰ ਖਰਾਬ ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਈਵ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?”

ਬਿਗਸਪਾਈ ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਰੀਏਟਿਵ ਡਾਟਾਬੇਸ

ਬਿਗਸਪਾਈ-ਸਟਾਈਲ ਟੂਲ ਤਦ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਡ ਕਾਂਸੈਪਟਾਂ, ਪੇਜ ਫਾਰਮੈਟਾਂ, ਪਲੇਸਮੈਂਟਾਂ, ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰ ਕਰੀਏਟਿਵ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਸਕੈਨ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਉੱਪਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ ਐਂਗਲ ਅਤੇ ਰਿਫਰੈਂਸ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਖਤਰਾ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟਾਂ ਜਾਂ ਆਰਕਾਈਵ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕਰੀਏਟਿਵ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਦੀ ਲਾਈਵ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਫਿਰ ਵੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ।

AdSpy-ਸਟਾਈਲ ਸੋਸ਼ਲ ਐਡ ਰਿਸਰਚ

AdSpy ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੋਸ਼ਲ ਐਡ ਡਾਟਾਬੇਸ ਬਾਇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀਵਰਡ, ਐਡਵਰਟਾਈਜ਼ਰ, ਕਾਪੀ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੁੱਕਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਟ੍ਰੇਡਆਫ਼ ਵੀ ਉਹੀ ਹੈ: ਸੋਸ਼ਲ ਐਡ ਦੀ ਦਿੱਖ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਫਨਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਇਸਨੂੰ ਉਮੀਦਵਾਰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਫਿਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਜਟ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪਾਥਾਂ ਅਤੇ ਆਫਰ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

Anstrex ਅਤੇ ਨੈਟਿਵ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰਿਸਰਚ

Anstrex ਅਕਸਰ ਤਦ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਨੈਟਿਵ ਐਡ, ਈ-ਕਾਮਰਸ ਆਫਰ, ਡਰਾਪਸ਼ਿਪਿੰਗ, ਜਾਂ ਪਬਲਿਸ਼ਰ-ਸਟਾਈਲ ਪਲੇਸਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤ ਨੈਟਿਵ-ਭਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਸੋਸ਼ਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਚੈਨਲ ਫਿਟ ਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਇਅਰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ Meta, YouTube, TikTok, ਜਾਂ ਈਮੇਲ-ਚਲਿਤ ਐਫਿਲੀਏਟ ਫਨਲ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਨੈਟਿਵ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟੂਲ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਬਣਨ ਦੀ ਥਾਂ ਇੱਕ ਗੌਣ ਸਰੋਤ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Meta Ad Library ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸਰੋਤ

Meta Ad Library ਜਨਤਕ ਐਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਅਤੇ ਐਡਵਰਟਾਈਜ਼ਰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਜਾਂਚਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਾ ਮੁਕਾਬਲਾਤਮਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਫਨਲ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਦਿਖਣਯੋਗ, ਮੌਜੂਦਾ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਐਡਵਰਟਾਈਜ਼ਰ ਅਕਾਊਂਟ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਨ।

BOFU ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ

ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਐਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਰਸਤੇ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, ਵੀਡੀਓ ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ, ਬ੍ਰਿਜ ਪੇਜ, ਚੈਕਆਉਟ, ਆਫਰ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਅਤੇ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਸੰਕੇਤ। ਇੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਉਮੀਦਭਰੀ ਦਿਖਣ ਵਾਲੀ ਐਡ ਨੂੰ ਉਸ ਕੈਂਪੇਨ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ।

Daily Intel Service ਇਸ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਫਿਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਬਾਇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਕਰੀਏਟਿਵ ਥੰਬਨੇਲਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਆਰਕਾਈਵ ਦੀ ਥਾਂ ਸਰਗਰਮ ਸਕੇਲਿੰਗ VSL ਅਤੇ ਫਨਲ-ਫਲੋ ਰਿਸਰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਸਿਗਨਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਰਿਸਰਚ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ Daily Intel Service methodology ਵਿੱਚ ਵੇਖੋ।

ਇੱਕੋ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਬਿਨਾਂ ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੂਲ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਨਾ ਬਦਲੋ। ਉਹੀ ਆਫਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਉਹੀ ਬਾਇਅਰ, ਅਤੇ ਉਹੀ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਚਲਾਓ।

30-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਟੈਸਟ ਵਿੰਡੋ ਵਰਤੋ

30 ਦਿਨ ਇੰਨੇ ਲੰਬੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਫਿਟ ਵਿੱਚ ਲਾਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਜਾਏ। ਟੈਸਟ ਦੌਰਾਨ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ:

• 10 ਟੈਸਟਯੋਗ ਐਂਗਲ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ
• ਫਨਲ ਲਾਈਵ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ
• ਸਪੈਂਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ
• ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ KPI ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ
• ਵਰਤਣਯੋਗ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਘੰਟੇ
• ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਾਇਅਰ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਸਕੋਰ, 1 ਤੋਂ 5 ਦੇ ਸਧਾਰਣ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ

ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਟਾਰਗਟ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲੋਂ 15% ਤੋਂ 25% ਤੇਜ਼ ਰਿਸਰਚ-ਟੂ-ਟੈਸਟ ਚੱਕਰ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲੇਬਲ ਕਰੋ।

ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ, ਫੀਚਰ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ

ਫੀਚਰ ਚੈਕਲਿਸਟ ਕਮਜ਼ੋਰ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਿਖਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਟੂਲ ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਹਰ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਨਵੀਂਅਤ, ਫਨਲ ਗਹਿਰਾਈ, ਚੈਨਲ ਫਿਟ, ਐਕਸਪੋਰਟਯੋਗਤਾ, ਟੀਮ ਵਰਤਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਤੋਂ-ਭਰੋਸਾ ਅਨੁਪਾਤ ਲਈ 1 ਤੋਂ 5 ਸਕੋਰ ਦਿਓ। ਜੇ ਕੋਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਪਰ ਲਾਂਚ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਸੰਭਵਤ: ਇੱਕ ਰਿਸਰਚ ਖਿਡੌਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਆਪਰੇਟਿੰਗ ਐਸੈੱਟ।

ਕਮਪਲਾਇੰਸ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ

ਐਡ ਰਿਸਰਚ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਫੈਸਲਾ-ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। Google ਦੀ helpful content guidance ਸਰਚ ਕਨਟੈਂਟ ਲਈ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰੋ।

ਉਸ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਿਯਮ ਵੀ ਜਾਂਚੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰ ਦਾ ਐਡ ਦਿਖਣਾ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਸਦੇ ਦਾਅਵੇ, ਲੈਂਡਿੰਗ ਫਲੋ, ਜਾਂ ਟਾਰਗੇਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਡੇ ਅਕਾਊਂਟ ਲਈ ਕਮਪਲਾਇੰਟ ਹੈ।

ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਿਗਸਪਾਈ ਰਿਫੰਡ ਚੈਕਲਿਸਟ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਗਸਪਾਈ ਰਿਫੰਡ ਲਈ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੱਥਾਤਮਕ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੱਖੋ। ਰਿਫੰਡ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪਲਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਬਿਲਿੰਗ ਸਮਾਂ, ਪੇਮੈਂਟ ਮੈਥਡ, ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਜਦ ਤੱਕ ਬਿਗਸਪਾਈ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾ ਕਰੇ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਮੰਨ ਕੇ ਨਾ ਚਲੋ।

ਬੇਨਤੀ ਖੋਲ੍ਹਣ ਜਾਂ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਰਤੋ:

1. ਆਪਣੇ ਅਕਾਊਂਟ, ਅਸਲੀ ਰਸੀਦ, ਅਤੇ ਨਵੀਂਕਰਨ ਨੋਟਿਸ ਵਿੱਚ ਪਲਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵੇਖੋ।
2. ਇਨਵੌਇਸ ID, ਚਾਰਜ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਨਵੀਂਕਰਨ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਅਕਾਊਂਟ ਇਮੇਲ, ਅਤੇ ਪਲਾਨ ਦਾ ਨਾਮ ਦਰਜ ਕਰੋ।
3. ਅਣਮੈਲ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵਜ੍ਹਾ ਲਿਖੋ, ਜਿਵੇਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਘਾਟ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਬਿਲਿੰਗ, ਨਵੀਂਕਰਨ ਉਲਝਣ, ਜਾਂ ਫੀਚਰ ਫਿਟ।
4. ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਅਕਾਊਂਟ ਜਾਂ ਬਿਲਿੰਗ ਚੈਨਲ ਰਾਹੀਂ ਸਪੋਰਟ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
5. ਲਿਖਤੀ ਫੈਸਲਾ, ਰਿਫੰਡ ਦੀ ਰਕਮ, ਅਤੇ ਉਮੀਦਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟਾਈਮਲਾਈਨ ਮੰਗੋ।
6. ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸੰਭਾਲੋ।
7. ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਸਪੋਰਟ ਨੂੰ ਵਾਜਬ ਮੌਕਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ ਕਾਰਡ ਜਾਂ ਪੇਮੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਡਿਸਪਿਊਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰਿਫੰਡ ਸੁਨੇਹਾ ਛੋਟਾ, ਖਾਸ, ਅਤੇ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੁਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਪੋਰਟ ਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਕੇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਬਿਲਿੰਗ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਓਪਰੇਟਰ ਕਿਸਮ ਅਨੁਸਾਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਸਟੈਕ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰ ਦੀ ਯਕੀਨੀਅਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਸਦੀ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਸਟੈਕ ਮਿਲਾਓ।

ਛੋਟੇ ਬਜਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਬਜਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਫੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਜੋਖਮ ਅਧੂਰੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

Daily Intel Service ਕਦੋਂ ਫਿਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

Daily Intel Service ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਾਸੰਗਿਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ BigSpy ਬਹੁਤ ਉੱਪਰੀ ਲੱਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕਰੀਏਟਿਵ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਲੱਭਣ ਦੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਰਗਰਮ ਫਨਲ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਬਣੀ ਹੈ ਜੋ VSL ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ, ਲੈਂਡਿੰਗ-ਫਲੋ ਬਣਤਰ, ਅਤੇ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹਰ ਬਾਇਅਰ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਲਾਂਚ ਜਾਂ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਫਨਲ ਕਨਟੈਕਸਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਫਿਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ Daily Intel Service vs AdSpy comparison ਵਿੱਚ।

ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ

ਇੱਕ ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਉਸ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ ਜਿਸਨੂੰ ਇਹ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਕਰੀਏਟਿਵ ਡਿਸਕਵਰੀ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਰਤੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਬੂਤ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰ ਦਾ ਪਾਥ ਲਾਈਵ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜੋੜੋ। ਜੇ ਦੋਵੇਂ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਟੈਕ ਬਣਾਓ ਅਤੇ 30-ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਨਾਲ ਉਸਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਦਲਾਵ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਖਰਾਬ-ਟੈਸਟ ਜੋਖਮ ਘਟਾਏ, ਰਿਸਰਚ ਚੱਕਰ ਛੋਟੇ ਕਰੇ, ਅਤੇ ਸਪੈਂਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਪਸ਼ਟ ਸਬੂਤ ਦੇਵੇ। ਡਾਟਾਬੇਸ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੀਂਅਤ, ਫਨਲ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਫਿਟ ਹੱਲ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਪ੍ਰ: ਡਾਇਰੈਕਟ-ਰਿਸਪਾਂਸ ਐਫਿਲੀਏਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਕੀ ਹੈ?
ਉੱ: ਡਾਇਰੈਕਟ-ਰਿਸਪਾਂਸ ਐਫਿਲੀਏਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਟੈਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਐਡ ਐਂਗਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਡਿਸਕਵਰੀ ਸਰੋਤ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਰੋਤ ਜੋ ਲਾਈਵ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, VSLs, ਅਤੇ ਆਫਰ ਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰ: ਟੂਲ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਕੀ ਬਿਗਸਪਾਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ?
ਉੱ: ਹਾਂ। ਬਿਗਸਪਾਈ ਅਜੇ ਵੀ ਕਰੀਏਟਿਵ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰ ਸਕੈਨਿੰਗ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਪੈਂਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਤਾਜ਼ਾ ਫਨਲ ਕਨਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰ: ਬਿਗਸਪਾਈ ਰਿਫੰਡ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਾਂ?
ਉੱ: ਇਨਵੌਇਸ ਵੇਰਵੇ, ਚਾਰਜ ਦੀਆਂ ਮਿਤੀਆਂ, ਅਕਾਊਂਟ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਬਿਆਨ, ਅਤੇ ਲਿਖਤੀ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਟਾਈਮਲਾਈਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਕੇ ਆਪਣੀ ਬਿਗਸਪਾਈ ਰਿਫੰਡ ਬੇਨਤੀ ਸੁਧਾਰੋ।

ਪ੍ਰ: AdSpy, Anstrex, ਜਾਂ ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਰਵਿਸ ਕਿਹੜੀ ਚੁਣੀਏ?
ਉੱ: ਚੈਨਲ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਚੁਣੋ। AdSpy-ਸਟਾਈਲ ਟੂਲ ਸੋਸ਼ਲ ਐਡ ਰਿਸਰਚ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, Anstrex ਨੈਟਿਵ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਰਿਸਰਚ ਲਈ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਦ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਈਵ ਪਾਥ ਜਾਂਚਣੇ ਹੋਣ।

ਪ੍ਰ: ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਿਗਸਪਾਈ ਵਿਕਲਪ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਉੱ: 30-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਵਿੰਡੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਸਰਚ ਗਤੀ, ਲਾਈਵ-ਫਨਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਸਮਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵਰਕਲੋਡ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰ: ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਐਡ ਸਪਾਈ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਉੱ: ਫਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਉਹ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਐਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, VSLs, ਚੈਕਆਉਟ ਪਾਥ, ਆਫਰ ਬਣਤਰ, ਅਤੇ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਸਿਗਨਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਐਡ ਸਪਾਈ ਡਾਟਾਬੇਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰੀਏਟਿਵ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰ: ਕੀ Daily Intel Service ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਹੈ?
ਉੱ: ਨਹੀਂ। ਇਹ ਇਕੱਲੀਆਂ ਜਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਾਈਵ VSL ਅਤੇ ਫਨਲ-ਫਲੋ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵੱਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਆਰੀਕ੍ਰਿਤ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਬਾਇਅਰ ਵਰਕਫਲੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।