广告情报
竞品广告研究、创意分析与平台情报，面向增长团队。
视频广告规模化生产 2026：AI 工具、模板系统和测试框架
一份视频广告规模化生产实操指南：真正能用的 AI 生成工具、快速迭代的模板系统、各平台格式要求、以及如何构建每批次都更优的测试飞轮。
Retargeting 广告策略 2026：竞品分析 + 意图分层 + 素材测试
2026 年 Retargeting 广告策略实操：分析竞品再营销广告、按意图深度分层受众、按漏斗阶段匹配素材类型、测量增量而非只看最终点击。
LinkedIn 广告竞品研究：2026 年如何分析 B2B 对手投放
LinkedIn 广告竞品研究方法：LinkedIn Ads Library 实操、从广告文案推断 B2B 定向策略、落地页配对分析，以及每周 30 分钟的竞品监控流程。
付费广告竞品分析：2026 年 7 步工作流
系统化付费广告竞品分析方法：收集公开广告、竞价信号、落地页证据和自有数据，评估置信度，将发现转化为可执行广告测试。
AdWords Intelligence：2026 年 Google Ads 竞品研究方法
系统掌握 AdWords Intelligence 方法：利用 Google Ads 公开数据、Auction Insights、关键词信号和落地页分析，将竞品情报转化为可落地的 PPC 测试决策。
Google Ads Auction Insights vs Transparency Center：什么时候用哪个？
一篇面向 2026 PPC 竞品研究的实用对比：Google Ads Auction Insights 和 Google Ads Transparency Center 各自能看什么、不能看什么。
Facebook Ads Library 多久更新一次？2026 实用指南
一篇关于 facebook ads library update 的实用指南：解释 refresh delay、缺失广告、监控频率，以及什么时候需要 ad intelligence tools。
Playable Ads：案例、开发流程和适用场景
面向 app 增长团队的 playable ads 指南：覆盖 playable app 场景、playable ads development、技术 QA、测试指标和竞品研究。
Competitor Ads：如何发现、分析并持续追踪竞争对手广告
一套实用的 competitor ads 研究流程：从搜索、展示、社媒、视频、原生广告和落地页中发现竞争对手广告，并把公开信号转化为可执行的投放测试。
Competitor Ad Spend：如何用公开信号估算竞品预算
学习如何用 public ad signals、Auction Insights context、creative volume、landing-page investment 和 confidence scoring 方向性估算 competitor ad spend。
Competitor Display Ads：如何追踪竞品展示广告创意
学习如何 track competitor display ads：收集 display ad examples，记录 placements、offers 和 landing pages，并把 display ad research 转成更好的创意测试。
Competitor PPC Ads：如何研究竞品关键词、广告文案和落地页
一套研究 competitor PPC ads 的实操流程：找到可见 search ads，判断 keyword intent，拆解 ad copy，检查 landing page，并把证据转成可测试动作。