AMAZON ADSをMUSEに接続
Muse で Amazon Ads レポートを設定する
Adzviser は、MCP レポート ツールを通じてソース データを取得します。 Muse は、これらの結果を使用して質問に答えます。 Adzviser でソースを接続し、Muse がその接続を使用することを許可します。
Amazon AdsをAdzviserに接続
Amazon Ads にログインし、Adzviser がそのレポートデータを読むことを許可し、同じ広告アカウントから一つ以上の国の市場を選択します。Muse で使用するワークスペースにソースを追加します。
Adzviserセットアップを開く→Muse で Adzviser を承認する
開く Muse.ai 「https://mcp.adzviser.com/http でカスタム Adzviser MCP に接続できますか?」と送信します。 Adzviser カードで [接続] を選択し、Adzviser にサインインして、MCP 経由で [認証を完了] を選択します。 Museに戻ります。
https://mcp.adzviser.com/http最初の結果を確認する
Muse に Adzviser ワークスペースとそのソースのリストを要求します。ワークスペースを選択し、広告アカウントと選択したマーケットプレイスを確認します。分析を拡張する前に、既知の期間の小さなレポートを要求します。
Adzviser レポート接続は読み取り専用です。分析用のデータを取得できます。ソースレコードやキャンペーンを編集することはできません。
まず試したいAMAZON ADSレポート
各マーケットプレイス内の広告効率を見直す
確認できるレポートを作成する
選んだマーケットプレイスについて、本日を含まない2つの7日間を比較してください。キャンペーン別に広告費、インプレッション数、クリック数、取得可能な7日間のACOSとROASの項目を示してください。まず広告費で順位付けし、広告費が多いのにレポート上のリターンが低いキャンペーンを特定してください。マーケットプレイスと通貨は分け、異なる通貨を混ぜた合計を出さないでください。
アトリビューションウィンドウを比較と一致させる
カタログは 7 日と 14 日のリターン計量を区別します。これらを混合すると、実際には報告定義の変更である見かけの性能変化を生成します。ACOS は、広告費用を割り当てられた売上に対して表現し、ROAS は、割り当てられた売上をコストに対して表現します。両方とも割り当てと報告範囲に依存します。
製品やターゲティングの詳細を確認
検討すべきキャンペーンの場合は、利用可能なレポートがサポートする製品またはターゲティングの内訳を問い合わせてください。同じ市場と日付に対してその詳細を比較してください。混合アカウント比から決定する代わりに、Amazon Adsに焦点を当てた検討を準備するために使用してください。
このレポートの指標: Spend; Impressions; Clicks; ACOS (7 day); ROAS (7 day).
関連する内訳: Campaign name; Account country; Currency.
ここで挙げた項目は分析の出発点です。すべての組み合わせを1つのレポートで取得できるとは限りません。レポートの集計レベルが異なる場合は分けてリクエストしてください。その他の項目は、 完全なフィールドカタログ でご確認ください。
MUSEにコピー
最初の Amazon Ads 分析を実行する
接続後にこれを貼り付けます。質問に合わせて期間や研究テーマを変更し、結果を取得する前にMuseに選択を確認させます。
Adzviserを使ってAmazon Adsを分析してください。ワークスペースの一覧を表示し、接続済みのどの広告アカウントと対象マーケットプレイスを使うか確認してください。選んだマーケットプレイスについて、本日を含まない2つの7日間を比較してください。キャンペーン別に広告費、インプレッション数、クリック数、取得可能な7日間のACOSとROASの項目を示してください。まず広告費で順位付けし、広告費が多いのにレポート上のリターンが低いキャンペーンを特定してください。マーケットプレイスと通貨は分け、異なる通貨を混ぜた合計を出さないでください。対応するレポートで次の指標を使用してください:Spend, Impressions, Clicks, ACOS (7 day), ROAS (7 day)。内訳に使う項目:Campaign name, Account country, Currency。組み合わせて取得できる項目を確認し、集計レベルごとに表を分けてください。実際のレポート対象日または観測期間を明記してください。根拠となるデータ行を示し、結論を簡潔にまとめたうえで、次に調べることを1つ提案してください。欠損データを明示し、観測された変化と考えられる原因を区別してください。
