CAMPAIGN MANAGER 360をMUSEに接続
Muse で Campaign Manager 360 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。
Campaign Manager 360をAdzviserに接続
Adzviser で、Campaign Manager 360 にサインインし、Adzviser がそのレポート データを読み取ることを許可します。 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、ユーザプロファイルを確認します。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CAMPAIGN MANAGER 360レポート
提供と結果のギャップを持つ配置を識別する
確認できるレポートを作成する
Campaign Manager 360のユーザープロフィールを選び、本日を含まない2つの7日間を比較してください。プレースメント別にインプレッション数とクリック数を取得し、選んだアクティビティに対応するコンバージョンレポートを追加してください。配信量の変化が大きい順にプレースメントを並べ、関連する成果の変化を比較してください。定義の異なるアクティビティを合算しないでください。
Floodlight アクティビティの定義を一貫させる
コンバージョンレポートを役立てるには、何をカウントしているのかを明確にする必要があります。複数のアクティビティがファネルの異なる段階を表したり、同じ行動を重複して計測したりする場合があります。Campaign Manager 360と広告購入プラットフォームでは成果のアトリビューション方法が異なることがあるため、差異を調べる際は指標の定義をそろえてください。
メディアチームの配置レビューを作成
配信量が増えた一方で、選択した成果が減った広告掲載枠をMuseに特定してもらいます。掲載枠の識別子、両期間の数値、入稿や計測の設定を確認するための具体的な質問を示してください。掲載枠とアクティビティの設定を確かめるまでは、原因を断定しないでください。
このレポートの指標: Impressions; Clicks; Conversions.
関連する内訳: Placement; Activity.
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 Campaign Manager 360 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Campaign Manager 360を分析してください。ワークスペースの一覧を表示し、接続済みのどのユーザープロフィールを使うか確認してください。Campaign Manager 360のユーザープロフィールを選び、本日を含まない2つの7日間を比較してください。プレースメント別にインプレッション数とクリック数を取得し、選んだアクティビティに対応するコンバージョンレポートを追加してください。配信量の変化が大きい順にプレースメントを並べ、関連する成果の変化を比較してください。定義の異なるアクティビティを合算しないでください。対応するレポートで次の指標を使用してください:Impressions, Clicks, Conversions。内訳に使う項目:Placement, Activity。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。
