LINKEDIN ADSをMUSEに接続
Muse で LinkedIn 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。
LinkedIn AdsをAdzviserに接続
Adzviser で、LinkedIn Ads 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、スポンサーアカウントを確認します。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LINKEDIN ADSレポート
リード形のフンタが弱いところを見つける
確認できるレポートを作成する
本日を除く直近30日間と、その前の30日間を比較してください。リード獲得キャンペーンについて、広告費、フォームの表示数、リード数、完了率、リード獲得単価を取得してください。フォームは多く開かれているのに送信完了が少ないキャンペーンを特定してください。率の根拠となる件数も示し、少数のデータを確かな傾向として扱わないようにしてください。
ビジネスの成果を明確にする
リードフォームの送信、ウェブサイトでのコンバージョン、CRMで商談化した見込み客は、それぞれ異なる成果です。まず分析の目的を1つに絞り、次の段階は別に確認してください。リード獲得単価が低くても、質が事業目標に合っているとは限りません。広告レポートだけでは判断できない点です。
キャンペーンの準備とフォームのレビュー
Muse を問い合わせ、最大のリード毎のコスト増加をランク付けし、支出やリード量がどの程度変化したかを説明します。フォーム完了率が低いキャンペーンの場合、フォーム、オファー、オーディエンスについての質問を準備して、Campaign Manager で検証します。
このレポートの指標: Total spent; Leads; Lead form opens; Cost per lead; Lead form completion rate (%).
関連する内訳: Campaign name; Campaign ID.
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 LinkedIn 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LinkedIn 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を使うか確認してください。本日を除く直近30日間と、その前の30日間を比較してください。リード獲得キャンペーンについて、広告費、フォームの表示数、リード数、完了率、リード獲得単価を取得してください。フォームは多く開かれているのに送信完了が少ないキャンペーンを特定してください。率の根拠となる件数も示し、少数のデータを確かな傾向として扱わないようにしてください。対応するレポートで次の指標を使用してください:Total spent, Leads, Lead form opens, Cost per lead, Lead form completion rate (%)。内訳に使う項目:Campaign name, Campaign ID。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。
