META ADSをMUSEに接続
Muse で Meta 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。
Meta AdsをAdzviserに接続
Adzviser で、Meta 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をリストするよう依頼します。ワークスペースを選択し、広告アカウントを確認します。分析を拡大する前に、既知の期間についての小規模なレポートをリクエストします。
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META ADSレポート
広告配信コストの上昇と成果の変化を分けて確認する
確認できるレポートを作成する
1つの広告アカウントについて、本日を除く直近7日間と、その前の1週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、リーチ、フリークエンシー、レポート上のROASを示してください。広告費が増えた一方、ROASが低下したキャンペーンを挙げてください。変化が大きいものは広告セット別の詳細を別途取得し、結果に適用されるアトリビューション設定を明示してください。
リーチと広告に帰属する売上を正しく読み解く
キャンペーン間でオーディエンスが重複するため、リーチを合計してもアカウント全体のユニークリーチにはなりません。同様に、Meta に帰属する購入とストアの注文は、同じ売上を異なる視点で捉えたもので、別々の収益ではありません。フリークエンシーの上昇は配信状況やクリエイティブを見直すきっかけになりますが、それだけで広告疲れが起きているとは判断できません。
クリエイティブテストの候補リストを作成する
フラグが設定された広告セットについては、利用可能な広告レベルの結果を比較し、変更を引き起こした広告に名前を付けます。これらの観察に基づいた 2 つのテスト仮説と、各テストの評価に使用する指標と報告期間を尋ねます。
このレポートの指標: Spend; Impressions; Reach; Frequency; Return On Ad Spend (ROAS).
関連する内訳: Campaign Name; Ad Set Name; Ad Name.
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 Meta 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Meta 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。1つの広告アカウントについて、本日を除く直近7日間と、その前の1週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、リーチ、フリークエンシー、レポート上のROASを示してください。広告費が増えた一方、ROASが低下したキャンペーンを挙げてください。変化が大きいものは広告セット別の詳細を別途取得し、結果に適用されるアトリビューション設定を明示してください。対応するレポートで次の指標を使用してください:Spend, Impressions, Reach, Frequency, Return On Ad Spend (ROAS)。内訳に使う項目:Campaign Name, Ad Set Name, Ad Name。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。
