SPOTIFY ADSをMUSEに接続
Muse で Spotify 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。
Spotify AdsをAdzviserに接続
Adzviser で、Spotify 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SPOTIFY ADSレポート
アドセットごとの聴取性能比較
確認できるレポートを作成する
本日を除く直近14日間について、対応する広告セット単位または広告単位で、広告費、インプレッション数、リーチ、完全再生数、完全再生率、クリック数を取得してください。その前の14日間と比較し、完全再生数の変化が最も大きいものを特定してください。完全再生率と件数を併記し、率の変化と配信量の変化を区別できるようにしてください。
読み込み完了とクリックを別々の信号として扱う
広告を完了するときとクリックするときは異なる反応を示します。オーディオキャンペーンは、クリックを唯一の目標にしないで、注意やリッチを評価できます。複数の広告セットに重なり合う聴取者が出現する可能性があるので、プラットフォームが返す範囲でリッチを維持してください。
次のテストの準備
完全聴取の傾向が異なる広告をMuseに比較してもらい、クリエイティブを見直すための根拠をまとめます。メッセージやオーディエンスに関する説明は仮説として示してください。配信レポートだけでは、個々のリスナーが反応した理由までは分かりません。
このレポートの指標: Spend; Impressions; Reach; Completes; Completion rate; Clicks.
関連する内訳: 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 Spotify 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Spotify 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14日間について、対応する広告セット単位または広告単位で、広告費、インプレッション数、リーチ、完全再生数、完全再生率、クリック数を取得してください。その前の14日間と比較し、完全再生数の変化が最も大きいものを特定してください。完全再生率と件数を併記し、率の変化と配信量の変化を区別できる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：Spend, Impressions, Reach, Completes, Completion rate, Clicks。内訳に使う項目：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。
