TIKTOK ORGANICをMUSEに接続
Muse で TikTok Organic 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。
TikTok OrganicをAdzviserに接続
Adzviser で、TikTok Organic 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、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TIKTOK ORGANICレポート
定義されたビデオのグループで応答を比較します
確認できるレポートを作成する
直近30日間に公開された動画を選び、動画ID、キャプション、公開日、長さ、視聴回数、いいね数、コメント数、シェア数を取得してください。公開日は分析対象の動画を選ぶ基準として使ってください。すべての視聴がその期間内に発生したことを意味するわけではありません。Museに、視聴回数に対してコメントやシェアが多い動画を特定させてください。
ビデオの経過時間と利用可能な測定値を考慮する
古いビデオは活動を蓄積するのに時間がかかりました。同じ年齢のビデオを比較するか、制限を明示的に指定してください。ビデオの持続時間はビデオの長さであり、視聴時間や平均視聴者留保時間ではありません。現在のカタログは視聴回数と持続時間から完了率を推定するには十分な証拠を提供していません。
具体的な応答を中心にテストを計画します
Muse を要求して、共有やコメント活動が強いビデオのキャプションとトピックを比較します。新しいアイデアとテストする応答メトリックを選択します。現在のプロフィールフォロワーとフォロワーの成長を分離して保存します。歴史的なスナップショットがない場合は。
このレポートの指標: Video views; Video likes; Video comments; Video shares; Video duration (seconds).
関連する内訳: Video ID; Video caption; Video create date.
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 TikTok Organic 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TikTok Organicを分析してください。ワークスペースの一覧を表示し、接続済みのどのプロフィールを使うか確認してください。直近30日間に公開された動画を選び、動画ID、キャプション、公開日、長さ、視聴回数、いいね数、コメント数、シェア数を取得してください。公開日は分析対象の動画を選ぶ基準として使ってください。すべての視聴がその期間内に発生したことを意味するわけではありません。Museに、視聴回数に対してコメントやシェアが多い動画を特定させてください。対応するレポートで次の指標を使用してください:Video views, Video likes, Video comments, Video shares, Video duration (seconds)。内訳に使う項目:Video ID, Video caption, Video create date。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。
