YAHOO DSPをMUSEに接続
Muse で Yahoo DSP 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。
Yahoo DSPをAdzviserに接続
クライアント ID とクライアント秘密を使って Yahoo DSP に接続します。 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、広告主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YAHOO DSPレポート
キャンペーンライン別の支出と視聴率の見直し
確認できるレポートを作成する
1つの広告主について、本日を含まない2つの7日間を比較してください。対応するキャンペーン別またはライン別の内訳で、広告主の広告費、インプレッション数、測定可能なインプレッション数、視認可能なインプレッション数、コンバージョン数を取得してください。広告費の増減額の大きさでラインを並べ、コンバージョンとビューアビリティが同じ方向に変化したかを示してください。
一貫した見やすさ分母を使う
測定可能なインプレッションと見ることができるインプレッションは測定の異なる段階を記述します。レートを計算する前に報告された分母を明示的に保持してください。カタログは一般的な測定値と Moat 特有の測定値も提供します。比較の途中で一つのファミリーを他のファミリーに置き換えないでください。広告主の支出と通貨を一貫してラベル付けします。
行アイテム調査を準備
利用可能な出版社、ドメインまたはクリエイティブの詳細を Muse に問い合わせます。その証拠を使ってインベントリまたはクリエイティブのレビューを選択し、アトリビューション設定とコンバージョン定義を変更しないでください。
このレポートの指標: Advertiser spending; Impressions; Measurable impressions; Viewable impressions; Conversions.
関連する内訳: Campaign; Line; Advertiser currency.
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 Yahoo DSP 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Yahoo DSP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主アカウントを使うか確認してください。1つの広告主について、本日を含まない2つの7日間を比較してください。対応するキャンペーン別またはライン別の内訳で、広告主の広告費、インプレッション数、測定可能なインプレッション数、視認可能なインプレッション数、コンバージョン数を取得してください。広告費の増減額の大きさでラインを並べ、コンバージョンとビューアビリティが同じ方向に変化したかを示してください。対応するレポートで次の指標を使用してください:Advertiser spending, Impressions, Measurable impressions, Viewable impressions, Conversions。内訳に使う項目:Campaign, Line, Advertiser currency。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。
