ใช้ ChatGPT และ Claude สำหรับการวิจัย Native Ads: กระบวนการทำงานแบบ MCP

คุณสามารถทำการวิจัย Native Ads ที่จริงจังจากภายใน ChatGPT หรือ Claude ได้ โดยเชื่อมต่อผู้ช่วย AI กับไลบรารีโฆษณาผ่าน MCP (Model Context Protocol) แทนที่จะคลิกผ่านฟิลเตอร์เป็นชั่วโมง คุณถามคำถาม — "หาผู้โฆษณาเกี่ยวกับปวดข้อที่รันยาวที่สุดบน Taboola ในสหรัฐฯ และจัดกลุ่มตามหัวข้อของพวกเขา" — และผู้ช่วยจะเชื่อมโยงการเรียกเครื่องมือแบบเรียลไทม์กับดัชนีของครีเอทีฟ Native Ads มากกว่า 725,000 รายการจากผู้โฆษณากว่า 29,000 รายบน 49 เน็ตเวิร์ก (มิถุนายน 2026) บทช่วยสอนนี้ครอบคลุมการตั้งค่าห้านาทีและกระบวนการวิจัย 5 รูปแบบที่ใช้ได้จริงในชีวิตประจำวัน พร้อมกับรูปแบบพร้อมต์ที่ทำให้โมเดลยึดอยู่กับข้อมูลจริงแทนที่จะสร้างขึ้นมาเอง

สิ่งที่คุณต้องการ#

• บัญชี OpenAdLibrary และคีย์ API คีย์จะออกจากตั้งค่าบัญชีของคุณ คีย์เดียวกันนี้ใช้ได้ทั้ง public data API และ MCP server พื้นหลังเกี่ยวกับเหตุผลที่เครื่องมือสอดแนมโฆษณาที่เป็น API-first สำคัญนั้นอยู่ใน ad spy tools with an API
• ไคลเอนต์ที่รองรับ MCP Claude (เว็บและเดสก์ท็อป) รองรับคอนเนคเตอร์แบบกำหนดเอง ChatGPT รองรับคอนเนคเตอร์ MCP ในโหมดนักพัฒนา Claude Code, Cursor และเฟรมเวิร์กเอเจนต์ส่วนใหญ่สื่อสารด้วย MCP ได้โดยธรรมชาติ
• ห้านาที ไม่มีอะไรต้องติดตั้ง — เซิร์ฟเวอร์ถูกโฮสต์ที่ mcp.openadlibrary.com และสื่อสารผ่าน Streamable HTTP ซึ่งเป็นมาตรฐานการขนส่ง MCP ปัจจุบัน

เซิร์ฟเวอร์เผยแพร่เครื่องมือ 43 รายการบนคอร์ปัสเดียวกันที่เว็บแอปใช้: การค้นหาโฆษณา, การค้นหาบริษัทและผู้โฆษณา, หน้า Landing Page ที่ติดตามได้, ข้อมูลรวมเทรนด์และส่วนแบ่งเสียง, ข้อมูลผู้เผยแพร่ และการดำเนินการกับรายชื่อเฝ้าระวัง แคตตาล็อกเครื่องมือเต็มและว่ากลุ่มแต่ละกลุ่มมีไว้เพื่ออะไรนั้นมีเอกสารใน Native Ad Library MCP บทความนี้เกี่ยวกับกระบวนการทำงาน

การเชื่อมต่อ Claude และ ChatGPT#

Claude: เพิ่มคอนเนคเตอร์แบบกำหนดเองที่ชี้ไปยัง URL ของเซิร์ฟเวอร์ที่โฮสต์ไว้ และยืนยันตัวตนด้วยคีย์ API ของคุณ — claude.ai รองรับขั้นตอนการเชื่อมต่อแบบ OAuth และไคลเอนต์ที่ไม่สามารถส่งเฮดเดอร์ได้สามารถส่งคีย์ใน URL ได้ ChatGPT: เปิดโหมดนักพัฒนา, เพิ่มคอนเนคเตอร์ MCP ด้วย URL และคีย์เดียวกัน Claude Code / Cursor / agents: การตั้งค่าหนึ่งรายการ เช่น claude mcp add --transport http openadlibrary https://mcp.openadlibrary.com/mcp ชื่อเมนูอาจเปลี่ยนแปลงไปตามที่แพลตฟอร์มเหล่านี้พัฒนา ดังนั้นให้ถือว่าหน้าเอกสาร API ที่ลิงก์มาจากตั้งค่าคีย์ของคุณเป็นแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับขั้นตอนการคลิกปัจจุบัน

ตรวจสอบการเชื่อมต่อด้วยคำถามทดสอบ: "ใช้เครื่องมือ OpenAdLibrary ดัชนีมีครีเอทีฟที่กำลังรันอยู่สำหรับ Taboola กี่รายการ?" หากผู้ช่วยตอบด้วยการเรียกเครื่องมือ แทนที่จะตอบจากความจำ แสดงว่าคุณเชื่อมต่อสำเร็จแล้ว

กระบวนการทำงาน 1: การวิเคราะห์คู่แข่งเชิงลึก#

พร้อมต์: "วิเคราะห์การโฆษณา Native ของ [ชื่อแบรนด์หรือโดเมน] พวกเขาอยู่บนเน็ตเวิร์กใดบ้าง, มีครีเอทีฟที่กำลังรันอยู่กี่รายการ, พวกเขารันมุมมองใดบ้าง, โฆษณาที่เก่าที่สุดของพวกเขารันมานานเท่าใดแล้ว, และหน้า Landing Page ของพวกเขาขายอะไร? อ้างอิง Creative ID"

ผู้ช่วยจะเชื่อมโยงการค้นหาบริษัท, การค้นหาโฆษณาที่กำหนดขอบเขตให้กับผู้โฆษณานั้น และการดึงหน้า Landing Page จากนั้นจึงเขียนสรุป นี่คือเวอร์ชันที่มอบหมายงานของกระบวนการทำมือใน how to spy on competitor native ads — ตรรกะเดียวกัน แต่ใช้เวลาเป็นนาทีแทนที่จะเป็นครึ่งวัน ถามตามติดสำหรับฟันเนล: "ดึงหน้า Landing Page ที่อยู่เบื้องหลังโฆษณาที่รันยาวที่สุดสามรายการของพวกเขาและอธิบายโครงสร้างข้อเสนอ" (วิธีทำมืออยู่ใน how to find competitor landing pages)

กระบวนการทำงาน 2: การขุดมุมมองจากโฆษณาที่รันยาว#

ไบรฟ์ครีเอทีฟที่เชื่อถือได้ที่สุดใน Native คือ "สิ่งที่รันอยู่ได้นานแล้ว" ความยาวนานของโฆษณาเป็นตัวแทนสาธารณะที่ใกล้เคียงที่สุดกับความสามารถในการทำกำไร — ไม่มีใครจ่ายเงินเพื่อรันโฆษณาที่ขาดทุนเป็นเดือน — ซึ่งเป็นข้อโต้แย้งทั้งหมดของ ad longevity as a winning signal

พร้อมต์: "ค้นหาโฆษณา [อุตสาหกรรม] บน [เน็ตเวิร์ก] ใน [ภูมิศาสตร์] ที่รันมาแล้ว 21+ วัน จัดกลุ่มตามประเภทหัวข้อ, รายชื่อมุมมองที่ปรากฏซ้ำพร้อมตัวอย่างหัวข้อ และร่างหัวข้อใหม่ห้ารูปแบบที่ใช้จิตวิทยาเดียวกันโดยไม่คัดลอกหัวข้อใดเลย"

วางเกณฑ์การให้คะแนนลงในพร้อมต์เพื่อทำให้การจัดกลุ่มคมชัดขึ้น — กรอบใน how to analyze winning native ad creatives ใช้งานได้ทันทีเป็นเนื้อหาพร้อมต์

กระบวนการทำงาน 3: การสำรวจอุตสาหกรรมและภูมิศาสตร์#

ก่อนจะเข้าสู่ภูมิศาสตร์หรืออุตสาหกรรมใหม่ ขอแผนที่ตลาด: "เปรียบเทียบ Taboola และ MGID สำหรับอุตสาหกรรมปรับปรุงบ้านใน DE: ปริมาณครีเอทีฟ, ผู้โฆษณาชั้นนำ, ผู้เข้าใหม่ใน 30 วันที่ผ่านมา, และผู้โฆษณาใดที่รันใน DE แต่ไม่รันใน US" เครื่องมือโปรไฟล์เน็ตเวิร์ก, ส่วนแบ่งเสียง และผู้เข้าใหม่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อการรวมข้อมูลแบบนี้โดยเฉพาะ มันจับคู่กับตรรกะการขยายใน scaling to new geos on native: หาตลาดระดับ 2 ที่มุมมองที่พิสูจน์แล้วในระดับ 1 ยังไม่มีคู่แข่งท้องถิ่น

กระบวนการทำงาน 4: การติดตามรายชื่อเฝ้าระวังตามกำหนดเวลา#

เครื่องมือเฝ้าระวังรักษาสถานะระหว่างเซสชัน: "เพิ่มผู้โฆษณาห้ารายนี้ลงในรายชื่อเฝ้าระวังของฉัน" จากนั้นสัปดาห์ละครั้ง: "ตรวจสอบรายชื่อเฝ้าระวังของฉัน — โฆษณาใดหยุดถูกสังเกตในสัปดาห์นี้, โฆษณาใดรันข้าม 21 วันแล้ว, และใครเปิดตัวครีเอทีฟใหม่บ้าง?" รันมันเป็นงานเอเจนต์ตามกำหนดเวลา และการทบทวนคู่แข่งวันจันทร์จะกลายเป็นรายงานที่คุณอ่าน แทนที่จะเป็นงานที่คุณต้องทำ การสร้างรายชื่อพื้นฐานครอบคลุมใน how to build a competitor watchlist และขั้นตอนเต็มใน building a competitive ad intelligence workflow

กระบวนการทำงาน 5: สรุปความเคลื่อนไหวของตลาด#

พร้อมต์: "อะไรเปลี่ยนแปลงในการโฆษณา Native [อุตสาหกรรม] ใน 14 วันที่ผ่านมา? ผู้โฆษณาใหม่, ครีเอทีฟที่ตายแล้ว, มุมมองที่ได้ส่วนแบ่งเพิ่มขึ้น อ้างอิงข้อมูลพื้นฐานสำหรับแต่ละข้อกล่าวอ้าง" กระบวนการนี้ใช้เครื่องมือเทรนด์, เดลต้าซิงค์ และผู้เข้าใหม่เพื่อสร้างสรุปที่นักวิเคราะห์ที่ดีจะรวบรวม — มีประโยชน์เป็นไบรฟ์ประจำก่อนการสปรินต์ครีเอทีฟหรือการทบทวนงบประมาณ

ตัวอย่างการทำงานแบบเต็มกระบวนการ#

นี่คือลักษณะของเซสชันจริงแบบย่อ ภารกิจ: ไบรฟ์ทีมครีเอทีฟที่กำลังเข้าสู่ตลาดเครื่องช่วยฟังในสหรัฐฯ บน Taboola

พร้อมต์ 1: "ใช้เครื่องมือ OpenAdLibrary หาโฆษณา Taboola ในสหรัฐฯ เกี่ยวกับการสูญเสียการได้ยินหรือเครื่องช่วยฟังที่รัน 14+ วัน รายชื่อผู้โฆษณา, หัวข้อ, จำนวนวันที่รัน, และ Creative ID" ผู้ช่วยจะรันการค้นหาโฆษณาที่กำหนดขอบเขตและส่งคืนตารางของโฆษณาที่รันยาว — เช่น โฆษณาหนึ่งโหลจากผู้โฆษณาสี่ราย ที่เก่าที่สุดรัน 37 วัน

พร้อมต์ 2: "จัดกลุ่มหัวข้อเหล่านั้นตามหัวข้อทางจิตวิทยา ผู้โฆษณาใดมีครีเอทีฟที่กำลังรันอยู่มากที่สุด และพวกเขากำลังทดสอบหลายมุมมองหรือปรับปรุงมุมมองเดียว?" ไม่จำเป็นต้องเรียกเครื่องมือใหม่ — ผู้ช่วยทำงานบนข้อมูลที่ส่งคืนและรายงาน เช่น ผู้โฆษณาที่มีปริมาณมากที่สุดรันมุมมองการกระตุ้นปัญหาเดียวผ่านหลายรูปแบบภาพ ในขณะที่ผู้ท้าชิงกำลังทดสอบหัวข้อที่ใช้กรอบการค้นพบ

พร้อมต์ 3: "ดึงหน้า Landing Page ที่อยู่เบื้องหลังครีเอทีฟสองรายการที่รันยาวที่สุดและอธิบายฟันเนล: แบบทดสอบ, แอดเวอร์ทอเรียล, หรือข้อเสนอตรง?" ตอนนี้มันจะเรียกเครื่องมือ Landing Page กับ Creative ID และส่งคืนรูปร่างฟันเนลและโดเมนปลายทาง

พร้อมต์ 4: "เขียนไบรฟ์ครีเอทีฟ: มุมมองหลัก, มุมมองที่ว่างที่ไม่มีใครรัน, มาตรฐานฟันเนลสำหรับหมวดหมู่, และสมมติฐานการทดสอบสามข้อ แฟลกสิ่งใดที่คุณไม่สามารถยืนยันด้วยเครื่องมือได้" สิบห้านาที, แชทเดียว, และไบรฟ์อ้างอิงหลักฐานที่เก็บรวบรวม — Creative ID ที่ทีมของคุณสามารถเปิดในคอนโซล ad intelligence — แทนที่จะใช้ความรู้สึก

ประโยคสุดท้ายในพร้อมต์ 4 สำคัญกว่าที่ดู ซึ่งนำเราไปสู่การยึดอยู่กับข้อมูล

รูปแบบพร้อมต์ที่ทำให้โมเดลซื่อสัตย์#

ผู้ช่วยที่มีเครื่องมือยังสามารถสร้างข้อมูลขึ้นมาเองรอบๆ ผลลัพธ์เครื่องมือได้ กฎห้าข้อป้องกันสิ่งนี้ได้ส่วนใหญ่:

• บังคับให้อ้างอิงผลลัพธ์เครื่องมือ จบพร้อมต์ด้วย "อ้างอิง Creative ID / ชื่อผู้โฆษณาจากผลลัพธ์เครื่องมือ หากเครื่องมือไม่ได้ส่งคืนสิ่งนั้น ให้บอกว่าไม่ได้ส่งคืน" คำตอบที่ไม่มี ID คือคำตอบจากความจำในการฝึกฝน
• อย่ายอมรับตัวเลขที่เครื่องมือไม่ได้ส่งคืน หากคุณถามถึงจำนวน พวกมันต้องมาจากการเรียกค้นหาหรือการรวมข้อมูล ไม่ใช่ความจำของโมเดล
• กำหนดขอบเขตก่อนที่จะรวมข้อมูล คำถามแบบ "ทุกเน็ตเวิร์ก, ทุกภูมิศาสตร์" จะเผาโควต้าและให้ผลลัพธ์ที่ไม่ชัดเจน ระบุเน็ตเวิร์ก, ภูมิศาสตร์ และช่วงเวลา
• แบ่งหน้าอย่างตั้งใจ ขอข้อมูล N อันดับแรกตามความยาวนานหรือความใหม่ล่าสุด แทนที่จะขอ "ทุกอย่าง" — การแบ่งหน้าด้วยคีย์มีไว้สำหรับการส่งออก ไม่ใช่สำหรับแชท
• รู้โควต้าของคุณ คีย์ API ระดับฟรีนั้นเล็กโดยเจตนา — เพียงพอสำหรับการตรวจสอบการเชื่อมต่อและรันคำถามสาธิตหนึ่งหรือสองคำถามต่อวัน การวิจัยด้วยเอเจนต์อย่างต่อเนื่องทำงานบน แผนแบบเสียเงิน และการดึงข้อมูลแบบโปรแกรมที่หนักควรใช้ ad intelligence API แทนที่จะใช้แชท

การเปลี่ยนแปลงที่นี่ใหญ่กว่าความสะดวกสบาย ไลบรารีโฆษณาเคยเป็นเว็บไซต์ที่คุณเข้าไปเยี่ยมชม ผ่าน MCP มันกลายเป็นแหล่งข้อมูลที่ผู้ช่วย AI ของคุณใช้เหตุผล — และผู้ซื้อที่เชื่อมต่อมันเข้ากับกิจวัตรประจำสัปดาห์ของพวกเขาจะสะสมข้อได้เปรียบทุกสัปดาห์