ChatGPT ve Claude ile Yerel Reklam Araştırması: MCP İş Akışı

ChatGPT ya da Claude içinde asistanı MCP (Model Context Protocol) üzerinden bir reklam kütüphanesine bağlayarak ciddi yerel reklam araştırması yapabilirsiniz. Bir saat boyunca filtrelere tıklamak yerine bir soru sorarsınız — "Taboola’da ABD’de en uzun süredir yayınlanan eklem‑ağrısı reklamlarını bul ve kancalarını kümelendir" — ve asistan, 29.000+ reklamveren üzerinden 49 ağda 725.000+ yerel reklam kreatifinden oluşan bir indeks üzerinde canlı araç çağrılarını zincirler (Haziran 2026). Bu öğretici, beş dakikalık kurulum ve günlük kullanımda dayanıklı beş araştırma iş akışını, modelin gerçek verilerde kalmasını sağlayan istem kalıplarını kapsar.

İhtiyacınız olanlar#

• Bir OpenAdLibrary hesabı ve API anahtarı. Anahtar, hesap ayarlarınızdan alınır; aynı anahtar hem public data API hem de MCP sunucusu için kullanılır. API‑ilk bir casus aracı neden önemli olduğu hakkında arka plan bilgisi ad spy tools with an API içinde.
• MCP‑uyumlu bir istemci. Claude (web ve masaüstü) özel bağlayıcıları destekler; ChatGPT geliştirici modunda MCP bağlayıcılarını destekler; Claude Code, Cursor ve çoğu ajan çerçevesi MCP’yi yerel olarak konuşur.
• Beş dakika. Kurulum gerektirmez — sunucu mcp.openadlibrary.com adresinde barındırılır ve Streamable HTTP, mevcut MCP taşıyıcı standardını konuşur.

Sunucu, web uygulamasının kullandığı aynı veri kümesi üzerinde 43 aracı sunar: reklam arama, marka ve reklamveren sorgulamaları, izlenen açılış sayfaları, trend ve ses‑payı toplamaları, yayıncı verileri ve izleme listesi işlemleri. Tam araç kataloğu ve her kümenin ne işe yaradığı Native Ad Library MCP içinde belgelenmiştir; bu makale iş akışlarıyla ilgilidir.

Claude ve ChatGPT’yi Bağlamak#

Claude: barındırılan sunucu URL’sine işaret eden özel bir bağlayıcı ekleyin ve API anahtarınızla kimlik doğrulaması yapın — claude.ai bir OAuth‑stili bağlanma akışı sunar, başlık gönderemeyen istemciler anahtarı URL içinde geçirebilir. ChatGPT: geliştirici modunu etkinleştirin, aynı URL ve anahtarla bir MCP bağlayıcı ekleyin. Claude Code / Cursor / ajanlar: tek bir konfigürasyon girişi, ör. claude mcp add --transport http openadlibrary https://mcp.openadlibrary.com/mcp. Menü adları bu platformlar güncellendikçe değişir; bu yüzden API belgeleri sayfasını, anahtar ayarlarınızdan bağlanan sayfayı, geçerli tıklama yolunun kaynağı olarak kabul edin.

Bağlantıyı bir deneme sorusuyla doğrulayın: "OpenAdLibrary araçlarını kullanarak, indeksin Taboola için kaç canlı kreatif tuttuğunu söyle?" Asistan yanıtı bir araç çağrısıyla verir ve hafızadan değil, doğru bağlanmış olur.

İş Akışı 1: rakip çözümlemesi#

İstem: "[marka veya domain]’in yerel reklamcılığını profille. Hangi ağlarda, kaç canlı kreatif, hangi açıları kullanıyorlar, en eski reklamları ne kadar süredir yayında ve açılış sayfaları ne satıyor? Kreatif kimliklerini belirt."

Asistan bir marka sorgulaması, o reklamverene yönelik reklam araması ve açılış‑sayfası çekmeleri zincirler, ardından brifingi yazar. Bu, how to spy on competitor native ads içindeki manuel sürecin devredilmiş versiyonudur — aynı mantık, bir öğleden sonra yerine dakikalar. Takip sorusu: "en uzun süredir yayınlanan üç reklamın açılış sayfalarını çek ve teklif yapısını tanımla" (manuel yöntem how to find competitor landing pages içinde).

İş Akışı 2: hayatta kalanlardan açı madenciliği#

Yerel reklamda en güvenilir kreatif özeti "zaten hayatta kalan"dır. Reklam ömrü, kârlılığın en yakın halka açık göstergesidir — kimse bir ay boyunca kaybeden bir reklamı çalıştırmaz — bu da ad longevity as a winning signal argümanının temelidir.

İstem: "[dikey] reklamlarını [ağ] üzerinde [bölge] içinde 21+ gün sürenleri ara. Kancalarına göre grupla, tekrarlanan açıları örnek başlıklarla listele ve aynı psikolojiyi kullanan, ancak hiçbirini kopyalamayan beş yeni başlık varyantı tasarla."

Kümelenmeyi keskinleştirmek için puanlama rubriğini isteme ekleyin — how to analyze winning native ad creatives çerçevesi doğrudan istem materyali olarak işe yarar.

İş Akışı 3: dikey ve bölge keşfi#

Yeni bir bölge ya da dikey girmeden önce pazar haritasını isteyin: "Taboola ve MGID’yi DE’deki ev‑iyileştirme dikeyinde karşılaştır: kreatif hacmi, üst reklamverenler, son 30 günde yeni girenler ve DE’de olup ABD’de olmayan reklamverenler." Ağ‑profili, ses‑payı ve yeni‑giren araçları tam bu toplama için inşa edilmiştir. Bu, scaling to new geos on native içindeki genişleme mantığıyla eşleşir: kanıtlanmış bir Tier‑1 açısının hâlâ yerel rekabeti olmadığı Tier‑2 pazarı bulun.

İş Akışı 4: izleme listesi takibi zamanlanmış#

İzleme araçları oturumlar arasında durumu korur: "Bu beş reklamvereni izleme listeme ekle", ardından haftalık: "İzleme listemi kontrol et — bu hafta hangi reklamlar gözlemlenmeyi durdurdu, hangi reklamlar 21 gün süredir yayında ve kim yeni kreatifler başlattı?" Bunu zamanlanmış bir ajan görevi olarak çalıştırın ve Pazartesi rekabet incelemesi bir rapor haline gelir, bir görev değil. Temel listeyi oluşturma how to build a competitor watchlist içinde, tam ritmi ise building a competitive ad intelligence workflow içinde bulunur.

İş Akışı 5: pazar‑hareket özeti#

İstem: "Son 14 günde [dikey] yerel reklamcılıkta ne değişti? Yeni reklamverenler, ölen kreatifler, pay kazanan açıları. Her iddia için temel veriyi belirt." Bu, trend, delta‑sync ve yeni‑giren araçları kullanarak bir analistin derleyeceği özeti üretir — yaratıcı sprintleri ya da bütçe incelemeleri öncesinde sabit bir brifing olarak faydalıdır.

Uygulamalı örnek, baştan sona#

Gerçek bir oturumun sıkıştırılmış hali burada. Görev: Taboola’da ABD işitme‑yardımcısı pazarına giren bir yaratıcı ekibi briflemek.

İstem 1: "OpenAdLibrary araçlarını kullanarak, ABD Taboola’da işitme kaybı ya da işitme cihazlarıyla ilgili 14+ gün süren reklamları bul. Reklamveren, başlık, gün sayısı ve kreatif kimliğini listele." Asistan kapsamlı bir reklam araması yapar ve hayatta kalanların bir tablosunu döndürür — örneğin dört reklamveren üzerinden bir düzine reklam, en eski 37 gün.

İstem 2: "Bu başlıkları psikolojik kanca göre kümelendir. Hangi reklamverenin en çok canlı kreatifi var ve birden fazla açı mı test ediyor yoksa tek bir açı üzerinde mi iterasyon yapıyor?" Yeni araç çağrısı gerekmez — asistan dönen veriler üzerinden çalışır ve örneğin, hacim liderinin birçok görsel varyantla tek bir problem‑tahriş açısı kullandığını, bir rakibin keşif‑çerçeveli kancaları test ettiğini raporlar.

İstem 3: "En uzun süredir yayınlanan iki kreatifin açılış sayfalarını çek ve huniyi tanımla: anket, advertorial ya da doğrudan teklif?" Şimdi kreatif kimliklerine karşı açılış‑sayfası araçlarını çağırır ve hunı şekilleri ile hedef domainleri geri getirir.

İstem 4: "Yaratıcı brifingi yaz: baskın açı, kimsenin kullanmadığı boşluk açıları, kategori için hunı normu ve üç test hipotezi. Araçlarla doğrulanamayan her şeyi işaretle." On beş dakika, bir sohbet ve brifing yakalanmış kanıtları — ekibinizin ad intelligence konsolunda açabileceği kreatif kimliklerini — içerir, sezgiye dayanmaz.

Bu son cümle, istem 4’teki gibi, modelin dürüst kalması açısından kritiktir.

Modeli dürüst tutan istem kalıpları#

Araçları olan bir asistan hâlâ etrafında hayal edebilir. Beş kural çoğunu önler:

• Araç çıktısına atıf zorunluluğu. İstemleri "araç sonuçlarından kreatif kimliklerini / reklamveren adlarını belirt; araçlar bunu döndürmediyse, öyle söyle" ile bitirin. Kimliksiz bir yanıt, eğitim hafızasından gelen bir yanıttır.
• Araçların döndürmediği sayıları asla kabul etme. Sayım istiyorsanız, bir arama ya da toplama çağrısından gelmelidir, modelin hatırlamasından değil.
• Toplamadan önce kapsam belirle. "Tüm ağlar, tüm bölgeler" soruları çağrıları yakar ve anlamsız sonuç verir. Ağ, bölge ve zaman dilimini belirtin.
• Sayfalama bilinçli yap. "Her şeyi" yerine, uzun ömür ya da yenilik sırasına göre ilk N’i isteyin — dışa aktarımlar için anahtar‑set yürütme vardır, sohbet için değil.
• Kotanızı bilin. Ücretsiz katman API anahtarları bilerek küçüktür — bağlantıyı doğrulamak ve bir‑iki demo sorgusu çalıştırmak için yeterlidir. Sürekli ajan araştırması bir paid plan gerektirir ve yoğun programatik çekimler ad intelligence API’si üzerinden yapılmalıdır, sohbet üzerinden değil.

Buradaki değişim sadece rahatlık değil. Bir reklam kütüphanesi eskiden ziyaret ettiğiniz bir web sitesiydi; MCP sayesinde bir veri kaynağına dönüşür, asistanınız bunun üzerine akıl yürütür — ve bunu haftalık rutinlerine entegre eden alıcılar, avantajı her hafta katlayarak büyütür.