Використання ChatGPT та Claude для дослідження нативних оголошень: робочий процес MCP

Ви можете проводити серйозне дослідження нативних оголошень прямо в ChatGPT або Claude, підключивши помічника до бібліотеки оголошень через MCP (Model Context Protocol). Замість того, щоб годинами клікати через фільтри, ви ставите запитання — "знайдіть оголошення про біль у суглобах на Taboola в США, які працюють найдовше, і згрупуйте їхні зачіпки" — і помічник ланцюжком викликає живі інструменти проти індексу з понад 725 000 нативних креативів оголошень від 29 000+ рекламодавців у 49 мережах (червень 2026). Цей посібник охоплює п'ятихвилинне налаштування та п'ять робочих процесів дослідження, які витримують щоденне використання, плюс шаблони промтів, які утримують модель заґрунтованою в реальних даних, а не у вигадках.

Що вам потрібно#

• Обліковий запис OpenAdLibrary та API-ключ. Ключ видається в налаштуваннях вашого облікового запису; той самий ключ живить як публічний data API, так і MCP сервер. Контекст про те, чому важливий інструмент розвідки з API, є в інструментах розвідки оголошень з API.
• Клієнт з підтримкою MCP. Claude (web та desktop) підтримує кастомні конектори; ChatGPT підтримує MCP конектори в режимі розробника; Claude Code, Cursor та більшість фреймворків агентів нативно розуміють MCP.
• П'ять хвилин. Нічого встановлювати не потрібно — сервер хоститься за адресою mcp.openadlibrary.com і підтримує Streamable HTTP, поточний стандарт транспорту MCP.

Сервер надає доступ до 43 інструментів для того самого корпусу, який використовує веб-додаток: пошук оголошень, пошук брендів та рекламодавців, відстежені цільові сторінки, агреговані дані про тренди та частку голосу, дані про видавців та операції зі списками спостереження. Повний каталог інструментів та призначення кожного кластера документовано в Native Ad Library MCP; ця стаття про робочі процеси.

Підключення Claude та ChatGPT#

Claude: додайте кастомний конектор, що вказує на URL хостингованого сервера, та автентифікуйтесь за допомогою вашого API-ключа — claude.ai підтримує потік підключення в стилі OAuth, а клієнти, які не можуть надсилати заголовки, можуть передати ключ у URL. ChatGPT: увімкніть режим розробника, додайте MCP конектор з тим самим URL та ключем. Claude Code / Cursor / агенти: один запис конфігурації, наприклад, claude mcp add --transport http openadlibrary https://mcp.openadlibrary.com/mcp. Назви меню змінюються в міру ітерації цих платформ, тому вважайте сторінку документації API, на яку веде посилання з налаштувань вашого ключа, джерелом істини для поточного шляху кліків.

Перевірте підключення кидковим запитанням: "Використовуючи інструменти OpenAdLibrary, скільки живих креативів містить індекс для Taboola?" Якщо помічник відповідає з виклику інструменту, а не з пам'яті, ви підключені.

Робочий процес 1: розбір конкурента#

Промт: "Проаналізуйте нативну рекламу [бренду або домену]. На яких мережах вони присутні, скільки живих креативів, які кути вони використовують, як довго працюють їхні найстаріші оголошення та що продають їхні цільові сторінки? Наведіть ID креативів."

Помічник ланцюжком виконує пошук бренду, пошук оголошень, обмежений цим рекламодавцем, та отримання цільових сторінок, а потім пише брифінг. Це делегована версія ручного процесу з як шпигувати за нативними оголошеннями конкурентів — та сама логіка, хвилини замість післяобіду. Задайте уточнююче запитання про воронку: "отримайте цільові сторінки за трьома найдовше працюючими оголошеннями та опишіть структуру пропозиції" (ручний метод описано в як знайти цільові сторінки конкурентів).

Робочий процес 2: пошук кутів серед довгожителів#

Найнадійніший креативний бриф у нативній рекламі — це "те, що вже вижило". Довговічність оголошення — найближчий публічний проксі для прибутковості — ніхто не платить за показ збиткового оголошення місяцями — і в цьому полягає вся суть аргументу довговічність оголошення як сигнал успіху.

Промт: "Знайдіть оголошення [вертикалі] на [мережі] в [гео], які працюють 21+ день. Згрупуйте їх за типом зачіпки, перерахуйте повторювані кути з прикладами заголовків та напишіть п'ять нових варіантів заголовків, які використовують ту саму психологію, не копіюючи жоден з них."

Вставте критерії оцінки в промт, щоб зробити групування чіткішим — фреймворк з як аналізувати переможні нативні креативи працює як є як матеріал для промту.

Робочий процес 3: розвідка вертикалі та гео#

Перед входом на новий гео-ринок або в нову вертикаль, запитайте карту ринку: "Порівняйте Taboola та MGID для вертикалі домашнього вдосконалення в DE: обсяг креативів, топові рекламодавці, нові учасники за останні 30 днів та які рекламодавці працюють в DE, але не в США." Інструменти профілю мережі, частки голосу та нових учасників були створені саме для такої агрегації. Це поєднується з логікою масштабування з масштабування на нові гео в нативній рекламі: знайдіть ринок Tier-2, де перевірений кут Tier-1 ще не має локальної конкуренції.

Робочий процес 4: моніторинг списку спостереження за розкладом#

Інструменти спостереження зберігають стан між сесіями: "Додайте цих п'ятьох рекламодавців до мого списку спостереження", а потім щотижня: "Перевірте мій список спостереження — які оголошення перестали спостерігатися цього тижня, які перетнули позначку 21 день роботи та хто запустив нові креативи?" Запустіть це як заплановане завдання агента, і понеділковий огляд конкурентів стане звітом, який ви читаєте, а не рутиною, яку ви виконуєте. Побудова базового списку описана в як створити список спостереження за конкурентами, а повний цикл — у побудова робочого процесу конкурентної розвідки оголошень.

Робочий процес 5: дайджест рухів ринку#

Промт: "Що змінилося в нативній рекламі [вертикалі] за останні 14 днів? Нові рекламодавці, креативи, які припинили роботу, кути, що набирають частку. Наведіть базові дані для кожного твердження." Це використовує інструменти трендів, дельта-синхронізації та нових учасників для створення дайджесту, який би склав хороший аналітик — корисно як регулярний бриф перед креативними спринтами або оглядами бюджету.

Практичний приклад від початку до кінця#

Ось як виглядає реальна сесія в стислому вигляді. Завдання: підготувати бриф для креативної команди, що входить на ринок слухових апаратів США на Taboola.

Промт 1: "Використовуючи інструменти OpenAdLibrary, знайдіть оголошення на Taboola в США про втрату слуху або слухові апарати, які працюють 14+ днів. Перерахуйте рекламодавця, заголовок, дні роботи та ID креативу." Помічник запускає обмежений пошук оголошень і повертає таблицю довгожителів — скажімо, десяток оголошень від чотирьох рекламодавців, найстарішому 37 днів.

Промт 2: "Згрупуйте ці заголовки за психологічною зачіпкою. У якого рекламодавця найбільше живих креативів, і чи тестують вони кілька кутів, чи ітерують один?" Нові виклики інструментів не потрібні — помічник працює з поверненими даними та звітує, наприклад, що лідер за обсягом використовує один кут агітації проблеми в багатьох варіантах зображень, тоді як претендент тестує зачіпки в рамці відкриття.

Промт 3: "Отримайте цільові сторінки за двома найдовше працюючими креативами та опишіть воронку: вікторина, адверторіал або пряма пропозиція?" Тепер він викликає інструменти цільових сторінок для ID креативів і повертається з формами воронки та доменами призначення.

Промт 4: "Напишіть креативний бриф: домінуючий кут, кути-прогалини, які ніхто не використовує, норма воронки для категорії та три тестові гіпотези. Позначте все, що ви не змогли підтвердити інструментами." П'ятнадцять хвилин, один чат, і бриф посилається на захоплені докази — ID креативів, які ваша команда може відкрити в консолі розвідки оголошень — а не на відчуття.

Останнє речення в промті 4 важливіше, ніж здається, що підводить нас до заґрунтованості.

Шаблони промтів, які утримують модель чесною#

Помічник з інструментами все ще може вигадувати навколо них. П'ять правил запобігають більшості цього:

• Примусові посилання на результати інструментів. Закінчуйте промти фразою "наведіть ID креативів / назви рекламодавців з результатів інструментів; якщо інструменти не повернули це, скажіть так". Відповідь без ID — це відповідь з пам'яті навчання.
• Ніколи не приймайте числа, які не повернули інструменти. Якщо ви просили підрахунки, вони повинні надходити з виклику пошуку або агрегації, а не зі спогадів моделі.
• Обмежуйте перед агрегацією. Запитання "всі мережі, всі гео" спалюють виклики та дають кашу. Назвіть мережу, гео та період.
• Пагінуйте навмисно. Просіть топ N за довговічністю або новизною, а не "все" — keyset walking існує для експортів, а не для чату.
• Знайте свою квоту. API-ключі безкоштовного тарифу навмисно крихітні — достатньо, щоб перевірити підключення та запустити демо-запит чи два на день. Тривалі дослідження агентами працюють на платному плані, а важкі програмні витяги належать API розвідки оголошень, а не чату.

Зсув тут більший, ніж просто зручність. Бібліотека оголошень раніше була вебсайтом, який ви відвідуєте; через MCP вона стає джерелом даних, над якими міркує ваш помічник — і покупці, які інтегрують її у свій щотижневий рутин, примножують перевагу щотижня.