使用 ChatGPT 與 Claude 進行原生廣告研究：MCP 工作流程

您可以透過 MCP（模型上下文協定）將 AI 助手連接到廣告資料庫，從 ChatGPT 或 Claude 內部執行嚴謹的原生廣告研究。您不再需要花一小時點擊篩選器，而是直接提問 — 「找出 Taboola 上在美國運行時間最長的關節疼痛廣告，並對它們的誘餌進行分群」— 助手會對一個包含 49 個網絡、來自 29,000+ 個廣告主的 725,000+ 個原生廣告創意索引（2026 年 6 月）進行即時工具呼叫鏈。本教程涵蓋五分鐘的設定步驟，以及五種經得起日常使用考驗的研究工作流程，外加能讓模型基於真實數據而非虛構數據的提示詞模式。

所需準備#

• 一個 OpenAdLibrary 帳戶和 API 金鑰。 金鑰從您的帳戶設定中生成；同一個金鑰同時驅動公開數據 API 和 MCP 伺服器。關於為何 API 優先的間諜工具很重要的背景資訊，請參閱帶有 API 的廣告間諜工具。
• 一個支援 MCP 的客戶端。 Claude（網頁版和桌面版）支援自訂連接器；ChatGPT 在開發者模式下支援 MCP 連接器；Claude Code、Cursor 和大多數代理框架原生支援 MCP。
• 五分鐘時間。 無需安裝任何東西 — 伺服器託管在 mcp.openadlibrary.com，並使用當前的 MCP 傳輸標準 Streamable HTTP。

該伺服器對與網頁應用程式相同的資料庫公開了 43 種工具：廣告搜尋、品牌和廣告主查詢、追蹤的登陸頁面、趨勢和聲量佔比聚合數據、發布商數據以及監控清單操作。完整的工具目錄及其用途說明記錄在原生廣告資料庫 MCP 中；本文重點在於工作流程。

連接 Claude 和 ChatGPT#

Claude： 添加一個指向託管伺服器 URL 的自訂連接器，並使用您的 API 金鑰進行身份驗證 — claude.ai 支援類似 OAuth 的連接流程，無法發送標頭的客戶端可以將金鑰放在 URL 中傳遞。ChatGPT： 啟用開發者模式，使用相同的 URL 和金鑰添加 MCP 連接器。Claude Code / Cursor / 代理： 一行配置，例如 claude mcp add --transport http openadlibrary https://mcp.openadlibrary.com/mcp。隨著這些平台迭代，選單名稱可能會變動，因此請將從您的金鑰設定頁面連結的 API 文件頁面視為當前點擊路徑的權威來源。

用一個簡單的問題驗證連接：「使用 OpenAdLibrary 工具，索引中為 Taboola 保存了多少個即時創意？」如果助手透過工具呼叫而非記憶來回答，那麼您就成功連接了。

工作流程 1：競爭對手拆解#

提示詞：「分析 [品牌或網域] 的原生廣告。他們在哪些網絡上投放、有多少即時創意、運行哪些角度、他們最舊的廣告存活了多久，以及他們的登陸頁面銷售什麼？請引用創意 ID。」

助手會串聯品牌查詢、限定該廣告主的廣告搜尋以及登陸頁面擷取，然後撰寫簡報。這是如何監視競爭對手原生廣告中手動流程的委派版本 — 邏輯相同，但只需幾分鐘而非一個下午。針對漏斗提出後續問題：「擷取他們三個運行時間最長的廣告背後的登陸頁面，並描述其優惠結構」（手動方法請參閱如何尋找競爭對手登陸頁面）。

工作流程 2：從倖存者中挖掘角度#

原生廣告中最可靠的創意簡報是「已經存活下來的內容」。廣告壽命是公開數據中最接近盈利能力的代理指標 — 沒有人會付錢讓一個虧損的廣告運行一個月 — 這正是廣告壽命作為獲勝訊號的全部論點。

提示詞：「搜尋在 [地區] 的 [網絡] 上已運行 21 天以上的 [垂直領域] 廣告。按誘餌類型分組，列出重複出現的角度並附上範例標題，並草擬五個使用相同心理學但不抄襲任何現有標題的新標題變體。」

將評分標準貼到提示詞中，可以使分群更精確 — 如何分析成功的原生廣告創意中的框架可以直接用作提示詞材料。

工作流程 3：垂直領域與地區偵察#

在進入新的地區或垂直領域之前，先詢問市場概況：「比較 Taboola 和 MGID 在 DE 地區的家居裝修垂直領域：創意數量、頂級廣告主、過去 30 天內的新進入者，以及哪些廣告主在 DE 投放但不在 US 投放。」 網絡概況、聲量佔比和新進入者工具正是為這種聚合分析而建構的。這與在原生廣告上擴展到新地區中的擴展邏輯相輔相成：找到一個已驗證的 Tier-1 角度尚未有本地競爭對手的 Tier-2 市場。

工作流程 4：排程監控清單#

監控工具能在不同會話之間保持狀態：「將這五個廣告主添加到我的監控清單」，然後每週：「檢查我的監控清單 — 本週哪些廣告停止被觀察到、哪些廣告運行時間超過 21 天、以及誰發布了新創意？」 將其作為排程的代理任務執行，每週一的競爭對手審查就變成了一份您只需閱讀的報告，而非需要執行的瑣事。建立底層清單的方法涵蓋在如何建立競爭對手監控清單中，完整節奏則在建立競爭性廣告情報工作流程中。

工作流程 5：市場動態摘要#

提示詞：「過去 14 天內，[垂直領域] 原生廣告發生了什麼變化？新廣告主、停止的創意、份額增長的角度。請為每個主張引用基礎數據。」 這使用趨勢、增量同步和新進入者工具來生成一位優秀分析師會彙編的摘要 — 在創意衝刺或預算審查之前作為常規簡報非常有用。

端到端實例演練#

以下是真實會話的壓縮版本。任務：為即將進入美國 Taboola 助聽器市場的創意團隊撰寫簡報。

提示詞 1： 「使用 OpenAdLibrary 工具，尋找在美國 Taboola 上關於聽力損失或助聽器、已運行 14 天以上的廣告。列出廣告主、標題、運行天數和創意 ID。」 助手執行限定範圍的廣告搜尋，並返回一個倖存者表格 — 例如，四個廣告主的十幾個廣告，最舊的運行 37 天。

提示詞 2： 「根據心理誘餌對這些標題進行分群。哪個廣告主擁有最多的即時創意，他們是在測試多個角度還是迭代一個角度？」 無需新的工具呼叫 — 助手對返回的數據進行處理並報告，例如，數量領先者使用一個問題激化角度搭配多個圖片變體，而一個挑戰者正在測試發現框架的誘餌。

提示詞 3： 「擷取兩個運行時間最長的創意背後的登陸頁面，並描述其漏斗：測驗、軟文廣告還是直接優惠？」 現在它會針對創意 ID 呼叫登陸頁面工具，並返回漏斗形狀和目標網域。

提示詞 4： 「撰寫創意簡報：主導角度、無人運行的空白角度、該類別的漏斗常態，以及三個測試假設。標記任何您無法用工具驗證的內容。」 十五分鐘，一次聊天，簡報引用了捕獲的證據 — 您的團隊可以在廣告情報控制台中打開的創意 ID — 而非憑空猜測。

提示詞 4 中的最後一句話比看起來更重要，這引出了接地氣的問題。

讓模型保持誠實的提示詞模式#

擁有工具的助手仍然可能在其周圍產生幻覺。五條規則可以防止大部分情況：

• 強制引用工具輸出。 在提示詞結尾加上「請引用工具結果中的創意 ID / 廣告主名稱；如果工具未返回，請說明。」沒有 ID 的答案是來自訓練記憶的答案。
• 絕不接受工具未返回的數字。 如果您詢問數量，它們必須來自搜尋或聚合呼叫，而非模型的記憶。
• 在聚合之前限定範圍。 「所有網絡，所有地區」的問題會消耗呼叫次數並產生無用的結果。請指定網絡、地區和時間範圍。
• 有意識地分頁。 要求按壽命或新近度排列的前 N 個結果，而不是「所有」— 鍵集遍歷適用於匯出，不適用於聊天。
• 了解您的配額。 免費層級的 API 金鑰配額特意設定得很小 — 足以驗證連接並每天執行一兩個示範查詢。持續的代理研究需要付費方案，而大量的程式化擷取則應使用廣告情報 API 而非聊天。

這裡的轉變不僅僅是便利性。過去，廣告資料庫是您訪問的網站；透過 MCP，它變成了您的助手可以進行推理的數據源 — 而將其融入每週例行工作的買家，每週都在累積優勢。