meta-ads-library

Meta Ads Library

Meta Ads Library を検索し、構造化された競合広告インテリジェンスを作成するためのガイドです。

このスキルの役割は、スクレイピングした生の広告を、上位の広告主、よく使われる CTA、繰り返し登場する訴求、最近公開されたクリエイティブ、さらに必要に応じて情報を補完した見込み顧客リストなど、役立つ要約に変換することです。すべての出力はチャット内に直接表示されます。データベースや永続化レイヤーはありません。

対象外 — 他のスキルを案内してください

リクエスト	案内先
複数の情報源を使った競合調査（サイト、ソーシャル、検索順位など。広告に限らない）	competitor-intel
調査結果に基づく新しい広告クリエイティブの生成	ad-creative-generation

要件

• Hyper MCP がインストールされ、接続されていること。 https://app.hyperfx.ai/mcp
• Apify 連携が接続されていること。 https://app.hyperfx.ai/apps — Meta Ads Library ツールは内部で Apify 経由で実行されます。

search("meta_ad_library_ads_search") で meta_ad_library_ads_search が見つからない場合は、処理を中止し、Hyper MCP を有効にして Apify を接続するようユーザーに伝えてください。

このスキルでツールを実行する方法

このスキルの各ツールは、正式なツール名で指定されています。お使いの環境に合わせて、次の呼び出し方法で実行してください。

環境	ツールを探す	実行する
MCP クライアント（Claude、Cursor、Codex、ChatGPT）	search("<what you want to do>") を実行し、次に describe("<name>")	call("<name>", {...})
Hyper CLI	hyperai search "<what you want to do>" を実行し、次に hyperai describe <name>	hyperai call <name> --json '{...}'

ツールが見つからない場合、その連携は接続されていないか、ワークスペースで有効になっていません。処理を中止し、接続する連携をユーザーに伝えてください。

ツール一覧

ツール	用途
meta_ad_library_ads_search	Meta Ads Library をキーワードで検索します。簡潔な検索結果（タイトル、本文、CTA、リンク、ページ名、日付、プラットフォーム）を返します。1 回の呼び出しにつき最大 40 件です。
meta_ad_library_ads_get	特定の広告の詳細を取得します。ad_archive_id と page_id の両方が必要です。どちらも meta_ad_library_ads_search の検索結果から取得できます。
meta_ad_library_ads_search_enriched	検索結果ごとにページの連絡先情報（メールアドレス、電話番号、ウェブサイト）を補完します。処理に時間がかかります（結果ごとに複数の API 呼び出しを実行）。1 回の呼び出しにつき最大 20 件です。
meta_ad_library_pages_search	カテゴリと場所を指定して Facebook ページを検索します（キーワード検索ではありません）。特定の業界から見込み顧客リストを作成するのに便利です。
meta_ad_library_pages_scrape	指定した Facebook ページ URL から詳細データをスクレイピングします。

重要なルール

1. 公開データのみを扱ってください。 Meta Ads Library は公開されています。アクセス制御を回避したり、非公開コンテンツをスクレイピングしたりしないでください。
2. ツールによって件数の上限が異なります。 meta_ad_library_ads_search では count を最大 40 まで指定できます。meta_ad_library_ads_search_enriched の上限は 20 で、これを超えるとエラーになります。
3. meta_ad_library_ads_get には 2 つの ID が必要です。 ad_archive_id と page_id の両方が必須です。どちらも meta_ad_library_ads_search の各検索結果に含まれています。両方を一緒に渡してください。
4. 情報補完付き検索は時間がかかります。 広告ごとに Facebook ページをスクレイピングし、さらにオプションでウェブサイトもスクレイピングします。連絡先情報が必要な場合（見込み顧客獲得のワークフロー）にのみ使用してください。広告の分析のみを行う場合は、通常の meta_ad_library_ads_search を使用してください。
5. Apify を利用するツールは断続的に失敗します。 "fetch failed" がときどき返されることがあります。情報源が見つからないと報告する前に、少し待ってから 1 回再試行してください。
6. 単一の広告を過剰に解釈しないでください。 「ブランド X が割引を実施している」はノイズです。「この検索結果の上位 10 広告主のうち 5 社が割引を実施している」はシグナルです。結論を出す前に、必ず集計してください。

ワークフロー

フェーズ 1 — クエリを定義する

何かを実行する前に、次の項目を決めておきます。

1. 検索クエリ — 競合他社がターゲットにするキーワード。例："meal kit delivery"、"AI marketing tools"、"skincare for sensitive skin"。
2. 国 — ISO コード（例："US"、"GB"、"AU"）。ユーザーがグローバル検索を明示的に希望している場合に限り、既定値として"ALL"を指定します。
3. アクティブな広告か、すべての広告か — 通常はactive_status="active"を指定します。非アクティブな広告は過去のもので、ノイズも多くなります。
4. 期間 — periodには"last24h"、"last7d"、"last14d"、"last30d"、"all_time"を指定できます。ユーザーの目的に合わせて期間を選びます（週次ダイジェストなら"last7d"、トレンド調査なら"last30d"）。
5. 目的 — 何に使いますか？
   • クリエイティブのトレンドレポート → meta_ad_library_ads_searchを使用し、フック、CTA、フォーマットの傾向をまとめます。
   • 上位広告主のスナップショット → meta_ad_library_ads_searchを使用し、page_nameでグループ化します。
   • リードリスト → meta_ad_library_ads_search_enrichedを使用し、contact_emailまたはcontact_websiteがある行に絞り込みます。

フェーズ 2 — 広告を取得する

meta_ad_library_ads_search(
    query="meal kit delivery",
    country="US",
    active_status="active",
    count=40,                # max for this tool
    period="last30d"
)

各結果の行には、ad_archive_id、page_id、page_name、is_active、start_date_formatted、end_date_formatted、title、body、cta_text、link_url、caption、ad_library_url、page_categories、publisher_platformが含まれます。

広告が40件を超える場合は、offset=40、offset=80などを指定して再度呼び出し、ページネーションします。

連絡先情報を含むリード獲得の場合：

meta_ad_library_ads_search_enriched(
    query="meal kit delivery",
    country="US",
    active_status="active",
    count=20,                # max for the enriched tool
    scrape_websites=True,
    filter_spam=False
)

拡張された行には、contact_email、contact_phone、contact_website、page_followers、page_rating、住所、営業時間が追加されます。

フェーズ 3 — 特に興味深い広告のクリエイティブ全体を取得する（任意）

meta_ad_library_ads_searchでは、一部の広告の本文が省略されます。動画 URL や画像を含むクリエイティブ全体を取得するには、詳しく調べる価値のある特定の広告に対してmeta_ad_library_ads_getを呼び出します。

meta_ad_library_ads_get(
    ad_archive_id="559220927273823",      # from search results
    page_id="328127803978438"             # from search results
)

両方の引数は、meta_ad_library_ads_searchの同じ行から取得します。すべての40件ではなく、上位3～5件に対して実行してください。詳細取得の呼び出しごとに、別個のApify実行が必要です。

フェーズ 4 — インサイトを提示する

調査結果はチャット内に提示します。フェーズ 1で確認したユーザーの目的に合う形式を選びます。

上位広告主（ページ別にグループ化）：

ページ	アクティブな広告	カテゴリ	注目すべき切り口
Brand A	12	レストラン、ミールキット	12件中8件の広告で「食料品店に行かなくていい」というフックを使用
Brand B	7	ソフトウェア、サブスクリプション	UGC動画を多用し、「最初の1週間は1ドル」というオファーを使用

よく使われるCTAとフック：

パターン	件数	例
Sign up CTA	18	…
Shop now CTA	12	…
価格を最初に提示する切り口（「週Xドルから」）	9	…
創業者のストーリーから始める切り口	4	…

最近公開された広告（直近7日間）：

ページ	開始日	CTA	フック	ライブラリ URL
Brand A	2026-04-28	Sign up	「今週は食料品の買い出しに行かなくていい」	<ad_library_url>

リードリスト（拡張データのみ）：

ページ	メールアドレス	ウェブサイト	フォロワー数	アクティブな広告
Brand A	[email protected]	a.com	12K	7

フェーズ 5 — 定期的なモニタリング（任意）

継続的な追跡を希望する場合：

1. クエリ、国、active_statusの設定を保存します。
2. period="last7d"を指定して、毎週再実行します。
3. レポートを差分レポートにします。前回の実行以降に公開された新しい広告、投稿頻度を変更した広告主、CTAやオファーの変化をまとめます。

このような場合は、competitor-intelのスキルが適しています。Meta広告だけでなく、複数の情報源にわたる多くのチャネルの差分比較に対応しています。

出力基準

• 個別の広告に言及する際は、必ずad_library_urlを記載します。 ユーザーはリンク先で内容を確認できます。
• 引用する前に集計します。 広告本文をそのまま貼り付けず、傾向を抽出し、代表例を1～2件引用します。
• 解釈であることを明示します。 「観察：上位広告主10社のうち8社が『最初の1週間は無料』のオファーを使用しています。考えられる解釈：…」。
• 期間を明記します。 各レポートには、検索クエリ、国、対象の日付範囲を記載します。