一个新品牌在广告上花第一块钱之前，想知道老牌玩家在说什么、给什么优惠、一条广告会投多久。两大广告库都是公开的，所以答案就摆在那里；难的是要读几百条广告。我们把广告库工具对准美国餐包市场，让模型来读。下面的一切都来自 2026 年 10 月 26 日的那次运行：总计 $0.78，运行约十分钟，途中有三处不得不纠正。
我们的问题
一个新的餐包或预制餐品牌正在筹划它在美国的首批广告。它在和谁争夺注意力？对手的广告承诺了什么？这些广告会投多久？
我们收集的数据
| 来源 | 工具 | 我们要的内容 | 结果 | 费用 |
|---|---|---|---|---|
| Meta Ad Library | Facebook Ad Library | 关键词 "meal kit" 下正在投放的美国广告 | 150 条广告 | $0.169 |
| Google Ads Transparency Center | Google Ads Transparency | 五个大型餐包网站各 20 条广告 | 100 条广告 | $0.240 |
Meta 广告带有文案、标题、行动号召按钮和形式。Google 广告带有形式和每条已投放的天数，但没有文字内容。两个来源回答的是不同的问题，所以我们两个都用了。
模型怎么用
claude-sonnet-5.5 在一次调用中读完全部 150 条 Meta 广告。它为每条广告标出广告主类型（餐包、生鲜杂货、代餐奶昔、厨房用品、内容创作者……）、最多两个卖点（价格、便利、健康、新鲜、家庭……）、优惠（百分比折扣、包邮、首盒优惠、无……），以及一句从广告中原样摘出的短引用。代码把每条引用和广告文字逐一核对（150 条全部吻合），并完成所有计数。最后一次调用把这些计数写成一份简报。
我们的发现
"meal kit" 下的广告大多不是餐包广告。 在 105 条去重后的广告创意中（这个数字后面会解释），只有 20 条来自餐包或预制餐商家，背后是 13 个广告主。其余的：15 条代餐奶昔和保健品，15 条厨房用品，12 条内容创作者和媒体，另有 40 条其他广告，从宠物食品到折扣网站都有。一个在这个关键词上出价的新品牌，要和它们所有人争夺同一个信息流。
餐包广告主打价格。 20 条餐包创意中，12 条以价格或折扣开场，6 条以新鲜食材开场，5 条以健康目标开场，只有 4 条以节省时间开场。20 条中有 14 条带有优惠：百分比折扣（6 条）、包邮（4 条）、首盒优惠（2 条）或立减金额（2 条）。代餐奶昔恰好相反：15 条中有 10 条以健康目标开场，15 条中有 9 条完全没有优惠。
Meta 上视频占优，Google 上文字占优。 105 条 Meta 创意中有 50 条是视频，21 条是动态创意，19 条是单图。54 条的行动号召是 "Shop now"（立即购买）。在 Google 上，100 条广告中有 85 条是文字搜索广告。
在 Google 上，有效的广告一投就是几个月。 100 条 Google 广告全都还在投放。它们的投放天数中位数是 155 天，69 条已投放超过 90 天，最老的一条文字广告从 2023 年 2 月起一直在投，已有 1,356 天。最老广告始于 2025 年 8 月的两个品牌，中位数分别是 84 天和 91 天；有 2023 年广告的三个品牌，中位数分别是 135、182 和 198 天。
我们不得不纠正的三件事
广告库返回了 150 条广告，但其中 45 条重复了同一广告主另一条广告的文案：一家生鲜商的 "Get Oven-Ready meals delivered with EVERYTHING included"（把一应俱全的即烤餐送到家）出现了 8 次。如果原样计数，这一个广告主会让价格看起来占 28 条餐包广告中的 18 条，而不是 20 条中的 12 条。我们改为按去重后的创意计数（同一广告主、同一文案只算一次），并重算了每一个数字。
"Get 50% OFF Your First Box"（首盒立享 50% 折扣）听起来像餐包广告，确实有一个餐包品牌投了它，但也有两个狗粮品牌在投。关键词搜索会把邻近品类一起拉进来；在计数之前先标出广告主类型。
模型写的第二版简报不如第一版：它建议了测试预算，还提出一条 "CTR drops 30%"（点击率下降 30%）的规则，而这些在数据里都找不到；它还把 "up to 52% off while supplies last"（最高 52% 折扣，售完即止）当作餐包文案引用，其实那来自一个折扣网站。我们保留了下面那些有证据支撑的建议，其余的都删掉了。要求模型为每个论断注明数字能拦住大部分这类问题，但不是全部，所以还是得有人读一遍简报。
数据支持的做法
靠时间而不是价格脱颖而出。 20 条餐包创意中有 12 条以价格开场，只有 4 条以节省时间开场。测试： 同样的优惠，分别配价格标题和时间标题（"Dinner in 30 minutes, no planning needed"（30 分钟搞定晚餐，无需计划）是唯一一个真实例子），比较每个首单的成本。
试试首盒优惠。 20 条餐包创意中只有 2 条用了它；百分比折扣和包邮才是扎堆的优惠。测试： 同一条创意，两种优惠。
为长期投放的搜索广告做打算。 100 条 Google 广告中有 69 条已投放超过 90 天。写几条你愿意连续用上几个月的搜索广告，而不是每周换一套新的。
数据回答不了的：花费、展示次数、点击或销量。一条长期投放的广告多半是有效的，但广告库证明不了这一点。
自己跑一遍
API 密钥放在 LOVELY_API_KEY 中，使用与市场调研案例相同的 run_tool 和 ask 辅助函数：
meta = run_tool("facebook-ads", {"urls": [{"url": "https://www.facebook.com/ads/library/?active_status=active&ad_type=all&country=US&q=meal%20kit&search_type=keyword_unordered"}], "count": 150}, 150)
google = run_tool("google-ads-transparency", {"startUrls": [{"url": f"https://adstransparency.google.com/?region=US&domain={d}"} for d in ["example-brand.com", "another-brand.com"]], "resultsLimit": 20}, 40)
ads = [{"id": i, "page": a["page_name"], "title": a["snapshot"].get("title"), "body": (a["snapshot"].get("body") or {}).get("text"), "cta": a["snapshot"].get("cta_text")} for i, a in enumerate(meta)]
# Count each (advertiser, copy) once before tagging, then:
tags = ask("Tag each ad: advertiser_type, 1-2 angles, offer, and a quote copied exactly. Return a JSON array.", ads)把关键词和域名换成你自己的品类即可。如果想让智能体跑完整个流程并带回简报，把它连接到 MCP 服务器。
常见问题
用 AI 做竞品广告调研要花多少钱？+
这次运行花了 $0.78：两个广告库的 250 条广告 $0.41，模型调用 $0.37，其中包括第二版简报。广告工具按返回的广告条数计费；每个工具的价格见其页面。
我能查看某个特定竞品品牌的广告吗？+
可以。把品牌的 Facebook 主页或 Ad Library 搜索 URL 发给 Facebook Ad Library 工具，或把它的网站域名发给 Google Ads Transparency。LinkedIn 的广告库用 LinkedIn Ad Library 工具也是同样的用法。
这能看出一条广告的效果好不好吗？+
不能。广告库展示的是投了什么、投在哪里、投了多久，而不是花费或效果。广告投放时长是最好的公开信号，但也只是一个信号。
我能每周跟踪竞品吗？+
可以。按计划定期运行同样的调用，保存广告 id，让模型只描述自上周以来的新广告。广告情报用例介绍了相关工具。