Google Ads MCP は、技術に明るい方にとっては扱いやすい領域です。開発者認証情報と Python あるいはクラウドインフラに関するある程度の知識は必要ですが、Google Ads API に直接かつ柔軟にアクセスできます。
返ってくるのは、AI が自力で解釈する生データです。
Optmyzr の MCP は、あらゆるスキルレベル向けに設計されています。設定は数ステップで完了し、開発者向けのセットアップは不要です。返ってくる内容はすでに処理済みで、Optmyzr に直接飛べるリンク付きです。
全体像を詳しく見ていきましょう。
簡単な解説: MCP サーバーは何をするのか
Model Context Protocol は、AI アシスタントが外部ツールに直接接続し、ライブデータを取得できるようにする標準規格です。つまり、レポートをエクスポートして、アップロードして、AI に十分なコンテキストを与えて、さらに新しいチャットを開くたびに同じ作業を繰り返す代わりに、MCP は接続を常時維持します。
質問をすると、AI がツールを呼び出し、ツールがデータを返し、AI が回答します。
セッション間でコンテキストが消えません。これは PPC チームにとって非常に重要です。というのも、AI を有料検索に使う際の最大の課題は準備作業だからです。
どのワークフローも、だいたい次のようになります。
export → clean → upload → prompt → verify → repeat |
MCP は、このループを取り除く仕組みです。ただし、その接続の先に何があるかは、使うサーバーによって大きく異なります。
それが、この Optmyzr MCP と Google Ads MCP の比較のポイントです。
公式 Google Ads MCP ができること
Google は Google Ads API 開発者ツールキットの一部として、公式 MCP サーバー を公開しました（最終更新は 2026 年 5 月）。そのため、Google Ads API への認証やレスポンスの解析のためにカスタムコードを書く代わりに、MCP サーバーがそれらをすべて処理し、AI アシスタントは質問するだけで済みます。
できること
- アカウント一覧の取得: アクセス権のある Google Ads アカウントを表示
- GAQL による検索: Google Ads Query Language のクエリを実行して、キャンペーン指標、予算、ステータスを取得
- リソースメタデータの取得: クエリを実行する前に、対象リソースで利用可能なフィールドを確認
まず試すとよいプロンプト:
- “How many active campaigns do I have?”
- “How is my campaign performance this week?”
- “Give me a report of the top spending campaigns split by device category over the last 7 days for account [ID]”
できないこと
公式ドキュメントにあるとおり、「この実装は厳密に読み取り専用です。入札の変更、キャンペーンの停止、新しいアセットの作成はできません。」
セットアップ方法
必要なのは、developer token、Google Cloud プロジェクト ID、そして OAuth 2.0 認証情報です。
そこからは 2 つの方法があります。
- pipx を使ってローカルで実行する
- チーム全体で使える共有サーバーが必要なら Google Cloud Run にデプロイする
ローカル設定のほうが早く、Cloud Run は初期作業（Docker、Artifact Registry、環境変数など）が多めですが、稼働後は本番運用に十分耐えます。ドキュメント内の設定例は Gemini の設定ファイルを参照しており、問題が発生した場合は Google の Advertising Discord にコミュニティチャンネルがあります。
正直なまとめ
AI アシスタントに Google Ads データへの読み取りアクセスを与える、堅実で公式サポート付きの方法です。
オープンソースで GitHub 上にあり、レポートスキーマ内のあらゆる項目を柔軟にクエリできます。
ただし、そのデータを解釈したり、推奨事項を提示したり、問題を検知したり、アカウントに対してアクションを実行したりはしません。
データは取得できますが、分析はあなた自身（または AI）に委ねられます。
Optmyzr MCP ができること
Optmyzr MCP はホスト型のリモートエンドポイントです。Python 環境も、認証情報ファイルも、ローカルで動くプロセスも不要です。Optmyzr の Settings で API key を生成し、AI ツールに URL を貼り付ければ接続完了です。
より本質的な違いは、その接続の先にあるものです。
Optmyzr MCP は、AI に Google Ads への生の API アクセスを与えるのではありません。AI に Optmyzr の分析エンジンへのアクセス を与えます。これは、Optmyzr プラットフォーム内で Sidekick（AI アシスタント）を動かしているのと同じエンジンです。
つまり、AI が関数を呼び出したとき、返ってくるのは後で解釈が必要な生の API データの塊ではありません。
Optmyzr の PPC ロジックに基づいた出力が返ってきます。
利用可能な関数は 8 つの領域をカバーしています。
- アカウントとパフォーマンスレポート: アクティブなアカウントを取得し、並べ替え、ページネーション、フィルター処理済みのキャンペーンパフォーマンスを取得
- 競合インテリジェンス: オークションに誰が出ているのか、どこで競り合っているのかをキーワードレベルまで把握
- 業界ベンチマーク: CTR、CPC、コンバージョン率、インプレッションシェアを業種別に比較し、パーセンタイル順位も表示
- アラート管理: すべてのアクティブアラートを確認し、最近発火したものをチェックし、新規作成も可能（新しいタブを開く必要なし）
- 最適化と戦略: ビジネス上の緊急度で順位付けされた推奨事項を取得し（各項目には Optmyzr で確認・適用するための直接リンク付き）、解決したい課題を平易な言葉で説明するだけで Rule Engine の戦略を生成
- Shopping: Google Ads および Microsoft Ads アカウントの merchant feed 詳細を取得
- ツールの発見: どこから始めればよいかわからない場合でも、質問すれば Optmyzr が最も関連性の高いツールを提示
- ヘルプ記事: 会話の中から関連する Optmyzr のヘルプコンテンツを直接検索して取得
📝Note: Claude、ChatGPT、そして MCP 対応クライアントで利用できます。Google Ads と Microsoft Ads の両方のアカウントに対応しています。 |
比較表
Google Ads MCP | Optmyzr MCP | |
セットアップ | Python、OAuth 認証情報、developer token、ローカルまたは Cloud Run | ホスト型エンドポイント、API key、3 ステップ |
本番運用対応 | はい（Cloud Run デプロイ時） | はい |
出力タイプ | 生の API レスポンス（GAQL 結果） | 事前解釈済みの分析 |
最適化レイヤー | なし | 組み込み済み |
優先順位付き推奨事項 | なし | あり、直接確認リンク付き |
アラート管理 | なし | トリガー済みアラートの作成、編集、確認 |
Rule Engine 戦略 | なし | あり、平易な言葉のプロンプトから生成 |
クロスプラットフォーム | なし | あり（auction insights + competitor drilldown） |
AI クライアント対応 | 任意の MCP 対応クライアント | Claude、ChatGPT、任意の MCP 対応クライアント |
対象ユーザー | 開発リソースのあるチーム | PPC マネージャー、代理店チーム、あらゆるスキルレベル |
Optmyzr MCP が Google Ads MCP より優れている点
Optmyzr MCP の全機能については、実際のプロンプト、出力、アカウントデータを使って この記事で すでに詳しく解説しています。深掘り版を知りたい方は、そちらをご覧ください。
ここでは、現在対応している内容と、今後のロードマップを含めた短い版を紹介します。
1. スプレッドシートを一切開かずに、アカウント全体の監査を実行
1 つのプロンプトで複数か月にわたるパフォーマンスを取得し、次のような点をフラグできます。
- 何が悪い方向にトレンドしているか
- パフォーマンス変動の主因は何か
- 構造化された結論を返す
あるテストでは、Claude が Optmyzr に 8 回のライブ呼び出しを行い、4 か月分のデータを取得し、トレンドチャートと優先順位付き分析を返しました。しかも Optmyzr プラットフォームを一度も開かずにです。
お気に入りの AI エージェントで Optmyzr MCP を設定したら、まずは次のプロンプトを試してみることをおすすめします。
💡Try: "Run a month-over-month audit on my account [ID] via Optmyzr for the last four months. Flag what's trending wrong, what's improving, and what's stayed flat when it shouldn't have." |
返ってくるのは、月ごとの構造化された内訳と、見やすく鮮明なビジュアルです👇
そこからさらに掘り下げて、監査結果について質問を続けられます。
2. 1 回の会話で複数アカウントを分析
複数アカウントの管理では、個別に確認する手間や、パターンを見落とすリスクがつきものです。
そこで役立つのが、1 回のプロンプトで複数アカウントをまとめて分析する方法です。
💡Try: Pull performance data across these 5 accounts for the last 4 months (accounts names/ids). Then tell me the account with the biggest performance drop, the one with the strongest performance, and any patterns you notice across accounts that I should pay attention to.” |
返ってくるのは、見落としていたかもしれないパターンを含め、アカウント全体で何が起きているかの明確な把握です。
最も悪いパフォーマンスのアカウントについてフォローアップすると、AI は追加データなしでそのまま……続けます。
3. どのオークションで、誰に負けているのかを把握
Optmyzr MCP は Google Ads の Auction Insights データを取得し、どの競合があなたのキーワードに入札しているのか、各競合との重複度はどれくらいか、そしてそれが期間ごとにどう変化したか を表示します。
その後、特定の競合に絞り込み、どのキーワード、広告グループ、キャンペーンで直接競り合っているのかを正確に確認できます。
💡Try: "Pull auction insights for my account [ID] and show me which competitors I overlap with most. Then drill into [competitor domain] and show me where we're competing directly." |
ここでは、期間ごとの変化を含む競合別の重複内訳に加え、最も重要な相手とのキーワードおよびキャンペーンレベルでの対戦状況を確認できます。
4. 平易な言葉のプロンプトから Rule Engine 戦略を生成
Rule Engine を使うと、スケジュールに従ってアカウントに対して実行される条件付きルール を作成できます。これをさらに簡単にするため、今ではお気に入りの AI ツール内でこれらのルールを直接作成できるようになりました。興味深いのは、実施したテスト では、会話の前半で行ったアカウント監査に、強力なルールを作るために必要なコンテキストがすべて含まれていたことです。
そのため、Claude に何を作るかを指示する代わりに、すでに見つかった内容を見て判断してもらいました。
💡Try: "Based on the performance issues you just found in this account, generate a Rule Engine strategy to address the biggest problem. Walk me through what it's designed to fix and create the strategy." |
そして、まさにその通りの結果が得られました。2 つの Rule Engine 戦略が、Optmyzr でプレビューして適用できる状態で 生成されました。
もう 1 つ重要な点: Optmyzr で確認するまで、何も実行されません。
📖 Also Read: 8 Ways Optmyzr’s Rule Engine Outperforms Google Ads Automated Rules
5. 会話を離れずにアラートを監査し、新規作成する
一般的な AI ツールでは、アラートの監査には設定とパフォーマンスデータを別々にエクスポートし、その両方を AI に突き合わせてもらう必要があります。
新規作成するには、自分でプラットフォームに戻る必要があります。
Optmyzr MCP はこうした余分な手順を省き、次のことを可能にします。
- アラート設定の監査
- 不足している箇所の発見
- 必要なアラートの作成（承認後）をチャット内でそのまま実行
💡Try: Pull all active alerts currently configured in my Optmyzr account (id). Then based on the account's performance data, recommend the most important alerts that aren't set up yet, explain why each one matters, and then go ahead and create the top two. |
これで完了です。会話が終わる頃には、必要なアラートがアカウントで有効になっています。
6. 最適化推奨事項を確認し、優先順位を付ける
AI ツールが、アカウント内で実際に壊れているものに基づいて To-do リストをそのまま渡してくれたら便利だと思いませんか？ 実は、それができます。
💡Try: Pull all optimization recommendations for my account [ID] via Optmyzr MCP. Group them by category: keywords, bids, ads, budgets, audiences. For each category tell me how many recommendations exist, what the most urgent ones are, and why they matter. Then give me a single prioritized to-do list ordered by what I should do first, with a direct link to review each one in Optmyzr. |
返ってくるのは、各修正を Optmyzr で適用するための直接リンク付きの優先順位付き To-do リスト です。
順位付けする前の段階でも、最も緊急度の高い推奨事項を指摘してくれます。
もちろん、MCP 経由でアカウントを接続するのはまだ不安に感じるかもしれません。
知っておくとよい点
- AI は Google や Microsoft Ads の認証情報に直接接続するのではなく、API key を使って Optmyzr のエンドポイントに接続します
- データは、アカウント管理に使用している Optmyzr を経由して処理されます
- API key は MCP Integration の設定ページからいつでも取り消せます
データとセキュリティに関するその他の質問は、こちらの 記事をご覧ください！
Optmyzr MCP の設定方法
接続方法は、使う AI ツールによって 2 通りあります。
- OAuth: Claude と ChatGPT に推奨。Optmyzr アカウントでサインインするだけで、API key は不要です。
- API key: その他すべての MCP クライアント向け（Claude Code、Copilot Studio、Langdock など）。
Server URL: https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
オプション A: OAuth で接続する（Claude & ChatGPT）
生成や保存が必要な key はありません。AI ツールからサインインするだけです。
Claude（ブラウザまたはデスクトップ）: Settings → Connectors → Add custom connector に進み、server URL を貼り付けて Add をクリックします。その後 Connect をクリックし、Optmyzr にサインインしてアクセスを承認します。
Team および Enterprise プランでは、まず管理者または Owner が組織向けに connector を追加する必要があります。その後、各ユーザーが自分の設定から接続できます。 |
ChatGPT: Settings → Connectors（必要に応じて Developer Mode を有効化）→ Create app に進みます。名前を入力し、server URL を貼り付け、Authentication を OAuth に設定します。
アプリを信頼することを確認し、Create をクリックします。
オプション B: API key で接続する（その他すべてのクライアント）
ステップ 1 – key を取得する。 Optmyzr Settings → MCP Integration に進み、API key を生成します。ページを離れると再表示できないため、安全な場所に保管してください。
ステップ 2 – ツールを接続する。 server URL を使い、Authorization ヘッダーに key を渡します。
- Claude Code: claude mcp add –transport http optmyzr https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp –header “Authorization:YOUR_API_KEY” を実行
- Microsoft Copilot: Copilot Studio で Tools → Add Tool → MCP に進み、server URL を入力し、API Key を選択して key を入力します。（Generative orchestration を有効にする必要があります。）
- Free Claude plan: Settings → Developer → Edit Config から手動で MCP を設定できます。これにはシステムに Node.js がインストールされている必要があります。
- その他の MCP 対応クライアント: server URL を使用し、Authorization ヘッダーに key を渡します。クライアントが MCP をサポートしていれば動作します。
📝 Note: Google Gemini は現在、標準インターフェースでは MCP 統合をサポートしていません。 |
使い始める
接続が完了すると、AI ツールは Optmyzr アカウントからライブデータを直接取得できます。エクスポートも、アップロードも、新しいチャットを開くたびのコンテキスト再説明も不要です。
Optmyzr MCP の設定に関する詳細は、こちらをご覧ください！
CSV のエクスポートをやめて、Optmyzr で答えを得よう
Google Ads MCP は、Google Ads の生データに直接アクセスできます。柔軟性を重視し、返ってきた内容を自分で扱うことに慣れているなら、十分に役立ちます。
Optmyzr MCP は、監査、推奨事項、Rule Engine 戦略、競合インサイトまで、すべて 1 回の会話で、しかも分析済みの状態からすぐに作業に入れるようにしたい PPC チーム向けに作られています。
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FAQ
1. Google Ads MCP と Optmyzr MCP の実際の違いは何ですか？
Google Ads MCP は、GAQL クエリを通じて AI アシスタントに Google Ads API への直接の読み取り専用アクセスを提供します。
2. Optmyzr MCP を使うのに GAQL を知っている必要はありますか？
いいえ、平易な言葉で質問するだけで、あとは AI が処理します。
3. Optmyzr MCP は Google Ads アカウントに直接変更を加えられますか？
いいえ、変更は確認後に Optmyzr 内で行われます。Claude が Rule Engine 戦略を生成したり推奨事項を提示したりすると、Optmyzr 内のプレビューへのリンク が表示され、確定前に何が変わるか確認できます。承認するまでは、アカウントには何も反映されません。
4. どの AI クライアントが Optmyzr MCP に対応していますか？
Claude と ChatGPT はどちらも、ドキュメント化されたセットアップ手順付きでサポートされています。Optmyzr MCP は標準の MCP プロトコルを使用しているため、MCP 対応クライアントであれば動作するはずです。
5. Optmyzr MCP を広告アカウントに接続しても安全ですか？
データは、すでにアカウント管理に使用している Optmyzr を経由して処理されます。AI クライアントは API key を使って Optmyzr のエンドポイントに接続します。Google や Microsoft Ads の認証情報に直接アクセスすることはありません。API key は MCP Integration の設定ページからいつでも取り消せます。
