Adobe Target MCP サーバー – ユースケースとウォークスルー target-mcp-use-cases

プロンプト：
「Homepage Hero Image Test」というA/B テストを作成し、現在のヒーローを表示する「Control」と、新しい夏テーマのヒーロー画像を表示する「Variant」の2つのエクスペリエンスを使用します。 ホームページ mboxをターゲットにします。」

AI アシスタントはcreate_ab_activity ツールを使用して、説明した設定を使用してアクティビティを作成します。 ツールは、新しいアクティビティ IDと、作成されたエクスペリエンスの確認を返します。

プロンプト：
「過去30日間の「チェックアウトフロー最適化」アクティビティのパフォーマンス指標を表示します。」

AI アシスタントは、get_ab_performance_reportまたはget_xt_performance_reportを使用して、指定された期間のコンバージョン率、訪問者数、その他の指標を取得します（アクティビティタイプによって異なります）。

プロンプト：
「夏セールのバナー」というHTMLのオファーを作成し、「すべての夏アイテムが20% オフ」というプロモーションバナーを表示します。」

AI アシスタントはcreate_target_offer ツールを使用して、指定したHTML コンテンツでオファーを作成し、新しいオファーIDで確認を返します。

プロンプト：
「カリフォルニア在住のモバイルデバイス上のユーザーをターゲットとする、「カリフォルニアからのモバイル訪問者」と呼ばれるオーディエンスを作成します。」

AI アシスタントは、説明から導き出された適切なターゲティングルールでcreate_target_audience ツールを使用します。

プロンプト：
「アクティビティ 12345のプレビューURLを生成して、各エクスペリエンスをテストできます」

AI アシスタントは、preview_activity ツールを使用して、オーディエンスターゲティングをバイパスするクリック可能なURLを生成し、ブラウザーで各エクスペリエンスを直接表示できるようにします。

プロンプト：
「異なる地域の訪問者に対して異なるヒーローバナーを表示する、「Geo Personalization」と呼ばれるエクスペリエンスターゲティング活動を作成します。」

AI アシスタントはcreate_xt_activityを使用して、説明した地域に従って、オーディエンスベースのエクスペリエンスマッピングを使用してアクティビティを構築します。

プロンプト：
「5月1日から5月31日に終了する活動12345のスケジュールを更新します。」

AI アシスタントはupdate_activity_schedule ツールを使用して、新しい開始日と終了日をアクティビティに適用します。