ChatAdsWatch Review

Bibliothek beobachteter ChatGPT-Anzeigen

ChatAdsWatch pflegt einen durchsuchbaren Katalog von Anzeigen, die neben erfassten ChatGPT-Prompts beobachtet wurden. Die öffentliche Bibliothek listet Zahlen zu Anzeigen, Werbetreibenden, zugehörigen Prompts und erfassten Einblendungen und gruppiert die verfügbaren Belege in 19 Branchenseiten, darunter SaaS und Produktivität, Finanzen und Versicherungen, Haus und Garten, Unternehmensdienstleistungen sowie Technik und Elektronik. Öffentliche Karten zeigen eine kurze Creative-Vorschau, das Thema, das Datum, an dem die Quelle zuletzt gesehen wurde, und die Anzahl erfasster Einblendungen; laut Website erfordern kompletter Anzeigentext, zugehörige Prompts, Quellenbelege, erweiterte Filter und Export den Pro-Plan.

Beleg-Labels und Methodik

Das Produkt kennzeichnet Informationen als beobachtet, abgeleitet, geschätzt, Demo oder nicht verfügbar, statt jedes Feld als gemessene Tatsache darzustellen. Eine beobachtete Einblendung ist ein Datensatz in der gesammelten Quellstichprobe, und eine vorgelagerte Einblendungszahl wird beibehalten, wenn sie geliefert wird. Laut ChatAdsWatch sind diese Zahlen keine Impressions, Klicks, Reichweite, bezahlten Ausgaben oder Nachweise der Kampagnenleistung, während Branche, Thema und Kaufabsicht aus einem Creative und dem zugehörigen Prompt abgeleitet werden können.

Wettbewerbs- und Marktrecherche

Nutzer können mit einer öffentlichen Branchen- oder Werbetreibendenansicht beginnen und dann Pro für vollständigen Zugriff auf Wettbewerb und Anzeigenbibliothek nutzen. Der kostenpflichtige Workspace enthält vollständige Creatives, zugehörige Käufer-Prompts, detailliertere Filter, Wettbewerbsansichten und gespeicherte Marktberichte. Die Startseite bietet außerdem eine begrenzte domainbasierte Marktvorschau, während der kostenpflichtige Plan die Analyse-Credits für neue anbietergestützte Analysen reserviert und nicht für das normale Durchsuchen der Bibliothek.

Zugriff auf die Pro-Bibliothek und Analyse-Credits

ChatAdsWatch Pro enthält 1,000 Analyse-Credits pro bezahltem Monat. Das Ansehen vorhandener Anzeigen, das Filtern der kostenpflichtigen Bibliothek und das Speichern vorhandener Berichte verbrauchen keine Credits; Credits werden verwendet, nachdem ein Nutzer eine angebotene neue Analyse genehmigt hat. Laut Preisseite gibt eine fehlgeschlagene Anbieteranalyse die reservierten Credits wieder frei, und aktuelle zwischengespeicherte Ergebnisse können ohne erneute Berechnung wiederverwendet werden, nicht genutzte monatliche Credits verfallen jedoch am Ende des Zeitraums.

Chrome-Erweiterung AdContext

AdContext ist eine von ChatAdsWatch getrennte Chrome-Erweiterung zum Sammeln gekennzeichneter Anzeigen, Produktempfehlungen und erkennbarer Markenerwähnungen auf chatgpt.com und chat.openai.com. Sie speichert die umliegenden Fragen und Antworten, lässt Nutzer Datensätze durchsuchen, taggen, bearbeiten und filtern und exportiert gefilterte Auswahlen als CSV oder JSON. Datensätze und optionale Screenshots bleiben im Browserprofil, ohne Erweiterungskonto, Cloud-Synchronisierung, Analytics-Tracker oder externe KI-Aufrufe; die Erweiterung bietet eine englische und eine chinesische Oberfläche, und ihre Datensätze werden nicht mit ChatAdsWatch synchronisiert.

Teams, die Anzeigen von Wettbewerbern und zugehörige Käufer-Prompts in ChatGPT untersuchen müssen, können die Bibliothek als belegbasierte Recherchequelle nutzen. Sie ist besonders nützlich, wenn die Frage lautet, wer in einem Markt oder bei einem Prompt-Set erschienen ist, und nicht, wie viel ausgegeben wurde oder wie gut eine Anzeige konvertiert hat.

Eine Agentur kann mit dem öffentlichen Katalog feststellen, ob es in der Kategorie eines Kunden genug beobachtbare Aktivität gibt, und dann Pro für vollständige Creatives, Prompts, Belege, Filter und gespeicherte Marktberichte nutzen. Da es sich um eine datierte Momentaufnahme handelt, sollten Kundenarbeiten die Ergebnisse als beobachtete Katalogbelege beschreiben und nicht als universelle Auslieferungsdaten.

AdContext eignet sich für Forschende, die ein beobachtetes Element zusammen mit der Frage und Antwort aufbewahren möchten, in deren Umfeld es erschien. Die lokale Speicherung im Browser und der Export als CSV oder JSON sind nützlich, wenn der Gesprächskontext sensibel ist oder unter der Kontrolle der Forschenden bleiben muss.