Performance Max 长期被业内吐槽是「黑盒」—— Google 控制资产组合、出价、人群定向，你只能看汇总数据。2025 年 Google 终于开放了更细的 PMax API 数据。本文教你用 MCP 把这些数据接到 Claude，让 AI 帮你做 PMax 优化决策。
为什么不直接用 Google Ads UI？
- PMax 的资产组 insight、Top Search Terms、消费曲线分散在 4-5 个不同界面
- 想做跨账户对比，要手动导出 CSV 拼 Excel
- AI 推荐功能在 UI 里只能告诉你「加资产」「调出价」，不会基于你的业务上下文（库存、季节、利润率）给建议
MCP 接入 5 分钟
前提：你已经在 DEXUN AdWhiz 连接了 Google Ads 账户，并生成了一个 API key（dashboard → 设置 → API Keys）。
步骤 1：编辑 Claude Desktop 配置
macOS：`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`。Windows：`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`。
{
"mcpServers": {
"dexun-adwhiz": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@dexun/adwhiz-mcp@latest"],
"env": {
"DEXUN_API_KEY": "dxk_live_..."
}
}
}
}步骤 2：重启 Claude Desktop
右下角应该看到一个新的 🔌 图标，hover 上去能看到「dexun-adwhiz: 100+ tools available」。
实战示例：让 Claude 审计你的 PMax
直接问 Claude：
看一下我的 PMax 广告系列，过去 30 天哪个资产组贡献最多转化但其实在浪费预算？给我具体的暂停建议。
Claude 会自动调用以下工具序列：
- `campaign.list(filter={type: "performance_max"})` — 列出所有 PMax
- `metrics.by_asset_group(campaign_id=..., window="30d")` — 拉每个资产组的指标
- `metrics.search_terms(campaign_id=...)` — 拉 PMax 的 Top Search Terms（这个 UI 上找不到）
- 基于数据生成建议，并附上具体的 `campaign.update_asset_group_status` 调用
真实案例：从 ROAS 1.9x 到 3.4x
我们一个家居品牌客户的 PMax，ROAS 卡在 1.9x 三个月。Claude 通过 MCP 拉数据后发现：
- PMax 把 35% 预算花在「家居清洁」相关搜索词，但客户卖的是高端家具（搜索意图完全错配）
- 资产组「夏季促销」用了过时的图片，CTR 只有 0.8%
- 受众信号里有一个 customer match 列表已经过期 6 个月
Claude 一次性给出 3 条具体调整建议 + 调用工具直接执行（用户审批后）。两周后 ROAS 拉到 3.4x。
为什么 MCP + PMax 是杀手锏组合
PMax 本身的优化逻辑是「让出 60% 控制权给 Google」。但你给出的资产、受众信号、负面信号决定了 Google 算法的发挥上限。MCP 让 LLM 看到你能看到的全部信息（甚至更多），并能在毫秒级别做策略调整建议 —— 这正是 PMax 最需要的「人工监督层」。
安全提醒
- API key 仅在你本地 Claude Desktop 进程中使用，不会发送给 Anthropic 之外的任何方
- 默认审批模式下，AI 给的建议不会自动执行 — 你点确认才会真的改 Google Ads 账户
- 所有操作都有审计日志，可在 DEXUN dashboard 「最近更改」标签查看