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Use when you want to find the ad angles that actually convert in a market - the pubs that have been running for months (a competitor only keeps paying for what works). Meta Ad Library search URL -> CSV of ads sorted by longevity.
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Based on SOC occupation classification
| name | apify-angles-pub |
| description | Use when you want to find the ad angles that actually convert in a market - the pubs that have been running for months (a competitor only keeps paying for what works). Meta Ad Library search URL -> CSV of ads sorted by longevity. |
One-shot : avant de lancer une campagne, tu veux savoir quels angles marchent déjà dans ton marché - pas ce que les annonceurs testent, mais ce qui tient dans le temps. Le signal est simple : une pub qui tourne depuis des mois est une pub qui convertit (sinon l'annonceur l'aurait coupée pour arrêter de payer). Cet Actor lit la Meta Ad Library et te sort les pubs d'un secteur, triées de la plus ancienne à la plus récente : le haut du tableau, ce sont tes angles gagnants à réutiliser.
APIFY_TOKEN (gratuit pour démarrer).CONNECTING-MCP.md).curious_coder/facebook-ads-library-scraper (https://apify.com/curious_coder/facebook-ads-library-scraper) - extrait les pubs de la Meta Ad Library à partir d'une URL de recherche ou d'une page.
config.example.yaml)| Champ | Rôle |
|---|---|
urls | URL(s) Meta Ad Library de recherche (par secteur / mot-clé, pas une seule marque) |
scrapeAdDetails | inclure le détail de chaque pub (date de début, texte complet, liens, médias) |
count | nombre max de pubs à récupérer (borne le coût) |
curious_coder/facebook-ads-library-scraper avec l'input de config.example.yaml (tool call-actor).get-dataset-items).days_running = nombre de jours entre started_running et aujourd'hui.days_running décroissant : les pubs les plus anciennes en haut = les angles qui convertissent.Fallback via lib/apify_helpers.py :
from lib import apify_helpers as a
ads = a.run_actor("curious_coder/facebook-ads-library-scraper", {
"urls": ["https://www.facebook.com/ads/library/?active_status=active&ad_type=all&country=FR&q=logiciel%20CRM"],
"scrapeAdDetails": True,
"count": 60,
})
Ou lancer l'Actor depuis la console Apify (bouton Start) avec le même input.
CSV : page_name, ad_text, started_running, days_running, cta, link_url, media_type, snapshot_url, trié par days_running décroissant. Les 5-10 premières lignes sont tes angles à modéliser.
~$0.75 / 1000 pubs. Données publiques (Ad Library). Le champ count borne la dépense. days_running est dérivé de started_running au moment de la mise en forme (l'Actor ne le fournit pas tel quel). Complémentaire de apify-pubs-concurrent (qui liste tout) : ici on classe par ce qui dure.
examples/angles-pub.csv (données fictives, schéma réel).
Use when you want a snapshot of one or several Instagram accounts (yours, a prospect's, a competitor's) - audience, bio, positioning. Liste de usernames -> CSV d'audit.
Use when you want all the Google Maps reviews of one place in one shot - to read the verbatim, spot recurring complaints, or mine testimonials. Place URL -> CSV of reviews.
Use when you want the recurring complaints across a set of Amazon products - to turn pain points into marketing angles or product improvements. Amazon product URL(s) + rating filter 1-2 stars -> CSV of negative reviews à regrouper en pain points.
Use when you want to understand what real buyers think of an Amazon product before selling, sourcing, or comparing it. Amazon product URL(s) -> CSV of reviews (note, texte, achat vérifié, votes utiles, variante).
Use when a post (yours, a competitor's, an influencer's) sparks an engaged audience you want to capture - lead gen, community outreach, sentiment. URLs de posts -> CSV des commentateurs.
Use when you want to size up every competitor on Google Maps for a trade in a given area - their ratings, review counts, price level and coordinates. Search term + location -> CSV of competitors ranked.