paid-ads

概览

paid-ads 技能的作用

paid-ads 技能可以让你的智能体扮演一名资深效果广告专家，重点围绕在主流平台上规划、搭建和优化付费广告系列：

• Google Ads（search、display、YouTube）
• Meta Ads（Facebook/Instagram）
• LinkedIn Ads
• Twitter/X Ads
• 参考资料中也会涉及 TikTok 等其他渠道

它在以下工作场景中特别有用：

• PPC 与付费媒体整体策略
• 广告系列目标（CPA、ROAS、获客成本、营收指标）
• 受众与关键词定向
• 预算分配与扩量规划
• 持续优化与问题排查

该技能会利用仓库中预置的结构化检查清单、受众框架和文案模板，引导你的智能体按照经过验证、可复用的流程工作，而不是只给出泛泛的投放建议。

paid-ads 适合哪些人

在以下情况下适合使用 paid-ads 技能：

• 你是负责管理 Google、Meta、LinkedIn 或 Twitter/X 广告系列的效果广告专员或付费媒体负责人
• 你是为 B2B SaaS、电商、获客、App 等搭建付费获客渠道的创始人、市场人员或代理商
• 你是内容或增长营销人员，需要一种系统方法把产品定位转化为可测试的广告系列

在这些情况中它尤其有价值：

• 需要决策投放去哪儿（选择哪些平台、怎样组合）
• 希望获得关于广告系列结构、命名规范和测试路线图的指导
• 非常关注 CPA、ROAS、线索成本、Demo 申请等可量化结果

如果你的主要诉求是批量生成创意（大量广告变体）或深度落地页优化，本技能会提供策略层面的帮助，但具体执行可交由其他技能完成。

它解决哪些问题

paid-ads 技能专门用来解决常见的付费媒体难题，包括：

• 策略不清晰——不知道该用哪些平台、如何搭建广告结构
• 定向薄弱——受众过宽或过散，浪费预算
• 表现不佳——CPC 高、CPA 高、ROAS 低，却没有清晰的诊断路径
• 账户杂乱——跟踪缺失、像素损坏或平台配置不完整
• 写文案困难——难以把产品卖点转化为有说服力的广告

仓库中的参考资料提供：

• Before Starting（开始前）检查清单，用于收集产品和广告系列背景
• 围绕广告系列目标、产品与优惠、受众的结构化问题
• 针对不同平台的详细受众定向指导
• 高转化、可测试的广告文案模板
• 降低跟踪与配置错误的平台搭建检查清单

什么时候适合（或不适合）用 paid-ads

在以下情况下适合使用 paid-ads 技能：

• 你提到诸如“PPC”、“paid media”、“Google Ads”、“Facebook ads”、“LinkedIn ads”、“Twitter ads”、“ROAS”、“CPA”、“ad spend”、“ad budget”、“retargeting”、“audience targeting”等术语。
• 你正在规划或优化以获客为目标的付费广告系列（线索、Demo、购买、安装）。
• 你希望通过一套结构化工作流，从产品背景 → 平台选择 → 广告系列与受众设计 → 优化，完整走一遍流程。

在这些情况下可以考虑搭配其他技能：

• 你需要批量生成广告创意或快速迭代创意——可以使用 ad-creative 技能。
• 你需要深度的落地页转化率优化——可以使用 page-cro 技能。

如果你的需求主要是自然内容营销（博客、SEO、纯自然社交内容），那么通用内容或 SEO 技能通常比 paid-ads 更合适。

使用方法

安装与配置

1. 安装 paid-ads 技能

直接从仓库安装该技能：

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill paid-ads

这会拉取 paid-ads 的技能定义，以及其对应的 evals 和 references，便于你的智能体按文档化流程执行。

2. 需要重点查看的文件

安装完成后，先查看以下文件，理解技能的思路和可用资源：

• SKILL.md —— paid-ads 技能的核心说明，包括其“专家级效果广告角色”以及 Before Starting 背景检查清单（广告系列目标、产品与优惠、受众）。
• evals/evals.json —— 示例提示词和预期行为，展示该技能在策略制定、指标评估、规划等方面应如何表现。
• references/ad-copy-templates.md —— 搜索和社交广告的文案公式与模板，包括 CTA 和各平台的实用技巧。
• references/audience-targeting.md —— Google Ads、Meta、LinkedIn、Twitter/X、TikTok 的受众策略，包括受众类型和规模建议。
• references/platform-setup-checklists.md —— Google Ads、Meta、LinkedIn、Twitter/X 和 TikTok 的分步搭建清单，以及通用的投放前检查表。

建议让智能体以这些参考资料为核心，不要随意“发明”新框架，而是优先依托这些文档。

3. 接入你的工作流

你不必完全复制仓库结构，但如果你这样做，效果通常更好：

• 按 SKILL.md 的推荐，将自己的产品营销背景存放在 .agents/product-marketing-context.md（或旧版本中的 .claude/product-marketing-context.md）文件中。
• 确保你的广告账户、分析工具和跟踪配置随时可访问，便于快速对照搭建检查清单执行。
• 在提示词中尽量使用技能里使用的术语（goals、offers、audiences），让智能体更好地按照预期工作流推进。

运行 paid-ads 的工作流

1. 先提供广告系列背景

技能在下手做战术之前，预期你先定义三个核心部分。你可以在一个提示词中一次性说明，例如：

“Using the paid-ads skill, help me plan campaigns. Goal: generate demo requests with a $150 target CPA and $15k/month budget. Product: B2B SaaS for HR teams, $99/month per seat, landing page at https://example.com/demo. Audience: HR directors and people ops leads in US companies with 50–500 employees.”

在后台，智能体会对照 SKILL.md 中的 Before Starting 部分，对齐：

• 1. Campaign Goals——目标、目标 CPA/ROAS、预算、限制条件
• 2. Product & Offer——你推广的内容、落地页、价值主张
• 3. Audience——你锁定的受众是谁，以及原因

该技能会优先读取已有的 product-marketing context 文件，只有在信息缺失时才向你追问细节。

2. 决定投放平台与结构

背景清晰后，使用 paid-ads 选择平台并设计广告架构。例如：

“Using paid-ads, recommend which platforms to use for this B2B HR SaaS demo campaign, how to structure campaigns and ad groups, and how to allocate a $15k/month budget.”

根据 evals/evals.json 中的预期流程，智能体会：

• 套用平台选择框架（如：LinkedIn 用于 B2B 职位定向，Google Ads 用于高意图搜索，Meta 和 Twitter/X 用于重定向和扩大覆盖）。
• 规划广告系列和广告组结构，包括命名规范。
• 提出跨平台与系列的预算分配方案。
• 定义 success metrics（CPA、ROAS、获客成本、Demo 数量）以及简要归因思路。

3. 利用参考资料设计受众

使用受众定向参考文档来细化投放对象。例如：

“Using paid-ads and references/audience-targeting.md, design audiences for Google Search, Meta, and LinkedIn for this campaign. Include match types, audience sizes, and any exclusions.”

智能体会从参考资料中调用模式：

• 为 Google Ads 建议关键词匹配类型与受众叠加方式
• 为 Meta Ads 设计核心、自定义和 lookalike 受众
• 为 LinkedIn 提出基于职位和公司条件的定向
• 添加排除条件（如：现有客户、不相关行业、近期应聘者），避免浪费预算

4. 生成与测试广告文案

利用文案模板参考文档，把你的产品优惠转化为可测试的创意。示例提示：

“Using paid-ads and references/ad-copy-templates.md, draft 3 Google Search ads and 3 Meta Ads variations for this offer, using PAS and Before-After-Bridge formulas. Include headlines and descriptions.”

智能体应当：

• 选择合适的文案公式（PAS、BAB、Social Proof、Feature-Benefit）
• 按搜索与社交的差异，提供对应的标题和主文案
• 建议与漏斗阶段匹配的 CTAs
• 推荐一个文案测试顺序，避免一次性测试过多变量

5. 执行搭建与投放前检查清单

在广告上线前，让智能体按照平台搭建与预检清单逐项核对：

“Using paid-ads and references/platform-setup-checklists.md, audit my Google Ads and Meta setup. I want to confirm tracking, audiences, and launch readiness.”

智能体会根据清单确认：

• 账户基础设置（账单、权限、时区、货币）
• 转化跟踪与 tag/pixel 配置
• 分析工具的集成（如 GA4 与 Google Ads 关联）
• 重定向受众与排除人群
• 广告扩展、品牌保护与合规项

6. 评估效果并提出优化方案

广告跑起来之后，你可以让 paid-ads 分析数据并给出优化方向，可参照 evals 示例来写提示：

“Using paid-ads, evaluate this performance: Google Ads CPC is $12 and cost per lead is $180. We’re getting ~80 leads/month from a $15k budget. Is this good, and what should we adjust?”

该技能会：

• 把指标放在整体背景下解读（转化率、LTV、销售漏斗质量等）
• 识别问题主要出在 CPC、转化率还是定向质量
• 建议出价策略、预算分配和受众设置的调整方向
• 以结构化的方式提出优先测试项（创意、落地页、Offer）

适配你的技术栈

你可以把 paid-ads 与自己的工具和仓库结合使用：

• 把与账户相关的特殊说明或限制（如合规要求、受监管行业）写成额外参考文件。
• 在自己的 references 文件夹中存放表现优秀的受众与广告，让智能体能反复调用这些成功模式。
• 将其接入你的报表流程，让智能体读取效果数据导出文件，并套用本技能定义的优化框架进行分析。

常见问题（FAQ）

paid-ads 技能主要用来做什么？

paid-ads 技能用于在 Google Ads、Meta、LinkedIn、Twitter/X 等平台上规划、搭建和优化付费广告系列。它更侧重于策略、定向、预算与竞价，以及效果评估，而不是批量创意生产或落地页 CRO（转化率优化）。

如何安装 paid-ads 技能？

使用以下命令安装：

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill paid-ads

然后查看 SKILL.md、evals/evals.json 和 references/ 下的文件，让智能体行为与文档化流程保持一致。

paid-ads 支持哪些广告平台？

该技能围绕仓库参考资料中覆盖的主流广告平台设计：

• Google Ads（search、display、YouTube）
• Meta Ads（Facebook/Instagram）
• LinkedIn Ads
• Twitter/X Ads
• TikTok Ads（通过受众与搭建相关参考）

在需要时会提供面向平台的专门指导（例如：Google Ads 的关键词匹配类型、LinkedIn 的职位类定向、Meta 和 TikTok 的受众类型等）。

paid-ads 能帮我写广告文案吗？

可以，但方式是结构化的。借助 references/ad-copy-templates.md，该技能可以：

• 应用 PAS、Before-After-Bridge 等经过验证的文案公式
• 为搜索与社交广告撰写标题、描述和主文案
• 建议 CTA 以及整体文案测试思路

如果你需要大规模自动化创意生成或上百个变体，建议搭配 ad-creative 技能使用。

paid-ads 也会优化我的落地页吗？

paid-ads 了解落地页质量会显著影响广告表现，并会在讨论 CPA 或 ROAS 时考虑落地页匹配度。但深度的落地页测试和转化率优化被刻意交给 page-cro 技能来处理。如果你想做全漏斗优化，建议两个技能一起用。

paid-ads 如何处理 B2B 与 B2C 广告系列的差异？

该技能会根据你的具体背景自适应。对于 B2B（例如 evals/evals.json 中的 B2B HR SaaS 示例），它会更强调 LinkedIn 与 Google Search，并采用基于职位和意图的定向；而对于 B2C 或电商场景，则会更多利用 Meta、TikTok、YouTube 以及参考资料中提到的广义受众策略。

使用 paid-ads 一定要有 product marketing context 文件吗？

不是必须，但 SKILL.md 明确建议先检查是否存在 .agents/product-marketing-context.md（或旧版本中的 .claude/product-marketing-context.md）。保留这样一个文件有助于智能体：

• 避免重复询问基础问题
• 在定位与信息传达上保持一致
• 更快进入广告系列、受众和测试阶段

如果文件不存在，技能会直接向你询问核心背景信息（目标、产品、受众）。

paid-ads 如何支持报表与持续优化周期？

借助 evals/evals.json 和相关参考资料中体现的结构，paid-ads 可以：

• 解读 CPC、CTR、转化率、CPA、ROAS 等关键指标
• 判断问题主要出自流量质量、创意、落地页还是 Offer
• 提出有优先级的优化步骤，而非零散修改
• 在表现良好时给出扩量策略

你可以直接粘贴效果汇总或导出数据，请技能按同一套规划框架进行分析。

在哪些情况下 paid-ads 不适合使用？

以下场景下，paid-ads 并不是理想选择：

• 你只专注于自然流量（SEO、自然社交、无广告投放的内容营销）。
• 你需要的是独立的分析或 BI 解决方案，而不是策略层指导。
• 你的需求仅限于设计支持（图片、视频剪辑）；paid-ads 聚焦策略、结构和文案，而非创意素材制作。

这种情况下，可以搭配更专业的工具或技能，把 paid-ads 专注用于付费媒体策略与优化层面。

哪里可以看到更多关于技能预期行为的示例？

打开仓库中的 evals/evals.json。里面的示例提示词和详细预期输出展示了 paid-ads 技能应如何：

• 检查产品营销背景
• 应用平台选择逻辑
• 设计广告结构与命名
• 为各平台选择受众策略
• 分配预算并定义成功指标
• 提出初始结构与扩量计划

你可以把这些示例当作自己编写提示词和设计工作流的参考模版。