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Agent Skill · 研究检索

mkt-ad-optimization(营销广告优化)

mkt-ad-optimization 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

mkt-ad-optimization 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 57,864。

总安装 423周安装 18GitHub Stars 125下载 148核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mkt-ad-optimization(营销广告优化)
来源仓库:https://github.com/asgard-ai-platform/skills
仓库路径:skills/mkt-ad-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill mkt-ad-optimization
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill mkt-ad-optimization

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

mkt-ad-optimization 用于广告效果研究与策略优化。适合在营销场景中检索竞品、渠道表现与用户反馈。通过关键词驱动分析,支持多宿主环境调用。建议结合业务事实验证结论,避免虚构数据。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/mkt-ad-optimization

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill mkt-ad-optim…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

mkt-ad-optimization 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill mkt-ad-optimization。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mkt-ad-optimization 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mkt-ad-optimization 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

mkt-ad-optimization 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

mkt-ad-optimization 用的人多吗?

公开数据是累计安装 423 次,近一周安装 18 次,下载 148 次,GitHub 125 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mkt-ad-optimization 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
mkt-ad-optimization

营销广告优化 · 本页

423125需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Digital Ad Optimization

Framework

IRON LAW: Optimize for the Business Metric, Not the Ad Metric

High CTR with low conversion = wasted clicks (attracting curiosity, not buyers).
Low CPC with no sales = cheap traffic that doesn't convert.

The only metrics that matter: CPA (Cost Per Acquisition), ROAS (Return On Ad Spend),
and ultimately: profit per ad dollar. Optimize the funnel, not the ad.

Platform Comparison

PlatformBest ForAudienceAvg CPC (Taiwan)Targeting Strength
Google SearchHigh-intent queries, direct responseActive searchersNT$5-30Keyword intent (strongest)
Google DisplayAwareness, retargeting, broad reachPassive browsingNT$1-5Contextual, audience
Meta (FB/IG)Social discovery, visual products, lookalikeSocial usersNT$3-15Interest, behavior, lookalike
LINE LAPTaiwan-specific, broad reachLINE users (95% Taiwan)NT$3-20Demographics, interests
YouTubeVideo branding, considerationVideo viewersNT$1-5 (CPV)Intent, affinity, in-market
TikTokGen Z, viral products, short-form videoYoung demographicNT$2-10Interest, behavior

Bidding Strategies

StrategyHow It WorksWhen to Use
Manual CPCYou set max CPCLearning phase, small budgets, full control
Target CPAAlgorithm optimizes for target cost per acquisition30+ conversions/month, known CPA target
Target ROASAlgorithm optimizes for target return on ad spendE-commerce, known revenue per conversion
Maximize ConversionsSpend full budget to get max conversionsGrowth phase, less concerned about CPA
Maximize ClicksMost clicks for budgetTraffic campaigns, awareness

Optimization Workflow

Phase 1: Audit Current Performance

  • CPA by campaign, ad group, keyword/audience
  • Quality Score (Google) or Relevance Score (Meta)
  • Conversion rate by landing page
  • Wasted spend: search terms with clicks but no conversions

Phase 2: Quick Wins (Week 1-2)

  • Add negative keywords (Google Search)
  • Pause underperforming ad groups/audiences
  • Reduce bids on high-CPA keywords
  • Fix landing page mismatches (ad promise ≠ landing page content)

Phase 3: Structural Improvements (Week 3-4)

  • Audience segmentation: separate cold, warm, hot audiences
  • Creative refresh: new ad copy/images (fatigue sets in after 2-4 weeks)
  • Landing page optimization: speed, mobile, clear CTA

Phase 4: Scaling (Month 2+)

  • Increase budget on winning campaigns (incrementally, +20%/week)
  • Expand to new audiences (lookalikes, new interests)
  • Test new platforms
  • Build retargeting funnel: awareness → consideration → conversion

Creative Testing (A/B)

ElementWhat to TestMinimum Sample
HeadlineBenefit vs feature, question vs statement1,000 impressions each
Image/VideoProduct shot vs lifestyle, static vs video1,000 impressions each
CTA"Shop Now" vs "Learn More" vs "Get Offer"500 clicks each
OfferFree shipping vs % discount vs gift100 conversions each

Output Format

# Ad Optimization Report: {Campaign/Account}

## Performance Summary
| Metric | Current | Target | Status |
|--------|---------|--------|--------|
| Spend | NT${X}/month | — | — |
| CPA | NT${X} | NT${X} | 🟢/🟡/🔴 |
| ROAS | {X}x | {X}x | 🟢/🟡/🔴 |
| CVR | {%} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |

## Top Performing
| Campaign/Ad | CPA | ROAS | Action |
|------------|-----|------|--------|
| {name} | NT${X} | {X}x | Scale +20% |

## Underperforming
| Campaign/Ad | CPA | Issue | Action |
|------------|-----|-------|--------|
| {name} | NT${X} | {diagnosis} | Pause/Optimize/Restructure |

## Optimization Plan
| Priority | Action | Expected Impact | Timeline |
|----------|--------|----------------|----------|
| 1 | {action} | CPA -{X%} | {weeks} |

Gotchas

  • Learning phase needs patience: Google/Meta algorithms need 50+ conversions per week per ad group to optimize. Restructuring too frequently resets learning.
  • Attribution isn't perfect: Google takes credit for Google, Meta takes credit for Meta. Use UTM parameters and a neutral analytics tool (GA4) for cross-platform attribution.
  • Creative fatigue is real: Even winning ads degrade over 2-4 weeks as the same audience sees them repeatedly. Refresh creatives regularly.
  • Taiwan ad market specifics: LINE LAP reaches demographics that Facebook is losing (older users). Google is dominant for search intent. Mix platforms based on your audience.
  • iOS privacy (ATT): Since iOS 14.5, Meta tracking is limited. Expect less accurate reporting for iOS users. Use conversion API and model-based attribution.

References

  • For Google Ads account structure best practices, see references/google-ads-structure.md
  • For Meta Ads creative guidelines, see references/meta-creative.md

平台分布

Codex

37%
按下载量换算55

Claude

31.92%
按下载量换算47

Cursor

17.33%
按下载量换算26

Gemini CLI

9.66%
按下载量换算14

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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