Agent Skills by ALSEL
汎用EC・マーケティング⭐ リポ 12品質スコア 71/100

advertorial-writer

RMBC構造に基づいたタイアップ広告とネイティブ広告のコピーを生成します。編集記事のような自然な読み心地を保ちながら、ダイレクトレスポンス型のコンバージョンを促進するコンテンツを作成できます。

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Generate RMBC-structured advertorial and native ad copy that reads like editorial content but drives direct response conversions.

SKILL.md 本文

advertorial-writer

目的

編集的なコンテンツに見えて読めるが、販売を実現する広告記事コピーを生成します。広告記事は有料トラフィックとセールスページの橋渡し役です。見込み客は広告をクリックしてニュース記事やブログ投稿に見えるページに着地し、最終的には購買の準備ができています。重要なポイントは、RMBC説得構造を展開しながらも、編集的(売り込み的でない)に感じられることです。トラフィックソースのコンテキストが重要です。ネイティブ広告プラットフォーム(Taboola、Outbrain)は、ソーシャルトラフィックと異なるコンプライアンス要件とスタイル要件があります。

入力項目

入力項目必須説明
product_descriptionはい製品とは何か、何をするか、主な機能/成分/コンポーネント
target_audienceはい見込み客は誰か—人口統計、痛点、欲望、知識レベル
angleはい編集的なアングル—「ニュースペグ」または製品をフレーミングするストーリー(例:「新しい研究が明らかにする...」「地元のお母さんが発見...」)
traffic_sourceはいnative(Taboola/Outbrain)、facebookgoogleemailorganic のいずれか
key_mechanismいいえ製品のユニークなメカニズム(/mechanism-ideation からの出力)
toneいいえnewspersonal_storyinvestigativelisticle のいずれか(デフォルト:personal_story

実行プロトコル

ステップ1—フレームワークコンテキストの読み込み

rmbc-context/SKILL.md を読み込んでRMBCフレームワーク定義を読み込みます。広告記事はRMBCを編集的なレンズを通して展開します。リサーチフェーズは「レポーティング」になり、メカニズムは「発見」になり、ブリーフは物語の弧を構成します。

ステップ2—広告記事フォーマットの選択

tone 入力に基づき:

フォーマット構成最適用途
ニュース見出し → 日付 → 発見 → 専門家コメント → メカニズム → 製品言及 → CTA健康、金融、テクノロジー
パーソナルストーリー「私」ナレーティブ → 問題 → 失敗した試み → 発見 → 結果 → 推奨ダイエット、美容、自己啓発
調査報道質問見出し → 業界暴露 → 隠された真実 → メカニズム → 解決策 → CTAサプリメント、スキンケア、金融
リストクル数字の見出し → ヒント/事実 → メカニズムを織り込む → #1ソリューションとしての製品 → CTA幅広いオーディエンス、ソーシャルトラフィック

ステップ3—広告記事の作成

構成(全フォーマット):

  1. 見出し—編集的に見えなければならず、広告のように見えてはいけません。アングルを含めます。価格や「今すぐ購入」は入れません。
  2. 著者名+日付—著者名、パブリケーションスタイルの日付。信頼性を追加します。
  3. リード(100-150語)—アングルで開始します。ストーリー、統計、またはニュースフック。まだ製品言及なし。
  4. 問題セクション(150-200語)—編集的なレンズを通して問題を確立します。データ、引用、またはストーリー詳細を使用します。
  5. 失敗したソリューション(100-150語)—従来のアプローチが不十分な理由。フラストレーションを構築します。
  6. メカニズム開示(200-300語)—「発見」—営業ピッチではなく、ニュースとしてメカニズムを提示します。専門家の言語、研究参考文献、類推を使用します。
  7. 製品紹介(100-150語)—メカニズムから製品への自然な遷移。「ある企業が方法を見つけました...」
  8. 社会的証拠(150-200語)—インタビューやケーススタディとしてフレーミングされた推奨文。編集的な声。
  9. CTA セクション(100-150語)—ソフトセル。「詳しく知る」のフレーミングで「今すぐ購入」ではなく。リンク配置を含めます。

ステップ4—コンプライアンスチェック

トラフィックソース要件に対して検証:

  • ネイティブ: ビフォーアフター主張なし、インカム主張なし、免責事項が必要
  • Facebook: 個人属性なし(「あなたは太っていますか?」)、誇大主張なし
  • Google: 根拠のない最上級表現なし、ランディングページは広告と一致する必要があります
  • メール/オーガニック: より多くの裁量、ただし編集的な声を維持します

プラットフォーム拒否をトリガーする可能性のある行を必ずフラグします。

出力フォーマット

## 広告記事:[見出し]

**アングル:** [編集的アングル]
**フォーマット:** [news | personal_story | investigative | listicle]
**トラフィックソース:** [プラットフォーム]
**文字数:** 約X,XXX語

---

**[著者名]** | [日付]

[セクションマーカー付きの完全な広告記事コピー]

---

## コンプライアンスノート

- [フラグされた行またはプラットフォーム固有の懸念]
- [必要に応じて推奨される免責事項テキスト]

## A/B テストバリアント

### 見出しバリアント A
[オリジナル見出し]

### 見出しバリアント B
[代替見出し—別のアングルまたはフック型]

### リードバリアント
[代替の開始段落]

品質基準

  • 実際の編集コンテンツのように読めなければなりません。明らかに広告のように読める場合は失敗です

  • コピーの最初の30%に製品言及がない

  • メカニズムセクションは教育的であり、売り込み的ではない

  • CTAは強い終了ではなく、自然な次のステップのように感じられなければならない

  • 見出しはネイティブ広告サムネイルとして機能しなければならない—好奇心を引き出す、売り込み的でない

  • 社会的証拠は編集的にフレーミングされなければならない(推奨文ブロックとしてではなく、インタビュー、ケーススタディ)

  • 具体性ゲート: コピー内のすべての主張には、数字、名前、または期間が含まれていなければなりません。「結果を得る」や「ビジネスを改善する」のような曖昧さはなし

  • メカニズムの数値化: メカニズムに言及する場合、少なくとも1つの特定のデータポイント(数字、期間、研究参考文献)を含めます

  • オーディエンスジャーニー: コピーは読者がどこにいるか(何を試したか、何が失敗しているか)を参照しなければならず、人口統計的に誰であるかだけではありません

  • 証拠の多様性: 少なくとも2つの異なる証拠タイプを使用します(推奨文、統計、権威、ケーススタディ)。単一の証拠モードに依存しないでください

  • 異議対処: コピーは少なくとも2つの可能性のある異議に具体的な応答で対処する必要があります(ROI数学、類似結果の証拠、リスク逆転)

関連スキル

  • /mechanism-ideation を実行してメカニズム「発見」を開発します
  • /hook-battery を実行して見出しとアングルオプションを取得します
  • /unified-research-synthesizer を実行してオーディエンス言語とデータポイントを取得します
  • 広告記事トラフィックを /lander-copy で構築されたランディングページに供給します
  • /rmbc-copy-audit で検証します

帰属

RMBCフレームワークを使用して生成されました(Stefan Georgi作成)。 詳細情報:copyaccelerator.com/join

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
coleschaffer
リポジトリ
coleschaffer/copywritingskills-rmbc
ライセンス
MIT
最終更新
2026/3/17

Source: https://github.com/coleschaffer/copywritingskills-rmbc / ライセンス: MIT

本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: coleschaffer · coleschaffer/copywritingskills-rmbc · ライセンス: MIT