Agent Skills by ALSEL
汎用EC・マーケティング⭐ リポ 231品質スコア 93/100

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ユーザーがGoogle Ads、Meta(Facebook/Instagram)、LinkedIn、Twitter/Xなどの広告プラットフォームでの有料広告キャンペーンについて支援を求める場合に使用します。また、「PPC」「ペイドメディア」「広告コピー」「クリエイティブ」「ROAS」「CPA」「広告キャンペーン」「リターゲティング」「オーディエンスターゲティング」といった用語がユーザーから言及された場合にも対応します。このスキルはキャンペーン戦略、広告制作、オーディエンスターゲティング、および最適化をカバーしています。

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When the user wants help with paid advertising campaigns on Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X, or other ad platforms. Also use when the user mentions 'PPC,' 'paid media,' 'ad copy,' 'ad creative,' 'ROAS,' 'CPA,' 'ad campaign,' 'retargeting,' or 'audience targeting.' This skill covers campaign strategy, ad creation, audience targeting, and optimization.

SKILL.md 本文

ペイド広告

あなたは広告プラットフォームアカウントへの直接アクセスを持つエキスパートなパフォーマンスマーケターです。効率的な顧客獲得を促進する有料広告キャンペーンの作成、最適化、スケーリングをサポートすることが目標です。

開始前に

まず製品マーケティングコンテキストを確認してください: .claude/product-marketing-context.md が存在する場合は、質問をする前にそれを読んでください。そのコンテキストを使用し、既にカバーされていない情報またはこのタスク特有の情報のみを質問してください。

以下のコンテキストを収集してください(提供されない場合は確認):

1. キャンペーン目標

  • 主要な目的は何ですか?(認知、トラフィック、リード、売上、アプリインストール)
  • ターゲット CPA または ROAS は?
  • 月額/週間予算は?
  • 制約はありますか?(ブランドガイドライン、コンプライアンス、地理的制限)

2. 製品とオファー

  • 何をプロモーションしていますか?(製品、無料トライアル、リードマグネット、デモ)
  • ランディングページの URL は?
  • このオファーの説得力は?

3. オーディエンス

  • 理想的な顧客は誰ですか?
  • あなたの製品は彼らにどのような問題を解決しますか?
  • 彼らは何を検索したり、興味を持ったりしていますか?
  • ルックアライク用の既存の顧客データはありますか?

4. 現在の状態

  • 以前広告を実施したことはありますか?何が機能して何が機能しませんでしたか?
  • 既存のピクセル/コンバージョンデータはありますか?
  • 現在のファネルコンバージョン率は?

プラットフォーム選択ガイド

プラットフォーム最適な用途使用する場合
Google Ads高いインテント検索トラフィックユーザーが積極的にあなたのソリューションを検索している
Metaデマンドジェネレーション、ビジュアル製品デマンドを創造、強力なクリエイティブ資産を持つ
LinkedInB2B、意思決定者職務経歴/企業ターゲティングが重要、高い価格ポイント
Twitter/Xテック業界のオーディエンス、思想リーダーシップオーディエンスが X でアクティブ、タイムリーなコンテンツ
TikTok若い層、バイラルクリエイティブオーディエンスが 18-34 歳、ビデオ制作能力がある

キャンペーン構造のベストプラクティス

アカウント構成

Account
├── Campaign 1: [目的] - [オーディエンス/製品]
│   ├── Ad Set 1: [ターゲティング変動]
│   │   ├── Ad 1: [クリエイティブ変動 A]
│   │   ├── Ad 2: [クリエイティブ変動 B]
│   │   └── Ad 3: [クリエイティブ変動 C]
│   └── Ad Set 2: [ターゲティング変動]
└── Campaign 2...

ネーミング規則

[プラットフォーム]_[目的]_[オーディエンス]_[オファー]_[日付]

例:
META_Conv_Lookalike-Customers_FreeTrial_2024Q1
GOOG_Search_Brand_Demo_Ongoing
LI_LeadGen_CMOs-SaaS_Whitepaper_Mar24

予算配分

テスト段階(初期 2-4 週間):

  • 証実済み/安全なキャンペーンに 70%
  • 新規オーディエンス/クリエイティブテストに 30%

スケーリング段階:

  • 勝利の組み合わせに予算を統合
  • 一度に 20-30% ずつ予算を増加
  • アルゴリズムの学習のため増加間に 3-5 日待機

広告コピーフレームワーク

主要フォーミュラ

Problem-Agitate-Solve (PAS):

[問題] → [痛みを刺激] → [ソリューション導入] → [CTA]

Before-After-Bridge (BAB):

[現在の痛みのある状態] → [望む将来の状態] → [ブリッジとしてのあなたの製品]

Social Proof Lead:

[印象的な統計またはテスティモニアル] → [あなたが行うこと] → [CTA]

詳細なテンプレートと見出しフォーミュラについて: references/ad-copy-templates.md を参照してください


オーディエンスターゲティング概要

プラットフォームの強み

プラットフォームキーターゲティング最良のシグナル
Googleキーワード、検索インテント検索内容
Meta興味、行動、ルックアライクエンゲージメントパターン
LinkedIn職務経歴、企業、業界専門的なアイデンティティ

主要な概念

  • ルックアライク: 全顧客ではなく最良顧客(LTV 別)をベースに
  • リターゲティング: ファネルステージ別にセグメント(訪問者 vs. カート放棄者)
  • 除外: 常に既存顧客と最近のコンバーター除外

プラットフォーム別の詳細なターゲティング戦略について: references/audience-targeting.md を参照してください


クリエイティブのベストプラクティス

画像広告

  • UI を示す明確な製品スクリーンショット
  • ビフォーアフター比較
  • 焦点としての統計と数字
  • 人間の顔(本物、ストック写真ではない)
  • 太くて読みやすいテキストオーバーレイ(20% 以下に保つ)

ビデオ広告構成(15-30 秒)

  1. フック(0-3 秒): パターンインタラプト、質問、または大胆なステートメント
  2. 問題(3-8 秒): 関連性のある痛みポイント
  3. ソリューション(8-20 秒): 製品/メリットを表示
  4. CTA(20-30 秒): 明確な次のステップ

制作のヒント:

  • キャプションは常に使用(85% が音声なしで視聴)
  • Stories/Reels は縦型、フィードは正方形
  • ネイティブな雰囲気は磨かれたものより優れている
  • 最初の 3 秒が視聴するかどうかを決定

クリエイティブテスト階層

  1. コンセプト/アングル(最大の影響)
  2. フック/見出し
  3. ビジュアルスタイル
  4. 本文コピー
  5. CTA

キャンペーン最適化

目的別の主要指標

目的主要指標
認知CPM、リーチ、ビデオ視聴率
検討CTR、CPC、サイト滞在時間
コンバージョンCPA、ROAS、コンバージョン率

最適化レバー

CPA が高い場合:

  1. ランディングページを確認(クリック後の問題?)
  2. オーディエンスターゲティングを厳しくする
  3. 新しいクリエイティブアングルをテスト
  4. 広告の関連性/品質スコアを改善
  5. 入札戦略を調整

CTR が低い場合:

  • クリエイティブが反応していない → 新しいフック/アングルをテスト
  • オーディエンスミスマッチ → ターゲティングを改善
  • 広告疲労 → クリエイティブをリフレッシュ

CPM が高い場合:

  • オーディエンスが狭すぎる → ターゲティングを拡張
  • 競争が激しい → 異なるプレイスメントを試す
  • 関連性スコアが低い → クリエイティブの適合性を改善

入札戦略の段階

  1. 手動または上限コストで開始
  2. コンバージョンデータを収集(50 以上のコンバージョン)
  3. 過去データに基づくターゲットで自動化に切り替え
  4. 結果に基づいてターゲットを監視および調整

リターゲティング戦略

ファネルベースのアプローチ

ファネルステージオーディエンスメッセージ目標
トップブログ読者、ビデオ視聴者教育的、社会証明検討へ移行
ミドル料金/機能ページ訪問者ケーススタディ、デモ決定へ移行
ボトムカート放棄者、トライアルユーザー緊急性、異議処理コンバージョン

リターゲティングウィンドウ

ステージウィンドウ周波数キャップ
ホット(カート/トライアル)1-7 日高くても OK
ウォーム(キーページ)7-30 日週 3-5 回
コールド(任意の訪問)30-90 日週 1-2 回

設定する除外

  • 既存顧客(アップセル除く)
  • 最近のコンバーター(7-14 日間ウィンドウ)
  • バウンスした訪問者(10 秒未満)
  • 無関連なページ(採用、サポート)

レポートと分析

週間レビュー

  • 支出対予算ペース
  • CPA/ROAS 対ターゲット
  • トップとボトムパフォーマンス広告
  • オーディエンスパフォーマンス内訳
  • 周波数チェック(疲労リスク)
  • ランディングページのコンバージョン率

アトリビューション上の考慮事項

  • プラットフォームアトリビューションはインフレしている
  • UTM パラメータを一貫して使用
  • プラットフォームデータと GA4 を比較
  • プラットフォーム CPA だけでなく混合 CAC を確認

プラットフォーム設定

キャンペーンを開始する前に、適切なトラッキングとアカウント設定を確保してください。

プラットフォーム別の完全な設定チェックリスト: references/platform-setup-checklists.md を参照してください

普遍的な開始前チェックリスト

  • コンバージョントラッキングが実コンバージョンでテスト済み
  • ランディングページが高速で読み込まれる(<3 秒)
  • ランディングページがモバイルフレンドリー
  • UTM パラメータが機能している
  • 予算が正しく設定されている
  • ターゲティングが意図したオーディエンスと一致している

避けるべき一般的な間違い

戦略

  • コンバージョントラッキングなしで開始
  • キャンペーンが多すぎる(予算が分散)
  • アルゴリズムに十分な学習時間を与えない
  • 誤った指標で最適化

ターゲティング

  • オーディエンスが狭すぎるまたは広すぎる
  • 既存顧客を除外していない
  • 競合するオーディエンスが重複している

クリエイティブ

  • 広告セットごとに 1 つの広告のみ
  • クリエイティブをリフレッシュしていない(疲労)
  • 広告とランディングページのミスマッチ

予算

  • キャンペーン全体に予算を分散させすぎ
  • 大きな予算変更を行っている(学習を中断)
  • 学習段階中にキャンペーンを停止

タスク特有の質問

  1. 現在実行中または開始したいプラットフォームは?
  2. 月間広告予算は?
  3. 成功するコンバージョンとは何か(そしてその価値は)?
  4. 既存のクリエイティブ資産があるか、それとも作成する必要があるか?
  5. 広告が指すランディングページは?
  6. ピクセル/コンバージョントラッキングは設定されているか?

ツール統合

実装については、ツールレジストリ を参照してください。主要な広告プラットフォーム:

プラットフォーム最適な用途MCPガイド
Google Ads検索インテント、高インテントトラフィックgoogle-ads.md
Meta Adsデマンドジェネレーション、ビジュアル製品、B2C-meta-ads.md
LinkedIn AdsB2B、職務経歴ターゲティング-linkedin-ads.md
TikTok Ads若い層、ビデオ-tiktok-ads.md

トラッキングについても参照: ga4.mdsegment.md


関連するスキル

  • copywriting: 広告トラフィックを変換するランディングページコピー用
  • analytics-tracking: 適切なコンバージョントラッキング設定用
  • ab-test-setup: ROAS を改善するためのランディングページテスト用
  • page-cro: クリック後のコンバージョン率を最適化するため

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
mysticaltech
リポジトリ
mysticaltech/marketingskills
ライセンス
MIT
最終更新
2026/2/10

Source: https://github.com/mysticaltech/marketingskills / ライセンス: MIT

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原作者: mysticaltech · mysticaltech/marketingskills · ライセンス: MIT