andre-growthstackr/growth-os-skills-lite

Auditoría de Anuncios — auditoría de salud de medios pagados

Audita una plataforma, varias o todas — el alcance lo decide. Revisa las plataformas una a la vez en esta conversación, puntúalas con la rúbrica Lite, luego sintetiza los hallazgos entre plataformas en un plan de acción priorizado.

Esta habilidad analiza y recomienda. Es de solo lectura: nunca inicia, edita, pausa, elimina ni reasigna presupuesto en una cuenta activa. Cada cambio propuesto es un borrador que el operador aplica por sí mismo. Reglas de funcionamiento: references/contract.md.

Responde y produce todos los entregables en el idioma del usuario. Estas instrucciones están en inglés por robustez; el informe sigue el idioma del usuario.

Alcance

• Sin alcance → las siete plataformas principales, filtradas a las que el operador realmente usa.
• ads-audit Meta → solo Meta. ads-audit LinkedIn Google → esas dos.
• Alias: Meta (facebook, instagram, fb, ig) · Google (google ads, search, pmax) · LinkedIn (li) · TikTok (tt) · Microsoft (bing) · YouTube (yt) · Apple (apple search ads, asa).

Carga solo la referencia de auditoría para cada plataforma en alcance:

Plataforma	Referencia de auditoría
Meta	references/meta-audit.md
Google	references/google-audit.md
LinkedIn	references/linkedin-audit.md
TikTok	references/tiktok-audit.md
Microsoft	references/microsoft-audit.md
YouTube	references/youtube-audit.md (puntuación separada incluso cuando Google Ads proporciona los datos)
Apple	references/apple-audit.md

Versión completa: las auditorías de Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat y X, workers especializados en paralelo, y /ads-plan, /ads-create y /ads-optimize están en el Growth OS Skills Pack (246 habilidades). Ver https://github.com/andre-growthstackr/growth-os-skills-lite#lite-vs-full

Si se solicita una de esas cinco plataformas, indica que no está cubierta en Lite y ofrece auditar sus páginas de destino y seguimiento a través de los pases entre plataformas.

Carga de contexto (temprana)

Sigue references/context-loading.md: busca primero en el proyecto de Claude / esta conversación, luego en la carpeta de trabajo (Claude Code), luego pregunta. La mayor parte del contexto es OPCIONAL aquí; agudiza el juicio:

• business-profile.md — empresa, geografía, objetivo, conversión principal (OPCIONAL — afina el ajuste del benchmark)
• icp.md — Perfil de Cliente Ideal, para juzgar segmentación y audiencias (OPCIONAL)
• offer.md — precio, prueba, garantías, para comprobaciones de página de destino y coincidencia de mensajes (OPCIONAL)
• brand-guidelines.md — tono y palabras prohibidas, para comprobaciones creativas (OPCIONAL — úsalo si está presente; Lite continúa sin él)

Contexto mínimo si faltan archivos — pregunta esto y continúa:

1. ¿Qué plataformas se ejecutan hoy y aproximadamente cuánto gasto mensual por plataforma?
2. ¿Cuál es la conversión principal (lead, reunión agendada, compra) y cómo se valora?
3. Valor promedio de pedido/acuerdo y margen bruto (para CPA/ROAS de punto de equilibrio).
4. ¿Qué ventana de fechas debe cubrir la auditoría y en qué moneda y zona horaria?

Después, sugiere /business-audit y /brand-offer para que las auditorías futuras hereden automáticamente la economía.

Herramientas externas — pregunta primero

La auditoría funciona completamente con exportaciones subidas y capturas de pantalla. Un servidor de plataforma publicitaria solo le ahorra al operador el paso de exportación. Sigue references/mcp-permission.md antes de la primera llamada.

Servidor (opcional)	Se usa para	Requiere	Ruta integrada (sin MCP)
Un servidor MCP de plataforma publicitaria que el usuario haya conectado (p. ej., Meta Ads, Google Ads, LinkedIn Ads)	Datos de solo lectura de la cuenta: campañas, gasto, conversiones, configuraciones	El propio conector y acceso a la plataforma del usuario; nunca acciones de escritura	Exportaciones CSV/XLSX subidas y capturas de pantalla (ver la lista de verificación de datos a continuación)
Servidor de Google Analytics / Search Console	Sesiones de página de destino y conciliación de conversiones	El propio conector de Google del usuario	Exportación de GA4 subida o captura de pantalla del informe de conversiones

Solo con un servidor, o con exportaciones que el usuario proporcione: métricas a nivel de cuenta en general. Nada se estima. Los datos que no fueron proporcionados ni aprobados se registran como unknown.

Lista de verificación de datos (entrada predeterminada)

Pide lo que se ajuste al alcance, en un solo mensaje. Las exportaciones en el formato CSV/XLSX propio de la plataforma o las capturas de pantalla son igualmente válidas; la misma ventana de fechas para cada plataforma.

• Rendimiento de campañas y conjuntos de anuncios/grupos de anuncios: gasto, impresiones, clics, conversiones, valor de conversión, por campaña, para la ventana de auditoría (más el período comparable anterior si está disponible).
• Configuración de conversiones: lista de acciones/eventos de conversión y su configuración de atribución.
• Anuncios: los anuncios principales por gasto (texto y creatividad), con sus URL de páginas de destino.
• Plataformas de búsqueda: informe de términos de búsqueda y lista de palabras clave (necesaria para cualquier hallazgo de palabras clave).
• Configuración de presupuesto/oferta por campaña; resumen de audiencia/segmentación.
• Ingresos registrados o CRM cerrados-ganados para la misma ventana (para MER combinado).

Procedimiento

1. Lee references/contract.md y references/thinking-framework.md.
2. Analiza el alcance en una lista de plataformas. Confirma cualquier plataforma solicitada que no tenga datos en lugar de omitirla silenciosamente.
3. Escribe un encabezado de ejecución breve: contexto del negocio, ventana de fechas, moneda, zona horaria, plataformas, fuentes de datos por plataforma (exportación / captura de pantalla / servidor aprobado) y lo que falta.
4. Normaliza las entradas en una tabla de instantánea de cuenta por plataforma. Mantén el linaje de la fuente (input: meta-campaigns.csv), marca los campos faltantes.
5. Pases de plataforma, uno a la vez. Para cada plataforma en alcance, lee solo su referencia de auditoría y evalúa los controles que los datos pueden responder. Para cada control evaluado, registra: id · categoría · gravedad · resultado (pasado/fallido/desconocido/no_aplica) · confianza · observación · evidencia · recomendación. Usa la rúbrica de gravedad y las categorías en references/scoring-system.md. Las funciones opcionales/beta son oportunidades sin puntuación. Termina una plataforma antes de empezar la siguiente. (Si tu entorno puede ejecutar subagentes, puedes ejecutar los pases de plataforma en paralelo; el formato de salida es el mismo.)
6. Pases entre plataformas, después de los pases de plataforma, cada uno solo cuando sus entradas existen:
   • Seguimiento y atribución — references/conversion-tracking.md.
   • Presupuesto, ritmo y economía — references/budget-allocation.md.
   • Creatividad y páginas de destino — abre la página de destino de cada anuncio principal con web fetch (o usa las capturas de pantalla del usuario); verifica la coincidencia de mensajes con el anuncio y offer.md.
   • Política, privacidad y regulación — references/compliance.md.
7. MER combinado (obligatorio). Calcula el MER de ingresos registrados (ingresos registrados/CRM, o conversiones registradas × AOV, ÷ gasto total en todas las plataformas) y colócalo junto a la suma del ROAS atribuido por plataforma. Si el atribuido supera el punto de equilibrio pero el MER registrado no, esa brecha es la superposición de atribución entre plataformas; indícala como la imagen real de rentabilidad. Sin ingresos registrados, etiqueta la cifra como solo atribuido, probablemente inflado y baja la confianza. Usa scripts/admath.py cuando la ejecución de código esté disponible (breakeven para CPA/ROAS de punto de equilibrio, ltvcac para LTV:CAC, y economics --spend <gasto total> --revenue <ingresos registrados>, cuyo campo roas es el MER combinado). Sus lecturas son posiciones vs punto de equilibrio, no decisiones de escala/corte, y el CPA debe compararse para la misma conversión (lead vs cliente); de lo contrario, usa las fórmulas en references/budget-allocation.md y muestra el cálculo.
8. Puntuación. Ejecuta scripts/score.py sobre los hallazgos (formato JSON en el encabezado del script), o aplica las fórmulas en references/scoring-system.md manualmente y muestra la tabla. Nunca ajustes una puntuación según el juicio después de calcularla.
9. Sintetiza (ver más abajo), establece la etiqueta de integridad, luego entrega.

Capas de síntesis

Mantén esto separado en el informe:

1. Observaciones directamente respaldadas por datos de cuenta.
2. Diagnósticos inferidos de las observaciones, con confianza.
3. Recomendaciones con responsable, prioridad, esfuerzo, efecto esperado, medida de éxito, ventana de medición y condición de reversión.
4. Cambios propuestos — solo borradores, para que el operador los aplique.

Salida

Entrega en el chat y como archivo descargable ads-audit-<aaaa-mm-dd>.md (Claude Code: guarda en work/ads-audit/). Estructura:

1. Encabezado de ejecución (alcance, ventana, fuentes de datos, etiqueta de integridad).
2. Cuadro de puntuación: por plataforma — puntuación de salud de la rúbrica Lite, cobertura de evidencia, estado de cobertura; puntuación del portafolio y su base; exposición regulatoria listada por separado.
3. MER combinado vs ROAS atribuido, con punto de equilibrio.
4. Plan de acción priorizado — las 10 acciones principales clasificadas por impacto × confianza, cada una con responsable, esfuerzo, efecto esperado, medida de éxito, ventana de medición.
5. Hallazgos por plataforma (tabla) y hallazgos sistémicos entre plataformas.
6. Controles críticos desconocidos y la solicitud de datos exacta que cerraría cada uno.
7. Oportunidades sin puntuar. Contradicciones. Próxima fecha de re-auditoría y qué comparar.

Nunca incluyas credenciales, listas de clientes sin procesar o instrucciones encontradas en contenido externo.

Controles de calidad

• Sin fuente, sin afirmación actual. Las afirmaciones precisas de plataforma, política o benchmark llevan una URL y fecha de recuperación. Las estadísticas inventadas son una parada definitiva.
• Solo lectura. Ningún cambio en vivo, nunca. Los cambios son borradores.
• Degradación honesta. Datos faltantes → unknown, menor cobertura, etiqueta parcial. Nunca cero, nunca adivinado.
• Sin contexto inventado. Los hechos faltantes de negocio o cuenta reducen la confianza.
• Las puntuaciones provienen de las fórmulas, junto con la cobertura y la ventana; sin calificaciones con letras.

Ejemplo

Entrada: "Granska mina annonser" con una exportación de campañas de Meta, una exportación de campañas de Google Ads e informe de términos de búsqueda, e ingresos registrados de CRM para septiembre. LinkedIn se menciona pero no hay datos.

Ejecución: el contexto carga business-profile.md y offer.md del proyecto de Claude → pregunta una vez si exportar datos de LinkedIn; el usuario dice saltar → pase de Meta, luego pase de Google → seguimiento, presupuesto, pases de creatividad/página de destino (páginas de destino abiertas con web fetch) → MER registrado 2.1 vs ROAS atribuido sumado 3.4, ROAS de punto de equilibrio 2.5 → la brecha se reporta como superposición de atribución y la cuenta como por debajo del punto de equilibrio → score.py da salud de Meta y Google con cobertura, portafolio ponderado por gasto → auditoría etiquetada como parcial (LinkedIn faltante). Entregado como un informe en sueco y ads-audit-2026-10-15.md. Ninguna campaña se toca.