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マーケティングキャンペーン

エンドツーエンドのマーケティングキャンペーン計画と実行を支援します。オーディエンス調査、ポジショニング、キャンペーンアングルの定義、ランディングページコピー、メールシーケンス、ソーシャル投稿、広告コピー、ショートフォーム動画スクリプト、コンテンツカレンダーをカバーします。マルチチャネルでのプロダクトローンチのオーケストレーションレイヤーとして使用してください。マルチチャネルでのプロダクトローンチの計画または実行時、あるいはランディングページ、メール、ソーシャル、広告コピーの作成時に使用します。

マーケティングキャンペーン とは?

このスキルは、単に出荷するだけでなく、実際にコンバージョンに結びつくローンチキャンペーンを計画・実行するための包括的なワークフローを提供します。プロダクトや機能のローンチ計画、単一のプロダクトブリーフからのフルコンテンツスイート構築、コピー作成前のポジショニングとキャンペーンアングルの定義、チャネル横断的なコンテンツオーケストレーション、コンバージョン品質とブランド一貫性のレビューなど、様々なシナリオでアクティベートできます。リサーチ、ポジショニング、コンテンツ制作、レビューの4フェーズからなる体系的なワークフローを採用しており、各フェーズの成果物が次のフェーズに確実に情報を提供します。また、すべての成果物に適用される厳格な品質ゲートとハードバン(禁止表現)を設けることで、ブランドの一貫性とメッセージの効果を保証します。このスキルは主にAIエージェント(Claude Code, Cursor, Codexなど)での使用を想定しており、`brand-voice`、`content-engine`、`crosspost`、`market-research`、`seo`などの関連スキルと組み合わせて使用することで最大の効果を発揮します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/marketing-campaign

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ドキュメント

マーケティングキャンペーン は何をしますか?

ローンチキャンペーンを計画・実行します。単に出荷するだけでなく、コンバージョンに結びつくキャンペーンを実現します。

アクティベーションのタイミング

  • プロダクトやフィーチャーのローンチを計画している場合
  • 単一のプロダクトブリーフからフルコンテンツスイートを構築する場合
  • コピーを作成する前にポジショニングとキャンペーンアングルを定義する場合
  • チャネル横断的に複数のコンテンツタイプをオーケストレーションする場合
  • コピーをコンバージョン品質とブランド一貫性の観点からレビューする場合

非妥協事項

  1. コピーを作成する前にポジショニングを定義すること。すべてのコピーはアングルから派生します。
  2. オーディエンスの言語や恐れを知っていると決めつける前に、調査を行うこと。
  3. 各成果物はキャンペーンアークの中で明確な1つの目的を果たす必要があります。
  4. すべてのフォーマットとすべてのチャネルにおいて、具体性は形容詞に勝ります。
  5. すべてのチャネルとすべてのピースにわたって、同じトーン(声)が一貫していること。
  6. 品質ゲートを通過しないコピーは出荷してはいけません。

キャンペーンワークフロー

フェーズ1: リサーチ

market-research を使用して以下を実行します:

  • ターゲットオーディエンスのプロファイリング(ジョブ・トゥ・ビー・ダン、恐れ、言語、使用している代替手段)
  • 3つ以上の直接的または隣接する競合他社のマッピング(ポジショニング、ギャップ、メッセージングの弱点)
  • キャンペーンアングルが活用する1~3のオーディエンスインサイトの特定

成果物: 簡潔なリサーチブリーフ(オーディエンスプロファイル + 競合サマリー + 主要インサイト)。

フェーズ2: ポジショニング

以下を作成:

  • コアベネフィットステートメント(一文。機能一覧なし、専門用語なし)
  • ポジショニングの公式: "[プロダクト] は [オーディエンス] が [メカニズム] によって [成果] を達成するのを支援します"
  • キャンペーンアングル: キャンペーン全体が拠って立つ、特定の緊張、インサイト、または瞬間
  • トーンプロファイル: 作成前に確定する(耐久性があり、セッションをまたいで再利用可能なボイスキャプチャのために brand-voice に委任)

ポジショニングとアングルが承認されるまでは、いかなるコピーも作成してはいけません。

フェーズ3: コンテンツ制作

以下の順序で作成します。各レイヤーが次のレイヤーに情報を提供します:

  1. ランディングページコピー(すべてのセクション: ヒーロー、問題、解決策、機能、仕組み、証拠、CTA)
  2. メールシーケンス(各メールは1つの目的を持つ。アークに従う: 問題 → 教育 → あおり → 解決策 → 証拠 → 緊急性 → 最終CTA)
  3. ソーシャル投稿(content-engine 経由でプラットフォームネイティブに。LinkedIn と X は異なるフォーマットであり、同じコピーをリサイズしたものではない)
  4. ショートフォーム動画スクリプト(タイムスタンプでブロック化。ページではなく画面と耳に向けて書く)
  5. 広告コピーバリアント(異なるアングルやオーディエンスセグメントをテストする3~4のバリアント)
  6. コンテンツカレンダー(チャネル、タイプ、タイミング、依存関係を含む日単位のスケジュール)

フェーズ4: レビュー

すべての成果物をゲートでチェック:

  • すべてのヒーロー/アバブザフォールドコピーに対する5秒テスト(誰のためか、何をするか、なぜ今行動すべきかが明確か)
  • CTA監査(1ピースにつき1つ。具体的で、ふさわしいCTA。要求するだけではない)
  • 全チャネルにわたるトーンの一貫性チェック
  • 主張監査(すべての主張は具体的で裏付け可能であること)
  • チャネル間の一貫性(広告の主張はランディングページと一致。メール本文は件名と一致)

アウトプット契約

フルキャンペーンは以下を提供します:

  1. ポジショニングブリーフ — アングル、コアベネフィットステートメント、トーンプロファイル
  2. ランディングページコピー — ヒーロー、問題、解決策、機能、仕組み、証拠、CTA
  3. メールシーケンス — 各メールの件名 + プレビュー + 本文 + CTA(日付と目的でラベル付け)
  4. LinkedIn投稿 — 異なるアングルを持つ3つ以上のプラットフォームネイティブ投稿
  5. X投稿 — 5つ以上のスタンドアロン投稿 + 1つのスレッド
  6. ショートフォーム動画スクリプト — 視覚的なディレクション注釈付きの2つ以上のタイムスタンプブロックスクリプト
  7. 広告コピーバリアント — バリアントごとに短い見出し / 長い見出し / 本文
  8. コンテンツカレンダー — チャネル、コンテンツタイプ、タイミング、依存関係を含む日単位のスケジュール
  9. コピーレビューサマリー — 公開前にフラグが立てられた問題と未解決の質問

品質ゲート

いずれかのピースを提供する前に:

  • すべての成果物が同じ著者によって書かれたかのように聞こえること
  • 空虚な最上級表現や埋め草の形容詞が残っていないこと
  • すべてのCTAが具体的で、ふさわしいものであること("learn more" や "click here" は不可)
  • コピーがプラットフォーム間でそのまま転用されていないこと
  • ヒーローコピーが5秒テストに合格すること
  • メールの件名がメール本文と一致していること(おとり広告の禁止)
  • 広告の主張がランディングページの主張と完全に一致していること
  • そのカテゴリの他の製品にそのまま流用できないコピーであること

ハードバン(禁止表現)

以下を見つけた場合は削除して書き直すこと:

  • "game-changing", "revolutionary", "world-class", "cutting-edge" (革新的、画期的、ワールドクラス、最先端などの類語)
  • "In today's competitive landscape" (今日の競争の激しい環境では)
  • 実際の期限に裏付けられていない偽の緊急性
  • 具体性のない空虚なソーシャルプルーフ("thousands trust us" 何千人もの信頼)
  • 一般的なCTA("learn more", "find out more", "click here" 詳細はこちら、もっと知る、ここをクリック)
  • 競合他社のキャンペーンにそのまま差し込めるようなコピー

関連スキル

  • brand-voice — ソースから派生したボイスキャプチャ(コンテンツ制作前に実行)
  • content-engine — プラットフォームネイティブなコンテンツ制作
  • crosspost — マルチプラットフォーム配信
  • market-research — オーディエンスと競合情報の収集
  • seo — ランディングページコピーのページ内最適化

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル