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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。オーディエンスリサーチ、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のコピー、メールシーケンス、ソーシャル投稿、広告コピー、ショートフォームビデオスクリプト、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ます。マルチチャネルのプロダクトローンチを計画または実行するとき、あるいはランディングページ、メール、ソーシャル、広告のコピーを作成するときに使用します。

マーケティングキャンペーン とは?

マーケティングキャンペーンスキルは、単に出荷するだけでなくコンバージョンに繋がるローンチキャンペーンを計画・実行するための包括的なフレームワークです。このスキルは、製品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の構築、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、チャネル横断的な複数コンテンツタイプの調整、コンバージョン品質とブランド一貫性のレビューといった場面でアクティベートします。ワークフローはリサーチ、ポジショニング、コンテンツ制作、レビューの4つのフェーズで構成され、各フェーズが次のフェーズに情報を提供します。特に、コピー作成前に必ずポジショニングを定義すること、各成果物がキャンペーンアークにおいて明確な目的を持つこと、すべてのチャネルで同じトーンを維持すること、具体性が形容詞に勝ることなどが非妥協条件として定められています。また、出力契約としてポジショニングブリーフ、ランディングページコピー、メールシーケンス、LinkedIn投稿、X投稿、ショートフォームビデオスクリプト、広告コピーバリアント、コンテンツカレンダー、コピーレビューサマリーの9つの成果物を提供します。品質ゲートでは、すべての成果物が同じ著者によって書かれたように聞こえること、空虚な最上級表現やフィラー形容詞がないこと、CTAが具体的で獲得されたものであることなどがチェックされます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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?

コンバージョンに繋がる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はありません。

アクティベートするタイミング

  • 製品または機能のローンチを計画しているとき
  • 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とき
  • 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とき
  • チャネル横断的に複数のコンテンツタイプを調整するとき
  • コンバージョン品質とブランドの一貫性についてコピーをレビューするとき

非妥協条件

  1. コピーを作成する前にポジショニングを定義する。すべてのコピーはアングルから導き出される。
  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、リサーチを行う。
  3. 各成果物はキャンペーンアークにおいて明確な目的を一つだけ持たせる。
  4. 具体性は、あらゆるフォーマットとあらゆるチャネルで形容詞に勝る。
  5. 同じトーンがすべてのチャネルとすべてのピースで一貫している必要がある。
  6. 品質ゲートを通過しないコピーは出荷してはならない。

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:

  • 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、代替手段)
  • 3つ以上の直接的または隣接する競合をマッピング(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を特定

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(1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依拠する具体的な緊張、インサイト、または瞬間
  • トーンプロファイル:作成前にロックする(耐久性があり、セッションを跨いで再利用可能なボイスキャプチャには brand-voice に委任する)

ポジショニングとアングルが承認されるまで、コピーを作成してはならない。

フェーズ 3: コンテンツ制作

以下の順序で作成する。各レイヤーが次のレイヤーに情報を提供する:

  1. ランディングページのコピー(全セクション: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→動揺→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、同じコピーをサイズ変更したものではない)
  4. ショートフォームビデオスクリプト(タイムスタンプでブロック化;紙のためではなく、画面と耳のために書かれる)
  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する:

  • すべてのヒーロー/アバブザフォールドのコピーに対する5秒テスト(誰向けか、何をするか、なぜ今行動するべきかが明確か)
  • CTA監査(1ピースあたり1つ、具体的で、獲得されたものであること — 要求されたものではない)
  • 全チャネルにわたるトーンの一貫性チェック
  • クレーム監査(すべてのクレームは具体的で裏付け可能であること)
  • チャネル間の一貫性(広告のクレームはランディングページと一致;メール本文は件名と一致)

出力契約

フルキャンペーンは以下を提供する:

  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のコピー — 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つ以上の単独投稿 + 1スレッド
  6. ショートフォームビデオスクリプト — ビジュアルディレクションのメモ付きの2つ以上のタイムスタンプブロック化スクリプト
  7. 広告コピーバリアント — バリアントごとにショートヘッドライン / ロングヘッドライン / 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 — 公開前のフラグが立った問題と未解決の質問

品質ゲート

成果物を納品する前に:

  • すべての成果物が同じ著者によって書かれたように聞こえること
  • 空虚な最上級表現やフィラー形容詞が残っていないこと
  • すべてのCTAが具体的で獲得されたものであること(「もっと詳しく」や「ここをクリック」は禁止)
  • どのプラットフォームでもコピーがそのまま重複していないこと
  • 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(おとり広告禁止)
  • 広告のクレームがランディングページのクレームと正確に一致していること
  • 同じコピーがカテゴリ内の他の製品に変更なしで使えないこと

ハード禁止

以下は削除して書き直すこと:

  • 「ゲームチェンジャー」、「革命的」、「ワールドクラス」、「最先端」
  • 「今日の競争の激しい環境において」
  • 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社会的証明(「何千人もの信頼」)
  • 一般的なCTA(「もっと詳しく」、「詳細を見る」、「ここをクリック」)
  • 競合のキャンペーンにそのまま流用できるコピー

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 — オーディエンスおよび競合インテリジェンス
  • seo — ランディングページコピー向けオンページ最適化

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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