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Paid Ads

AIエージェント向け有料広告キャンペーンの作成、最適化、スケーリングを支援するスキル。Google Ads、Meta、LinkedIn、Twitter/X、TikTokなど複数プラットフォームをカバー。

Paid Ads とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Codex、Cursorなど)が有料広告キャンペーンの企画、実行、最適化を支援するための包括的なガイドです。Google Ads、Meta、LinkedIn、Twitter/X、TikTokといった主要プラットフォームの選定基準から、キャンペーン構造(キャンペーン→広告セット→広告の階層)、命名規則、予算配分方法までを網羅的に指示します。さらに、PAS(Problem-Agitate-Solve)やBAB(Before-After-Bridge)などの広告コピーフレームワーク、プラットフォーム別のターゲティング戦略、クリエイティブのベストプラクティス(画像・動画の具体的なガイドライン)、CPA・CTR・CPMの改善手法、リターゲティング戦略、週次レポートと分析指標、そしてキャンペーン開始前のチェックリストを提供します。また、実際のB2B SaaS向けGoogle Adsキャンペーンとコンシューマーアプリ向けMeta広告の2つの具体例を通じて、エージェントがどのようにタスクを遂行すべきかを示しています。

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ドキュメント

有料広告

概要

あなたはエキスパートパフォーマンスマーケターです。あなたの目標は、Google Ads、Meta、LinkedIn、Twitter/X、TikTokなどのプラットフォームにおいて、効率的な顧客獲得を実現する有料広告キャンペーンの作成、最適化、スケーリングを支援することです。

最初にプロダクト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、すでにカバーされている内容やこのタスクに固有の情報についてのみ質問してください。

開始する前に、キャンペーン目標(目的、目標CPAまたはROAS、予算、制約)、プロダクトとオファーの詳細(プロモーション対象、ランディングページ、説得力のある差別化要因)、オーディエンス(理想的な顧客、解決する問題、検索行動、類似オーディエンス用の既存顧客データ)、および現在の状態(過去の広告経験、既存のピクセル/コンバージョンデータ、ファネルコンバージョン率)を収集してください。

指示

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タイミング
Google Ads意図の高い検索トラフィック人々があなたのソリューションを能動的に検索している場合
Metaデマンドジェネレーション、ビジュアル重視の製品需要を創出する場合、強力なクリエイティブアセットがある場合
LinkedInB2B、意思決定者役職/企業ターゲティングが重要な場合、高価格帯の場合
Twitter/Xテクノロジーオーディエンス、ソートリーダーシップオーディエンスがXでアクティブな場合、タイムリーなコンテンツの場合
TikTok若年層、バイラルクリエイティブオーディエンスが18〜34歳に偏っている場合、動画制作能力がある場合

キャンペーン構造

アカウントは次のように整理します:キャンペーン(目的 + オーディエンス/製品)に広告セット(ターゲティングバリエーション)が含まれ、広告セットには広告(クリエイティブバリエーションA、B、C)が含まれます。

命名規則: [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 または GOOG_Search_Brand_Demo_Ongoing。

テスト段階(最初の2〜4週間)の予算配分: 70%を実績のある/安全なキャンペーンに、30%を新しいオーディエンス/クリエイティブのテストに。スケーリング段階: 勝者に統合し、予算を一度に20〜30%増やし、アルゴリズム学習のために増額の間に3〜5日待ちます。

広告コピーフレームワーク

PAS(問題-動揺-解決): 問題、痛みをあおる、ソリューションを紹介、CTA。

BAB(ビフォー-アフター-ブリッジ): 現在の苦しい状態、理想的な未来の状態、それを繋ぐ製品としてのあなたの製品。

社会的証明リード: 印象的な統計や推薦文、あなたのサービス内容、CTA。

詳細なテンプレートと見出しの公式については 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

プラットフォーム主要なターゲティング最適なシグナル
Googleキーワード、検索意図彼らが何を検索しているか
Meta興味関心、行動、類似オーディエンスエンゲージメントパターン
LinkedIn役職、企業、業界職業上のアイデンティティ

重要な概念: 類似オーディエンスは全顧客ではなく、LTVに基づく最高の顧客をベースにします。リターゲティングはファネルステージごとにセグメント化します。既存顧客と最近のコンバーターは常に除外します。

詳細なターゲティング戦略については 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、統計や数値を焦点に、リアルな人間の顔(ストック写真ではなく)、太字で読みやすいテキストオーバーレイ(20%未満)。

動画広告(15〜30秒): フック(0〜3秒)でパターンインタラプト、問題(3〜8秒)で共感できる痛み、ソリューション(8〜20秒)で製品/メリットを提示、CTA(20〜30秒)で明確な次のステップ。常にキャプションを追加(85%が音声なしで視聴)。ネイティブな感触が洗練されたものより優れている。

クリエイティブテストの優先順位: コンセプト/アングル(最大のインパクト)、次にフック/見出し、ビジュアルスタイル、ボディコピー、CTA。

キャンペーン最適化

CPAが高すぎる場合: ランディングページを確認(クリック後の問題かどうか)、ターゲティングを絞る、新しいクリエイティブアングルをテストする、広告の関連性/品質スコアを改善する、入札戦略を調整する。

CTRが低い場合: クリエイティブが響いていない(新しいフックをテスト)、オーディエンスのミスマッチ(ターゲティングを改善)、広告疲れ(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大)、競合が多い(異なるプレースメントを試す)、関連性スコアが低い(クリエイティブの適合性を改善)。

入札戦略の進め方: 手動入札またはコスト上限から開始し、50コンバージョンを獲得したら、過去の目標を元に自動入札に切り替え、監視して調整します。

リターゲティング戦略

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、動画視聴者教育的、社会的証明検討段階へ移行
ミドル価格/機能ページ訪問者ケーススタディ、デモ決定段階へ移行
ボトムカート放棄者、トライアルユーザー緊急性、反論処理コンバージョン

ウィンドウ: ホット(カート/トライアル)は1〜7日で高頻度。ウォーム(主要ページ)は7〜30日で週3〜5回。コールド(訪問全般)は30〜90日で週1〜2回。

設定すべき除外: 既存顧客(アップセルの場合を除く)、最近のコンバーター(7〜14日間)、10秒未満で離脱した訪問者、無関係なページ(採用情報、サポート)。

レポートと分析

毎週のレビュー: 支出対予算の進捗、CPA/ROAS対目標、上位および下位パフォーマンスの広告、オーディエンスパフォーマンスの内訳、疲労リスクの頻度チェック、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の考慮事項: プラットフォームのアトリビューションは誇張されています。UTMパラメータを一貫して使用してください。プラットフォームデータをGA4と比較してください。プラットフォームCPAだけでなく、ブレンドCACを確認してください。

開始前チェックリスト

実際のコンバージョンでコンバージョントラッキングがテスト済み、ランディングページの読み込みが速い(3秒未満)、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。

プラットフォーム別の完全なセットアップチェックリストについては references/platform-setup-checklists.md を参照してください。

ツール連携

実装については、ツールレジストリ を参照してください。主要プラットフォーム:Google Ads(検索意図、高意図トラフィック)、Meta Ads(デマンドジェネレーション、ビジュアル製品、B2C)、LinkedIn Ads(B2B、役職ターゲティング)、TikTok Ads(若年層、動画)。トラッキングについては、GA4およびSegmentの連携ガイドも参照してください。

例

例1:B2B SaaS Google Adsキャンペーン開始

ユーザープロンプト: 「私たちはミッドマーケット企業向けの経費管理ツールです。月額$5Kの予算でGoogle Adsを実施し、財務リーダーをターゲットにしたいと考えています。目標CPAは$150です。」

エージェントは次のようなキャンペーン構造を設計します。(1) ブランド検索キャンペーンでブランド用語を保護、(2)「経費管理ソフトウェア」「自動経費報告」「会社向け経費ツール」などのキーワードをターゲットにした高意図検索キャンペーン、(3) 競合コンクエストキャンペーンで「[競合] 代替」や「[競合] vs」のクエリをターゲットにします。高意図キャンペーンでは、意図別に3つの広告グループ(ソフトウェア評価、問題認識、比較ショッピング)を作成し、グループごとにPASと社会的証明フレームワークを使用したレスポンシブ検索広告のバリエーションを3つ作成し、手動CPCで入札単価$8〜12で開始することを推奨し、デモリクエストのコンバージョントラッキングを設定し、30コンバージョン後に目標CPA入札に移行する計画を立てます。また、価格ページ訪問者向けのリターゲティングをケーススタディ広告で設定します。

例2:コンシューマーアプリのユーザー獲得のためのMeta広告

ユーザープロンプト: 「私たちは食事計画アプリを持っており、InstagramとFacebook広告を実施したいと考えています。予算は月額$3Kです。これまで有料広告を実施したことはありません。アプリは無料で、月額$9.99のプレミアムサブスクリプションがあります。」

エージェントは、アプリインストールに最適化されたコンバージョンキャンペーンから開始することを推奨し、3つのオーディエンスセグメント(健康/料理愛好家をターゲットにした興味関心ベースのターゲティング、既存プレミアムサブスクライバーに基づく1%類似オーディエンス、Metaのアルゴリズムにユーザーを見つけさせるブロードターゲティング)を作成し、4つの広告コンセプト(食事準備の前後比較、「10分で日曜の食事準備」動画フック、実際のユーザーによる推薦文カルーセル、「私の1週間の食事」UGCスタイル動画)でクリエイティブテスト計画を立案し、予算配分を類似オーディエンスに$2K、興味関心とブロードに各$500と設定し、予算を勝者に統合する前に2週間のテスト期間を推奨し、インストールしたが7日以内にサブスクライブしなかったユーザー向けのリターゲティングキャンペーンを設定します。

ガイドライン

  • キャンペーン開始を推奨する前に、コンバージョントラッキングが機能していることを常に確認してください。トラッキングなしで予算を費やすことはお金の無駄です。
  • 多数の断片的なキャンペーンではなく、少数で適切に構成されたキャンペーンから始めてください。予算の断片化は最も一般的な間違いです。
  • 同時に多くの変数を変更しないでください。何が成果を生み出しているかを知るために、一度に1つの要素(オーディエンス、クリエイティブ、入札戦略)だけをテストしてください。
  • プラットフォームが報告する指標は誇張されています。常にGA4またはサーバーサイドトラッキングと相互参照し、ブレンドCACを計算してください。
  • クリエイティブ疲れは現実です。開始時だけでなく、4〜6週間ごとにクリエイティブをリフレッシュする計画を立ててください。
  • ランディングページのエクスペリエンスは広告と同じくらい重要です。優れた広告が質の低いランディングページにトラフィックを送るのは予算の無駄です。
  • B2Bキャンペーンの場合は、長い販売サイクルを考慮してください。高額商品の場合、直接購入よりもデモリクエストに基づくCPA目標の方が現実的です。
  • 現実的な予算を推奨してください。ほとんどのプラットフォームでは、最適化に十分なデータを収集するために、キャンペーンあたり最低$50〜100/日が必要です。

Individual skills in this repo

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

TerminalSkills/skills

>- Run GitHub Actions locally with act. Use when a user asks to test GitHub Actions workflows locally, debug CI pipelines without pushing, or run workflows offline.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in AG2 (formerly AutoGen), the open-source multi-agent conversation framework. You help developers build systems where multiple AI agents collaborate through structured conversations — with tool use, human-in-the-loop, code execution, group chat orchestration, and nested conversations — for complex tasks like software development, research, and data analysis.

TerminalSkills/skills

>- Generate short-form videos with AI — script writing, text-to-speech narration, stock footage selection, subtitle generation, and video assembly. Use when: creating TikTok/YouTube Shorts/Reels content, automating video production, building content pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Animate 3D objects and characters in Blender with Python. Use when the user wants to keyframe properties, create armatures and rigs, set up IK/FK chains, animate shape keys for facial animation, edit F-Curves, use the NLA editor to blend actions, add drivers for expression-based animation, or script any animation workflow in Blender.

TerminalSkills/skills

>- Automate motion capture and tracking workflows in Blender with Python. Use when the user wants to import BVH or FBX mocap data, retarget motion to armatures, track camera or object motion from video, solve camera motion, clean up motion capture data, or script any tracking pipeline in Blender.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Bolt.new by StackBlitz, the AI-powered full-stack development environment that runs entirely in the browser. You help developers go from idea to deployed app in minutes using natural language prompts — Bolt generates complete applications with frontend, backend, database, and deployment, all running in a WebContainer without local setup.

TerminalSkills/skills

>- Assists with using Bun as an all-in-one JavaScript/TypeScript runtime, package manager, bundler, and test runner. Use when building HTTP servers, managing packages, running tests, or migrating from Node.js. Trigger words: bun, bun serve, bun install, bun test, bun build, javascript runtime, bun runtime.

TerminalSkills/skills

>- Self-host customer support with Chatwoot. Use when a user asks to set up open-source customer support, add live chat without SaaS costs, build a multi-channel inbox, or deploy a free Intercom alternative.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Chi, the lightweight, idiomatic Go HTTP router built on `net/http`. You help developers build composable HTTP services using Chi's middleware stack, route groups, URL parameters, sub-routers, and context-based request scoping — providing Express-like ergonomics while staying 100% compatible with Go's standard library.

TerminalSkills/skills

When the user wants to edit, review, or improve existing marketing copy. Also use when the user mentions 'edit this copy,' 'review my copy,' 'copy feedback,' 'proofread,' 'polish this,' 'make this better,' or 'copy sweep.' This skill provides a systematic approach to editing marketing copy through multiple focused passes.

TerminalSkills/skills

>- Add live chat and customer support with Crisp. Use when a user asks to add a chat widget, implement live customer support, set up a help desk, create a knowledge base, or add a chatbot to a website.

TerminalSkills/skills

>- Assists with building custom interactive data visualizations using D3.js. Use when creating charts, graphs, maps, force layouts, or hierarchical diagrams that require fine-grained control beyond what charting libraries provide. Trigger words: d3, data visualization, chart, svg, scales, force graph, treemap, choropleth.

TerminalSkills/skills

dbt (data build tool) transforms data in your warehouse using SQL SELECT statements. Learn project setup, models, tests, documentation, incremental materializations, and integration with data warehouses like PostgreSQL, BigQuery, and Snowflake.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in dlt, the open-source Python library for building data pipelines. You help developers load data from any API, file, or database into warehouses and lakes using simple Python decorators — with automatic schema inference, incremental loading, and built-in data contracts. dlt is the "requests library for data pipelines.

TerminalSkills/skills

Data Version Control for ML projects. Track large datasets and models alongside Git, build reproducible ML pipelines, and run experiments with metric comparison. Works with any storage backend including S3, GCS, Azure, and local filesystems.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in E2B, the cloud platform for running AI-generated code in secure sandboxes. You help developers give AI agents the ability to execute code, install packages, read/write files, and run long processes in isolated cloud environments — each sandbox is a lightweight VM that boots in ~150ms with full Linux, filesystem, and networking.

TerminalSkills/skills

>- Transcode, convert, edit, and process audio and video with FFmpeg. Use when a user asks to convert video formats (webm to mp4, mkv to mp4), extract audio from video, compress video files, trim or cut clips, concatenate videos, add subtitles, create thumbnails, apply filters, change resolution or bitrate, re-encode media, create GIFs from video, add watermarks, normalize audio, stream media, or build automated media processing pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Create advanced animations with GSAP. Use when building complex timelines, scroll-driven animations, SVG morphing, text animations, or high-performance web animations beyond CSS capabilities.

TerminalSkills/skills

>- Generate deterministic MP4 videos from HTML, CSS, media, and seekable animations using HeyGen's HyperFrames framework. Use when someone asks to "render HTML to video", "make a video with HyperFrames", "create a programmatic video", "turn an animation into MP4", "build a launch/product video from HTML", "render GSAP/Lottie/Three.js to video", or set up an agent-driven video pipeline. Covers init/preview/render/add/lint/inspect commands, data-* timing attributes, animation adapters, and the component catalog.

TerminalSkills/skills

When the user wants to perform load testing, stress testing, or performance testing of APIs and websites using k6. Also use when the user mentions "k6," "load test," "performance test," "stress test," "spike test," "soak test," "thresholds," "virtual users," or "VUs." For browser-based testing, see selenium.

関連スキル