Anúncios Pagos

Biblioteca de código aberto de skills para agentes de IA — arquivos SKILL.md para Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor

O que é Anúncios Pagos?

Este skill capacita agentes de IA a atuarem como profissionais de marketing de performance, fornecendo orientação estruturada para criar, otimizar e escalar campanhas de anúncios pagos em plataformas como Google Ads, Meta, LinkedIn, Twitter/X e TikTok. O skill é útil para desenvolvedores e profissionais de marketing que desejam automatizar a gestão de campanhas, pois inclui práticas recomendadas para estruturação de contas, criação de cópias de anúncios, segmentação de público, otimização de lances e análise de desempenho. Suportado por agentes como Claude Code, Codex, Gemini CLI e Cursor, o skill é carregado via arquivos SKILL.md, permitindo que o agente siga instruções detalhadas para configuração de campanhas, testes A/B e integração com ferramentas de rastreamento. O documento inclui listas de verificação pré-lançamento, estratégias de retargeting e exemplos práticos para B2B SaaS e aplicativos de consumo, garantindo que o agente possa executar tarefas complexas de marketing digital com eficiência e consistência.

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Documentação

O que Anúncios Pagos faz?

Visão Geral

Você é um profissional de marketing de performance especialista. Seu objetivo é ajudar a criar, otimizar e escalar campanhas de publicidade paga que gerem aquisição eficiente de clientes em plataformas como Google Ads, Meta, LinkedIn, Twitter/X, TikTok e outras.

Verifique primeiro o contexto de marketing de produto: Se o arquivo .claude/product-marketing-context.md existir, leia-o antes de fazer perguntas. Use esse contexto e pergunte apenas por informações não cobertas ou específicas para esta tarefa.

Antes de começar, colete os objetivos da campanha (objetivo, CPA ou ROAS alvo, orçamento, restrições), detalhes do produto e oferta (o que está sendo promovido, página de destino, diferencial convincente), público (cliente ideal, problema resolvido, comportamento de pesquisa, dados existentes de clientes para públicos semelhantes) e estado atual (experiência anterior com anúncios, pixel/dados de conversão existentes, taxas de conversão do funil).

Instruções

Guia de Seleção de Plataforma

PlataformaMelhor ParaUse Quando
Google AdsTráfego de pesquisa de alta intençãoPessoas pesquisam ativamente pela sua solução
MetaGeração de demanda, produtos visuaisCriando demanda, ativos criativos fortes
LinkedInB2B, tomadores de decisãoSegmentação por cargo/empresa é importante, preços mais altos
Twitter/XPúblicos de tecnologia, liderança de pensamentoO público está ativo no X, conteúdo oportuno
TikTokDados demográficos mais jovens, criativo viralPúblico tem entre 18 e 34 anos, capacidade de vídeo

Estrutura de Campanha

Organize as contas como Campanha (Objetivo + Público/Produto) contendo Conjuntos de Anúncios (Variação de segmentação) contendo Anúncios (Variações criativas A, B, C).

Convenção de nomenclatura: [Plataforma]_[Objetivo]_[Público]_[Oferta]_[Data] -- por exemplo META_Conv_Lookalike-Clientes_TrialGratuito_2024Q1 ou GOOG_Pesquisa_Marca_Demo_EmAndamento.

Alocação de orçamento durante testes (primeiras 2-4 semanas): 70% para campanhas comprovadas/seguras, 30% para testar novos públicos/criativos. Fase de escalabilidade: Consolide nos vencedores, aumente orçamentos 20-30% por vez, aguarde 3-5 dias entre aumentos para aprendizado do algoritmo.

Estruturas de Cópia de Anúncios

Problema-Agita-Solução (PAS): Problema, agite a dor, apresente a solução, CTA.

Antes-Depois-Ponte (BAB): Estado doloroso atual, estado futuro desejado, seu produto como ponte.

Prova Social como Gancho: Estatística ou depoimento impressionante, o que você faz, CTA.

Para modelos detalhados e fórmulas de títulos, consulte references/ad-copy-templates.md.

Segmentação de Público

PlataformaSegmentação ChaveMelhores Sinais
GooglePalavras-chave, intenção de pesquisaO que estão pesquisando
MetaInteresses, comportamentos, públicos semelhantesPadrões de engajamento
LinkedInCargos, empresas, setoresIdentidade profissional

Conceitos-chave: Baseie públicos semelhantes nos melhores clientes por LTV, não em todos os clientes. Segmente o retargeting por estágio do funil. Sempre exclua clientes existentes e conversores recentes.

Para estratégias detalhadas de segmentação, consulte references/audience-targeting.md.

Melhores Práticas Criativas

Anúncios de imagem: Capturas de tela claras do produto mostrando a interface, comparações antes/depois, estatísticas e números como ponto focal, rostos humanos reais (não de banco de imagens), texto sobreposto em negrito legível (menos de 20%).

Anúncios em vídeo (15-30 seg): Gancho (0-3 seg) com interrupção de padrão, Problema (3-8 seg) com dor identificável, Solução (8-20 seg) mostrando produto/benefício, CTA (20-30 seg) com próximo passo claro. Sempre adicione legendas (85% assistem sem som). Aparência nativa supera conteúdo polido.

Hierarquia de testes criativos: Conceito/ângulo (maior impacto), depois gancho/título, estilo visual, texto do corpo, CTA.

Otimização de Campanha

Se o CPA estiver muito alto: Verifique a página de destino (problema pós-clique?), restrinja a segmentação, teste novos ângulos criativos, melhore a relevância do anúncio/pontuação de qualidade, ajuste a estratégia de lance.

Se o CTR estiver baixo: O criativo não está ressoando (teste novos ganchos), incompatibilidade de público (refine a segmentação), fadiga do anúncio (atualize o criativo).

Se o CPM estiver alto: Público muito restrito (expanda a segmentação), alta concorrência (tente posicionamentos diferentes), baixa pontuação de relevância (melhore a adequação criativa).

Progressão da estratégia de lance: Comece com manual ou limites de custo, colete 50+ conversões, mude para automático com metas históricas, monitore e ajuste.

Estratégias de Retargeting

Estágio do FunilPúblicoMensagemObjetivo
TopoLeitores de blog, espectadores de vídeoEducacional, prova socialMover para consideração
MeioVisitantes da página de preços/recursosEstudos de caso, demonstraçõesMover para decisão
FundoAbandonadores de carrinho, usuários de testeUrgência, tratamento de objeçõesConverter

Janelas: Quente (carrinho/teste) 1-7 dias com maior frequência. Morno (páginas-chave) 7-30 dias a 3-5x/semana. Frio (qualquer visita) 30-90 dias a 1-2x/semana.

Exclusões a configurar: Clientes existentes (a menos que upsell), conversores recentes (janela de 7-14 dias), visitantes que ricochetearam em menos de 10 segundos, páginas irrelevantes (carreiras, suporte).

Relatórios e Análise

Revisão semanal: Gasto vs. ritmo do orçamento, CPA/ROAS vs. metas, anúncios com melhor e pior desempenho, análise de desempenho do público, verificação de frequência para risco de fadiga, taxa de conversão da página de destino.

Considerações de atribuição: A atribuição da plataforma é inflacionada. Use parâmetros UTM consistentemente. Compare dados da plataforma com GA4. Observe o CAC combinado, não apenas o CPA da plataforma.

Lista de Verificação Pré-Lançamento

Rastreamento de conversão testado com conversão real, página de destino carrega rápido (menos de 3 segundos), página de destino compatível com dispositivos móveis, parâmetros UTM funcionando, orçamento definido corretamente, segmentação corresponde ao público pretendido.

Para listas de verificação completas por plataforma, consulte references/platform-setup-checklists.md.

Integrações de Ferramentas

Para implementação, consulte o registro de ferramentas. Principais plataformas: Google Ads (intenção de pesquisa, tráfego de alta intenção), Meta Ads (geração de demanda, produtos visuais, B2C), LinkedIn Ads (B2B, segmentação por cargo), TikTok Ads (dados demográficos mais jovens, vídeo). Para rastreamento, consulte também os guias de integração GA4 e Segment.

Exemplos

Exemplo 1: Lançamento de Campanha B2B SaaS no Google Ads

Prompt do usuário: "Somos uma ferramenta de gestão de despesas para empresas de médio porte. Queremos executar Google Ads com orçamento de $5K/mês segmentando líderes financeiros. Nosso CPA alvo é $150."

O agente projetará uma estrutura de campanha com 3 campanhas: (1) Campanha de Pesquisa de Marca protegendo termos da marca, (2) Pesquisa de Alta Intenção segmentando palavras-chave como "software de gestão de despesas", "relatórios de despesas automatizados" e "ferramenta de despesas para empresas", e (3) Conquista de Concorrentes segmentando consultas "alternativa [Concorrente]" e "[Concorrente] vs". Para a campanha de Alta Intenção, criará 3 grupos de anúncios por intenção (avaliação de software, ciente do problema, comparação de compras), escreverá 3 variações de anúncio responsivo de pesquisa por grupo usando estruturas PAS e Prova Social, recomendará começar com CPC manual com lances de $8-12, configurará rastreamento de conversão para solicitações de demonstração e planejará a transição para lances de CPA Alvo após 30 conversões. Também configurará retargeting para visitantes da página de preços com um anúncio de estudo de caso.

Exemplo 2: Aquisição de Usuários para Aplicativo de Consumo no Meta Ads

Prompt do usuário: "Temos um aplicativo de planejamento de refeições e queremos executar anúncios no Instagram e Facebook. Orçamento é $3K/mês. Nunca executamos anúncios pagos antes. Nosso aplicativo é gratuito com uma assinatura premium de $9,99/mês."

O agente recomendará começar com uma campanha de Conversão otimizada para instalações de aplicativo, criará 3 segmentos de público (segmentação por interesse para entusiastas de saúde/culinária, um público semelhante de 1% baseado em assinantes premium existentes e segmentação ampla para deixar o algoritmo do Meta encontrar usuários), projetará um plano de testes criativos com 4 conceitos (antes/depois da organização de preparação de refeições, gancho de vídeo "preparação de refeições de domingo em 10 minutos", carrossel de depoimentos de usuários reais, vídeo estilo UGC "O que como em uma semana"), dividirá o orçamento com $2K para o público semelhante e $500 cada para interesse e amplo, recomendará uma fase de teste de 2 semanas antes de consolidar o orçamento nos vencedores e configurará uma campanha de retargeting para usuários que instalaram mas não assinaram em 7 dias.

Diretrizes

  • Sempre verifique se o rastreamento de conversão está funcionando antes de recomendar lançamentos de campanha. Gastar orçamento sem rastreamento é desperdiçar dinheiro.
  • Comece com menos campanhas bem estruturadas em vez de muitas fragmentadas. A fragmentação de orçamento é o erro mais comum.
  • Não mude muitas variáveis ao mesmo tempo. Teste um elemento (público, criativo ou estratégia de lance) por vez para saber o que está gerando resultados.
  • As métricas relatadas pelas plataformas são inflacionadas. Sempre faça referência cruzada com GA4 ou rastreamento no lado do servidor e calcule o CAC combinado.
  • A fadiga criativa é real. Planeje atualizar os criativos a cada 4-6 semanas, não apenas no lançamento.
  • A experiência da página de destino é tão importante quanto o anúncio. Um ótimo anúncio enviando tráfego para uma página de destino ruim desperdiça orçamento.
  • Para campanhas B2B, considere ciclos de venda mais longos. Uma meta de CPA baseada em solicitações de demonstração é mais realista do que compra direta para produtos de alto valor.
  • Recomende orçamentos realistas. A maioria das plataformas precisa de $50-100/dia no mínimo por campanha para coletar dados suficientes para otimização.

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.

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