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营销活动规划

端到端的营销活动规划与执行。涵盖受众研究、定位、活动角度定义、着陆页文案、邮件序列、社交帖子、广告文案、短视频脚本和内容日历。作为多渠道产品发布的管理层使用。

营销活动规划 是什么?

该技能提供了从研究到交付全流程的营销活动管理与执行框架。它强调在撰写任何文案之前先明确定位和角度,确保所有产出物都服务于整体活动目标。技能基于三个核心阶段运作:研究(使用市场研究采集受众和竞争情报)、定位(定义核心价值主张和语气特征)和内容生产(按顺序产出着陆页文案、邮件序列、社交帖子、短视频脚本和广告文案变体)。它内置了严格的质量门控机制和硬性禁止词列表,以防止泛泛之词。支持跨渠道一致性检查,并通过与其他技能(如品牌语音、内容引擎、市场研究)的集成实现模块化。适用于规划或执行多渠道产品发布、构建完整内容套件以及审核文案的转化质量和品牌一致性。

兼容平台~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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文档

营销活动规划 是做什么的?

策划并执行能转化的发布活动——不只是能交付的活动。

何时激活

  • 规划产品或功能发布时
  • 从单一产品简报构建完整内容套件时
  • 在撰写任何文案前定义定位和活动角度时
  • 跨渠道编排多种内容类型时
  • 审核文案的转化质量和品牌一致性时

不可妥协的事项

  1. 在撰写任何文案前先定义定位。所有文案都源自角度。
  2. 在假设你知道受众的语言或恐惧之前,先研究受众。
  3. 每个交付物必须在活动弧线中服务一个明确的目的。
  4. 在任何格式和任何渠道上,具体性都优于形容词。
  5. 同样的声音必须在所有渠道和所有稿件中保持一致。
  6. 未经质量门控的文案不得交付。

活动工作流程

阶段 1:研究

使用 market-research 进行:

  • 目标受众画像(要完成的工作、恐惧、语言、他们使用的替代方案)
  • 绘制 3 个或更多直接或相邻竞争对手的地图(定位、差距、信息传递弱点)
  • 识别 1–3 个活动角度将利用的受众洞察

交付物:一份简短的研究简报(受众画像 + 竞争摘要 + 关键洞察)。

阶段 2:定位

产出:

  • 核心价值陈述(一句话,无功能列表,无术语)
  • 定位公式:"[产品] 帮助 [受众] 实现 [结果] 通过 [机制]"
  • 活动角度:整个活动所依托的特定张力、洞察或时刻
  • 语气特征:撰写前锁定(委托给 brand-voice 进行持久、会话可复用的语气捕获)

在定位和角度获批前,不得撰写任何文案。

阶段 3:内容生产

按此顺序生产——每一层为下一层提供信息:

  1. 着陆页文案(所有部分:英雄区、问题、解决方案、功能、工作原理、证据、行动号召)
  2. 邮件序列(每封邮件都有一个目的;遵循弧线:问题 → 教育 → 煽动 → 解决方案 → 证据 → 紧迫感 → 最终行动号召)
  3. 社交帖子(通过 content-engine 实现平台原生;LinkedIn 和 X 是不同的格式,而非调整大小的相同文案)
  4. 短视频脚本(按时间戳分块;为屏幕和耳朵而写,而非页眉)
  5. 广告文案变体(3–4 个变体,测试不同的角度或受众细分)
  6. 内容日历(按日排程,包含渠道、内容类型、时间和依赖关系)

阶段 4:审核

对每份交付物设置关卡:

  • 对所有英雄区/首屏文案进行 5 秒测试(清晰表明对象、内容、为何立即行动)
  • 行动号召审核(每篇一条,具体、赢得——而非强求)
  • 检查所有渠道的语气一致性
  • 声明审核(每条声明都具体且有据可查)
  • 跨渠道一致性(广告声明与着陆页匹配;邮件正文与主题匹配)

输出契约

一份完整的活动交付:

  1. 定位简报 — 角度、核心价值陈述、语气特征
  2. 着陆页文案 — 英雄区、问题、解决方案、功能、工作原理、证据、行动号召
  3. 邮件序列 — 每封邮件的主题 + 预览 + 正文 + 行动号召,按天和目的标记
  4. LinkedIn 帖子 — 3 条以上平台原生帖子,各有不同角度
  5. X(推特)帖子 — 5 条以上独立帖子 + 1 条帖子串
  6. 短视频脚本 — 2 个以上按时间戳分块的脚本,附视觉指导说明
  7. 广告文案变体 — 每个变体的短标题 / 长标题 / 正文
  8. 内容日历 — 按日排程,包含渠道、内容类型、时间和依赖关系
  9. 文案审核摘要 — 上线前标记的问题和未决问题

质量门控

在交付任何文案之前:

  • 每份交付物听起来像出自同一作者
  • 没有空洞的顶级形容词或填充词
  • 每个行动号召都具体且赢得(绝不使用"了解更多"或"点击此处")
  • 没有任何文案跨平台逐字重复
  • 英雄区文案通过 5 秒测试
  • 邮件主题与邮件正文匹配(无诱饵转换)
  • 广告声明与着陆页声明完全匹配
  • 没有任何文案原封不动地适用于该品类的其他产品

硬性禁止

删除并重写任何出现以下情况的文案:

  • "变革性"、"革命性"、"世界级"、"前沿"
  • "在当今竞争激烈的环境中"
  • 没有真实截止日期支撑的虚假紧迫感
  • 无具体细节的空洞社会证明("数千用户信任我们")
  • 通用行动号召("了解更多"、"发现更多"、"点击此处")
  • 可以拔掉插头直接放入竞争对手活动中且无需修改的文案

相关技能

  • brand-voice — 从来源提取的语气捕获(在内容生产前运行)
  • content-engine — 平台原生内容生产
  • crosspost — 多平台分发
  • market-research — 受众与竞品情报
  • seo — 着陆页文案的页面内优化

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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