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盲测广告迭代优化

通过反复的盲测A/B评审来改进视频广告。向不知道哪个版本更新的新评审者展示两个版本的联系表,并根据成功食品广告的基准进行评分。下一个版本仅根据评审者一致同意的意见进行修改,循环持续到收益停止。当用户想要在花钱之前改进、迭代、批评或A/B测试广告或Reel,或者问“哪个版本更好”时使用。

盲测广告迭代优化 是什么?

盲测广告迭代优化技能是一种系统化的广告优化方法,旨在通过重复的盲测A/B评审循环来持续提升视频广告效果。该技能的核心优势在于消除了制作者的主观偏见——在测试中,制作者自己的检查表在第15个版本时达到了29.5/30分,而实际收益仍在持续增长。该技能支持在Claude Code、Cursor、Codex等AI代理平台上运行,通过以下步骤工作:(1) 使用ffmpeg为每个版本创建帧率为0.5秒一帧的联系表;(2) 每次使用新的子代理或新对话进行盲测评审,避免上下文偏见;(3) 仅根据多名评审者一致同意的意见进行修改,每次只改一个变量;(4) 当连续两次评审都认为版本接近持平,且剩余改进需要新素材或所有者决策时停止。该技能还包含详细的日志模板和退出策略,最终生成3-5个单变量不同的变体进行小预算真实投放。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Raibit-AI/food-ad-kit/tree/HEAD/plugins/food-ad-kit/skills/blind-ad-review

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文档

盲测广告评审循环

评判自己的工作很快就会达到饱和。在这个技能所来自的循环中,制作者自己的检查表在第15个版本时达到了29.5/30分,而实际收益仍在持续增长。盲测评审不断发现新的改进空间。

1. 制作联系表

对于每个版本,制作一张图片,每0.5秒一帧并带有时间戳:

ffmpeg -i ad.mp4 -vf "fps=2,scale=180:320,drawtext=text='%{pts\:hms}':fontcolor=yellow:fontsize=16:x=4:y=4,tile=8x6" -frames:v 1 sheet.jpg

将它们命名为中性名称(A.jpg、B.jpg),并随机决定哪个是更新的版本。

2. 使用新评审者运行评审

每次使用新的子代理或新对话,这样之前的上下文不会造成偏差。向其提供以下简报:

你是一名专注于Facebook和Instagram Reels餐厅广告的效果营销创意总监,这些广告大部分在静音状态下播放。以下是两个剪辑版本的联系表,每0.5秒一帧;黄色时间戳不属于广告本身。(1) 哪个剪辑版本能获得更多预算,为什么?可以判定为平局。(2) 对每个版本按1-10分评分:首秒吸引注意力、食欲吸引力、人物和地点清晰度、节奏、结尾。(3) 对更好的版本提出3个影响最大的改进点,每个都与时间戳关联。标记任何看起来像AI生成或异常的内容。(4) 对照以下基准,列出更好的版本未达到的每一项: [粘贴 benchmarks.md 中的表格]。

第4步是超越个人品味的关键升级。“与成功广告之间的距离”可以量化衡量,而“我是否喜欢它”则不能。

3. 决定更改什么(经实践检验的规则)

  • 仅在2名以上评审者达成一致时采取行动,或者改进是可衡量的(音量、缺少品牌标志、首次剪辑出现太晚)。评审者在品味方面相互矛盾;在我们的循环中,一位评审要求直接切换到结束卡片,而下一位则要求溶解过渡。
  • 每个版本只改变一件事,并记录更改的内容和原因。
  • 横向移动不等于胜利。 当评审者认为版本接近时,将两个版本都保留,让平台来决定真正的A/B测试(长版对短版,两种钩子)。
  • 使用新评审者重新测试由评审驱动更改的版本,以确保你正在改善广告,而不仅仅是取悦一位评论者。
  • 注意回归。 使食物看起来更稀疏的新背景是失败的:食物第一,多样性第二。

4. 知道何时停止

当连续两次评审都认为版本接近持平,并且所有剩余的改进都需要新素材(人物、新角度、真实拍摄)或所有者决策(优惠、钩子文案)时停止。然后推出3-5个每个只有一项不同的变体,以较小的每日预算运行一周,让真实观众选择。将结果反馈回此循环,作为新的基准。

日志模板

序号更改内容原因(谁提出的)评审者 verdict保留?

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Raibit-AI/ad-teardown

Breaks a video ad down the way a creative director would. It measures length, cut speed and first cut; pulls frame strips of the first 3 seconds and of the whole ad; transcribes the speech; tags the hook, format, people, text, offer and ending; and scores it against benchmarks from winning food ads. Use when the user asks to analyze, break down, tear down, critique or compare a video ad, Reel or TikTok, especially for a restaurant or food brand.

Raibit-AI/food-shot-director

Directs AI image-to-video food shots for restaurant ads (chopsticks lifting noodles, a spoon scooping, sauce poured, a piece lifted to the lens). It gives the prompt formula, which foods animate well and which morph, and a keep-or-reject checklist so the dish still looks like the real menu item. Works with any image-to-video model (Kling, Veo, Seedance, LTX, Runway). Use when the user wants to animate a food photo, make food B-roll or a hand-in-frame food shot, or turn menu photos into video...

Raibit-AI/social-ad-builder

Assembles finished vertical social video ads from clips plus a simple JSON shot list. It outputs a 9:16 master for Reels, Stories and TikTok plus a 4:5 feed cut, with brand-color dish labels, the brand on frame 0, hard cuts, a matched color grade, clean designed sound, safe loudness and an end card. It uses free ffmpeg only. Use when the user wants to edit, cut, assemble or render a short ad, Reel or TikTok from food or product clips, or make several ad variations to A/B test.

Raibit-AI/winning-ad-finder

Finds video ads that are probably working for restaurants and food brands, using the free Meta Ad Library, and builds a short "swipe file" of likely winners to study. Use when the user asks to find winning ads, research competitors' Facebook or Instagram ads, see what ads restaurants are running, or build ad inspiration for a food business.

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