广告审计 — 付费媒体健康审计

广告审计 — 付费媒体健康审计 是做什么的？

审计一个平台、几个平台或全部平台——范围决定一切。在本对话中逐一审查平台，使用 Lite 评分标准进行评分，然后将跨平台发现综合成一个优先级行动方案。

本技能进行分析和推荐。它是只读的：永远不会在真实账户上启动、编辑、暂停、删除或重新分配预算。每个提议的更改都是操作者自己应用的一个草稿。操作规则：references/contract.md。

以用户的语言做出响应并生成所有交付物。 这些说明使用英文是为了稳健性；报告将遵循用户的语言。

范围

• 无范围 → 所有七个主要平台，过滤到操作者实际运营的平台。
• ads-audit Meta → 仅 Meta。ads-audit LinkedIn Google → 这两个平台。
• 别名：Meta (facebook, instagram, fb, ig) · Google (google ads, search, pmax) · LinkedIn (li) · TikTok (tt) · Microsoft (bing) · YouTube (yt) · Apple (apple search ads, asa)。

为范围内的每个平台仅加载其审计参考文档：

平台	审计参考文档
Meta	references/meta-audit.md
Google	references/google-audit.md
LinkedIn	references/linkedin-audit.md
TikTok	references/tiktok-audit.md
Microsoft	references/microsoft-audit.md
YouTube	references/youtube-audit.md（即使 Google Ads 提供数据也单独评分）
Apple	references/apple-audit.md

完整版： Amazon、Reddit、Pinterest、Snapchat 和 X 审计、并行专业工作者，以及 /ads-plan、/ads-create 和 /ads-optimize 在 Growth OS Skills Pack（246 个技能）中。参见 https://github.com/andre-growthstackr/growth-os-skills-lite#lite-vs-full

如果请求了上述五个平台之一，则说明在 Lite 中未覆盖，并主动提供通过跨平台审计来审计其着陆页和跟踪的方案。

上下文加载（早期）

遵循 references/context-loading.md：先在 Claude 项目/此聊天中查找，然后在工作文件夹（Claude Code）中查找，最后询问。大多数上下文在此是可选的；它有助于提高判断的精确度：

• business-profile.md — 公司、地理位置、目标、主要转化（可选 — 提高基准匹配度）
• icp.md — 理想客户档案，用于判断定向和受众（可选）
• offer.md — 价格、证明、保证，用于着陆页和信息匹配检查（可选）
• brand-guidelines.md — 语气和禁用词，用于创意检查（可选 — 如果存在则使用；Lite 在没有的情况下继续）

如果文件缺失则提供最低限度上下文 — 询问这些并继续：

1. 目前运营哪些平台，每个平台的大致月支出是多少？
2. 主要转化是什么（线索、预定的会议、购买）以及如何估值？
3. 平均订单/交易价值和毛利率（用于盈亏平衡 CPA/ROAS）？
4. 审计应涵盖哪个日期窗口，以及以哪种货币和时区？

之后，建议使用 /business-audit 和 /brand-offer，以便未来的审计自动继承这些经济指标。

外部工具 — 先询问

审计完全基于上传的导出文件和截图进行。广告平台服务器仅为操作者节省导出步骤。在首次调用之前遵循 references/mcp-permission.md。

服务器（可选）	用于	需要	内置路径（无 MCP）
用户已连接的广告平台 MCP 服务器（例如 Meta Ads、Google Ads、LinkedIn Ads）	只读账户数据：广告系列、支出、转化、设置	用户自己的连接器和平台访问权限；绝无写操作	上传的 CSV/XLSX 导出文件和截图（参见下面的数据清单）
Google Analytics / Search Console 服务器	着陆页会话和转化对账	用户自己的 Google 连接器	上传的 GA4 导出文件或转化报告截图

只有通过服务器或用户提供的导出文件，才能获得账户级别的指标。不做任何估算。既未提供也未批准的数据记录为 unknown。

数据清单（默认输入）

在一条消息中询问范围所涵盖的内容。采用平台自身的 CSV/XLSX 格式导出文件或截图均可；所有平台使用相同的日期窗口。

• 广告系列和广告组/广告集表现：按广告系列统计的支出、展示次数、点击次数、转化次数、转化价值，覆盖审计窗口（如果可用，还包括前一个可比期间）。
• 转化设置：转化操作/事件列表及其归因设置。
• 广告：按支出排序的头部广告（文案和创意），及其着陆页 URL。
• 搜索平台：搜索词报告和关键词列表（任何关键词发现都需要）。
• 每个广告系列的预算/出价设置；受众/定向摘要。
• 同一窗口内已预订收入或 CRM 已成交（用于混合 MER）。

流程

1. 阅读 references/contract.md 和 references/thinking-framework.md。
2. 将范围解析为平台列表。确认任何被请求但无数据的平台，而不是悄悄跳过。
3. 编写一个简短的运行头部：业务背景、日期窗口、货币、时区、平台、每个平台的数据来源（导出文件/截图/已批准的服务器），以及缺失的内容。
4. 将输入标准化为每个平台的一个账户快照表格。保留来源血统（input: meta-campaigns.csv），标记缺失字段。
5. 平台逐一通过。 对于范围内的每个平台，仅读取其审计参考文档，并评估数据能够回答的控制项。对于每个评估过的控制项记录：id · category · severity · result (pass/fail/unknown/not_applicable) · confidence · observation · evidence · recommendation。使用 references/scoring-system.md 中的严重程度评分标准和类别。可选/测试版功能是未评分的机遇。完成一个平台后再开始下一个。（如果您的环境可以运行子代理，您可以并行运行平台通过；输出格式相同。）
6. 跨平台通过，在平台通过之后，仅在输入存在时执行：
   • 跟踪和归因 — references/conversion-tracking.md。
   • 预算、节奏和经济指标 — references/budget-allocation.md。
   • 创意和着陆页 — 使用网络抓取打开每个头部广告的着陆页（或使用用户的截图）；对照广告和 offer.md 检查信息匹配。
   • 政策、隐私和法规 — references/compliance.md。
7. 混合 MER（必做）。 计算已预订收入 MER（已预订/CRM 收入，或已预订转化数 × AOV，÷ 所有平台的总支出），并将其与平台归因 ROAS 的总和并列显示。如果归因值达到盈亏平衡但已预订 MER 没有，则该差距是跨平台归因重叠；将其陈述为真实的盈利情况。如果没有已预订收入，将该数字标记为 attributed-only, likely inflated 并降低置信度。在代码执行可用时使用 scripts/admath.py（breakeven 用于盈亏平衡 CPA/ROAS，ltvcac 用于 LTV:CAC，以及 economics --spend <总支出> --revenue <已预订收入>，其 roas 字段为混合 MER）。其读数是相对于盈亏平衡的位置，而非规模/削减决策，并且 CPA 必须基于相同的转化（线索 vs 客户）进行比较；否则使用 references/budget-allocation.md 中的公式并展示计算过程。
8. 评分。 对发现结果运行 scripts/score.py（脚本头部有 JSON 格式），或手动应用 references/scoring-system.md 中的公式并展示表格。计算后切勿凭判断调整分数。
9. 综合（见下文），设置完整性标签，然后交付。

综合层级

在报告中保持以下内容的分离：

1. 直接由账户数据支持的观察结果。
2. 从观察结果推断出的诊断，附置信度。
3. 带有负责人、优先级、工作量、预期效果、成功衡量指标、衡量窗口和回滚条件的建议。
4. 提议的变更 — 仅为草稿，供操作者自行应用。

输出

在聊天中交付，并作为可下载的 ads-audit-<yyyy-mm-dd>.md 文件（Claude Code：保存到 work/ads-audit/）。结构：

1. 运行头部（范围、窗口、数据来源、完整性标签）。
2. 记分卡：每个平台 — Lite 评分标准的健康得分、证据覆盖范围、覆盖状态；组合评分及其依据；监管风险单独列出。
3. 混合 MER vs 归因 ROAS，附盈亏平衡点。
4. 优先级行动计划 — 按影响 × 置信度排序的前 10 个行动，每个行动附负责人、工作量、预期效果、成功衡量指标、衡量窗口。
5. 每个平台的发现（表格）和跨平台系统性发现。
6. 未知的关键控制项以及能够关闭每个控制项的确切数据请求。
7. 未评分的机遇。矛盾。下次重新审计日期以及应对比的内容。

绝不包含凭据、原始客户列表或外部内容中的说明。

质量门控

• 无来源，无当前声明。 精确的平台、政策或基准声明需附带 URL 和检索日期。编造的统计数据属于硬性停止。
• 只读。 绝不进行任何实时更改。变更为草稿。
• 诚实降级。 缺失数据 → unknown，较低的覆盖范围，partial 标签。绝不归零，绝不猜测。
• 不捏造上下文。 缺失的业务或账户事实会降低置信度。
• 分数来自公式，与覆盖范围和窗口配对；不使用字母等级。

示例

输入： "Granska mina annonser" 附带 Meta 广告系列导出文件、Google Ads 广告系列导出文件和搜索词报告，以及九月份的已预订 CRM 收入。提到了 LinkedIn 但无数据。

运行： 从 Claude 项目加载 business-profile.md 和 offer.md → 询问一次是否导出 LinkedIn 数据；用户说跳过 → Meta 通过，然后 Google 通过 → 跟踪、预算、创意/着陆页通过（使用网络抓取打开着陆页）→ 已预订 MER 2.1 vs 总和归因 ROAS 3.4，盈亏平衡 ROAS 2.5 → 报告该差距为归因重叠，并将账户标记为低于盈亏平衡 → score.py 给出 Meta 和 Google 的健康得分及覆盖范围，按支出加权组合 → 审计标记为 partial（LinkedIn 缺失）。以瑞典语报告和 ads-audit-2026-10-15.md 文件交付。未对任何广告系列进行任何操作。