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Raibit-AI/獲利廣告搜尋器

利用免費的 Meta 廣告檔案庫,找出可能在餐廳與食品品牌中奏效的影片廣告,並建立一份精簡的「參考檔案」,方便研究潛在的成功案例。

獲利廣告搜尋器 是什麼?

這項技能旨在幫助開發者、行銷人員或 AI 代理用戶,透過 Meta 廣告檔案庫(Facebook 與 Instagram 的免費公開資料庫)快速找出可能表現良好的影片廣告。它並非直接抓取成效數據,而是利用「曝光次數」與「廣告持續投放天數」兩個代理指標來推斷廣告是否有效。用戶需自行在瀏覽器中操作廣告檔案庫,技能則提供逐步指引,包括如何設定篩選條件(如地區、廣告類別、媒體類型為影片),並按曝光次數排序找出熱門廣告。結合廣告開始投放日期與是否有「N 個廣告使用此素材與文案」的擴展跡象,技能將篩選出 15–30 個「可能獲利」的廣告,並以表格記錄其 ID、廣告主、開始日期、投放天數、副本數量等關鍵資訊。最後,用戶可將這些影片交由「廣告拆解」技能進行深入分析與標竿比較。這項技能特別適合食品、餐飲品牌進行競爭者研究與廣告靈感發想。

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

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說明文件

獲利廣告搜尋器 是做什麼的?

Meta 廣告檔案庫(https://www.facebook.com/ads/library)會顯示 Facebook 與 Instagram 上正在投放的所有廣告。它從不顯示成效數據,因此無法直接看到點擊次數或銷售數字。以下兩個訊號可用來推斷「這則廣告可能有效」:

  1. 觸及範圍。 依曝光次數排序。Meta 最常顯示的廣告,就是廣告主持續花錢投放的那些。
  2. 持續力。 廣告主會關閉虧錢的廣告,因此如果一則廣告已持續投放超過 30 天,很可能已經證明了自己的價值。

單看廣告年齡是個陷阱。 許多小型企業會隨手加強推廣一則貼文,然後放著好幾年不管。在一項針對 1,944 則食品廣告的研究中,最舊的「獲利廣告」已投放 6 年,卻幾乎沒有觸及人數。務必將年齡與觸及人數結合考量。

步驟(由用戶操作,你負責引導與記錄)

請用戶在自己的瀏覽器中開啟廣告檔案庫。自動化爬取違反 Meta 的服務條款,因此請不要撰寫或執行爬蟲程式。接著:

  1. 將國家設定為目標市場,廣告類別選擇「所有廣告」。
  2. 搜尋關鍵字(非品牌名稱):他們的料理類型(「四川菜」、「拉麵」、「塔可餅」)、「餐廳」、「[城市] 餐廳」、他們的招牌菜,以及 2–3 個競爭對手的品牌名稱。
  3. 開啟篩選條件:廣告狀態 = 運作中的廣告;媒體類型 = 影片。
  4. 開啟排序並選擇曝光次數(高至低)。
  5. 針對前 25 則左右的結果,記錄以下資訊:
    • 「開始投放於」的日期
    • 是否顯示「N 個廣告使用這個素材與文案」(N ≥ 3 表示廣告主正在擴大投放)
    • 廣告檔案庫 ID,以便日後重新查詢。
  6. 當符合以下條件時,將該廣告保留為可能獲利廣告:
    • 它在曝光次數前 25 名內,且已投放超過 30 天,或者
    • 它有 3 個以上的副本,且已投放超過 21 天。
  7. 透過 3–5 次搜尋收集 15–30 則可能獲利廣告。請用戶使用廣告檔案庫內建的下載功能儲存每支影片,或在手機上進行螢幕錄製。

參考檔案

建立一個表格,每筆獲利廣告佔一列:

| 廣告檔案庫 ID | 廣告主 | 開始日期 | 天數 | 副本數 | 搜尋關鍵字 | 格式(蒙太奇 / 口播 / 創作者 / 反應 / 優惠) | 前 3 秒摘要(一行) |

接著將儲存的影片交給 ad-teardown 技能進行測量,並與標竿比較。

要告訴用戶的事

  • 這些只是訊號,不是證據。單一則廣告在清單中無法證明任何事;但超過 15 則廣告呈現的模式則值得參考。
  • 抄襲模式(鉤子類型、節奏、結構),但絕不能抄襲他人的影片、音樂或文案。
  • 真正的計分板是他們自己的廣告。以較小的每日預算測試 3–5 個版本,為期一週,然後保留表現最好的。

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/blind-ad-review

Improves a video ad through repeated blind A/B reviews. Two versions are shown as contact sheets to a fresh reviewer who doesn't know which is newer, and both are scored against benchmarks from winning food ads. The next version changes only what reviewers agree on, and the loop continues until the gains stop. Use when the user wants to improve, iterate, critique or A/B test an ad or Reel before spending money, or asks "which version is better".

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.

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