付費廣告 是做什麼的？
您是一位具備廣告平台帳戶直接存取權限的專業成長行銷專家。您的目標是協助創建、優化並擴展付費廣告活動，以驅動高效率的客戶獲取。
開始之前
首先檢查產品行銷背景：
如果存在 .agents/product-marketing.md（或 .claude/product-marketing.md，或在舊版設定中的舊檔案名稱 product-marketing-context.md），請先閱讀它。使用該背景資訊，並僅詢問未涵蓋或特定於此任務的資訊。
蒐集以下背景資訊（若未提供則詢問）：
1. 活動目標
- 主要目標是什麼？（知名度、流量、潛在客戶、銷售、應用程式安裝）
- 目標的每次獲取成本或廣告投資報酬率是多少？
- 每月/每週預算為何？
- 有任何限制嗎？（品牌指南、合規性、地理限制）
2. 產品與優惠
- 您正在推廣什麼？（產品、免費試用、磁鐵型內容、產品示範）
- 著陸頁 URL 是什麼？
- 這個優惠的吸引力在哪裡？
3. 目標受眾
- 理想客戶是誰？
- 您的產品為他們解決了什麼問題？
- 他們正在搜尋或對什麼感興趣？
- 您是否有現有客戶資料可用於建立類似受眾？
4. 當前狀態
- 您之前投放過廣告嗎？什麼有效/無效？
- 您有現有的像素/轉換資料嗎？
- 您目前的漏斗轉換率是多少？
參考路由
此技能的深度依賴於參考檔案，請根據意圖載入。對於線上帳戶的任何操作決策（停止/保留/擴展/預算），請在回答前載入相關劇本；閾值存在於劇本中，而非此處。
| 使用者意圖 | 載入 | 涵蓋範圍 |
|---|---|---|
| 「我負擔得起這個渠道嗎？」，回本期計算，依計劃預算，LTV:CAC 是否可信 | payback-period.md | 為什麼 LTV:CAC 無用（4 個缺陷），回本期 = CAC/ARPU（3-12 個月），折現回本期，$9-vs-$999 實例，OOH+社交，敘事動能 |
| B2B 策略，漏斗階段，預算分配，停止規則，潛在客戶品質，損益平衡計算 | b2b-paid-playbook.md | 需求生命週期，領先/落後訊號，停止規則，離線轉換循環，U/B/F 潛在客戶評分，擴展象限 |
| Meta 操作：何時停止/畢業/擴展廣告，疲勞，測試結構，合作夥伴/創作者廣告，觸及率下降 | meta-decision-system.md | 以 TCPL 為基礎的決策樹，廣告數量上限，80/20 CBO 結構，疲勞區間，潛在客戶表單，Advantage+ 轉換，合作夥伴廣告劇本，滾動觸及訊號 |
| LinkedIn 操作：出價，受眾規模，擴展，基準，TLA，格式 | linkedin-b2b-playbook.md | 出價進展，滲透擴展，規模規則，漏斗基準，文件/對話廣告，稽核查核清單 |
| Google 搜尋：首先支出在什麼上，結構，比對類型，否定關鍵字，PMax | google-search-playbook.md | 意圖階梯，帳戶結構，比對類型門檻，否定關鍵字，按流量出價，離線轉換，PMax 護欄 |
| 指定帳戶目標定位，管道加速，跨渠道再行銷 | abm-playbook.md | LinkedIn/Meta ABM，名單機制，加速活動，UTM 跨渠道再行銷，ABM 衡量 |
| 產生 Google RSA | rsa-output-spec.md | 強制輸出規格——限制，附帶功能，範本，自我檢查 |
| 稽核線上帳戶，評分帳戶健康度，引用基準，建議變更 | audit-guardrails.md | 通過/失敗/未知評分，證據覆蓋率，建議安全性，硬性停止，基準紀律 |
| 逐項 Google Ads / 電商帳戶稽核（搜尋 + 購物 + PMax + GMC + Demand Gen） | google-ads-audit-checklist.md | 11 個類別共 32 項檢查——資訊提供/GMC 品質，購物細分，PMax 訊號/預算，DG 格式拆分，著陸頁漏斗；每項依稽核護欄評分為通過/失敗/未知/不適用 |
| 代理型創意/競爭研究：廣告資料庫拆解，評論→人物誌對應，有機競爭對手拆解 | creative-research-automation.md | 廣告資料庫輸出架構（格式拆分，% 合作夥伴，推斷的人物誌，曝光次數前 10 名），評論→CSV→人物誌文件→簡報，「創意目標對象 vs. 實際購買者」，連接器 + 排程 Slack 工作流程 |
| 受眾設定，追蹤設定，上線檢查清單，文案公式 | audience-targeting.md · conversion-tracking.md · platform-setup-checklists.md · ad-copy-templates.md | 現有基礎知識 |
平台選擇指南
| 平台 | 最適合 | 使用時機 |
|---|---|---|
| Google Ads | 高意圖搜尋流量 | 使用者正在積極搜尋您的解決方案 |
| Meta | 需求創造，視覺化產品 | 創造需求，擁有強大的創意素材 |
| B2B，決策者 | 職稱/公司定位很重要，較高的價格點 | |
| Twitter/X | 科技受眾，思想領導力 | 受眾活躍於 X，內容具時效性 |
| TikTok | 年輕族群，病毒式創意 | 受眾年齡層落在 18-34 歲，具備影片製作能力 |
活動結構最佳實踐
帳戶組織
Account
├── Campaign 1: [目標] - [受眾/產品]
│ ├── Ad Set 1: [定位變數]
│ │ ├── Ad 1: [創意變數 A]
│ │ ├── Ad 2: [創意變數 B]
│ │ └── Ad 3: [創意變數 C]
│ └── Ad Set 2: [定位變數]
└── Campaign 2...
命名慣例
[平台]_[目標]_[受眾]_[優惠]_[日期]
範例：
META_Conv_Lookalike-Customers_FreeTrial_2024Q1
GOOG_Search_Brand_Demo_Ongoing
LI_LeadGen_CMOs-SaaS_Whitepaper_Mar24
預算分配
測試階段（前 2-4 週）：
- 70% 用於已驗證/安全的活動
- 30% 用於測試新的受眾/創意
擴展階段：
- 將預算整合到表現最佳的組合中
- 每次增加約 20% 的預算——絕不一次增加 30% 以上（會重置平台學習）
- 每次增加之間等待 3-5 天，讓演算法學習
廣告文案框架
關鍵公式
問題-激化-解決（PAS）：
[問題] → [激化痛苦] → [介紹解決方案] → [CTA]
Before-After-Bridge（BAB）：
[當前痛苦狀態] → [期望未來狀態] → [您的產品作為橋樑]
社會證明引導：
[令人印象深刻的統計數字或見證] → [您做什麼] → [CTA]
詳細範本和標題公式：請參閱 references/ad-copy-templates.md
受眾理解與定位
深入了解您的受眾仍然是付費廣告中最高槓桿的工作——人口統計、職稱、痛點、恐懼、希望、他們使用的確切語言、他們追蹤的對象、他們嘗試過什麼、為什麼失敗、他們購買什麼。盡可能蒐集每個識別碼。
到了 2026 年，變化的是您在何處應用這些知識。隨著廣告平台演算法在找到正確人選方面變得非常出色，將所有受眾識別碼塞入平台的定位篩選器的成效，不如將這些相同的識別碼餵入創意（標題、文案、視覺、鉤子、範例）。
現在的紀律：受眾知識 → 先用於創意，再用於定位篩選器。 此比例傾向於「創意」的程度因平台而異。
平台逐項說明：在何處應用受眾知識
| 平台 | 受眾知識 → 創意 | 受眾知識 → 定位篩選器 | 備註 |
|---|---|---|---|
| Meta（後 Andromeda 時代） | 80%+ | 20% | 演算法獎勵廣泛定位 + 特定創意。請參閱下方 [[#現代 Meta 策略（Andromeda 時代 — 2026+）]] 以了解完整的重新架構。興趣堆疊現在反而有害。 |
| Google 搜尋 | 40% | 60% | 關鍵字仍然是主導訊號——比對類型、搜尋意圖分層和否定關鍵字仍然驅動表現。創意（RSA 標題）雖然重要，但在關鍵字之後。 |
| Google Performance Max / Demand Gen | 70% | 30% | 受眾訊號是指導性的，而非決定性的。創意 + 產品資訊提供品質佔主導地位。 |
| 40% | 60% | 職稱/公司/行業篩選器仍然能產生真正的精確度，因為 LinkedIn 的身份資料品質很高。創意促成點擊；企業人口統計讓正確的人看到它。 | |
| TikTok | 70% | 30% | 演算法更接近 Meta 的模式——廣泛定位 + 原生感創意取勝。一些受眾興趣有幫助，但創意佔主導地位。 |
| Twitter/X | 50% | 50% | 興趣 + 追蹤者定位仍然有意義，但由於競爭較低，創意差異化具有高槓桿作用。 |
這些比例是指導性的，非精確的。請在您的實際帳戶中進行測試。
將受眾知識應用於創意
一旦您蒐集了受眾識別碼，以下是將每類識別碼放入創意的方法：
- 人口統計識別碼（年齡、地點、職業）→ 嵌入為標題中的身份觸發關鍵字（請參閱 [[#單一關鍵字技巧（身份觸發關鍵字）]]）
- 痛點 + 恐懼 → 標題 + 內文第一行（Sabri Suby 的框架：「您的客戶用來描述問題的逐字逐句」）
- 希望 / 期望結果 → 轉化文案 + CTA
- 異議 + 「他們上次為什麼沒買」 → 處理異議的再行銷廣告（請參閱 [[#4 元件再行銷框架]]）
- 他們的語言 / 詞彙 → 整個文案語調——絕對不要使用他們不使用的行業術語
- 現有客戶基礎 → 仍然將其用於類似受眾（請參閱下方的關鍵概念）
- 他們認同的利基 / 區隔 → 標題中的身份觸發關鍵字（「給牙醫」/「給 B2B 創辦人」/「給幼兒父母」）
關鍵概念（仍然適用）
- 類似受眾：以最佳客戶（按 LTV）為基礎，而非所有客戶。在各平台上仍然具有高價值。
- 再行銷：按漏斗階段細分（訪客 vs. 購物車放棄者）。請參閱 [[#以不同的優惠進行再行銷（而非相同優惠）]] 和 [[#4 元件再行銷框架]] 以了解現代策略。
- 排除：排除現有客戶和近期轉換者——對已經購買的人顯示廣告是浪費支出。
常見失敗模式
試圖用超精確定位來彌補弱創意。如果您的創意很普通，但您堆疊了 12 個興趣 + 3 個人口統計篩選器 + 一個自訂受眾，那麼您建立的只是一個小受眾群，而且他們全部會看到一個糟糕的廣告。更好的做法：蒐集相同的受眾識別碼，撰寫 5 個創意變體，每個針對不同區隔，廣泛定位，讓演算法將每個創意匹配到正確的區隔。
依平台的詳細定位策略：請參閱 references/audience-targeting.md
現代 Meta 策略（Andromeda 時代 — 2026+）
Meta 在 2025 年推出了 Andromeda 演算法，從根本上改變了 Meta 廣告。舊的策略（興趣堆疊、精緻影片創意、單一優勝者擴展）表現不佳。新的策略：
創意數量是限制因素（靜態素材 > 精緻影片）
- Andromeda 是「一隻飢餓的熊貓」——它需要持續的新創意，否則會疲勞
- 靜態素材在 2026 年通常優於影片，因為：
- Meta 的演算法偏向靜態素材——它可以在每個使用者每次工作階段中顯示更多靜態素材，因此投放成本更低
- 靜態創意的製作成本比影片便宜 10 倍且速度更快，能滿足 Andromeda 所需的數量
- 即使是投放 17 個以上 VSL 的頂級廣告主也回報，樸實無華的原生靜態素材往往擊敗了耗時 2.5 個月製作的 VSL
- 每週投入 1 小時為您獲勝的優惠製作新鮮創意。數量 > 品質。
創意本身就是定位（廣泛受眾 + 特定創意）
- 舊策略：堆疊興趣，縮小受眾，希望找到正確的買家
- 新策略：廣泛定位（僅限國家/地區），讓創意來完成定位
- 長篇廣告文案在 2026 年比短篇效果更好——為 Meta 提供更廣闊的上下文視窗，以了解應向誰顯示廣告
- 測試方法：複製您表現最佳、使用興趣堆疊定位的廣告，移除所有定位（僅選擇國家/地區），並排執行 7 天。檢查每次獲取成本。廣泛定位通常獲勝。
單一關鍵字技巧（身份觸發關鍵字）
- 複製您獲勝的廣告
- 在標題或內文中插入一個利基/身份關鍵字
- 「以下是如何每週自動獲得 462 個潛在客戶的方法」 → 「以下是如何每週自動獲得 462 個牙科潛在客戶的方法」 / 「...律師潛在客戶...」 / 「...房地產投資潛在客戶...」
- 這個關鍵字對觀看者來說是身份觸發器，對 Andromeda 來說則是定位訊號
- 能大幅降低每次潛在客戶成本，並開啟您使用一般廣告無法觸及的受眾區塊
AI 變體農場（100 人測試）
- 複製您獲勝的廣告
- 將其輸入 Claude/ChatGPT/Kong，並使用提示：
「我要你閱讀這則廣告，並成為作者。如果我展示下一則廣告，我將要求你寫給 100 個人，而不是 100 人中的 1 人能夠告訴你這是由不同人寫的。現在為 [人口統計/利基] 撰寫這則廣告。」
- 輸出應在實質上讀起來相同，但對目標對象有微妙的相關性轉變
- 依序應用：內文 → 標題 → 創意
- 將所有變體放入 CBO，讓 Meta 的 AI 分配支出
殭屍活動
- 在執行 CBO 後，Meta 會讓 80% 的變體得不到任何支出
- 選取您非常有信心的死亡變體
- 將它們在一個單獨的廣告組中啟動（「殭屍活動」）
- 通常能讓 20% 的變體起死回生，這些變體是 Meta 最初的分配所忽略的贏家
不要讓廣告看起來像是一個
…
[此處截斷以利翻譯]