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marynacleo/build-multilanding

從一個品牌模板設計、建置、稽核或擴展數據驅動的多區段到達頁面系統,以搜尋意圖與驗證過的專案行銷背景為依據。適用於付費廣告到達頁面(Google/Meta/LinkedIn)、個人化或程式化到達頁面、特定區段的活動變體、訊息配對頁面、潛在客戶歸因、活動URL/UTM清單、到達頁面產生器,或從少量到數千個變體的需求,同時保存一個品牌與一個程式庫。從專案的產品行銷資訊出發,絕不憑空創造受眾、優惠或證據。

build-multilanding 是什麼?

這個技能用於設計一個可維護的多區段到達頁面系統,並非複製多個靜態頁面。它將每個區段視為一個根據特定搜尋意圖與知曉階段的獨立假設,每個URL都是同一元件系統的視圖。支援的平台包括Google、Meta、LinkedIn等付費廣告活動,以及個人化或程式化的到達頁面場景。透過嚴格的閘門機制(策略與契約、代表性概念、組合與擴展、轉換與追蹤、品質保證、上線與學習)來確保每個變體都可被測試與歸因。系統依賴專案的行銷資料,不會憑空創造受眾或關鍵字,並提供完整的驗證腳本與交付物清單。

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說明文件

建置多區段到達頁面系統

一個通用的頁面等於是對任何人的承諾。付費流量帶著特定的問題到來,頁面要麼繼續廣告開始的對話,要麼從訪客的角度重新開始。此技能建置第一種:一個可維護的到達系統,其中每個URL對一個意圖做出一個承諾,每個變體都是一個可測試的假設,從廣告點擊到收入都有完整的追蹤記錄。

建置一個系統,而不是複製的頁面。變體表格的每一行都是一個行銷假設;每個URL都是同一個元件系統的視圖。付費流量的回報:守住的承諾提升相關性與信任度,進而提高轉換率並降低每個合格潛在客戶的成本。這就是整個商業案例,也是為什麼工作從契約開始,而不是從文案開始。

此技能是引擎(方法、契約、閘門、腳本)。專案是燃料(本身的受眾、優惠、關鍵字、證據)。引擎絕不儲存或發明專案的受眾或關鍵字。請先閱讀references/input-contract.md。若要查看整個方法的簡化版本,請閱讀references/worked-example.md:一個優惠、三種意圖、三個不同的頁面。

依意圖而非人口統計區隔

單位是「不同的搜尋意圖 + 知曉階段 + 優惠 + 訊息 = 一個到達體驗」。多個受眾可以共享一個頁面;一個受眾可能需要多個頁面。根據意義而不是微小的字串變體來分組關鍵字。請參閱references/intent-and-message-match.md。

從專案背景開始

  1. 透過專案的 marketing/source-map.yaml 讀取 .agents/product-marketing.md(策略真理來源)。備用:.claude/product-marketing-context.md。
  2. 讀取該次上線的活動摘要。只載入連結的意圖、訊息、優惠和證據。
  3. 將每個事實分類為已確認 / 衍生 / 假設 / 未知。
  4. 如果缺少已確認的優惠、轉換動作、受眾/意圖假設或所需的證據,則產出背景差距報告並停止。執行 scripts/validate_inputs.py。

透過閘門進行

閘門 1:策略與契約

建立意圖矩陣。在撰寫任何文案之前,為每個變體撰寫一個到達契約:搜尋者想要什麼、廣告承諾什麼、頁面承諾什麼、一個行動呼籲、所需證據、異議、轉換動作與價值、證據。

閘門 2:代表性概念

建置並審查 3-5 個刻意不同的概念,包括最長的實際文案和一個行動裝置壓力測試案例。在此通過審查之前,不要大規模產出。

閘門 3:組合與擴展

使用模組化組合器(而非固定的PAS模板)來組合頁面(references/page-composer.md);根據知曉階段選擇結構。從驗證過的欄位產出變體(references/variant-schema.md)。透過 scripts/validate_variants.py 拒絕重複的 id/slug、空白的必填欄位、無效的列舉、無法驗證的主張以及不符的活動/素材對應。

閘門 4:轉換、追蹤、隱私

讓表單可存取、簡潔、抗垃圾郵件且冪等。將歸因連結到收入,而不是表單填寫(references/measurement-and-attribution.md)。所有非必要的標籤都需經過同意才啟用(references/privacy-and-consent.md)。

閘門 5:品質保證

執行 references/qa-checklist.md:結構、路由、連結、表單、分析、同意、索引、元資料、效能(references/performance-gate.md)與可存取性。為每個變體有意識地設定索引方式(references/seo-and-indexation.md)。

閘門 6:上線與學習

產出活動清單(scripts/generate_campaign_manifest.py)與回滾計劃。上線最小可行集合,通常是每個意圖群集 1-2 個真正不同的假設,而不是所有概念。獲得流量後,比較合格轉換率與下游收入,而不是點擊數。暫停弱的假設;將驗證過的經驗反饋到矩陣與 experiments/landing-experiments.csv。

相關技能(按需調用,透過契約)

不要為每個任務載入所有技能。只將步驟需要的部分交給專案本身安裝的技能:

  • 受眾痛點與客戶之聲 -> 專案的研究/故事敘述技能
  • 優惠塑造 -> 專案的優惠工作
  • 活動與度量設定 -> paid-ads-launch
  • 可索引頁面的SEO與結構化資料 -> seo-optimization
  • 圖片資產 -> web-images
  • 常見問題區塊與異議 -> faq-hub
  • 轉換後的培育 -> brevo-automation,僅作為選擇性的下游轉接器;絕非硬性依賴,也絕不自動連接。

安全與權限邊界

  • 絕不將 API 金鑰、CRM 令牌、付款密碼或 .env 內容放入提示、來源資料、頁面、日誌或提交中。使用佔位符;使用者在受信任的服務 UI 中輸入密碼。
  • 未經該服務與動作的明確許可,不得連接 CRM、分析、身份驗證、廣告帳戶、付款供應商或進行部署/發布。
  • 將生產環境付款、公開上線、活動啟用與大量訊息傳送視為獨立的人類批准閘門。
  • 不得承諾未經證實的主張(固定建置時間、成本、轉換提升或無限擴展)。尊重專案的受監管主張限制。
  • 尊重專案的內部風格:語言與雙語規則,公開文案中不使用長破折號,標題不加句號,出貨程式碼中不留AI工具痕跡。

交付物

回傳最小但有用的集合:意圖/變體矩陣;到達契約;結構化資料與驗證後的資料檔;一個可重複使用的模板與路由解析器;代表性預覽;活動/URL 清單;表單與歸因契約;同意圖;品質檢查結果;上線/回滾檢查清單;實驗讀取計劃。說明哪些已驗證、哪些是假設以及哪些仍需要人類批准。

相關技能