ad-spend-optimizer
О программе
Этот навык анализирует данные эффективности рекламы на таких платформах, как Google Ads и Meta, чтобы рекомендовать перераспределение бюджета, которое максимизирует возврат на рекламные инвестиции (ROAS) и минимизирует стоимость привлечения клиента (CAC). Разработчики могут использовать его для квартального планирования, диагностики низкоэффективных каналов и корректировки медиамикса после изменений в результативности. Его ключевая возможность — расчет предельной рентабельности инвестиций (ROI) для обоснования решений о масштабировании или сокращении расходов на основе данных.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skillsgit clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/ad-spend-optimizerСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Ad Spend Optimizer
Analyze paid advertising performance across channels and recommend budget reallocation to maximize ROAS and minimize CAC.
When to Use This Skill
- Quarterly budget planning — reallocate spend based on performance data
- Channel mix optimization — find the right balance across platforms
- Performance troubleshooting — diagnose why CAC is rising or ROAS declining
- Scaling decisions — determine if a channel has headroom to scale
- New channel testing — structure test budgets with clear success criteria
Methodology Foundation
| Aspect | Details |
|---|---|
| Source | Marginal ROI optimization + portfolio theory for marketing |
| Core Principle | Allocate each dollar where the marginal return is highest — shift spend from diminishing-returns channels to underspent ones |
| Framework | 70/20/10 — 70% proven channels, 20% optimization tests, 10% new channel experiments |
What Claude Does vs What You Decide
| Claude Does | You Decide |
|---|---|
| Calculates ROAS, CAC, and CPL per channel and campaign | Total budget constraints |
| Identifies diminishing returns and reallocation opportunities | Risk tolerance for new channels |
| Models projected outcomes for different allocation scenarios | Business priorities and brand considerations |
| Creates monitoring dashboards and alert thresholds | Platform selection and creative direction |
Instructions
Step 1: Audit Current Performance
Collect these metrics per channel and campaign:
| Metric | Formula | Healthy Range |
|---|---|---|
| ROAS | Revenue ÷ Ad Spend | >3:1 for most B2B/B2C |
| CAC | Ad Spend ÷ New Customers | <LTV ÷ 3 |
| CPL | Ad Spend ÷ Leads | Varies by industry |
| CTR | Clicks ÷ Impressions | >1% search, >0.5% social |
| Conv Rate | Conversions ÷ Clicks | >2% landing pages |
Validation checkpoint: If data is missing for any channel, flag it — incomplete data leads to wrong reallocations.
Step 2: Attribution Analysis
Choose the model that matches the business:
| Model | Best For | Trade-off |
|---|---|---|
| Last Click | Direct response, short cycles | Ignores awareness |
| First Click | Awareness campaigns | Ignores conversion assist |
| Linear | Balanced multi-touch view | Dilutes signal |
| Time Decay | Shorter sales cycles | Biases toward bottom-funnel |
| Position-Based | Balanced with emphasis | May miss mid-funnel |
| Data-Driven | Sophisticated, enough data | Requires volume |
Step 3: Calculate Marginal ROI
For each channel, answer: Where does the next $1 produce the most return?
| Signal | Meaning | Action |
|---|---|---|
| CAC well below target | Headroom to scale | Increase spend 50%, monitor weekly |
| CAC at target | Optimized | Maintain, test creative |
| CAC above target | Diminishing returns | Reduce spend, reallocate |
| Low volume, good CAC | Underinvested | Scale cautiously (2x) |
| High volume, rising CAC | Hitting ceiling | Cap spend, diversify |
Step 4: Model Reallocation Scenarios
Build 3 scenarios (conservative, moderate, aggressive) showing projected leads, CAC, and ROAS at each budget level. Include:
- Per-channel breakdowns with expected performance
- Warning thresholds — CAC levels that trigger spend cuts
- Implementation timeline — weekly changes, not all at once
Step 5: Implement and Monitor
Weekly monitoring checklist:
- Spend pacing vs. plan
- CAC by channel vs. target
- Lead volume vs. forecast
- Any channel crossing warning threshold?
Scaling rule: If CAC stays 15%+ below target for 2 consecutive weeks, increase spend by 25%. If CAC exceeds target for 2 weeks, reduce by 25%.
Examples
Example: B2B SaaS Budget Reallocation
Input: $100K/month — Google ($50K), Meta ($30K), LinkedIn ($15K), Other ($5K). Target: $200 CAC, 500 leads/month. Current: 395 leads, $253 CAC.
Diagnosis:
- Google Display ($15K → 30 leads, $500 CAC) — cut entirely
- Meta Lookalike ($15K → 85 leads, $176 CAC) — star performer, scale
- LinkedIn Lead Gen ($5K → 10 leads, $500 CAC) — cut
Proposed reallocation:
| Channel | Current | Proposed | Expected CAC |
|---|---|---|---|
| Google Ads | $50K | $35K | $206 |
| Meta | $30K | $50K | $196 |
| $15K | $8K | $286 | |
| Testing | $5K | $7K | Variable |
Projected result: 473 leads (+20%), $211 CAC (-17%).
Skill Boundaries
What This Skill Does Well
- Analyzing multi-channel ad performance from provided data
- Recommending budget shifts based on marginal ROI
- Modeling reallocation scenarios with projected outcomes
- Creating monitoring frameworks with alert thresholds
What This Skill Cannot Do
- Access ad platform accounts or pull live data
- Make real-time bid adjustments or campaign changes
- Evaluate creative quality (headlines, images, video)
- Account for brand lift or offline conversion effects
References
- Google Ads Optimization Guide
- Meta Business Suite Best Practices
- LinkedIn Marketing Solutions
- Common Thread Collective — ad spend allocation methodology
Related Skills
google-ads-expert— Google-specific campaign optimizationaarrr-metrics— Full funnel view beyond paid acquisitiongrowth-loops— Sustainable growth beyond paid channels
GitHub репозиторий
Похожие навыки
evaluating-llms-harness
ТестированиеЭтот навык Claude запускает lm-evaluation-harness для тестирования LLM на более чем 60 стандартизированных академических задачах, таких как MMLU и GSM8K. Он предназначен для разработчиков, чтобы сравнивать качество моделей, отслеживать прогресс обучения или сообщать академические результаты. Инструмент поддерживает различные бэкенды, включая модели HuggingFace и vLLM.
cloudflare-cron-triggers
ТестированиеЭтот навык предоставляет обширные знания по реализации Cloudflare Cron Triggers для планирования запуска Workers с помощью cron-выражений. Он охватывает настройку периодических задач, заданий технического обслуживания и автоматизированных рабочих процессов, а также решение распространенных проблем, таких как неверные cron-выражения и ошибки часовых поясов. Разработчики могут использовать его для настройки планировщиков обработчиков, тестирования cron-триггеров и интеграции с Workflows и Green Compute.
webapp-testing
ТестированиеЭтот навык Claude предоставляет инструментарий на базе Playwright для тестирования локальных веб-приложений с помощью Python-скриптов. Он позволяет проводить проверку фронтенда, отладку интерфейса, создание скриншотов и просмотр логов, одновременно управляя жизненным циклом сервера. Используйте его для задач автоматизации браузера, но запускайте скрипты напрямую, вместо чтения их исходного кода, чтобы избежать загрязнения контекста.
finishing-a-development-branch
ТестированиеЭтот навык помогает разработчикам завершать готовую работу, проверяя прохождение тестов и предлагая структурированные варианты интеграции. Он направляет рабочий процесс по слиянию, созданию пул-реквестов или очистке веток после завершения реализации. Используйте его, когда ваш код готов и протестирован, чтобы систематически завершать процесс разработки.
