MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

ad-spend-optimizer

guia-matthieu
Обновлено 2 days ago
6 просмотров
111
20
111
Посмотреть на GitHub
Тестированиеaitesting

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

Рекомендуется
Основной
npx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/ad-spend-optimizer

Скопируйте 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

AspectDetails
SourceMarginal ROI optimization + portfolio theory for marketing
Core PrincipleAllocate each dollar where the marginal return is highest — shift spend from diminishing-returns channels to underspent ones
Framework70/20/10 — 70% proven channels, 20% optimization tests, 10% new channel experiments

What Claude Does vs What You Decide

Claude DoesYou Decide
Calculates ROAS, CAC, and CPL per channel and campaignTotal budget constraints
Identifies diminishing returns and reallocation opportunitiesRisk tolerance for new channels
Models projected outcomes for different allocation scenariosBusiness priorities and brand considerations
Creates monitoring dashboards and alert thresholdsPlatform selection and creative direction

Instructions

Step 1: Audit Current Performance

Collect these metrics per channel and campaign:

MetricFormulaHealthy Range
ROASRevenue ÷ Ad Spend>3:1 for most B2B/B2C
CACAd Spend ÷ New Customers<LTV ÷ 3
CPLAd Spend ÷ LeadsVaries by industry
CTRClicks ÷ Impressions>1% search, >0.5% social
Conv RateConversions ÷ 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:

ModelBest ForTrade-off
Last ClickDirect response, short cyclesIgnores awareness
First ClickAwareness campaignsIgnores conversion assist
LinearBalanced multi-touch viewDilutes signal
Time DecayShorter sales cyclesBiases toward bottom-funnel
Position-BasedBalanced with emphasisMay miss mid-funnel
Data-DrivenSophisticated, enough dataRequires volume

Step 3: Calculate Marginal ROI

For each channel, answer: Where does the next $1 produce the most return?

SignalMeaningAction
CAC well below targetHeadroom to scaleIncrease spend 50%, monitor weekly
CAC at targetOptimizedMaintain, test creative
CAC above targetDiminishing returnsReduce spend, reallocate
Low volume, good CACUnderinvestedScale cautiously (2x)
High volume, rising CACHitting ceilingCap 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:

ChannelCurrentProposedExpected CAC
Google Ads$50K$35K$206
Meta$30K$50K$196
LinkedIn$15K$8K$286
Testing$5K$7KVariable

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 optimization
  • aarrr-metrics — Full funnel view beyond paid acquisition
  • growth-loops — Sustainable growth beyond paid channels

GitHub репозиторий

guia-matthieu/clawfu-skills
Путь: skills/acquisition/ad-spend-optimizer
0
ai-skillsanthropicclaude-codeclaude-skillsmarketingmcp-server

Похожие навыки

evaluating-llms-harness

Тестирование

Этот 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.

Просмотреть навык

cloudflare-cron-triggers

Тестирование

Этот 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.

Просмотреть навык

webapp-testing

Тестирование

Этот 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.

Просмотреть навык

finishing-a-development-branch

Тестирование

Этот 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.

Просмотреть навык