这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能用于为新的或重构中的付费广告活动选择 tCPA、tROAS、最大化转化次数或手动 CPC。它根据用户提供的 CPA、ROAS 和转化量推导起始目标，并区分已测量、用户提供和估算的数据。它还会将目标一致的活动归入出价组合，并制定学习期的进入、退出和避免改动计划。没有可用转化历史时，它会要求导出数据，或建议先使用不带目标的最大化转化次数。
读取广告目标、CPA/ROAS 历史、转化量、现有出价策略、活动集合、预算及结构约束；依据内置策略选择矩阵选择一种出价策略；从历史 CPA 或 ROAS 推导起始 tCPA 或 tROAS，并标注每项指标的来源；生成活动出价组合分组图；估算学习期退出所需的转化量，设置避免改动窗口，并标记可能重置学习期的目标、预算或结构变更；输出可复用的交接摘要，并可在用户确认后写入指定的 memory/ad/bid-strategy-planner 路径。
- 负责新建直接响应广告活动的投放人员，需要根据最近的 CPA 和月度转化量选择 tCPA 或其他策略。
- 正在将广告活动从人工 CPC 重构为自动出价的团队，需要设定不会明显限制投放的起始目标。
- 管理多个搜索活动的广告运营人员，需要按共同目标和目标值建立出价组合。
- 刚开始积累转化数据的团队，需要规划最大化转化次数策略的学习期进入与退出。
- 准备扩大投放但担心重置学习期的团队，需要识别过早扩量风险并交给广告账户审计技能复核。
如何安装这个 Skill？
- 不要将经验阈值（如30次转化、15–30次退出学习期或15%调整幅度）视为任何广告平台的保证；应以平台当前文档和账户实测数据复核。
- 保存到memory前应确认其中不包含客户、受众或账户导出中的敏感信息，并确认主机的访问控制和备份策略。
- 该技能只制定起始出价计划，不执行投放变更；任何实际平台修改都应单独确认并保留可逆方案。
- 发布者身份未通过FollowSkills企业注册表验证，维护连续性和来源归属仍需人工核验。
- 本地文件系统
该技能属于 Aaron Marketing Skills 集合。Claude Code 可运行：/plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，然后运行：/plugin install aaron-marketing@aaron。兼容 Agent Skills 的其他主机可运行：npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills；也可以运行：git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。将仓库中的 ad/orchestrate/bid-strategy-planner/ 作为技能目录使用。单独技能在各主机中的手动启用方式未在提供的资料中说明。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/ad/orchestrate/bid-strategy-planner" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 为搜索活动选择出价策略：直接响应目标，过去30天 CPA 为42美元，每月90次转化。
- 为该活动设置起始 tROAS，历史 ROAS 为3.8倍，目标为4.5倍。
提供活动名称、目标、最近的 CPA 或 ROAS 以及转化量，例如：“为搜索活动选择出价策略：直接响应目标，过去30天 CPA 为42美元，每月90次转化。”也可以说：“为该活动设置起始 tROAS，历史 ROAS 为3.8倍，目标为4.5倍。”若没有转化历史，提供最近30天的 CPA/ROAS 和转化量导出，或接受先使用无目标的最大化转化次数。该技能不负责预算分配或上线后的投放节奏调整。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 明确覆盖 tCPA、tROAS、最大化转化次数和手动 CPC 四种选择。
- 要求展示起始目标的推导过程，并标注指标来源。
- 包含出价组合分组和学习期保护计划，适合新建或重构活动。
- Tier 1 可仅使用用户提供的数据运行，不要求实时广告平台接口。
- 明确区分预算分配、投放节奏监控和账户审计等相邻职责。
- 没有转化历史时不能可靠地设定 tCPA 或 tROAS，必须补充导出数据或从无目标策略开始。
- 策略阈值和目标推导细节依赖仓库中的引用资料，提供的内容未包含这些资料的具体数值。
- 技能只制定起始出价计划，不负责预算分配、上线后节奏调整或账户评分。
- 写入结果需要主机允许访问并写入 memory 目录；资料未提供其他主机的具体持久化实现。
- 提供的技能正文没有展示独立的测试套件或平台级实测证据。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 付费广告出价策略规划器 本页 | 58 · 推荐 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告转化价值建模器 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告账户架构师 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告转化追踪质检 | 56 · 谨慎使用 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告复盘回路 | 54 · 谨慎使用 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
相较于 budget-optimizer，该技能选择出价策略并设定学习期目标，不负责跨活动分配预算。相较于 budget-pacing-monitor，它制定上线前的学习期进入计划，不负责投放中的花费节奏调整。相较于 ad-account-auditor，它输出出价方案，不执行 ROAS 账户审计或上线闸门。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确将导出数据视为不可信输入，默认依赖用户提供的数据，不要求实时凭证，并规定仅在用户确认后保存结果；但未完整说明敏感营销数据的处理、保存后的回滚机制、权限隔离和来源核验，因此扣除9分。
输入、决策门、缺失数据处理、目标推导、学习期和失败分支均有较清晰说明，且禁止臆造指标；但静态材料未证明关键路径可执行，部分共享引用未提供，异常输入诊断和实际测试覆盖有限，因此按静态上限评为9分。
触发条件、输入参数、输出结构和非适用范围清楚，并提供中英文术语及基于手工导出的Tier 1路径；但geo-relevance标为low，平台差异、地区策略和更细的误触发边界证据不足，因此扣除4分。
具有结构化frontmatter、版本号、Apache-2.0许可、Quick Start、契约、保存格式、引用材料和后续技能路由；但维护责任人、更新路径、变更记录、安装细节、FAQ和引用文件内容未在所给材料中充分呈现，且发布者身份未验证，因此扣除5分。
输出包含策略、起始目标推导、组合分组和学习期计划，核心任务的预期结果可直接使用；但公式和阈值被明确标为经验估计，未见该技能的真实输出或第三方执行证据，结果仍需人工复核，因此按静态上限给7分。
技能文件、矩阵、仓库测试和CI材料提供了一定可审计依据，且关键数字标注为Estimated；但没有针对该技能的独立复现结果、第三方 corroboration 或覆盖关键路径的专门测试，因此达到静态上限5分。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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