这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 Aaron Marketing Skills 中 Paid Ads/ROAS 体系的一个独立技能，专门定义和检查付费广告的转化价值模型。它处理购买、线索、电话和注册等转化动作的价值、利润率调整、静态或动态规则，以及非收入动作的代理价值。技能依赖用户提供的 GA4/电商收入与成本或利润数据，并输出价值模型规格和上线前 QA 清单。它不负责验证事件是否触发、UTM 是否正确、跨平台去重，也不负责 ROAS 审计评分。
确认 tROAS、最大转化价值或其他价值型出价目标；盘点收入型与非收入型转化动作；判断使用动态交易价值还是静态价值；依据利润率或 COGS 将收入调整为净价值；根据平均订单净价值和线索成交率推导线索、电话等代理价值；检查价值规则是否重复调整；执行平台转化价值与实际利润的价值—数量核对；最后输出价值模型规格、QA 清单和上线准备结论。
- 负责 Google Ads 或其他价值型广告投放的团队，需要在启用 tROAS 前把订单收入映射为贡献利润。
- 电商 SKU 或品类利润率差异很大，需要按收入乘利润率或收入减 COGS 调整出价价值。
- B2B 团队希望为线索、电话或注册设置代理价值，并且已有平均订单价值和成交率数据。
- 广告平台优化到收入，但业务实际关心净利润，需要在重新投放或扩量前检查价值模型。
- 团队发现平台汇总转化价值与财务实际贡献不一致，需要定位价值模型缺口。
如何安装这个 Skill？
- 该评估仅基于静态源文件，未执行技能、脚本或连接器，不能证明输出可运行或数值模型正确。
- 该技能处理GA4收入、COGS、利润和潜在客户转化率等可能敏感的商业数据；使用前应确认脱敏、存储范围和访问权限。
- 动态价值、利润率和代理值若缺少真实导出或成交率/AOV，应保持needs-input，不应将估算值用于上线竞价。
- 发布者身份在FollowSkills策展企业注册表中未验证，因此维护责任和来源连续性仍需人工确认。
- 本地文件系统
可安装整个仓库：在 Claude Code 中运行 /plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，再运行 /plugin install aaron-marketing@aaron；或在兼容 Agent Skills 的主机中运行 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。目标技能位于 ad/activate/conversion-value-mapper/SKILL.md。仓库也支持直接 git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/ad/activate/conversion-value-mapper" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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？
提供账户或产品主题、出价目标，以及 GA4 购买价值/电商收入和利润率或 COGS 导出。例如：Set up my conversion values so tROAS bids to profit, not revenue. Bid goal: tROAS. Here is my GA4 purchase-value export and my margin / COGS by product-category export. 若要为线索、电话或注册设置代理价值，还需提供平均订单净价值和线索到成交率；缺少利润率、成交率或 AOV 时，技能应标记为 needs-input，而不是猜测数值。结果保存到 memory 目录前，需要先确认是否保存。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 明确区分收入价值、净价值和非收入转化代理价值。
- 要求为每个数值标注 Measured、User-provided 或 Estimated，避免把猜测当成事实。
- 包含静态/动态规则选择和价值—数量核对，适合上线前检查。
- 默认可仅使用用户手动提供的数据，不要求付费广告 API 或 MCP。
- 清楚划定与 conversion-signal-qa、attribution-reconciler 和 ad-account-auditor 的边界。
- 没有利润率或 COGS 数据时，收入转净价值模型无法完整建立。
- 没有成交率或平均订单净价值时，非收入转化的代理价值只能标记为待补充。
- 提供材料没有显示该技能专属的自动化测试套件或平台实测结果。
- 它不验证标签触发、UTM 清洁度、跨平台去重，也不直接给出 ROAS R1/R2 审计结论。
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 |
|---|---|---|---|---|
| 付费广告转化价值建模器 本页 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告出价策略规划器 | 58 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告转化追踪质检 | 56 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告搜索词挖掘器 | 54 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 广告创意构建器 | 60 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确要求把导入文件视为不可信数据，不自动调用可选API，并在写入memory前要求用户确认；同时限定范围、区分数据来源标签并声明不验证埋点。扣7分：未明确敏感营销/财务导出的最小化、脱敏与访问控制，也未给出该技能级别的回滚方案；发布者虽有作者字段但未获策展注册验证。
步骤、输入缺失处理、静态/动态规则选择、代理值推导和异常路由均有较清晰说明，能够覆盖合理的快乐路径。扣12分：源文件没有该关键路径的专门测试、执行复现或标准化失败输出示例，memory写入和跨技能交接依赖外部共享协议；按静态校准不超过10分。
触发条件、目标用户场景、输入、输出和不适用范围均明确，支持中文描述；核心功能依赖用户手工导出，可避免完全依赖中国大陆不可达的海外服务。扣4分：未充分定义平台差异、行业/归因口径边界及缺少GA4/COGS等输入时的替代场景。
文档采用Quick Start、Contract、Data Sources、Instructions、Save Results和Next Best Skill分层，含版本18.0.0、Apache-2.0、兼容性、示例和限制说明。扣5分：缺少该技能专属变更记录、维护责任人和明确更新路径；引用的共享文档未在本技能文件内展开。
目标输出具体，包括价值模型规范、QA表、代理值推导、价值与数量核对及上线准备结论；公式和needs-input规则使结果具备直接操作性。扣9分：没有代表性成品输出或静态可验证的实际结果，最终仍依赖用户提供完整业务数据和人工复核；按静态校准不超过7分。
技能提供可审计的Measured/User-provided/Estimated标签、公式、核对标准和明确缺口处理，且仓库上下文显示存在通用测试与安全文档。扣6分：没有该技能关键路径的独立执行证据、第三方数据或跨来源印证，通用测试不能证明本技能结果正确；按静态校准不超过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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