这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Paid Measurement Loop 面向付费广告变更后的效果复盘，例如预算调整、新素材或出价策略修改。它将候选窗口与控制组比较，关注 ROAS 或 CPA 的相对变化，并处理转化延迟、归因窗口和币种标准化。最终输出 Promote、Keep-testing、Rollback 或 Unproven 判定及可保存的复盘摘要。它属于仓库 Paid Ads 的 Scale 阶段，不负责 ROI 比率计算或跨渠道汇总。
读取广告变更时间与负责人、基线和候选窗口导出数据、控制组、目标 ROAS/CPA、平台归因窗口及币种；确认学习期已结束并设定 7 天或 14 天复盘窗口；通过 ledger.py 记录、比较和追踪投放信号；将标准化的支出、收入和转化数据交给 roi-calculator 计算 ROAS 与 CPA；检查转化跟踪和重复归因问题；输出包含指标变化、窗口、来源、标准化说明、风险、决定、下一次修补和复盘日期的表格与摘要。
- 增长负责人刚提高某个广告系列预算，想在两周后与未改动的系列比较 ROAS。
- 投放团队替换了 prospecting 素材，需要判断应推广新素材、继续测试还是回滚。
- 广告运营人员拥有 Meta 和 Google Ads 的 CSV 导出，希望在统一归因窗口和币种后比较结果。
- 营销分析师发现转化跟踪可能重复计数，需要阻止不可靠的复盘结果被推广。
如何安装这个 Skill？
- 本评估未执行脚本或验证引用文件；安装前应确认共享引用、ledger.py、roi-calculator 和 CLAUDE_PLUGIN_ROOT 在目标宿主中可达。
- 写入 memory 或 open-loops 前应确认目标路径、隐私边界和失败后的恢复方式；不要把平台自报转化直接当作独立真实值。
- Security.md 的支持版本与技能 18.0.0 不一致，应先确认发布与维护状态。
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
Python 3
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。也可以运行 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills -s paid-measurement-loop 获取单个技能。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/ad/scale/paid-measurement-loop" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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：
- Save these results?
提供已结束学习期的广告变更、控制组、固定复盘窗口及手动导出的广告/分析/电商数据。例如：Read back the budget increase I made on Campaign X two weeks ago — did ROAS hold vs the control? 若没有导出数据，技能要求先提供数据，不应仅凭广告平台仪表板估算。结果保存前会询问“Save these results?”。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 明确要求使用控制组和预先固定的复盘窗口，避免把普通前后对比当成证据。
- 覆盖转化延迟、归因窗口、币种和重复归因等测量风险。
- 输出四种明确决策，并包含下一次复盘和记忆交接所需字段。
- 默认可使用用户手动导出数据，不要求广告平台 API 或 MCP。
- 没有控制组时只能判定为 Unproven，无法给出可信的推广或回滚结论。
- 需要用户提供广告平台、GA4/电商等导出数据，不能独立获取账户数据。
- ROAS 和 CPA 的比率计算委托给 roi-calculator，本技能不是独立的 ROI 计算器。
- 不负责跨渠道汇总报告，相关需求应转交 performance-analyzer。
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 |
|---|---|---|---|---|
| 付费广告复盘回路 本页 | 54 · 谨慎使用 | ★ 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 |
| 广告疲劳与频次管理器 | 58 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告账户架构师 | 57 · 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 |
与 roi-calculator 相比，本技能负责变更、控制组、复盘窗口和最终决策，而 roi-calculator 负责 ROAS/CPA 算术；与 performance-analyzer 相比，本技能聚焦单次付费广告变更的读回，不负责跨渠道汇总。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确将导出文件视为不可信数据，禁止执行嵌入指令；无必需广告平台 API，且保存结果需用户确认。扣分在于会写入 memory 并将决定提升到 open-loops，缺少本技能级别的回滚、敏感字段处理和写入失败恢复细节。
契约、输入、完成条件、控制组、归因窗口、转化延迟和异常信号均有较清晰规定，且无明显自相矛盾。扣分在于依赖未提供内容的共享引用、roi-calculator 及 CLAUDE_PLUGIN_ROOT 脚本路径，静态材料未证明关键路径可运行，因此受静态上限约束。
触发条件、非适用范围、输入、输出和四类结论均明确；支持用户手动导出，不要求外部 API，并包含中英文描述。扣分在于未充分说明小样本、无稳定控制组、跨市场或非电商场景的边界；对中文用户可用，但没有专门的中国平台或本地化归因说明。
frontmatter 提供名称、版本、许可证、兼容性、触发提示和作者字段；正文采用 Quick Start、契约、数据源、步骤和后续技能分层。扣分在于维护责任、更新路径、变更记录和引用文件内容未在本技能中完整呈现，且 SECURITY.md 宣称当前支持 17.x，与技能版本 18.0.0 存在治理信号不一致。
技能目标和输出格式具体，强调固定窗口、控制组、归因与货币归一化、数据完整性检查，理论上可直接形成 Promote/Keep-testing/Rollback/Unproven 决策。扣分在于本技能不执行 ROAS/CPA 计算且静态材料没有该关键路径的实际输出或第三方执行证据，因此只能给有限分数。
仓库提供 CI 工作流和提交测试，显示存在架构、审计产物和隐私扫描的回归保障。扣分在于所给测试未覆盖该技能的关键读回流程、控制组判定或 ledger/roi-calculator 集成，且没有独立第三方执行证据；静态审查上限为 5。
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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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