ad-monetization-review について
Ad Monetization Review は、広告を測定可能な収益化システムとして計画するプロダクトチーム向けのスキルです。ユーザーの意図とリスクに沿って配置を整理し、同意、分析、上限、実験の制約を含む収益計画を作成します。
主な機能
- 01広告配置のマッピング
- 02オーディエンスのセグメント分け
- 03収益計画の構成
- 04同意と分析に関する考慮事項
- 05実験と広告疲れへの制約
活用シーン
- 01プロダクト内の広告配置の見直し
- 02表示上限や報酬の計画
- 03子どもに配慮が必要な場面の考慮
- 04継続率と苦情に関する基準設定
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/ad-monetization-reviewを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルagents/openai.yamlreferences/ad-monetization-systems.md
詳細
広告マネタイズのレビュー
広告を単なる中断による負担ではなく、測定可能なマネタイズシステムにするために、このスキルを使用します。
ワークフロー
- プロダクトの種類、セッションのループ、マネタイズの構成、オーディエンスの年齢やプライバシーに関する制約、広告フォーマットを特定します。
references/ad-monetization-systems.mdを読みます。- 広告の配置を、ユーザーの意図、自然な区切り、報酬の価値、疲労のリスクに対応付けます。
- 新規ユーザー、エンゲージメントの高いユーザー、課金ユーザー、サブスクライバー、休眠ユーザー、子どもへの配慮が必要な状況、強い不満が生じている状況に分けてセグメントを定義します。
- 上限、同意、分析、非表示ルール、サポート事例、実験時のガードレールを含む収益計画を作成します。
使用しない場合
- このスキル固有の成果物の要件なしで、ベースモデルがすでに対応できる一般的なアドバイスには使用しないでください。
ガードレール
- 重要なタスクの実行中、支払い中、オンボーディングで信頼を築いている最中、またはエラーからの復旧中にインタースティシャルを表示しないでください。
- 広告の開始前に報酬を明確にしてください。
- リテンション、課金ユーザーへの転換率、プライバシー、苦情に関するガードレールを設けずに、広告表示回数だけを最適化しないでください。
出力形式
Ad context:
Monetization mix:
Placement map:
- <placement> -> format, trigger, user state, cap, reward, risk
Policy/trust constraints:
- <constraint> -> product response
Experiment plan:
- hypothesis, variants, success metric, guardrail metric, stop rule
Instrumentation:
- <event> with key properties
コメント
Markdown 対応