ad-copy-generation

广告文案生成

Agent Skills™ 的组成部分，由 googleadsagent.ai™ 提供

描述

广告文案生成技能使用 AI 驱动的生成流水线，根据数百万个广告效果数据点进行校准，生成高性能的自适应搜索广告（RSA）文案。它会生成标题（最多 15 条，每条最多 30 个字符）和描述（最多 4 条，每条最多 90 个字符），在遵循 Google Ads 编辑政策的同时，优化广告效力、点击率和转化相关性。

生成引擎采用经过验证的文案撰写框架，包括 AIDA（Attention、Interest、Desire、Action）、PAS（Problem、Agitate、Solve）和以利益为导向的消息传达。它会在适当情况下加入动态关键字插入（DKI）语法，管理用于控制广告组装方式的固定策略，并系统地生成 A/B 测试变体。提交之前，会根据 Google 的广告效力标准对每个广告变体进行评分。

除了生成文案，该技能还负责管理完整的广告文案生命周期：分析竞争对手广告以发现消息传达方面的差距、根据效果筛选变体、对 A/B 实验进行统计显著性测试，以及自动扩大胜出变体的投放规模。它与 Buddy™ 平台集成，从历史效果数据中学习，不断提升针对每个具体账户和行业领域的生成质量。

使用场景

• 用户要求“撰写广告文案”或“生成广告”
• 用户想要为 RSA 撰写“新标题”或“新描述”
• 用户提到要提升“广告效力”
• 用户要求提供“A/B 测试变体”或“广告测试”
• 用户想要“提高广告的点击率”
• 用户提到“自适应搜索广告”或“RSA 优化”
• 用户询问“动态关键字插入”或“DKI”
• 用户想要获取“固定策略”建议
• 用户要求“更新过时的广告文案”或“应对广告疲劳”

架构

flowchart TD
    A[Input: Keywords, Landing Page, USPs] --> B[Context Analysis]
    B --> C[Landing Page Scraper]
    B --> D[Keyword Intent Classifier]
    B --> E[Competitor Ad Analyzer]

    C --> F[Message Map Builder]
    D --> F
    E --> F

    F --> G[AI Generation Engine]
    G --> H[Headline Generator\nmax 30 chars x 15]
    G --> I[Description Generator\nmax 90 chars x 4]

    H --> J[Policy Compliance Check]
    I --> J

    J --> K[Ad Strength Scorer]
    K -->|Excellent| L[Final Ad Variants]
    K -->|Good| L
    K -->|Average| M[Regenerate with Feedback]
    K -->|Poor| M
    M --> G

    L --> N[Pin Strategy Optimizer]
    N --> O[A/B Test Plan]
    O --> P[Deploy to Google Ads]

实现

支持字符限制和 DKI 的核心广告文案生成：

const HEADLINE_MAX_LENGTH = 30;
const DESCRIPTION_MAX_LENGTH = 90;
const MAX_HEADLINES = 15;
const MAX_DESCRIPTIONS = 4;

const COPYWRITING_FRAMEWORKS = {
  AIDA: ['attention', 'interest', 'desire', 'action'],
  PAS: ['problem', 'agitate', 'solve'],
  BENEFIT: ['primary_benefit', 'secondary_benefit', 'proof', 'cta']
};

async function generateAdCopy(config) {
  const { keywords, landingPageUrl, usps, industry, targetAudience } = config;

  const landingPageContent = await scrapeLandingPage(landingPageUrl);
  const competitorAds = await analyzeCompetitorAds(keywords);
  const intentSignals = classifyKeywordIntent(keywords);

  const headlines = await generateHeadlines({
    keywords,
    usps,
    competitorAds,
    intentSignals,
    landingPageContent,
    maxLength: HEADLINE_MAX_LENGTH,
    count: MAX_HEADLINES
  });

  const descriptions = await generateDescriptions({
    keywords,
    usps,
    landingPageContent,
    maxLength: DESCRIPTION_MAX_LENGTH,
    count: MAX_DESCRIPTIONS
  });

  return buildAdVariants(headlines, descriptions);
}

function applyDynamicKeywordInsertion(headline, defaultText) {
  const dkiSyntax = `{KeyWord:${defaultText}}`;
  if (dkiSyntax.length <= HEADLINE_MAX_LENGTH) {
    return dkiSyntax;
  }
  return defaultText;
}

function generatePinStrategy(headlines, descriptions) {
  return {
    position1: headlines.filter(h => h.type === 'brand' || h.type === 'primary_keyword'),
    position2: headlines.filter(h => h.type === 'benefit' || h.type === 'usp'),
    position3: headlines.filter(h => h.type === 'cta' || h.type === 'offer'),
    desc1: descriptions.filter(d => d.type === 'primary'),
    desc2: descriptions.filter(d => d.type === 'supporting')
  };
}

广告变体的 A/B 测试框架：

function createABTestPlan(adVariants, config) {
  const { minImpressions = 1000, confidenceLevel = 0.95 } = config;

  return {
    controlGroup: adVariants[0],
    testGroups: adVariants.slice(1),
    evaluationCriteria: {
      primaryMetric: 'conversion_rate',
      secondaryMetrics: ['ctr', 'cost_per_conversion'],
      minImpressions,
      confidenceLevel,
      testDuration: calculateMinTestDuration(minImpressions)
    },
    decisionRules: {
      winner: 'statistically_significant_improvement',
      loser: 'statistically_significant_decline',
      inconclusive: 'extend_test_or_increase_budget'
    }
  };
}

function evaluateAdStrength(headlines, descriptions) {
  let score = 0;
  const uniqueHeadlines = new Set(headlines.map(h => h.text.toLowerCase()));
  if (uniqueHeadlines.size >= 8) score += 25;
  if (headlines.some(h => h.includesKeyword)) score += 15;
  if (headlines.some(h => h.includesCTA)) score += 15;
  if (headlines.some(h => h.includesNumber)) score += 10;
  if (descriptions.length >= 4) score += 15;
  if (descriptions.some(d => d.includesCTA)) score += 10;
  if (descriptions.some(d => d.includesUSP)) score += 10;

  if (score >= 80) return 'Excellent';
  if (score >= 60) return 'Good';
  if (score >= 40) return 'Average';
  return 'Poor';
}

与 Buddy™ Agent 集成

在 Buddy™ Agent 平台中，广告文案生成作为核心创意引擎运行。当 Google Ads Audit 技能发现表现不佳的广告或广告效力评分偏低时，会自动触发广告文案生成流水线，并预先载入相关关键字、着陆页和竞争环境信息。

Buddy™ 会记录每个生成广告变体的效果历史，为每个账户建立专属模型，了解哪些消息传达方式能引起各受众群体的共鸣。随着时间推移，生成引擎会学习特定行业的规律：哪些 CTA 能带来转化，哪些利益角度能产生最高的 CTR，以及哪些标题结构能获得最佳质量得分。

该技能与 Buddy™ 的审批工作流集成，在部署前将生成的变体呈现给用户审核。用户可以批准、编辑或拒绝变体；这一反馈循环还会进一步优化生成模型。

最佳实践

1. 始终至少提供 10 条不同的标题，让 Google 的算法有最大的灵活性
2. 至少包含一条带有明确行动号召（CTA）的标题
3. 谨慎使用动态关键字插入，且仅在默认文本读起来自然时使用
4. 仅在品牌或合规要求指定特定消息位置时固定标题
5. 在得出效果结论前，每个广告组至少测试 3 个广告变体
6. 暂停表现不佳的广告前，等待达到统计显著性（通常为 1,000 次以上展示）
7. 至少在 2-3 条标题中加入数字、百分比或具体优惠
8. 在描述中使用与着陆页一致的措辞，以提高广告相关性和质量得分
9. 每季度更新广告文案，以应对广告疲劳并保持消息传达的竞争力
10. 将广告效力指标作为参考，但最终应以转化为优化目标

平台兼容性

平台	支持
Claude Code	✅
Cursor	✅
Codex	✅
Gemini	✅

相关技能

• 质量得分优化 - 广告文案会直接影响质量得分中的预期点击率和广告相关性这两项
• 关键词研究 - 关键词与广告的匹配对于广告相关性至关重要；关键词主题决定广告组文案策略
• 着陆页审查 - 广告文案与着陆页之间的信息匹配会影响质量得分和转化率
• 竞争对手分析 - 竞争对手的信息差距有助于制定广告文案的差异化策略

关键词

广告文案生成、响应式搜索广告、RSA 优化、标题生成、描述撰写、广告强度、广告 A/B 测试、动态关键词插入、DKI、固定策略、广告文案测试、Google Ads 文案撰写、CTR 优化、广告疲劳、广告变体测试

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