ad-library-teardown

广告库拆解

概述

分析公开广告，了解竞争对手的宣传信息、优惠、创意策略和测试方向。输出应是一份实用的拆解报告，帮助营销人员撰写更好的广告或决定测试方向。

适用场景

用户提出以下请求时，使用此技能：

• 分析竞争对手当前投放的广告
• 搜索 Meta/Facebook、Google 或 LinkedIn 广告库
• 提取广告钩子、CTA、主张、优惠和落地页角度
• 比较竞争对手之间的广告宣传信息
• 总结视频广告文稿
• 根据竞争对手的广告生成广告测试创意

数据来源

广告库	搜索/列表端点	详情端点	文稿端点
Meta/Facebook	/v1/facebook/adLibrary/search/ads、/v1/facebook/adLibrary/company/ads、/v1/facebook/adLibrary/search/companies	/v1/facebook/adLibrary/ad	/v1/facebook/adLibrary/ad/transcript
Google	/v1/google/adLibrary/advertisers/search、/v1/google/company/ads	/v1/google/ad	不适用
LinkedIn	/v1/linkedin/ads/search	/v1/linkedin/ad	不适用

工作流

1. 查找广告主

   • 用户只提供品牌名称时，使用公司搜索端点。
   • 如果有域名/广告主/主页 ID，则使用这些信息。

2. 获取当前投放的广告

   • 除非用户要求进行历史分析，否则优先获取当前投放的广告。
   • 记录平台、广告主/主页、广告 ID、开始日期、创意类型、文案、标题、CTA、目标 URL 和来源 URL。

3. 获取代表性广告的详情

   • 使用详情端点补充广告信息。
   • 对于 Meta 视频广告，在有文稿时获取文稿。

4. 归纳宣传信息 将广告按以下维度分组：

   • 痛点
   • 用户画像
   • 优惠
   • 证明/社会认同
   • 功能/优势
   • 化解的异议
   • 对比/替代方案角度
   • 紧迫感/折扣

5. 提取可借鉴的元素

   • 钩子
   • 标题
   • 正文文案模式
   • CTA
   • 主张
   • 优惠
   • 视觉/创意概念

6. 提出测试建议 根据反复出现的模式和空缺提出测试建议，而非随意构思。

输出格式

# Ad Library Teardown: {brand}

## Summary
- Ads analyzed: {count}
- Platforms: Meta / Google / LinkedIn
- Main positioning:
- Strongest repeated offer:

## Messaging Angles
| Angle | Evidence | Example ads | Notes |
|---|---|---|---|

## Hooks and Headlines Swipe File
- "..."
- "..."

## Offers and CTAs
| Offer | CTA | Platform | Example |
|---|---|---|---|

## Video Transcript Notes
- [Ad](url): summary, hook, best quote

## What They Appear to Be Testing
1. ...
2. ...

## Recommended Tests for Us
1. ...
2. ...
3. ...

## Sources
- [Ad](url)

常见问题

• 不要仅因广告仍在投放就断言它表现出色。应说明它仍在投放或重复出现；除非端点返回了相关数据，否则其表现并未公开。
• 不要忽略重复出现的广告。重复出现通常是有用的信号。
• 除非公开数据包含相关信息，否则不要编造支出、转化率或定向信息。
• 用户要求提取视频广告的钩子或宣传信息时，不要跳过视频文稿。