competitor-ad-intelligence

竞争对手广告情报

从 Meta、TikTok、Google 和 LinkedIn 抓取竞争对手的广告，分析创意模式，逆向拆解落地页漏斗，并产出完整的策略剖析——包括吸引点、形式、定位押注、薄弱环节和反制策略。

核心原则： 竞争对手的广告组合是其增长策略的证据，并不代表你能获知其实际成效。长期投放的广告表明其持续使用这些广告。新广告则表明其正在积极测试。落地页揭示了其定位押注。利用这些信号制定差异化测试，但不要声称这些广告库未公开的转化、支出或因果关系。

适用场景

• “我的竞争对手正在投放哪些广告？”
• “剖析 [竞争对手] 的广告策略”
• “为我们的付费广告活动寻找新的创意角度”
• “逆向拆解 [竞争对手] 的付费漏斗”
• “在 [我们的领域]，哪些吸引点效果好？”
• “在我们发布前审查广告格局”
• “找出 [竞争对手] 广告策略的弱点”
• “在我们的品类中，哪种形式——视频、图片、轮播——占主导？”

阶段 0：信息收集

向用户收集以下信息：

1. 竞争对手名称 + 域名（例如：apollo.io、clay.run）
2. 你的产品/域名——用于对比分析
3. 渠道： Meta、TikTok、Google、LinkedIn，还是所有相关广告库？（默认：与品牌和市场相关的所有渠道）
4. 分析深度：
   • 标准： 广告抓取 + 创意分析 + 落地页分析
   • 深入： 标准分析 + 历史对比 + 漏斗重建 + 反制策略
5. 产品类别——有助于确定分析角度
6. 已知的竞争对手落地页？——是否已在其广告中发现任何 URL

阶段 1：抓取 Meta 广告

针对每个竞争对手域名，从 Meta 广告资料库抓取广告。

优先使用 scrapecreators-api 作为数据采集方式。先解析广告主，再获取其广告和各条广告的详细信息：

- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/facebook/adLibrary/search/companies
  query:
    query: "[competitor_name]"
- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/facebook/adLibrary/company/ads
  query:
    companyName: "[competitor_name]"
- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/facebook/adLibrary/ad
  query:
    id: "[ad_id]"

如果结构化端点无法解析广告主，请在公开的 Meta 广告资料库中核实名称，并将网页搜索作为有记录的备用方式。每条结果都保留广告库 URL 和广告 ID。

每条广告收集：

• 广告文案（标题 + 主要文本）
• 视觉类型（图片 / 视频 / 轮播）
• CTA 按钮文字
• 落地页 URL
• 投放时长（首次出现时间、仍在投放或已停止）
• 平台（Facebook、Instagram、Audience Network）
• 广告变体（A/B 测试——相同落地页，不同创意）
• 如有视频转录文本，使用 transcript-intelligence 提取吸引点、主张、证据、异议和 CTA 结构

阶段 2：抓取 TikTok 广告

对于每个竞争对手或品类，使用 scrapecreators-api，根据官方提供方参考文档解析当前 TikTok 广告资料库的搜索和广告详情操作。

收集广告主、广告 ID、说明文字或脚本、形式、落地页、首次出现日期、市场，以及可用的效果或覆盖面指标。将自然发布的 TikTok 帖子与广告库中的付费广告分开记录。

如果广告包含口播内容，请使用 transcript-intelligence。分析 TikTok 原生机制，例如创作者主导的开场、产品演示、评论风格的吸引点、原生字幕、声音、优惠时机，以及首次呈现的明显效果。

阶段 3：抓取 Google Ads

针对每个竞争对手域名，从 Google Ads 透明度中心抓取广告。

在 GooseWorks 中保存已确认的 Google 研究

当用户希望保存研究结果，且已连接的应用提供 ads_library_scrape 时，请使用持久化导入路径。首先确定准确的公开广告主 URL/AR ID，以及现有的品牌竞争对手 ID。请用户确认该广告主属于所选竞争对手，并批准广告数量、请求数和服务提供商的 USD 费用上限。不要根据名称或首次发现的结果推断用户已确认。

{
  "tool": "ads_library_scrape",
  "arguments": {
    "brand_id": "<active brand UUID>",
    "library_provider": "google",
    "advertiser_id": "AR01614014350098432001",
    "relationship": "competitor",
    "competitor_id": "<existing competitor UUID in this brand>",
    "name": "<confirmed advertiser label>",
    "confirmed": true,
    "max_ads": 10,
    "max_provider_requests": 11,
    "max_spend_usd": 0.10,
    "refresh": false
  }
}

max_ads 接受 1–25；max_provider_requests 接受 1–26，且包含列表请求；max_spend_usd 必须大于 0，且不超过 5。USD 费用上限使用应用配置的服务提供商费率；导入使用托管工作区额度。示例中的限制仅供参考，并不代表已获准支出。可使用 ad_library_url，以准确的广告主 URL 替代 advertiser_id。

使用返回的稳定 source_id 轮询：job_get { "kind": "library_scrape", "brand_id": "<same brand UUID>", "job_id": "<source_id>" }。从 result 中读取已保存条目、Google 创意素材的规范引用、已添加／已更改／未更改／失败的计数，以及实际费用或空值费用凭据。如实报告排队中／运行中／部分完成／无结果／失败等状态。可使用 source_id 再次导入已保存的来源；refresh:true 会产生详情请求，因此需要重新取得明确的限制和确认。否则会复用完整的已保存详情。研究仅供参考：不代表已激活、拥有混剪权、保证可下载视频或已批准的声明。

未经确认的发现结果应单独处理。浏览公开广告库以选择广告主；只有在此次已确认导入成功后，通用服务提供商结果才不再是临时结果。如果当前应用未提供 Google 字段，请说明此限制，并保留附有引用的临时研究，不要声称内容已保存。通用的 data_call_provider 操作不会持久保存 Google 来源。

临时服务提供商研究

仅在任何所需的付费调用获得批准后，使用结构化广告主端点进行临时研究。此路径本身不会在品牌中保存条目：

- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/google/company/ads
  query:
    domain: "[competitor_domain]"
    get_ad_details: true
- provider: scrapecreators
  method: GET
  path: /v1/google/ad
  query:
    url: "[adUrl returned by the advertiser listing]"

将完整的公开 Google 创意素材 URL 传递给详情端点；仅提供创意素材 ID 不能作为该端点的输入。请参阅官方详情契约。

只有在结构化端点信息不完整时，才使用公开的 Google Ads 透明度中心或网页搜索。请标记回退记录，以便清楚展示覆盖范围的局限。

逐条广告收集：

• 标题变体（最多 3 个）
• 描述文案
• 广告类型（搜索／展示／YouTube／购物）
• 落地页 URL
• 地理定位（如可见）

第 4 阶段：抓取 LinkedIn 广告

针对每个相关竞争对手，使用 scrapecreators-api，根据服务提供商的官方参考资料解析当前的 LinkedIn 广告库搜索和广告详情操作。

收集广告主、广告文案、创意格式、CTA、落地页、日期，以及可见的定向信息或公司背景。将公司发布的自然内容与付费广告库中的广告分开记录。

对于消费品牌，LinkedIn 为可选项。当竞争对手销售高决策成本产品、开展批发或零售合作、提供特许经营、职业教育、招聘服务或其他面向企业的产品时，应将其纳入。

第 5 阶段：分析创意模式

收集完所有广告后，进行结构化分析。

钩子模式聚类

按钩子类型对所有广告标题／开场白进行分组：

钩子类型	模式	示例
恐惧／损失	担心错失机会或落后	“你的竞争对手已经在使用 AI SDR 了”
结果	直接承诺成效	“30 天内将你的销售管道扩大 10 倍”
提问	挑战当前假设	“还在手动开展外呼吗？”
社会认同	提及客户或数据	“加入 500 多个正在使用 [product] 的 B2B 团队”
反常识	挑战传统观念	“冷邮件并没有过时，过时的是你的文案。”
共情	认可受众的痛点	“我们知道 SDR 的上手期有多难熬”
产品导向	以功能作为钩子	“[Feature] 已上线——看看有哪些新内容”

统计每家竞争对手使用各类钩子的广告数量。这能揭示其主要信息传达策略。

格式分布

格式	Meta	TikTok	Google	LinkedIn
静态图片	[N]	[N]	[N]	[N]
视频	[N]	[N]	[N]	[N]
轮播	[N]	[N]	N/A	[N]
搜索文字	N/A	N/A	[N]	N/A
展示横幅	N/A	N/A	[N]	[N]

CTA 分类

列出发现的所有独特 CTA。常见模式：

• 紧迫感：“免费开始”、“立即试用”、“今天就开始”
• 低门槛：“了解运作方式”、“观看演示”、“了解更多”
• 结果：“预约演示”、“获取免费审计”、“计算你的 ROI”

阶段 6：落地页与转化漏斗分析

对于广告中发现的每个不同落地页 URL，抓取并分析：

fetch_webpage: [landing_page_url]

或者在 fetch_webpage 不可用时使用 curl。

逐个落地页提取：

• 主视觉标题 — 是否与广告承诺一致？
• 副标题 — 对价值主张的进一步阐释
• 主要 CTA — 他们希望用户采取什么行动？（演示／免费试用／注册／下载）
• 社会认同 — 品牌标识、用户评价、案例研究数据
• 定价可见性 — 是否展示定价？
• 表单字段 — 他们要求提供多少信息？
• 页面类型 — 通用首页／专属落地页／功能页／用例页
• 信息匹配度 — 落地页兑现广告承诺的程度如何？（1-10）

广告系列聚类

按以下维度将所有广告归入合理的广告系列：

• 落地页目标地址 — 指向同一 URL 的广告属于同一广告系列
• 信息主题 — 文案角度相近的广告属于同一策略尝试
• 受众信号 — 针对不同角色采用不同文案

单个广告系列的转化漏斗分析

针对每个广告系列集群：

维度	分析
战略意图	该广告系列试图实现什么目标？（认知／潜在客户开发／免费试用／竞争替代）
目标角色	这则广告面向谁？（职位、痛点、所处阶段）
定位主张	他们声称占据怎样的市场定位？
钩子策略	恐惧／结果／社会认同／反常识／产品导向
转化路径	广告 → 落地页 → CTA → [演示通话／免费试用／内容下载]
持续时间信号	该广告已投放多久？应将持续时间视为持续使用的迹象，而非效果证明。
检测到的 A/B 测试	多个创意指向同一落地页 = 正在进行测试

组合重点

根据广告数量和平台分布，说明可见广告组合的集中方向：

平台	广告数量	占可见广告组合的比例	可能目标
Meta（Facebook）	[N]	[X%]	[认知／再营销]
Meta（Instagram）	[N]	[X%]	[视觉呈现／年轻受众]
TikTok	[N]	[X%]	[创作者主导的发现／转化]
Google 搜索	[N]	[X%]	[转化漏斗底部的流量获取]
Google 展示广告	[N]	[X%]	[认知／再营销]
YouTube	[N]	[X%]	[教育／认知]
LinkedIn	[N]	[X%]	[专业／合作／高考虑度]

将广告数量视为组合侧重点，而非支出。除非广告资料库提供可靠的支出数据，否则切勿将此表称为预算估算。

阶段 7：战略分析

创意空白分析

识别所有竞争对手的情况：

1. 无人采用的角度 — 竞争对手广告中缺失的 Hook 类型 = 市场空白
2. 过度拥挤的角度 — 如果所有人都以“节省时间”为主打，就避开这个角度，或说得更具体
3. 形式机会 — 如果你所在领域没人投放视频广告，它可能会脱颖而出
4. 未充分利用的佐证 — 竞争对手是否回避了你可以主打的具体佐证？
5. 值得测试的 CTA 模式 — 投放时间最长的广告使用了哪些 CTA？

弱点分析

识别每个竞争对手广告策略中的弱点：

弱点类型	描述
广告与落地页不匹配	广告承诺的内容与落地页提供的内容不一致
依赖单一用户画像	所有广告都面向同一用户画像，遗漏了其他细分人群
平台过于集中	过度依赖一个平台，在其他平台缺席
缺少社会证明	广告或落地页缺乏可信度标志
CTA 薄弱	太早要求用户做太多（尚未展现价值就要求预约演示）
定位泛泛	任何人都能提出的主张，缺乏差异化
创意陈旧	数月来广告一直没有变化，存在疲劳风险

历史比较（深度模式）

如果有其落地页的 Web Archive 数据：

• 过去 6-12 个月中，他们的定位是否发生了变化？
• 他们停掉了哪些营销活动？（可能效果不佳）
• 他们加大了哪些营销活动的投放？（可能效果不错）

阶段 8：输出

# Competitor Ad Intelligence Report — [DATE]

## Coverage
- Competitors analyzed: [list]
- Meta ads collected: [N]
- TikTok ads collected: [N]
- Google ads collected: [N]
- LinkedIn ads collected: [N]
- Unique landing pages analyzed: [N]
- Estimated active campaigns: [N]

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## Executive Summary

[3-5 sentence summary: What is the competitive ad landscape? What's working? Where are the gaps and vulnerabilities?]

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## Meta Ad Analysis

### Hook Distribution
| Hook Type | [Comp1] | [Comp2] | [Comp3] |
|-----------|---------|---------|---------|
| Fear/Loss | 40% | 10% | 0% |
| Outcome | 30% | 50% | 60% |
...

### Longest-Running Ads (Not Performance Proof)
**[Competitor] — [Ad Title/Hook]**
> [Ad copy excerpt]
- Format: [type]
- CTA: [text]
- Running since: [date]
- Why it may have been sustained: [evidence and hypotheses to test]

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## Google Ad Analysis

### Headline Patterns
[Top headline structures with examples]

### Most Common CTAs
[ranked list]

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## TikTok Ad Analysis

### Native Creative Patterns
[Creator style, opening hooks, demonstrations, sounds, captions, offers, and CTA timing]

### Reusable Script Structures
[Sourced structures and why they may be working]

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## LinkedIn Ad Analysis

### Professional and Partnership Angles
[Relevant messages, proof, formats, and landing-page paths; omit this section when LinkedIn is not relevant]

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## Campaign Breakdown

### Campaign 1: [Inferred Campaign Name]
- **Competitor:** [name]
- **Ads in cluster:** [N]
- **Platform(s):** [Meta / Google / Both]
- **Strategic intent:** [Awareness / Lead gen / Competitive displacement / etc.]
- **Target persona:** [Description]
- **Hook strategy:** [Type]
- **Landing page:** [URL]
  - Hero: "[Headline text]"
  - CTA: "[Button text]"
  - Message match: [Score/10]
- **Longevity:** [First seen date → status]
- **A/B tests detected:** [Yes/No — what they're testing]

**Sample ad:**
> **Headline:** [text]
> **Body:** [text]
> **CTA:** [button]
> **Format:** [Image/Video/Carousel]

**Assessment:** [1-2 sentences — is this working? Why/why not?]

### Campaign 2: ...

---

## Funnel Map

[广告：Hook/角度] → [落地页：/landing-page-url] → [CTA：预约演示] ↓ [广告：不同角度] → [落地页：/same-or-different] → [CTA：免费试用]

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## Portfolio Emphasis

| Platform | Share | Focus Area |
|----------|-------|-----------|
| [Platform] | [X%] | [Intent] |

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## Creative Gap Analysis

### Angles Nobody Is Running
1. [Angle] — Why it could work for you: [reasoning]
2. [Angle] — ...

### Overcrowded Angles (Avoid or Differentiate)
- [Angle] — [N] of [N] competitors use this

### Format White Space
- [Format] is not being used by competitors on [platform]

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## Vulnerability Report

### 1. [Vulnerability]
**Competitor:** [name]
**Evidence:** [What we observed]
**Your opportunity:** [How to exploit this gap]

### 2. ...

---

## Recommended Counter-Plays

### Counter-Play 1: [Name]
- **Target their weakness:** [Which vulnerability]
- **Your ad angle:** [Hook]
- **Platform:** [Where to run]
- **Proposed headline:** "[headline]"
- **Proposed body:** "[copy]"
- **LP strategy:** [What your landing page should emphasize]
- **Why test this:** [rationale]

### Counter-Play 2: ...

使用的工具

• scrapecreators-api — 结构化收集 Meta、TikTok、Google 和 LinkedIn 广告资料库
• transcript-intelligence — 分析视频广告中的口播 Hook、主张、佐证、异议、赞助信息和 CTA
• web_search — 核实广告主身份并补齐有据可查的信息缺口
• fetch_webpage 或 curl — 获取并分析落地页

触发短语

• “[竞争对手] 在 Meta、TikTok、Google 和 LinkedIn 上投放了哪些广告？”
• “彻底拆解 [竞争对手] 的广告策略”
• “审查 [产品类别] 的广告格局”
• “针对 [竞争对手] 开展广告情报分析”
• “寻找我们尚未尝试过的新付费广告角度”
• “逆向分析 [竞争对手] 的付费转化漏斗”
• “找出 [竞争对手] 广告策略中的弱点”
• “深入分析 [竞争对手] 的竞争性广告策略”