关于 impression-share-diagnostics
面向 Google Ads 搜索广告系列的自动调用领域知识 Skill，用于诊断花费不足和竞价表现。它帮助分析人员判断预算、质量、需求或近期预算调整是否为原因，但不提取指标或计算预算调整幅度。
主要功能
- 01解读 Search IS、Budget Lost IS 和 Rank Lost IS
- 02通过决策树排查花费不足原因
- 03区分预算、质量与需求限制
- 04涵盖学习期及不同广告系列类型
适用场景
- 01调查搜索广告系列花费不足
- 02判断预算是否限制了支出
- 03区分需求偏低与竞价竞争力问题
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/impression-share-diagnostics确认已加载。
附带文件README.md
详细介绍
Impression Share 诊断技能
目的： 对印象份额指标进行专业分析，诊断 Google Ads 搜索广告系列预算花费不足和竞价表现问题的根本原因。
类型： 领域知识技能（自动调用）
此技能明确不做的事
- 计算预算调整幅度。 诊断到“预算是否构成限制因素”为止——具体的计算方法（5-10% 上限、调整系数、每日预算换算）请参阅
budget-recommendation-calculator。 - 使用决策树诊断 PMax。 Performance Max 没有印象份额指标——这些场景适用于搜索广告系列（以及 Display/Video 再营销的出价上限检查）。PMax 则使用预算利用率和素材诊断（请参阅广告系列类型部分）。
- 将因排名损失的印象份额视为目标。 此技能将其作为判断限制因素的依据，而不会将其视为需要优化降低的数值——盲目追求降低该指标，正是此技能旨在纠正的误区。
- 提取指标。 所需的 API 字段列于“所需数据源”下；查询模板位于
gaql-query-patterns。
核心印象份额指标
搜索印象份额（Search IS）
衡量内容： 您获得的印象数占符合条件的总印象数的百分比
解读方式：
- >80%： 极佳——已获得大部分可用印象
- 50-80%： 良好——市场覆盖率适中
- 30-50%： 有限——错失大量机会
- <30%： 非常有限——错失大量机会
注意： 越高越好，但通常很难或没有必要达到 100%
因预算损失的印象份额（Budget Lost IS）
衡量内容： 因预算限制而损失的印象百分比
解读方式：
- <10%： 预算足以满足当前需求
- 10-30%： 存在中度预算限制（错失少量机会）
- 30-50%： 存在显著预算限制（主要限制因素）
- >50%： 存在严重预算限制（大量潜在花费尚未释放）
主要指标： 如果该值较高，提高预算很可能会增加花费
因排名损失的印象份额（Rank Lost IS）
衡量内容： 因广告排名（质量 + 出价）而损失的印象百分比
解读方式：
- <10%： 竞争地位极佳
- 10-30%： 竞争地位良好（正常）
- 30-60%： 竞争力中等偏弱
- >60%： 竞争力显著偏弱
关键背景： 因排名损失的印象份额是参考信息，而非主要优化目标
智能出价背景（关键）
大多数投资组合中的广告系列都使用智能出价
常见的出价策略：
- 尽可能提高转化次数（无目标值）——自动出价，无需手动控制出价
- 尽可能提高转化价值（无目标值）——自动出价，侧重 ROAS
- 尽可能提高点击次数（可选最高 CPC 限额）——自动出价，侧重流量
您无法手动调整出价——由 Google 的算法控制。
主要控制手段： 月预算（换算为每日预算）
预算管理理念：
- 首要优先事项： 达到每月花费目标（预算进度）
- 次要优先事项： 保持 CPA/ROAS 目标在可接受范围内
- 保守增加预算： 每月增加 5-10%
根本原因诊断决策树
场景 1：预算过低（最常见）
模式：
- 预算导致的展示份额损失：>10%（存在任何程度的预算限制）
- 排名导致的展示份额损失：>50%（竞争压力较大）
- 搜索展示份额：<70%（错失展示机会）
当前情况：
- Google 的算法希望提高出价以参与竞争
- 预算上限阻止其增加支出
- 算法只能保守出价，以确保不超出预算
- 结果：出价降低 → 广告排名下降 → 错失展示机会
诊断： 预算不足以应对竞争激烈的竞价环境
建议： 将月度预算提高 5-10%
这样做有效的原因：
- 使用智能出价时，预算是主要的调控手段
- 预算越高 → 算法就能更积极地出价
- 出价越积极 → 广告排名越好 → 展示次数越多 → 支出越多
场景 2：质量得分问题（次要）
模式：
- 排名导致的展示份额损失：>60%（非常高）
- 预算导致的展示份额损失：<10%（预算充足）
- CPA 显著高于目标
- 尽管预算充足，搜索展示份额仍然较低
当前情况：
- 质量得分低 = 每次点击费用更高
- Google 对质量较低的广告收费更高
- 算法无法有效参与竞争
- 结果：即使预算充足，展示次数也更少
诊断： 广告相关性、着陆页或关键词质量存在问题
建议：
- 提高广告相关性（让广告文案与关键词相匹配）
- 改善着陆页体验（速度、移动端适配、相关性）
- 提高关键词质量（移除表现不佳的关键词）
- 优先级低于预算调整——质量改进需要时间
场景 3：需求低（正常，不是问题）
模式：
- 搜索展示份额：>80%（已获得大多数展示机会）
- 预算导致的展示份额损失：<10%（预算充足）
- 排名导致的展示份额损失：<10%（竞争位置良好）
- 支出仍低于预算
当前情况：
- 你已获得大多数可用展示机会
- 这些关键词的搜索量较低
- 这是正常情况——并非每个关键词都有较高搜索量
诊断： 账户运行效率良好，只是自然需求较低
建议：
- 选项 1： 接受这是正常情况（搜索量较低的市场）
- 选项 2： 考虑降低预算，使其与实际需求相匹配
- 选项 3： 扩大定向范围（新增关键词、放宽匹配类型、拓展地理区域）
在此场景下不要增加预算——你已经获得了现有需求中的可用展示机会
场景 3a：品牌广告系列的需求上限（预算重新分配）
模式：
- 品牌广告系列的搜索展示份额：>90%（接近上限）
- 预算导致的展示份额损失：<10%
- 品牌广告系列仅使用了分配预算的 40-60%
- 其他广告系列（GEO、BDRM）的展示份额较低（有更多提升空间）
当前情况：
- 品牌搜索需求有限——搜索“[Property] apartments”的次数不足
- 搜索展示份额达到 90% 以上时，你已获得几乎所有可用的品牌需求
- 分配给品牌广告系列的预算无法花完
- 与此同时，GEO/BDRM 广告系列仍有提升展示份额的空间
诊断： 预算分配不当——过多预算用于需求受限的品牌广告系列，而预算不足以支持有提升空间的广告系列
建议：
- 将预算从品牌广告系列重新分配到 GEO 或 BDRM 广告系列
- 品牌广告系列仍能获得所有可用需求（只是预算较少）
- GEO/BDRM 可以利用新增预算更积极地参与竞争
- 账户总支出将增加并接近每日目标
示例：
Before reallocation:
- Brand: $20/day budget, $10/day actual (50% util), 94% IS
- GEO: $45/day budget, $27/day actual (60% util), 18% IS
- BDRM: $45/day budget, $20/day actual (44% util), 44% IS
Action: Move $5-10/day from Brand to GEO/BDRM
After reallocation:
- Brand: $12/day budget (still captures 94% IS)
- GEO: $50/day budget (can now compete for more of the 82% lost IS)
- BDRM: $48/day budget (can compete for more of the 56% lost IS)
关键要点： 无法强求不存在的需求——应将预算投向有机会的地方
场景 4：近期预算增加（爬坡期）
模式：
- 过去 3-7 天内增加了预算
- 当前支出低于新预算
- 展示份额指标尚未稳定
正在发生什么：
- 智能出价算法需要时间进行调整
- 预算增加后，算法会逐步提高出价
- 正常的爬坡期（通常为 3-7 天）
**诊断：**预算增加后的正常爬坡期
建议：
- 无需采取任何操作
- 再监控 3-5 天
- 如果 7 天后支出仍然不足，请重新调查
请勿在爬坡期内再次增加预算
不同广告系列类型的展示份额背景
搜索广告系列（GEO、Bedroom、Brand）
- **可获取完整的 IS 指标：**搜索 IS、预算损失 IS、排名损失 IS
- 使用上方的决策树诊断根本原因
- **主要关注：**预算损失 IS（表示支出潜力）
Performance Max 广告系列
- 没有可用的展示份额指标（竞价机制不同）
- 无法使用 IS 进行诊断
- 替代诊断方法：
- 预算使用率 %（MTD 支出 ÷ MTD 预算） -素材资源表现得分
- 竞价分析（如有）
Demand Gen 广告系列
- 展示份额指标有限（展示广告网络，与搜索不同）
- **关注：**覆盖面、频次、观看率
- **不适用：**搜索 IS 决策树
展示广告/视频广告系列（再营销）
**关键诊断：**在 Google Ads 界面中检查是否显示“出价设置受限”状态
**常见问题：**在“尽可能提高点击次数”出价策略下，最高 CPC 出价上限过于严格
模式：
- 广告系列状态显示“出价设置受限”
- 尽管有可用预算，点击量仍然很低
- 支出远低于每日预算
**根本原因：**最高 CPC 上限（例如 $2-3）低于展示广告网络的竞价成交价。广告系列无法竞争展示机会。
展示广告再营销的标准修复方法：
- 将最高 CPC 出价上限提高至 $4.00（标准下限）
- 这样可以在保持合理上限的同时，为参与竞争留出空间
**背景：**帐户可能使用标准化的内容适宜性设置，从而限制可用广告库存。这意味着需要将出价上限设得更高（$4+），才能在较小的广告位池中参与竞争。如果内容适宜性设置发生变化，可能也需要调整出价上限。
验证：
- 检查广告系列设置 → 出价 →“最高 CPC 出价上限”
- 如果低于 $4.00，则提高至 $4.00
- 监控 2-3 天——支出应会逐渐接近预算
**预期 CPC 范围：**竞价恢复正常后为 $2-3（$4 上限作为封顶值）
**注意：**展示广告系列没有搜索 IS 指标，应通过广告系列状态和出价策略设置进行诊断
如何结合背景解读排名损失 IS
常见误解：
“排名损失 IS 很高（60-80%），所以我们需要提高质量得分或增加出价”
实际情况：
- 排名损失 IS 是参考信息，不是目标
- 在竞争激烈的竞价中，排名损失 IS 较高（60-80%）很常见
- 不要以某个特定排名损失 IS 为目标进行优化
- 用它来了解支出不足的原因（竞争压力表明可能需要增加预算）
正确解读：
- 排名损失 IS 高 + 预算损失 IS 高 → 预算是限制因素
- 排名损失 IS 高 + 预算损失 IS 低 → 质量/效率是限制因素
- 排名损失 IS 低 + 预算损失 IS 低 → 无限制因素（需求低）
**主要关注：**进度偏差和 CPA/ROAS 表现，而非排名损失 IS 本身
预算与质量之间的权衡
适合增加预算的情况：
✅ 支出低于月度预算（进度偏差 >±8%） ✅ 预算损失 IS >10%（存在支出潜力） ✅ CPA 可接受或低于目标 ✅ ROAS 可接受或高于目标 ✅ 过去 7 天内没有增加预算
不适合增加预算的情况：
❌ CPA 显著高于目标（超出目标 >20%） ❌ ROAS 低于最低阈值 ❌ 最近 3-7 天内增加过预算（处于爬坡期） ❌ 搜索 IS >80% + 预算损失 IS <10%（需求低，而非预算受限） ❌ 存在明显的质量得分问题（预算充足但 CPA 仍然很高）
保守做法：
- 先将预算提高 5%（而非 10-20%）
- 监测 5-7 天后再考虑进一步提高
- 单次调整绝不提高超过 10%（存在算法冲击风险）
- 质量改进应次于预算优化
与低消耗排查的结合
此技能的作用：
此技能提供低消耗排查的第 3 步：展示份额分析框架。
常见排查流程：
- **第 1 步：**检查近期优化（确认是否处于爬坡期）
- **第 2 步：**分析广告系列的花费模式（哪些广告系列、预算结构）
- **第 3 步：**使用此技能 → 通过展示份额诊断根本原因
- **输出：**预算建议或质量改进建议
使用此技能后的预期输出：
分析 IS 指标后，你应该能够回答：
- 主要限制因素是什么？（预算 | 质量 | 需求低 | 爬坡期）
- 有哪些证据支持这一判断？（具体的 IS 指标值）
- 建议采取什么行动？（增加预算 | 改进质量 | 监测 | 减少预算）
- 为什么这样做有效？（机制说明）
快速参考：IS 模式速查表
| 搜索 IS | 预算损失 IS | 排名损失 IS | 诊断 | 建议 |
|---|---|---|---|---|
| <70% | >30% | >50% | 预算过低 | 增加预算 5-10% |
| <70% | <10% | >60% | 质量问题 | 改进质量（次要） |
| >80% | <10% | <10% | 需求低 | 正常（或减少预算） |
| 任意 | 任意 | 任意 | 近期提高过预算 ↑ | 再监测 3-5 天 |
| 50-70% | 10-30% | 30-60% | 混合限制因素 | 增加预算 5% + 监测 |
何时使用此技能
自动调用场景：
- 排查低消耗问题
- 分析展示份额指标
- 诊断拍卖竞争力
- 判断是预算还是质量受限
- 用户提及“展示份额”“损失 IS”“排名损失”或“预算损失”
- 制定预算增加建议
- 解释广告系列为何消耗不足
所需数据来源：
- Google Ads API：
metrics.search_impression_share - Google Ads API：
metrics.search_budget_lost_impression_share - Google Ads API：
metrics.search_rank_lost_impression_share - 广告系列出价策略：
campaign.bidding_strategy_type - 广告系列 CPA/ROAS：
metrics.cost_per_conversion、metrics.conversions_value_per_cost
重要：API 返回的是小数，而非百分比
Google Ads API 返回的小数形式展示份额范围为 0.0 至 1.0，而非百分比。
| API 值 | 实际百分比 |
|---|---|
| 0.2464 | 24.64% |
| 0.1017 | 10.17% |
| 0.0999 | 9.99% |
| 0.6337 | 63.37% |
向用户展示或应用阈值时，始终乘以 100：
# Correct
search_is_pct = row.metrics.search_impression_share * 100
print(f"Search IS: {search_is_pct:.1f}%") # Output: "Search IS: 24.6%"
# WRONG - will show misleading values like "0.25%"
print(f"Search IS: {row.metrics.search_impression_share:.2f}%")
阈值比较必须使用百分比值（乘以 100 后）：
search_is = api_value * 100 # Convert to percentage first
if search_is > 80: # 80% threshold
print("High impression share")
将展示份额作为需求上限（预算可行性分析）
模式
评估广告组或广告系列能否消化预算增加（或在暂停其他细分后维持花费）时，可将展示份额用作需求信号，以计算花费上限。
关键要点：
- 当前花费反映你正在花费的金额
- 展示份额反映你可以花费的金额（需求上限）
公式
Potential Spend = Current Spend / (Search IS / 100)
示例
场景： 客户要求暂停除一个单一地理区域广告组之外的所有广告组。它能承接预算吗？
| 指标 | 单个广告组 |
|---|---|
| 当前支出 | $91/月 |
| 搜索展示份额 | 15.8% |
| 潜在上限 | $91 / 0.158 = $577/月 |
| 所需预算 | $1,800/月 |
| 结论 | 将严重低于预算进度（低 68%） |
何时使用
- 客户要求暂停广告组，并将预算集中到更少的细分部分
- 评估单个地理区域/细分部分能否承接增加的支出
- 在进行更改前预测支出不足的风险
- 估算某组关键词或某个地理区域的可触达需求
- 回答“X 能否承接 Y 预算？”
广告组级别的 IS
重要： 搜索展示份额可在广告组级别获取，不仅限于广告系列级别。
查询模式：
SELECT
ad_group.name,
metrics.impressions,
metrics.cost_micros,
metrics.search_impression_share
FROM ad_group
WHERE campaign.name LIKE "%GEO%"
AND segments.date DURING LAST_30_DAYS
注意事项与限制
- 这是粗略估算，并非精确值
- 假设较高流量下 CPC 相近（出价更激进时，CPC 可能上升）
- 细分部分发生变化时，智能出价可能会调整行为
- 最适用于搜索广告系列（PMAX 没有 IS 指标）
- 上限假设可获得 100% 的 IS，实际中这很难实现
概率评估
使用潜在上限与所需预算之间的差距来估算支出不足的风险：
| 差距 | 支出不足的概率 |
|---|---|
| 上限 < 所需预算的 50% | >90%（几乎确定） |
| 上限为所需预算的 50-75% | 70-90%（极有可能） |
| 上限为所需预算的 75-100% | 40-70%（很可能） |
| 上限 > 所需预算的 100% | <40%（可能可行） |
何时加载其他技能
| 技能 | 何时使用 |
|---|---|
budget-recommendation-calculator | 完成诊断后，结论为“预算受限”时——它会将诊断结果转化为保守且设有上限的建议 |
underspending-investigation | 引导至此技能的调查工作流——此技能是该工作流中的展示份额分析步骤 |
investigation-methodology | 当 IS 分析是更广泛绩效调查中的一个环节，而非独立的支出不足问题时 |
gaql-query-patterns | 获取此技能所解读的 IS 指标时 |
由 Kurt Henninger 构建。更多免费技能：github.com/fourteenwm/ppc-ai-skills