投放素材效果诊断

(半自动) 投放素材效果诊断与分析，通过读取平台导出的数据报表（图片或表格），生成一份诊断分析报告，为素材优化提供明确建议。

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openclaw skills install @ahsbnb/creative-performance-diagnoser2

SKILL: creative-performance-diagnoser2

名称

投放素材效果数据诊断与迭代优化策略报告生成

描述

这是一个半自动的数据分析技能，用于诊断广告投放素材（创意）的效果。用户提供平台导出的数据报表（CSV 格式），通过简单的列名配置，即可生成一份结构化的诊断报告，包含整体表现概览、素材排名、四象限分类、关键词洞察以及可执行的优化建议。该技能完全通用，可适配淘宝万象台、巨量千川、腾讯广告、快手磁力引擎等任何平台的报表。

核心模式：半自动。数据获取由人工完成，数据分析由脚本自动执行，最终由主 AI（openclaw）结合业务背景提供更丰富的落地建议。

目标

首要行动指令: 无论分析维度如何，最终目标必须是清晰、直接地识别出“优质素材”（值得放大）和“劣质素材”（必须淘汰）。报告的核心是为决策提供依据。

自动化分析广告投放素材的效果数据，输出一份清晰、可执行的诊断报告，为后续的内容迭代和素材优化提供明确依据。

黄金标准：动态诊断SOP

根据用户an的反馈，本技能必须遵循“动态诊断”的原则，以确保报告的信息饱满度和决策价值。

核心原则:

动态调整结构: 当输入数据缺少关键指标（如“花费”、“点击量”）时，绝不能机械地输出一个充满“0”的、单薄的标准化报告。必须主动切换分析框架。
创造衍生指标: 在缺少ROI、CTR等标准指标时，必须主动创造新的、有意义的衍生指标来评估内容效率。例如：
- RPV (Revenue Per View / 单次观看价值) = 总成交金额 / 总观看次数。
分析与数据强关联: 每一个核心数据表格（如“明星素材榜”）都必须被视为一个独立的论点，其后必须紧跟针对该论据的深度文字分析（说明“为什么”）和具体行动建议（指导“怎么办”）。
关键词与业务结果挂钩: 关键词分析不能只停留在“词频”层面，必须深入分析“关键词”与“成交额”之间的关联，以识别出真正的“高转化词”，而非仅仅是“高频词”。
明确分类: 报告必须在核心位置清晰地列出“优质素材清单”和“劣质素材清单”，所有后续分析都应围绕这个核心分类展开。

这个SOP是本技能的最高优先级指令，确保了交付物的质量与深度。

执行流程

1. 数据输入

核心输入：平台导出的投放数据报表（CSV 格式）。
列映射：用户必须指定报表中各关键指标对应的列名。支持两种方式：
1. 命令行参数：直接通过 --xxx-col 参数指定列名。
2. 配置文件：编写一个 JSON 文件，存放列名映射，通过 --config 引用。

2. 核心处理

数据解析：自动识别 CSV 编码（UTF-8 with BOM 或 GBK），按用户提供的列映射读取数据。
数据清洗：将指定列转换为数值类型，处理空值和异常值。
聚合计算：按素材（创意）ID 和名称进行分组汇总，计算累计展现、点击、花费、成交金额、成交笔数等。
指标衍生：
- 点击率 (CTR) = 点击量 / 展现量
- 点击转化率 (CVR) = 成交笔数 / 点击量
- 投入产出比 (ROI) = 成交金额 / 花费
- 平均点击花费 (CPC) = 花费 / 点击量
- 购物车率 = 购物车数 / 点击量（如有购物车列）
- 收藏成本 = 花费 / 收藏数（如有收藏列）
整体统计：计算所有素材汇总后的核心指标。
分类评级：基于整体平均值，将每个素材的 CTR 和 CVR 分为高、中、低三档，并划分至四个象限：
- 明星素材：高点击高转化
- 引流型素材：高点击低转化
- 转化型素材：低点击高转化
- 问题素材：低点击低转化
关键词洞察：从素材名称中提取高频词，并分析包含特定关键词的素材平均表现（可选）。

3. 报告生成

将所有分析结果整合为 Markdown 格式的诊断报告，直接打印在终端（可重定向保存为 .md 文件）。
报告内容包含：
- 报告标题（含日期）、平台名称、数据期间、分析素材数量
- 整体表现概览表格
- ROI 排名 TOP10 和 BOTTOM10
- 四象限分类及各类别素材名单
- 创意关键词洞察（高频词及关键词表现对比）
- 初步优化建议（基于数据特征的通用建议）

4. 主 AI 建议丰富

生成的报告将由 openclaw 主 AI 接收。
主 AI 会结合店铺背景、行业知识、用户历史行为等额外信息，在报告基础上提供更丰富、更落地的优化建议，例如：
- 针对明星素材，建议具体的二次创作方向（如强化某种视觉风格、复用某类文案钩子）。
- 针对引流型素材，指出可能的落地页问题，并建议测试不同的人群定向或促销话术。
- 针对转化型素材，建议优化封面图、标题的 A/B 测试方案。
- 结合关键词洞察，推荐新的内容主题或卖点组合。
- 给出预算重分配策略，指导下一阶段的投放重点。
主 AI 的建议会以自然语言附加在报告末尾，或通过其他沟通渠道（如飞书、邮件）发送给用户。

技能结构

text

creative-performance-diagnoser2/
├── SKILL.md                # 技能描述文件（本文件）
├── scripts/
│   └── analyzer_generic.py  # 通用分析脚本
└── config/
    └── columns.json.example # 列映射配置示例

使用方法

方式一：命令行参数直接指定列名（适合快速测试）

bash

& "F:\python 3.10\python.exe" "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\creative-performance-diagnoser2\scripts\analyzer_generic.py"\
    --file "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\creative-performance-diagnoser2\input\内容报表_20260314_092445.csv" \
    --platform "淘宝万象台" \
    --id-col "主体ID" \
    --name-col "主体名称" \
    --impressions-col "展现量" \
    --clicks-col "点击量" \
    --spend-col "花费" \
    --revenue-col "总成交金额" \
    --orders-col "总成交笔数" \
    --cart-col "总购物车数" \
    --favorite-col "总收藏数" \
    --date-col "日期"

方式二：使用 JSON 配置文件（适合长期复用）

创建配置文件，例如 config/taobao.json，内容如下：

json

{
    "id": "主体ID",
    "name": "主体名称",
    "impressions": "展现量",
    "clicks": "点击量",
    "spend": "花费",
    "revenue": "总成交金额",
    "orders": "总成交笔数",
    "cart": "总购物车数",
    "favorite": "总收藏数",
    "date": "日期"
}

运行脚本：

bash

& "F:\python 3.10\python.exe" "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\creative-performance-diagnoser2\scripts\analyzer_generic.py" --file "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\creative-performance-diagnoser2\input\内容报表_20260314_092445.csv"  --platform "淘宝万象台"  --config "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\creative-performance-diagnoser2\config\taobao.json"

参数说明

参数	必填	说明
`--file`	是	数据文件路径（CSV）
`--platform`	否	平台名称，仅用于报告标题，默认为“通用平台”
`--config`	否	JSON 配置文件路径，包含列映射
`--id-col`	否	素材ID列名（若未在配置中提供则必须）
`--name-col`	否	素材名称列名（若未在配置中提供则必须）
`--impressions-col`	否	展现量列名
`--clicks-col`	否	点击量列名
`--spend-col`	否	花费列名
`--revenue-col`	否	成交金额列名
`--orders-col`	否	成交笔数列名
`--cart-col`	否	购物车数列名（可选）
`--favorite-col`	否	收藏数列名（可选）
`--date-col`	否	日期列名（可选，用于确定数据时间范围）

注意：id、name、impressions、clicks、spend、revenue、orders 七项为必须提供的列，其余可选。如果同时提供 --config 和单个列参数，单个参数优先级更高。

输出示例（节选）

markdown

# 投放素材效果诊断报告 (2026-03-14)
**分析平台**: 淘宝万象台
**数据期间**: 2026-03-07 至 2026-03-13
**分析素材数**: 97 个

## 1. 整体表现概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 展现量 | 511,634 |
| 点击量 | 17,633 |
| 花费 (元) | 20,249.31 |
| 成交金额 (元) | 49,380.56 |
| ... | ... |
## 2. 素材表现排名
### ROI Top 10
| 排名 | 素材名称 | ROI | CTR | CVR | 花费 | 成交额 |
|------|----------|-----|-----|-----|------|--------|
| 1 | 忍不住分享一个超老实的坐垫！ | 3.12 | 5.32% | 11.86% | 1,623.52 | 5,067.02 |
...

## 5. 综合优化建议
- **放大优势**: 明星素材（如「忍不住分享一个超老实的坐垫！」等）表现优异，建议增加预算、复制其创意元素，进行二次创作。
- **优化转化**: 引流型素材点击率高但转化低，建议检查商品详情页与素材的匹配度，强化促销信息，或尝试不同的人群定向。
- **提升点击**: 转化型素材点击率低，建议优化封面图和标题，使用更吸引人的文案或视觉元素。
- **暂停重构**: 问题素材表现差，建议暂停投放，分析其内容与用户需求的差距，彻底重新构思。
- **强化“奶油”元素**: 包含“奶油”的素材平均ROI (2.56) 高于整体 (2.44)，建议在新素材中加强此类主题。

后续：主 AI 丰富建议

报告生成后，你将结合店铺背景（如品牌定位、主打品类、价格区间、过往投放经验）和行业知识，对报告进行深度解读，并提供更具操作性的建议。例如：

针对明星素材：建议将明星素材的核心卖点提炼成“系列化内容”，并测试不同的视频时长、口播风格。
针对引流型素材：分析点击用户画像与转化用户画像的差异，可能建议调整定向或优化商品详情页的引导文案。
针对转化型素材：建议测试更吸睛的封面图（如使用高饱和度颜色、人物表情），或尝试“标题党”式文案。
关键词洞察延伸：若“复古风”ROI高，主 AI 可建议策划“复古家居改造”系列视频，并配合店铺的复古款产品进行捆绑推广。
预算分配：结合整体 ROI，建议将预算向明星素材倾斜，同时预留部分预算给转化型素材做点击优化测试。

主 AI 的建议将以自然语言呈现，与报告一同交付给用户，确保建议的落地性和针对性。

最终交付物：深度整合报告结构 (图文结合)

本技能的理想交付物是一个包含“ID标注”和“双板块结构”的深度报告。这确保了数据完整性、洞察深度和建议的可执行性。

报告模板案例