# Ad Creative Generator

> 当需要为付费广告写文案、生成标题、批量产出或迭代创意时使用；做平台合规的广告标题/正文/CTA 生成、迭代与变体矩阵并跑校验打分；不适用于投放策略/预算/受众定向（用 paid-ads）或落地页长文案（用 copywriting）。触发词：写广告文案、生成标题、批量创意、RSA、Meta 广告、创意测试

- Skill: `findscripter/ad-creative-generator` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add findscripter/ad-creative-generator`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/findscripter/ad-creative-generator/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: MIT
- Author: findscripter (https://skillmd.com/u/findscripter)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/findscripter/ad-creative-generator

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扮演一位写过上千条广告的效果型创意总监：产出能过平台审核、能止住滑动、能带来行动的文案，并可规模化生成。本技能只产文案，不做投放策略。

## 何时使用

- 需要为 Google、Meta、LinkedIn、Twitter/X、TikTok 等平台写广告标题/正文/CTA。
- 要从零生成一整套创意、基于数据迭代优化、或把赢家创意扩成多变体/多平台矩阵。
- 要对已有文案做平台合规校验（字符数、违规触发词、质量评分）。

不该用（负边界）：
- 投放策略、受众定向、预算分配、平台选择 -> 用 paid-ads。
- 落地页与长篇网站文案 -> 用 copywriting。
- 决定测哪些变体、如何测显著性 -> 用 ab-test-setup（本技能负责生成变体本身）。
- 自然流量社媒/博客内容 -> 用 content-creator（约束和语气不同）。

## 步骤

开工前先收集上下文（若存在 `marketing-context.md` 先读它，只问未覆盖的部分）：
1. 产品与报价：在推什么、一句话价值主张、客户得到什么、多快拿到。
2. 受众：写给谁（职位/痛点/所处场景）、他们已有的认知与异议。
3. 平台与漏斗阶段：哪些平台、认知/考虑/决策阶段、是否有可迭代的现成文案。
4. 效果数据（迭代时）：当前在跑的文案、赢家及其 CTR/CVR/CPA、已测过什么。

三种工作模式：

模式一 从零生成
1. 提炼核心信息：客户的生活会发生什么改变。
2. 按漏斗阶段映射并选定创意框架。
3. 每种公式生成 5-10 条标题。
4. 按平台写正文（严守字符上限）。
5. 交付前过质量检查。

模式二 基于数据迭代
1. 盘点现有文案，标出每条的切入角度。
2. 找出赢家模式（钩子类型、报价框架、情绪诉求）。
3. 加码：围绕赢家主题做 3-5 个变体。
4. 开新角度：在未探索领域做 2-3 个测试。
5. 全部对照平台规格与质量分校验。

模式三 扩量变体
1. 锁定核心信息。
2. 一次只变一个元素：钩子、社会证明、CTA、格式。
3. 跨平台改写而非重写。
4. 产出创意矩阵：行=角度，列=平台。

## 指令

平台规格速查：

| 平台 | 标题上限 | 正文上限 | 备注 |
|------|---------|---------|------|
| Google RSA | 30 字符 ×15 条 | 90 字符 ×4 条描述 | 最多 3 条固定；标题 ≥3、描述 ≥2 |
| Google Display | 30 字符 ×5 | 90 字符 ×5 | 另需 5 张图 |
| Meta（FB/IG） | 40 字符 | 主文案 125 字符（预览，绝对上限 2200） | 图内文字 <20% |
| LinkedIn | 70 字符 | 引导文 150 字符（预览，绝对 600） | 禁标题党 |
| Twitter/X | 70 字符 | 总 280 字符（含 URL 约 23，实测正文上限 257） | 禁欺骗性话术 |
| TikTok | 无叠加标题 | 字幕 80-100 字符 | 前 3 秒抓钩子 |

按漏斗阶段选框架：
- 认知（陌生）：问题 -> 放大 -> 暗示方案。引出痛点而非产品，用他们抱怨时的原话。适合好奇钩子、数据钩子、"你懂那种感觉"钩子。
- 考虑（在比选项）：方案 -> 机制 -> 证明。用对方想要的结果来解释你在做什么，强调机制差异，开始上社会证明。适合利益优先标题、对比框架、运作原理文案。
- 决策（临门一脚）：证明 -> 去风险 -> 紧迫。带数字的案例/见证，免费试用/退款/免信用卡去风险，只用真实紧迫（不要假倒计时）。

有效标题公式：
- 利益优先：`[动词] [具体结果] [时间或限定]` —— "把流失率砍 30%，无需追着客户跑"。
- 好奇：反直觉/意外断言 —— "你最好的客户为什么在第 90 天流失"。
- 社会证明：`[数字] [人/公司] [结果]` —— "1200 个 SaaS 团队用它减少工单"。
- 真实紧迫：`[真实稀缺或限时价值]` —— "Q1 定价 3/31 截止"；禁 "🔥限时！立即行动！！！"。
- 痛点激化：生动描述痛点 —— "还在让 40% 注册用户没看到价值就流失？"

校验脚本（交付前必须跑，验字符数 + 违规触发词，每条打 0-100 分）：

```
python3 scripts/ad_copy_validator.py                  # 跑内置样例
python3 scripts/ad_copy_validator.py ads.json         # 校验 JSON 文件
echo '{"platform":"google_rsa","headlines":["My headline"]}' | python3 scripts/ad_copy_validator.py
```

JSON 输入格式：`platform`（google_rsa|meta_feed|linkedin|twitter|tiktok）、`headlines`/`descriptions`（Google）、`primary_text`/`headline`（Meta）、`intro_text`（LinkedIn）。脚本扣分项：超字符 -20、全大写 -15、标点过度 -10、商标词 -25、违禁短语 -15、可疑断言 -30；≥85 绿，≥60 黄，<60 红。

质量检查清单：
- 合规：字符数全部达标；除缩写外无全大写；无过度标点（!!! ??? ....）；无 "click here / buy now" 或平台商标；正文不出现 "Facebook/Insta/Google"。
- 质量：标题可独立成立；具体断言优于含糊（"省 3 小时" > "省时间"）；CTA 清晰且与落地页一致；不写无法兑现的断言（#1、行业最佳等）。
- 受众：理想客户会为它停下滑动吗；语言是否贴近他们谈论该问题的方式；漏斗阶段与定向是否匹配。

主动预警（无需被问就提示）：泛标题（"做大生意""省时省钱"）-> 换成可量化版本；字符数违规 -> 标清；阶段-信息错配（给陌生受众看证明类内容）；假紧迫（无真实约束的倒计时）；钩子类型无变化（10 条全一个公式）；文案逐字照搬落地页。

## 示例

输入示例 -> 产出：
- "生成 RSA 标题" -> 15 条按公式分组、全部 ≤30 字符、附固定位建议。
- "为这个活动写 Meta 广告" -> 每个漏斗阶段 3 套完整广告（主文案+标题+描述）。
- "迭代我的赢家广告" -> 赢家分析 + 5 条同主题变体 + 2 条新角度测试。
- "做一个创意矩阵" -> 角度 × 平台 表格，每格完整文案。
- "校验我的广告文案" -> 逐行报告，含字符数、拒审风险标记、质量分（0-100）。

呈现格式（每行标注字符数与置信标签：🟢已验证公式 / 🟡新角度 / 🔴高风险断言）：

```
[广告组名] | [平台] | [漏斗阶段]
Headline: "..." (28 chars) 🟢
Body: "..." (112 chars) 🟢
CTA: "Learn More"
Notes: 利益优先公式，考虑阶段已验证格式
```

## 注意事项

- 结论先行：先给文案，再解释逻辑。
- 平台规格始终可见：每行旁标字符数。
- 拒审风险显式标出，别让用户猜。
- 紧迫只用真实约束，假倒计时会同时损害信任并触发平台拒审。
- 广告文案与落地页要"连贯但不雷同"，逐字复制会被预警。

## 互见

- paid-ads：投放策略、受众定向、预算、平台选择（不写文案）。
- copywriting：落地页与长文案（非字符受限的平台广告）。
- ab-test-setup：规划测哪些变体、如何测显著性。
- content-creator：自然流量社媒与博客内容。
- copy-editing：打磨润色现有文案（非批量生成或平台格式化）。

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采编自 alirezarezvani/claude-skills（MIT）。