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AI广告投手 Ad Trader

AI广告投手全流程助手。覆盖数据导入→投放分析→预算优化→素材诊断→智能报表→异常告警6大阶段。支持多平台（腾讯广告/巨量引擎/百度推广/Meta/Google Ads）数据统一分析，自动生成交互式HTML可视化报告，提供ROI/ROAS/CTR/CVR/CPA等多维度智能诊断和优化建议。触发词：广告投手, 投放...

它能做什么

| 模块 | 功能 | 说明 | |------|------|------| | 📥 数据管理 | CSV/Excel/JSON导入 | 支持多平台数据格式自动识别和标准化 | | 📊 投放分析 | KPI计算、异常检测、趋势分析 | CTR/CVR/CPA/ROAS/ROI多维度诊断 | | 💰 预算优化 | 出价建议、预算分配 | 基于历史数据的智能预算优化建议 | | 🎨 素材诊断 | 素材疲劳度、A/B分析 | 识别素材衰减、推荐优胜素材 | | 📈 智能报表 | HTML可视化报告 | 日报/周报/月报一键生成 | | 🚨 异常告警 | 消耗异常、效果暴跌 | 自动检…

技能文档

AI广告投手 (Ad Trader)

AI驱动的广告投放全流程管理助手，帮你从"手动盯盘"进化到"AI指挥作战"。

能力矩阵

模块	功能	说明
📥 数据管理	CSV/Excel/JSON导入	支持多平台数据格式自动识别和标准化
📊 投放分析	KPI计算、异常检测、趋势分析	CTR/CVR/CPA/ROAS/ROI多维度诊断
💰 预算优化	出价建议、预算分配	基于历史数据的智能预算优化建议
🎨 素材诊断	素材疲劳度、A/B分析	识别素材衰减、推荐优胜素材
📈 智能报表	HTML可视化报告	日报/周报/月报一键生成
🚨 异常告警	消耗异常、效果暴跌	自动检测预算泄漏和效果异常

核心指标说明

CTR (点击率): 点击/曝光，衡量素材吸引力
CVR (转化率): 转化/点击，衡量落地页和产品力
CPA (获客成本): 消耗/转化，衡量投放效率
ROAS (广告支出回报): GMV/消耗，衡量直接收益
ROI (投资回报): (收入-成本)/成本，衡量综合收益
CPM (千次曝光成本): 衡量竞价环境
ECPM (有效千次曝光成本): 衡量竞争力

使用流程

1. 数据导入

导入广告数据文件路径
# 支持：腾讯广告报表导出、巨量引擎数据导出、自定义CSV/Excel

2. 快速诊断

分析我的广告投放数据
投放诊断
账户分析
# 一键生成多维度诊断报告

3. 深度分析

分析最近7天ROAS趋势
对比各计划的转化成本
哪个素材表现最好
检测预算是否有泄漏

4. 生成报告

生成日报
生成本周投放周报
生成月度复盘报告

5. 优化建议

给出预算优化建议
怎么降低CPA
素材要怎么调整

支持的数据格式

标准格式 (CSV/Excel)

列名需包含以下字段（大小写、中英文均可自动识别）：

日期 (date)
计划/广告组 (campaign/adgroup)
展现/曝光 (impressions)
点击 (clicks)
消耗/花费 (cost/spend)
转化 (conversions)
GMV/成交额 (revenue/gmv)
CTR (可选，会自动计算)
CVR (可选，会自动计算)

平台专属格式

腾讯广告 Marketing API 导出格式
巨量引擎 Ocean Engine 导出格式
百度推广导出格式
Meta Ads 导出格式
Google Ads 导出格式

脚本说明

脚本	用途	调用方式
`scripts/data_manager.py`	数据导入、清洗、标准化	`python scripts/data_manager.py`
`scripts/performance.py`	KPI计算、异常检测、趋势	`python scripts/performance.py`
`scripts/optimizer.py`	预算优化、出价建议、素材分析	`python scripts/optimizer.py`
`scripts/report.py`	HTML可视化报告生成	`python scripts/report.py --type daily`
`scripts/cli.py`	统一CLI入口	`python scripts/cli.py`

配置

可通过 ad_trader_config.json 自定义：

{
  "platform": "auto",
  "currency": "CNY",
  "alert_thresholds": {
    "cpa_spike_pct": 50,
    "ctr_drop_pct": 30,
    "budget_burn_rate": 0.8
  },
  "report_type": "daily"
}

参考文档

references/metrics.md — 广告指标体系详解
references/platforms.md — 主流平台特性对比
references/strategies.md — 投放优化最佳实践

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作者 bettermen4 次安装