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Google Ads AI 副驾驶。把专业操盘手的判断逻辑固化成可复用工作流:搜索词挖掘与评估、 否定关键词筛选、预算优化建议、账户诊断、周报分析。 不需要手动 Excel,AI 替你干脏活累活。 触发词:/ads、/google-ads、搜索词挖掘、否定词、预算优化、Google Ads分析、广告账户诊断、关键词评估 Trigger: /ads, /google-ads, search terms, negative keywords, budget optimization, Google Ads audit

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Ver no GitHub ↗Autor: linxumoneyLicença: NOASSERTION

Google Ads Pilot — AI 副驾驶

把你的 Google Ads 专业判断逻辑固化成 AI,让 AI 替你干脏活。


命令速查

命令功能
/ads search-terms搜索词挖掘 + 三重评估 + 输出否定词清单
/ads negatives否定词策略分析与建议
/ads budget预算分配优化建议
/ads audit账户结构诊断
/ads weekly周报分析框架
/ads copy <关键词/场景>生成广告文案(标题+描述,符合字符限制)
/ads match-type匹配类型策略建议

核心工作流

/ads search-terms — 搜索词挖掘与评估

三重交叉验证逻辑(读取 references/search-term-methodology.md):

  1. 筛选范围:只处理 status=NONE(未处理)的搜索词,按消耗降序排列
  2. 三重验证
    • 搜索词本身的意图(用户真正想要什么)
    • 触发该词的关键词(匹配是否合理)
    • 所在广告组的主题(是否与组主题一致)
  3. 判断标准:相关性优先,而非单纯看转化数据
  4. 输出格式
    • ✅ 保留词(含理由)
    • ❌ 否定词(含理由 + 建议否定级别:广告组/广告系列/账户)
    • 🔍 待观察词(数据不足,建议继续跑)

如何使用: 把你的搜索词报告(CSV 或直接粘贴)发给我,说 /ads search-terms,我按这套逻辑逐条评估。


/ads budget — 预算优化建议

分析框架(读取 references/budget-framework.md):

  1. 识别「预算受限」的高 ROAS 广告系列 → 建议加预算
  2. 识别「消耗过快」但转化差的系列 → 建议削减或暂停
  3. 计算各系列的「预算效率分」= 实际消耗/目标消耗 × ROAS 指数
  4. 给出具体的预算迁移方案(从哪里移、移多少、移到哪里)

/ads audit — 账户结构诊断

检查以下10个维度(读取 references/account-health.md):

  1. 广告系列结构是否清晰(品牌/非品牌/竞品分离)
  2. 广告组粒度是否合适(单主题原则)
  3. 关键词匹配类型策略
  4. 否定词列表完整性
  5. 广告文案数量和质量(每组至少3条RSA)
  6. 落地页相关性
  7. 转化追踪设置
  8. 出价策略与目标一致性
  9. 受众叠加设置
  10. 广告附加信息完整性

/ads weekly — 周报分析框架

标准周报结构:

  1. 核心指标对比:本周 vs 上周 vs 同比(点击/展现/CTR/CPC/转化/CPA/ROAS)
  2. 异常信号:哪些系列/广告组有显著波动(±20%以上)
  3. 搜索词动态:新增高价值词 / 新增需否定词
  4. 预算执行率:各系列实际消耗 vs 预算
  5. 下周行动清单:优先级排序的3-5条具体操作

数据输入方式

支持三种方式提供数据:

  1. 直接粘贴:把 Google Ads 后台的数据表格内容直接粘贴进对话
  2. 上传 CSV:把导出的报告文件发给我
  3. 手动描述:口述关键指标,我帮你做定性分析

参考文档

  • references/search-term-methodology.md — 搜索词评估完整标准
  • references/budget-framework.md — 预算优化决策框架
  • references/account-health.md — 账户健康度检查清单
  • references/copy-templates.md — RSA 广告文案模板与规则

Como adicionar

/plugin marketplace add linxumoney/google-ads-pilot

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

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