Ads Performance Analytics

Paid-Media-Dashboards ehrlich lesen: Attribution, Abgleich, Inkrementalität

von rampstackco · rampstackco/claude-skills

Getestet · Funktioniert ★ 9.2/10

Ads Performance Analytics — Paid-Media-Dashboards ehrlich lesen: Attribution, Abgleich, Inkrementalität

Was es kann

Ein Methodik-Skill zum Lesen von Paid-Media-Dashboards und zum Abgleichen von plattformgemeldeten Metriken mit der Wahrheit des Data Warehouse. Behandelt Attributionsmodelle, View-Through-/modellierte Konversionsfallen, plattformübergreifende Doppelzählung, ROAS-vs-LTV-Horizont, Kohortenanalyse, statistisches Rauschen und Inkrementalitäts-/Geo-Holdout-Tests. Wird ausgelöst, wenn entschieden wird, eine Kampagne basierend auf Plattformmetriken zu skalieren/halten/beenden, Plattformberichte mit Umsatzdaten abzugleichen oder Agenturberichte zu bewerten.

Testbericht

SKILL.md von dist/pi/.agents/skills/ads-performance-analytics/ abgerufen; Frontmatter wird mit name+description geparst; 4 von 7 Referenzdateien stichprobenartig geprüft (attribution-model-comparison, platform-reporting-quirks, common-interpretation-failures, dashboard-reconciliation-patterns) alle HTTP 200 mit echtem Inhalt. Keine Sicherheitslücken. Klonen+Kopieren in ein temporäres HOME platzierte SKILL.md und Referenzen am korrekten Ziel. Für den Output habe ich eine Q3-Abgleichaufgabe erstellt (Google/Meta/LinkedIn meldeten 1.600 Konversionen, Data Warehouse 950). Die Baseline berechnete einen gemischten CAC von 62,50 $ aus summierten Plattform-Konversionen und empfahl, die 3,5x-ROAS Meta-Retargeting-Kampagne zu SKALIEREN; der Skill-konforme Ansatz verwendete den Data-Warehouse-Nenner (950) für einen gemischten CAC von 105 $, kennzeichnete Retargeting als typischerweise 20-40% inkrementell und empfahl HALTEN + einen Geo-Holdout vor der Skalierung durchzuführen – eine umgekehrte, besser begründete Entscheidung.

Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/rampstackco/claude-skills.git /tmp/ads-performance-analytics-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/ads-performance-analytics-src/dist/pi/.agents/skills/ads-performance-analytics ~/.claude/skills/ads-performance-analytics
# Pure-knowledge skill: no scripts, deps, or API keys. SKILL.md + 7 reference .md files.
# Verified: lands at ~/.claude/skills/ads-performance-analytics/SKILL.md

Befehle & Beispiel-Prompts

/ads-performance-analyticsPaid-Media-Dashboards ehrlich lesen: Attribution, Abgleich, Inkrementalität

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

Reconcile our ROAS numbers across platforms
Explain this attribution discrepancy in our dashboard
Set up an incrementality test for this campaign

Vollständiger Testbericht (Englisch) →